[发明专利]基于调度控制系统故障辨识及趋性分析系统和方法

说明书

本发明提供一种基于调度控制系统故障辨识及趋性分析系统和方法，该系统包括系统监视模块、专家库管理模块、故障辨识及分析处理模块、及风险趋势分析及智能辅助决策模块，系统监视模块和专家库管理模块均分别与故障辨识及分析处理模块、及故障辨识及分析处理模块连接。本发明基于调度控制系统故障前后各异常特征，将人工神经网络人工智能技术应用于电网调度控制系统领域，依托数据检测和清洗、垂直搜索、异常数据辨识等技术，实现系统实时运行状态感知且全景模拟的智能辅助服务，集成先进的实时状态感知、量化态势评估，实现智能电网调度控制系统故障的实时监测、动态辨识与分析、风险预估、智能响应和高效服务，提升系统安全风险预处理能力。

技术领域

本发明涉及电力调度自动化领域，具体是一种基于调度控制系统故障辨识及趋性分析系统和方法。

背景技术

目前电力调度控制系统主要功能为电网基础数据采集与监控，二次数据分析和高级应用，但调度控制系统对于自身系统故障、通道故障、数据异常等告警尚处于初级阶段，调度控制系统对于系统故障无法给出确切原因，并且没有风险提前预判和分析功能，系统的故障排除和风险判断只能依靠人工巡检和日志分析，运维人员主要依据事先编制的故障预案文件和运行经验进行故障处置，通过查阅非结构化的预案文本和知识，并对照调度控制系统中告警信息和日志信息进行处置，整个过程依赖于运维人员水平和巡检频率，极大耗费了运维人员精力，且效率较低。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明提供一种基于调度控制系统故障辨识及趋性分析系统和方法,可实现调度控制系统实时运行状态感知且全景模拟的智能辅助服务，提升系统安全风险预处理能力。

一种基于调度控制系统故障辨识及趋性分析系统，包括系统监视模块、专家库管理模块、故障辨识及分析处理模块、及风险趋势分析及智能辅助决策模块，系统监视模块和专家库管理模块均分别与故障辨识及分析处理模块、及故障辨识及分析处理模块连接；

所述系统监视模块，与调控系统、二次安全防护系统、调度数据网系统连接，用于智能监测系统网络状态、服务器运行状态、业务运行状态、重要数据运行状态、业务关键指标状态、系统运行日志，并将监视内容和结果发送给与之相连的故障辨识及分析处理模块、风险趋势分析及智能辅助决策模块，对于异常情况主动给出告警；

所述故障辨识及分析处理模块，用于通过利用系统监视模块对调控系统、二次安全防护系统和调度数据网系统的监视结果，在发现系统故障后结合专家库进行分析处理，若故障不符合异常特征，则继续进行监视，若确实发生故障，则智能进行故障处理；

所述风险趋势分析及智能辅助决策模块，用于通过系统监视模块对调控系统、二次安全防护系统、调度数据网系统进行监视，当发现系统存在风险异常，则通过风险趋势分析及智能辅助决策模块结合专家库进行诊断分析，若风险异常不符合异常特征，则返回进行进行监视，若判断风险异常存在，则进行风险预警并给出解决方案，辅助故障解决。

进一步的，所述专家库管理模块集知识发现与积累、知识发布于一体，提供完善的专家库管理支撑服务，同时作为故障辨识处理专家库系统，专家库涵盖大量框架化、程式化的故障处理案例并基于过程式知识表示法、知识模型表示法和面向对象知识表示法，通过采用继承和封装技术，减少系统故障分析过程的冗余性，快速建立故障处理的理论知识和知识运用的方法，将故障处理集框架化、程式化，将文本内容转化为机器可识别的操作步骤，便于系统检索、分析和直接执行，为人工智能提供训练样本，为调度自动化运维人员提供有效的帮助,其具体实现方式如下：

导入框架化、机构化的故障处理集，形成知识库，供人工智能训练及故障处理；

系统各运行程序运行逻辑及运行节点异常特征；

将自主学习，自主辨别和处理的故障形成案例并入专家库；

导入各系统使用手册和说明文档管理，并支持分类和检索。