本发明涉及电网调度安全技术领域，尤其涉及一种基于大数据的电网调度告警监视系统。
背景技术
电网规模日趋庞大，结构也日益复杂，人员劳动强度不断加大。电网状态量信息数目激增，不易从大量的数据中得出对电网的整体认识。电网发生异常后，告警信息复杂繁多，故障诊断和处理主要依赖人员的运行经验，缺乏对电网故障诊断的预判和相关处理预案的技术手段，故障处理往往需要很长时间。另外ems通用告警监视软件主要通过监视单个对象的运行状态来判断电网运行状态，判断依据单一，需要通过人工综合分析各监视对象告警信息来推理电网运行状态，存在故障误报和漏报情况，而且很难依据信息准确判断故障位置和严重程度。
技术实现要素：
针对传统电网告警系统智能化程度低的技术问题，本发明提出一种基于大数据的电网调度告警监视系统。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于大数据的电网调度告警监视系统，包括监控中心服务器和ems系统，所述ems系统包括数据库、工作站、工作站服务器和前置机，工作站和前置机向数据库传输数据，所述监控中心服务器从数据库内调取告警信息，其工作方法如下：
1）通过各个工作站采集各个工作站节点电网调度运行告警信息参数；
2）通过前置机对多数据源告警信息实时在线关联扫描；
3）各个工作站和前置机向数据库上传数据，监控中心服务器从数据库中调取告警信息，建立告警信息规则库；
4）监控中心服务器依据告警信息规则库，对电网运行告警参数智能分析和故障辅助诊断；
5）依据故障辅助诊断结果，建立事故研究和问题处理管理流程补充机制。
进一步地，所述电网调度运行告警信息参数包括开关正常遥信变位告警信息参数、设备运行异常告警信息参数和设备故障告警信息参数。
进一步地，所述多数据源告警信息关联扫描为ems系统监测信息、机房监控信息、变电站无人值守监控信息和变电站设备在线监测信息。
进一步地，所述建立告警信息规则库为采用数据挖掘算法组合，基于多数据源海量大数据，开展定向及非定向挖掘，并对挖掘得出的结果进行评估和论证。
进一步地，所述数据挖掘算法采用决策树算法，决策树算法包括两个步骤：第一步是利用训练样本集来构建出一棵决策树，建立决策树模型；第二步是利用建好的决策树对新的数据进行分类。
进一步地，所述智能分析和故障辅助诊断包括在原有的正向推理、反向推理研究基础上，实现多向混合推理，并引入因果逻辑推理进行改进和扩充应用范畴；当发生故障或问题时，自动分析源自不同系统的大量、重要、异常告警事件信息，进行自动序列分组，形成即时事件分析队列。启动相应分析求解过程，应用人工智能技术，进行事件基本分析和高级分析，还原故障或问题发生全过程，辨识故障发生源头和关键节点，生成真实可靠的故障诊断报告辅助事故分析和处理。
进一步地，所述建立事故研究和问题处理管理流程补充机制包括同一对象发生事故，建立事故或问题处理档案，涵盖处理人员、具体方法、处理结果和事件评价，实现信息化管理；通过积累经验库，为后续再发事故或问题提供参考，实现快速响应和妥善处理。
进一步地，所述人工智能技术包括智能体系统包括一个多agent系统由大量自治的软件或硬件实体组成，单个代理完全有能力解决局部问题，但不能独自实现全局目标；每个agent有自己的输入输出数据通道，因而整个系统的数据是分散的；多agent系统中存在一组协调代理，它们解决代理间的决策冲突；agent做出决策过程是异步的。
进一步地，所述智能分析和故障辅助诊断采用专家系统，专家系统采用的知识表示方式是产生式规则，即把主变压器分接开关档位调节、电容器电抗器投切以及运行人员的经验用规则表示出来，形成调度专家系统知识库，进而根据电网的实时信息对知识库进行推理，获得电压无功优化控制的结论；
产生式规则用于表示具有因果关系的知识，其基本形式如下：
ifpthenq
其中：p代表一组前提或状态，q代表若干结论或动作，其含义是如果前提p得以满足，即为“真”，则可得出结论q或q所规定的动作；
专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取6个部分构成；
知识库是问题求解所需要的领域知识的集合包括基本事实、规则和其他有关信息；
推理机是实施问题求解的核心执行机构，是对知识进行解释的程序，根据知识的语义，对按一定策略找到的知识进行解释执行，并把结果记录到动态库的适当空间中；
知识获取负责建立、修改和扩充知识库，是专家系统中把问题求解的各种专门知识从人类专家的头脑中或其他知识源那里转换到知识库中的一个重要机构；
人机界面是系统与用户进行交流时的界面；
综合数据库也称为动态库或工作存储器，是反映当前问题求解状态的集合，用于存放系统运行过程中所产生的所有信息，以及所需要的原始数据，包括用户输入的信息、推理的中间结果、推理过程的记录；
解释器用于对求解过程做出说明，并回答用户的提问。
本发明的有益效果是：本发明实现自动对调度自动化等系统的重要参数和告警信息进行实时扫描，及时发现潜在的异常和故障，减少电力设备异常处理的响应时间，同时为值班人员提供异常和故障处理的预案，汇集各种故障现象和相应处理方法，提高故障处理水平，缩短故障处理时间，避免或减少电网事故的发生，产生巨大的经济效益。实现电网运行故障的集中管理，在减轻电力运行值班人员的工作负担同时也减少电网事故发生率，保障系统设备的运行率和系统运行的可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于大数据的电网调度告警监视系统，其工作方法为：
1）通过各个工作站采集各个工作站节点电网调度运行告警信息参数。
通过各个工作站采集各个工作站节点电网调度运行告警信息参数包括开关正常遥信变位告警信息参数、设备运行异常告警信息参数和设备故障告警信息参数；所述开关正常遥信变位告警是由检修操作引起的开关遥信变位；所述设备运行异常告警是电网设备运行异常时发出的报警，设备运行异常告警类型包括：a.线路潮流越限告警；b.变压器越限告警；c.母线电压越限告警；d.设备重载告警；e.开关运行异常告警；f.通讯系统异常告警；所述设备故障告警是电网设备发生故障时发出的报警。
2）通过前置机对多数据源告警信息实时在线关联扫描。
通过前置机对多数据源告警信息实时在线关联扫描，多数据源告警信息关联扫描为ems系统监测信息、机房监控信息、变电站无人值守监控信息和变电站设备在线监测信息。
3）各个工作站和前置机向数据库上传数据，监控中心服务器从数据库中调取告警信息，建立告警信息规则库。
建立告警信息规则库为监控中心服务器采用数据挖掘算法组合，基于多数据源海量大数据，开展定向及非定向挖掘，并对挖掘得出的结果进行评估和论证。数据挖掘算法采用决策树算法，其核心问题是选取树的每个结点要测试的属性，争取能够选择出最有助于分实例的属性。它着眼于从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则，通常用来形成分类器和预测模型，可以对未知数据进行分类或预测、数据挖掘等。它包括两个步骤：第一步是利用训练样本集来构建出一棵决策树，建立决策树模型。第二步是利用建好的决策树对新的数据进行分类。
4）监控中心服务器依据告警信息规则库，对电网运行告警参数智能分析和故障辅助诊断。
监控中心服务器依据告警信息规则库，对电网运行告警参数智能分析和故障辅助诊断包括在原有的正向推理、反向推理研究基础上，实现多向混合推理，并引入因果逻辑推理进行改进和扩充应用范畴；当发生故障或问题时，自动分析源自不同系统的大量、重要、异常告警事件信息，进行自动序列分组，形成即时事件分析队列。启动相应分析求解过程，应用人工智能技术，进行事件基本分析和高级分析，还原故障或问题发生全过程，辨识故障发生源头和关键节点，生成真实可靠的故障诊断报告辅助事故分析和处理。
人工智能技术包括智能体系统（agent），包括一个多agent系统由大量自治的软件或硬件实体组成，单个代理完全有能力解决局部问题，但不能独自实现全局目标；每个agent有自己的输入输出数据通道，因而整个系统的数据是分散的；多agent系统中存在一组协调代理，它们解决代理间的决策冲突；agent做出决策过程是异步的；多agent系统中的代理具有以下特征：
1.独立性：代理具有脱离人和其他代理的直接参与，通过自身掌握的知识或者对外部环境的感知而独立完成一定任务或者对自身状态有一定程度的控制能力；
2.社会性：代理具有在适当的时候与其他代理或者人相互作用以协助其完成任务的能力，以及在需要的时候向其他代理提供信息的能力；
3.学习能力：代理能感知周围环境的改变，如其他代理的状态变化，并能够在一定时限内对变化做出反应；
4.自发性：代理不只是被动的做出反应，还应当具有自发完成目标任务的能力；
概括地说，agent是一种处于一定环境下包装的计算机系统。基于它的自治性、协作能力、反应能力和自发行为特征，mas(multiagentsystem)不仅研究单个代理复杂的体系结构及这个代理之间的简单交互，还研究大量代理之间的复杂交互，即建立复杂的多agent系统模型。利用agent智能化的工作机制和强大的开发应用功能，通过将电力系统各控制设备的控制规则转化为软件组件的进程和经验，使用电力系统计算机控制网络作为一种环境来得到电力系统各控制之间的协调问题的解决方案，再根据解决方案构建了一套新的框图模式，并根据多控制系统的实际特点提出了小影响度优先法的协调方式。
智能分析和故障辅助诊断采用专家系统，本系统采用的知识表示方式是产生式规则，即把主变压器分接开关档位调节、电容器电抗器投切以及运行人员的经验用规则表示出来，形成调度专家系统知识库，进而根据电网的实时信息对知识库进行推理，获得电压无功优化控制的结论；
产生式规则用于表示具有因果关系的知识，其基本形式如下：
ifpthenq
其中：p代表一组前提或状态，q代表若干结论或动作，其含义是如果前提p得以满足，即为“真”，则可得出结论q或q所规定的动作；
专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成；
知识库是问题求解所需要的领域知识的集合，包括基本事实、规则和其他有关信息；知识库中的知识源于领域专家，是决定专家系统能力的关键，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。知识库是专家系统的核心组成部分。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能；
推理机是实施问题求解的核心执行机构，它实际上是对知识进行解释的程序，根据知识的语义，对按一定策略找到的知识进行解释执行，并把结果记录到动态库的适当空间中；推理机的程序与知识库的具体内容无关，即推理机和知识库是分离的，这是专家系统的重要特征。它的优点是对知识库的修改无须改动推理机，但是纯粹的形式推理会降低问题求解的效率；
知识获取负责建立、修改和扩充知识库，是专家系统中把问题求解的各种专门知识从人类专家的头脑中或其他知识源那里转换到知识库中的一个重要机构；知识获取可以是手工的，也可以采用半自动知识获取方法或自动知识获取方法；
人机界面是系统与用户进行交流时的界面；系统输出推理结果及相关的解释也是通过人机交互界面；
综合数据库也称为动态库或工作存储器，是反映当前问题求解状态的集合，用于存放系统运行过程中所产生的所有信息，以及所需要的原始数据，包括用户输入的信息、推理的中间结果、推理过程的记录等；综合数据库中由各种事实、命题和关系组成的状态，既是推理机选用知识的依据，也是解释机制获得推理路径的来源；
解释器用于对求解过程做出说明，并回答用户的提问；两个最基本的问题是“why”和“how”。解释机制涉及程序的透明性，它让用户理解程序正在做什么和为什么这样做，向用户提供了关于系统的一个认识窗口。在很多情况下，解释机制是非常重要的。为了回答“为什么”得到某个结论的询问，系统通常需要反向跟踪动态库中保存的推理路径，并把它翻译成用户能接受的自然语言表达方式。
5）依据故障辅助诊断结果，建立事故研究和问题处理管理流程补充机制。
建立事故研究和问题处理管理流程补充机制对同一对象发生事故，建立事故或问题处理档案，涵盖处理人员、具体方法、处理结果和事件评价，实现信息化管理。通过积累经验库，为后续再发事故或问题提供参考，实现快速响应和妥善处理。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。