[发明专利]一种人工监督下的监控信号事件规则更新的方法

说明书

一种人工监督下的监控信号事件规则更新的方法，其特征是结合设备故障异常发生机理模型，在规定时间将所产生的监控信号事件分为故障跳闸事件和异常事件，通过建立一种可在人工监督下进行事件规则更新的规则库以用于区分监控信号形成对应事件,形成一套能够实现事件规则更新的方法。本发明能提高监控事件发现的效率和准确性。

技术领域

本发明涉及一种电网监控技术，尤其是一种智能化电网故障监护技术，具体地说是一种人工监督下的监控信号事件规则更新的方法。

背景技术

随着电网的规模越来越大以及电网智能化水平的不断提升，接入调控机构实现集中监控的变电站、电网设备及告警信息数量持续增加，容易出现设备故障或异常漏判误判的情况，已无法适应当前形势下电网监控业务的更高要求。随着调控一体化的不断深入，调控人员面对的管控范围越来越大，信号量也越来越大。

从现有的研究成果来看，主要集中在两个方面，一是运用专家系统、遗传算法以及模糊集等人工智能分析算法，对调度端的告警信息进行分析处理，实现设备故障的在线诊断；另一方面是结合监控业务的特点，研究告警信息分层分类、推理分析和综合展示。上述研究对于改善调度自动化告警信息处理的智能化水平起到了重要作用，但无法很好的支撑电网运行。目前的方法是通过建立事件规则库，并利用事件规则库中的事件特征规则和事件规则对告警信息进行初步分类的基础上，应用深度学习算法，建立电网事件化分类模型，将实时告警信号监视、事故异常处理、监控远方操作、监控日常业务、大数据分析等多源数据转化为监控事件。到目前为止，这类方法对监控信号事件的规则更新往往都是通过人工去更新的，更新效率慢，当不同事件含有同种或同一个监控信号时，系统无法分清该监控信号属于哪一类事件，长期以往，必然会出现监控信号事件混淆的情况。

所以需要一种能够通过人工监督进行监控信号事件规则库的自我更新的方法，用来提高事件规则更新的效率，并且可以通过自我校核来判断监控信号规则的准确性，同时通过设置监控信号事件的优先级来保证监控信号所生成事件的唯一性。

发明内容

本发明的目的是针对现有的电网故障判定需通过人工更新，更新效率慢，且当不同事件含有同种或同一个监控信号时，系统无法分清该监控信号属于哪一类事件，易导致监控信号事件混淆情况的发生，影响电网故障判断处理效率的问题，发明一种人工监督下的监控信号事件规则更新的方法。它可以对已有的监控信号事件规则进行分析学习，摘取部分监控信号组成新规则或通过人工来进行新规则的补充，同时通过自我校核来判断监控信号规则的准确性，保证监控信号生成事件的唯一性。

本发明的技术方案是：

一种人工监督下的监控信号事件规则更新的方法，其特征是通过结合设备故障异常发生机理模型，在规定时间将所产生的监控信号事件分为故障跳闸事件和异常事件等。通过建立一种可在人工监督下进行事件规则更新的规则库以用于区分监控信号形成对应事件。

其实现步骤如下：

首先，通过间隔类型、设备电压等级和设备类别可将事件分成110kV母线故障、220kV母线故障、110kV线路故障和110kV主变故障等。

其次，建立监控信号事件规则库，根据事件触发的条件可以将信号划分为必要条件和非必要条件，再根据监控信号类型将必要条件和非必要条件中再次划分出与条件和或条件。

采集监控告警信号的后，基于监控信号事件分类及生成规则，对相应的告警信号进行合并，最终生成不同等级、不同类型的监控信号事件。

第三，针对每一次的分析过程均生成相应的分析日志，记录分析的监控告警信号，分析匹配的规则及事件结果，对于分析成功的提供分析过程，推理未成功的提供分析失败的原因。

第四，通过事实数据进行有监督(或无监督)学习得到的信息对事件规则库的补充，通过人工分析获取的信号集，判断该信号集是否能够组成新的监控信号事件，如果有新的事件生成则选取有效部分的监控信号来形成新的事件规则，这属于有监督学习方法。