[发明专利]一种基于知识库的电力监控系统告警智能处理方法及其装置

权利要求书

1.一种基于知识库的电力监控系统告警智能处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取待处理告警信息；

基于告警处理知识库，利用机器学习模型提取待处理告警信息中的关键属性特征数据，并根据关键属性特征数据生成推荐方案清单；

基于推荐方案清单，利用电力监控系统选择并执行告警处置方案，完成告警的智能处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于知识库的电力监控系统告警智能处理方法，其特征在于，所述待处理告警信息包括告警对象、告警等级、告警类型、告警子类型、告警时间、告警次数和告警内容。

3.根据权利要求1所述的一种基于知识库的电力监控系统告警智能处理方法，其特征在于，所述告警处理知识库包括告警智能分析模块、方案推荐模块和评价模块，所述告警智能分析模块用于根据经验数据、专家库自动采集并生成告警处置方案库；所述方案推荐模块用于根据待处理告警信息，利用推荐算法从告警处置方案库中推荐优选的告警处置方案；所述评价模块用于在告警处置方案执行后生成评价和执行反馈意见。

4.根据权利要求3所述的一种基于知识库的电力监控系统告警智能处理方法，其特征在于，所述告警处置方案包括标签、主题、告警内容、推荐规则和告警解决方案。

5.根据权利要求1所述的一种基于知识库的电力监控系统告警智能处理方法，其特征在于，推荐方案清单的生成方法包括如下步骤：

利用有监督学习模型和无监督学习模型分别提取待处理告警信息中的关键属性特征数据，并通过模型的运行获得模型运行性能参数，其中，所述模型运行性能参数包括运行时间和准确率；

根据模型运行性能参数从有监督学习模型和无监督学习模型中选出一个最优模型；

基于模型自适应自调节，通过多轮的对抗、演化令最优模型的输出数据准确率大于预设阈值；

利用自适应自调节后的最优模型从四个维度上推荐来自告警处理知识库中的告警处置方案，并生成推荐方案清单。

6.根据权利要求5所述的一种基于知识库的电力监控系统告警智能处理方法，其特征在于，所述有监督学习模型采用Adaboost模型、Xgboost模型和GBDT模型；所述无监督学习模型采用GAN模型。

7.根据权利要求4或5所述的一种基于知识库的电力监控系统告警智能处理方法，其特征在于，所述四个维度包括主题维度、标签维度、内容维度和规则维度。

8.根据权利要求4所述的一种基于知识库的电力监控系统告警智能处理方法，其特征在于，所述推荐规则包括风险系数、风险评价、执行次数和执行好评率。

9.根据权利要求7所述的一种基于知识库的电力监控系统告警智能处理方法，其特征在于，从四个维度上推荐告警处置方案并生成推荐方案清单的具体操作如下：

利用自适应自调节后的最优模型提取待处理告警信息中的告警子类型，并通过模型识别将告警处理知识库中的主题与待处理告警信息中的告警子类型匹配和关联，获得基于主题的告警处置方案；

利用自适应自调节后的最优模型提取待处理告警信息的告警类型，并通过模型识别将告警处理知识库中的标签与待处理告警信息的告警类型匹配和关联，获得基于标签的告警处置方案；

利用自适应自调节后的最优模型提取待处理告警信息中的告警内容，并通过模型识别将告警处理知识库中的告警内容与待处理告警信息的告警内容匹配和关联，获得基于内容的告警处置方案；

利用自适应自调节后的最优模型提取自定义的规则，并通过模型识别将告警处理知识库中推荐规则的参数值与自定义的规则匹配和关联，获得基于规则的告警处置方案；

整合基于主题、基于标签、基于内容和基于规则的告警处置方案，获得告警处置方案集合；

当告警处置方案集合中存在多条告警处置方案时，通过阈值条件过滤和去重处理，生成最终的推荐方案清单。