一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法及系统与流程

本发明属于电力信息处理，尤其涉及一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法及系统。

背景技术：

1、用电信息采集全链路监测是实现海量分散对象智能运维、电网数据精准采集的重要基础，是电力企业开展负荷调控和电网数字化转型的前提条件，也是实现绿色低碳发展的有力支撑和保障。

2、当前用电信息采集覆盖范围广、涉及环节多、设备关联强，整体架构庞大，运维工作复杂且处理难度大，基于当前监控现状很难保障所有环节的正常运行、及时异常识别及预警，故存在运维压力大、排查定位难、处理效率低等问题。尤其随着各类新兴业务的开展，数据采集种类及体量增加的同时，对采集效率及质量均提出高要求，且随着硬件服役时间和业务数据的增长，系统运行不稳定、宕机的风险不断提高，任意环节的潜在风险均可能在多业务/海量场景中爆发，进而导致有序用电、负荷分析和需求侧相应等业务无法正常开展。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法及系统，基于电网用电信息采集系统历史运行数据，构建了用电信息采集系统图神经网络数据集，基于图注意神经网络对整个用电信息采集全链路进行建模，训练出基于图注意神经网络的用电信息采集全链路监测模型，有效监测出系统中的异常环节，并根据异常环节形成的异常节点图，对根源异常节点即根源异常子模块进行溯源，从而准确有效地定位出异常发生的源头，准确识别及溯源各类异常及系统运行瓶颈，为新一代用电信息采集系统提供智能化运维支撑。

2、为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

3、本发明第一方面提供了一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法。

4、一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法，包括以下步骤：

5、获取终端、通信信道及用电信息采集系统的历史监测数据，进行数据预处理，形成用电信息采集全链路监测样本数据集；

6、将用电信息采集全链路监测样本数据集进行图数据形式转化，形成图神经网络样本数据集；

7、采用图卷积网络构建用电信息采集全链路监测模型，对模型进行训练，将图神经网络样本数据集的监测指标数据输入至训练好的用电信息采集全链路监测模型中，依据用电信息采集全链路监测模型节点间的数据交互拓扑连接关系挖掘图内数据关联关系，得到运行状态异常节点；

8、针对运行状态异常节点，汇总设定时间窗口内出现的异常节点，构建异常节点集合；

9、基于异常节点集合，构建因果关联规则，得到无强因果关系关联规则的异常节点，进而形成异常节点贝叶斯网络图，进行异常溯源，定位出根源异常节点。

10、本发明第二方面提供了一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源系统。

11、一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源系统，包括：

12、原始样本数据集获取模块，被配置为：获取终端、通信信道及用电信息采集系统的历史监测数据，进行数据预处理，形成用电信息采集全链路监测样本数据集；

13、图数据转化模块，被配置为：将用电信息采集全链路监测样本数据集进行图数据形式转化，形成图神经网络样本数据集；

14、运行状态异常节点获取模块，被配置为：采用图卷积网络构建用电信息采集全链路监测模型，对模型进行训练，将图神经网络样本数据集的监测指标数据输入至训练好的用电信息采集全链路监测模型中，依据用电信息采集全链路监测模型节点间的数据交互拓扑连接关系挖掘图内数据关联关系，得到运行状态异常节点；

15、异常节点汇总模块，被配置为：针对运行状态异常节点，汇总设定时间窗口内出现的异常节点，构建异常节点集合；

16、根源异常节点定位模块，被配置为：基于异常节点集合，构建因果关联规则，得到无强因果关系关联规则的异常节点，进而形成异常节点贝叶斯网络图，进行异常溯源，定位出根源异常节点。

17、本发明第三方面提供了计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法中的步骤。

18、本发明第四方面提供了电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面所述的用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法中的步骤。

19、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

20、（1）本发明提供了一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法及系统，基于图注意神经网络构建了用电信息采集全链路监测模型，用电信息采集全链路是由系统各模块的功能子模块和数据传输链路相互连接而成的网络系统，是一种典型的图结构特征；将各功能子模块抽象为节点，将系统内的数据传输链路抽象为边，构建用电信息采集全链路的图结构；利用图注意力神经网络建立用电信息采集全链路监测模型，该模型将系统内业务的数据流转异常判别看作分类任务，利用图注意力神经网络挖掘用电信息采集全链路的异常数据流转特征，从而确定链路内数据传输异常的功能节点，减缓了运维压力、提升了处理效率，保障了有序用电、负荷分析和需求侧相应等业务的正常开展。

21、（2）本发明提出了一种异常节点溯源方法，对用电信息采集全链路中异常产生的源头进行溯源；用电信息采集全链路由于链路之间的连接，各功能节点之间存在着联系，当某一节点出现异常情况，异常数据将跟随链路的传输以及网络拓扑关系进行传播，具体表现为异常节点被监测为异常在短时间内会导致其链路中有相关性的节点伴随异常数据的产生，这将增加运维工作人员对异常节点的功能模块处置和恢复系统正常运行的工作难度，故对监测出的异常节点集合进行溯源，构建因果关联规则，搜索出导致异常数据产生的根源节点，便于排查定位。

22、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法，其特征在于，将用电信息采集全链路监测样本数据集进行图数据形式转化，具体包括：

3.如权利要求1所述的用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法，其特征在于，对用电信息采集全链路监测模型进行训练，具体包括：

4.如权利要求1所述的用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法，其特征在于，基于训练好的用电信息采集全链路监测模型，得到运行状态异常节点，具体过程为：

5.如权利要求4所述的用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法，其特征在于，所述影响因子传导链路是无向关联拓扑图。

6.如权利要求4所述的用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法，其特征在于，基于异常节点集合定位出根源异常节点，具体过程为：

7.如权利要求6所述的用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法，其特征在于，将后一时序的异常节点集合中相较于前一时序重复出现的异常节点作为因节点，其余节点作为果节点，以此判断节点间的因果关系。

8.一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源系统，其特征在于：包括：

9.计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法中的步骤。

10.电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法中的步骤。

技术总结
本发明提出一种用电信息采集全链路异常监测及因果溯源方法及系统，涉及电力信息处理技术领域。包括获取历史监测数据，形成用电信息采集全链路监测样本数据集，进行图数据形式转化，形成图神经网络样本数据集；采用图卷积网络构建用电信息采集全链路监测模型，对模型进行训练，将图神经网络样本数据集的监测指标数据输入至训练好的用电信息采集全链路监测模型中，输出运行状态异常节点；汇总设定时间窗口内出现的异常节点，构建异常节点集合；基于异常节点集合，构建因果关联规则，得到无强因果关系关联规则的异常节点，形成异常节点贝叶斯网络图，进行异常溯源，定位出根源异常节点。本发明能有效监测出系统中的异常环节，定位异常发生的源头。

技术研发人员：夏晓东,王兆军,刘丽君,郭红霞,李骁,代燕杰,王清,王鹏,陈曦,翟晓卉,李霖,鲁毅
受保护的技术使用者：国网山东省电力公司营销服务中心（计量中心）
技术研发日：
技术公布日：2024/5/8