[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

说明书

本发明公开了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，旨在解决告警处理效率低且存在错误处理现象的技术问题。所述方法包括：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；所述装置包括告警信息采集模块、告警智能分析模块和告警处理模块。本发明能够实现自动化、高效率、高准确率的告警处理。

技术领域

本发明涉及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，属于电力监控系统技术领域。

背景技术

当前，电力监控系统调控中心负责所有厂站的运行监视，厂站所有监控、采集的运行信息数据和告警信息数据上传到电力监控系统网络安全管理平台中，在处理告警时，需要值班员通过经验对告警做出判断并给出解决办法，如果值班人员没有见过某种告警，或者对硬件、软件的知识储备不足，会直接导致在告警出现后做出错误的判断、错误的处理，从而导致告警不能正确处理或者告警处理效率低下，甚至导致电力系统故障。如何准确提取告警信息，辅助告警判断及威胁处理，协助值班人员及时分析和处理告警，是电力监控系统的一个研究重点。

发明内容

为了解决现有技术中告警处理效率低且存在错误处理的问题，本发明提出了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，通过告警处理知识库和机器学习模型实现了告警信息自动化、高效率、高准确率的处理。

为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术手段：

第一方面，本发明提出了一种基于知识库的电力监控系统告警智能处理方法，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。

结合第一方面，进一步的，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。

结合第一方面，进一步的，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。

结合第一方面，进一步的，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。

结合第一方面，进一步的，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。

结合第一方面，进一步的，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。

结合第一方面，进一步的，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。

结合第一方面，进一步的，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。

结合第一方面，进一步的，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：