0 引言

    隨著智能電網(wǎng)不斷向縱深方向發(fā)展，電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)信息監(jiān)控要求越來越高,。其中,，變電站作為智能電網(wǎng)的重要一環(huán)，其安全和穩(wěn)定運(yùn)行尤為關(guān)鍵,。

    變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表作為反映變電站狀態(tài)信息全時空下的晴雨表,，對變電站自身乃至整個電網(wǎng)至關(guān)重要^[1]。開展對變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表的研究工作,，在工作效率層面上,，將有益于電網(wǎng)調(diào)度的各項(xiàng)工作高效和穩(wěn)定開展；在經(jīng)濟(jì)價(jià)值層面上，將有益于保障國民經(jīng)濟(jì)在電力領(lǐng)域的穩(wěn)健運(yùn)行,；在社會屬性層面上,，將有益于社會朝著健康和綠色的方向發(fā)展。

1 相關(guān)分析

    目前,，電網(wǎng)運(yùn)行對人工智能屬性要求日趨迫切,，相關(guān)科研工作不斷加大；同時,，針對目前電網(wǎng)巨規(guī)模,、大負(fù)荷的用電現(xiàn)狀，過去的人工處理模式將逐步面臨瓶頸限制和淘汰的現(xiàn)狀,，電力行業(yè)在智能電網(wǎng)上的技術(shù)整合和創(chuàng)新工作正在占領(lǐng)主航道,。

    變電站監(jiān)控信息的質(zhì)量直接影響整個電網(wǎng)的高效且精準(zhǔn)運(yùn)行。變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表主要涵蓋了一和二次設(shè)備及其他附屬設(shè)備的設(shè)備出廠信息,、在運(yùn)行下的電氣邏輯信息,，具有信息量大、關(guān)聯(lián)性強(qiáng),、冗余性高的數(shù)據(jù)特點(diǎn),。

1.1 變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表本身存在的若干問題

    針對變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表自身日益暴露的綜合狀況，設(shè)計(jì)部門-用戶單位-設(shè)備廠商的信息點(diǎn)表縱向互聯(lián)方面存在脫節(jié)現(xiàn)象,，原因在于電力研究院,、電力調(diào)度部門、設(shè)備供應(yīng)商彼此之間扮演角色及分工的限制,；設(shè)計(jì)部門之間,、用戶單位之間、設(shè)備廠商之間的橫向協(xié)同方面存在松耦合現(xiàn)象,，原因在于區(qū)域特點(diǎn),、歷史特點(diǎn),、行業(yè)特點(diǎn)的約束^[2],。

    以上現(xiàn)象無法在短時間內(nèi)行之有效地得到根本性解決；但是,，將人工智能算法植入監(jiān)控信息點(diǎn)表自身的研究工作符合目前智能電網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢,。可以利用以上軟實(shí)力提升的方式,，開展面向信息點(diǎn)表提質(zhì)增效方面的科研工作,。

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)措施的引入工作

    面向變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表實(shí)際應(yīng)用，將人工智能算法引入監(jiān)控信息點(diǎn)表改良工作具有解決措施靈活,、投入硬成本低,、可復(fù)用性較強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工智能算法的一種，其優(yōu)越性在于自發(fā)組織學(xué)習(xí),、主動迭代規(guī)則,、有較強(qiáng)的非線性擬合能力，借助其自身優(yōu)點(diǎn)可以將監(jiān)控信息點(diǎn)表本身賦予自感知特性,，提升信息追本溯源的實(shí)戰(zhàn)能力,；其劣勢在于自適應(yīng)能力有限，存在迭代周期較長和非全局最優(yōu)解的問題,，鑒于其自身劣勢需要集成其他方法加以優(yōu)化,，以提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決具體應(yīng)用對象上的普適性^[3]。

2 構(gòu)建變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表數(shù)據(jù)分析機(jī)理

    以電網(wǎng)調(diào)度需求為牽引,，具體構(gòu)建變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表數(shù)據(jù)源分析機(jī)理如下,，其邏輯如圖1所示^[4]。

    (1)建立設(shè)備臺賬數(shù)據(jù)庫和電氣邏輯屬性數(shù)據(jù)庫

    設(shè)備臺賬數(shù)據(jù)庫主要包含了一二次設(shè)備物理和電氣屬性信息,、一二次設(shè)備間的關(guān)聯(lián)屬性信息,。同時，將設(shè)備ID和監(jiān)控信息點(diǎn)號作為雙重索引標(biāo)識,，構(gòu)建一二次設(shè)備物理和電氣屬性映射和關(guān)聯(lián)關(guān)系,。

    (2)支持遙測、遙信,、遙控模板信息訂閱服務(wù)

    遙測信息模板將變電站歷史上運(yùn)行參數(shù)作為參照系,，快速定位當(dāng)下實(shí)時狀態(tài)電信號測量信息和數(shù)據(jù)；遙信信息模板以遙測信息為預(yù)判依據(jù),，實(shí)現(xiàn)繼電保護(hù),、斷路器、隔離開關(guān)及相關(guān)告警狀態(tài)的信息全時空的判讀工作,；遙控信息模板主要以斷路器,、隔離開關(guān)、接地刀閘分合動作為主要操作對象,，并將信號復(fù)歸及功能投推的信息反饋?zhàn)鳛楹蓑?yàn)輸入^[5],。

    (3)制定變電站類型-電壓等級-間隔-設(shè)備的級聯(lián)層級關(guān)系

    將變電站監(jiān)控信息按照“變電站類型→電壓等級→間隔→設(shè)備”層級關(guān)系，逐級映射,，并封裝成特定級聯(lián)關(guān)系的模型庫,，實(shí)現(xiàn)自動更新和調(diào)用功能。

    (4)二次優(yōu)化變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表承載的數(shù)據(jù)內(nèi)容

    通過以上再次梳理變電站監(jiān)控信息數(shù)據(jù)關(guān)系的基礎(chǔ),，下面引入“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+矩陣分析”智能算法聯(lián)合的方式,，量化分析以上規(guī)范和約束的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系，優(yōu)化變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表分析工作^[6-7],。

3 構(gòu)建基于矩陣分析改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控信息優(yōu)化融合模型

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network,，BPNN)通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“輸入層-隱含層-輸出層”的層級架構(gòu),，建立輸入和輸出權(quán)值關(guān)系，達(dá)到應(yīng)用對象被抽象化的自組織學(xué)習(xí)非線性擬合的目的^[8],?？傮w而言，BPNN整個算法主體上分為兩步：(1)建立和執(zhí)行正向傳導(dǎo)關(guān)聯(lián)模式,；(2)逆向反饋關(guān)聯(lián)關(guān)系擬合偏差,。通過有限次的迭代工作，獲取輸出與輸入之間長期穩(wěn)定的關(guān)聯(lián)關(guān)系,。

    在變電站監(jiān)控信息優(yōu)化解析方面,，以監(jiān)控信息點(diǎn)表為研究對象，BPNN優(yōu)勢：降低人工干預(yù),，發(fā)揮計(jì)算機(jī)自身計(jì)算優(yōu)勢,，具有較優(yōu)的非線性擬合能力；其劣勢：受限于歷史樣本數(shù)據(jù)的豐富程度,，易陷于局部最優(yōu)解,，學(xué)習(xí)過程相對緩慢。

    以下從改進(jìn)BPNN算法的路線設(shè)計(jì),、基于監(jiān)控信息點(diǎn)表數(shù)據(jù)的BPNN自主學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模,、基于BPNN傳遞函數(shù)誤差最小化的兩層權(quán)重分配矩陣分析優(yōu)化三方面開展相關(guān)工作。

3.1 改進(jìn)BPNN算法的路線設(shè)計(jì)

    改進(jìn)算法的路線設(shè)計(jì)過程如圖2所示,。

    (1)對接變電站監(jiān)控信息數(shù)據(jù)庫平臺,，讀取監(jiān)控信息點(diǎn)表歷史樣本；

    (2)構(gòu)建三層式（輸入層-隱含層-輸出層）BPNN學(xué)習(xí)模型,；

    (3)將設(shè)備信息臺賬庫和電氣邏輯屬性庫數(shù)據(jù)合成,，作為輸入層向量x；

    (4)將設(shè)備ID和信息點(diǎn)表點(diǎn)號與“變電站類型-電壓-間隔-設(shè)備”進(jìn)行映射關(guān)聯(lián),，作為隱含層向量y,；

    (5)將“變電站類型-電壓-間隔-設(shè)備”與遙信、遙測,、遙控訂閱信息進(jìn)行映射關(guān)聯(lián),，作為輸出層向量z； 

    (6)其中,，ω_i為隱含層與輸入層之間的權(quán)重矩陣,，e_i為隱含層與輸入層之間的誤差向量,，ω_o為隱含層與輸出層之間的權(quán)重矩陣,，e_o為隱含層與輸出層之間的誤差向量；

    (7)為使e_i和e_o向量誤差期望值最小,，設(shè)立迭代次數(shù)N,；

    (8)開展權(quán)重矩陣方程特征值優(yōu)化計(jì)算工作,；

    (9)若(for k=0；k++,；k<N）,，跳轉(zhuǎn)至步驟(3)；

    (10)直至滿足數(shù)學(xué)模型迭代次數(shù),，最終獲得監(jiān)控信息點(diǎn)表信息融合之后的優(yōu)化解,。

3.2 基于監(jiān)控信息點(diǎn)表數(shù)據(jù)的BPNN自主學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模

    基于監(jiān)控信息點(diǎn)表數(shù)據(jù)的BPNN自主學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模聲明如下：

    (1)為了增強(qiáng)非線性擬合能力并最終最大限度地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身信息的客觀真實(shí)性，引入BPNN信息數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)移函數(shù)其中t表示本層網(wǎng)絡(luò)輸出數(shù)據(jù)變量,，d表示上一層網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)輸入變量^[9],。

    (2)隱含層與輸入層之間的函數(shù)關(guān)系：y=f(x)=ω_ix+e_i，ω_i=t(x),，e_i=y_r-y,；其中，ω_i權(quán)值分配服從關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)移函數(shù),，y_r表示隱含層的實(shí)際值,。

    (3)輸出層與隱含層之間的函數(shù)關(guān)系：z=f(y)=ω_oy+e_o，ω_o=t(y),，e_o=z_r-z,；其中，ω_o權(quán)值分配服從關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)移函數(shù),，z_r表示隱含層的實(shí)際值,。

    (4)期望方差計(jì)算。為了獲取BPNN信息傳遞最優(yōu)輸出期望值,，具體的隱含層輸出期望方差和輸出層輸出期望方差的數(shù)學(xué)計(jì)算公式如式(1),、式(2)所示：

3.3 基于BPNN傳遞函數(shù)誤差最小化的兩層權(quán)重分配矩陣分析優(yōu)化

    利用構(gòu)建權(quán)重分配矩陣的思想，加速BPNN自主學(xué)習(xí)過程^[10-11],。

    (1)將ω_i,、ω_o抽象合成為BPNN整體輸入到輸出的權(quán)重矩陣模型，具體公式詳見式(3),，表示輸入層節(jié)點(diǎn)的個數(shù),。

    (2)對式(3)開展權(quán)重矩陣特征值最優(yōu)解計(jì)算，壓縮數(shù)據(jù)處理量,，計(jì)算所得公式如式(4)所示,。

    (3)對式(4)的輸入層變量求偏導(dǎo)計(jì)算，分析BPNN學(xué)習(xí)走勢并整合,，獲取后續(xù)的側(cè)重學(xué)習(xí)策略,，計(jì)算如式(5)所示。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

4.1 仿真聲明

    學(xué)習(xí)樣本1 500個,，測試樣本200個,，權(quán)重取值ω∈(0.25,，0.70)，迭代次數(shù)100次,，誤差率控制比例范圍e∈(0,，10%)。

4.2 仿真分析

4.2.1 測試樣本誤差率與迭代時間的效能對比

    針對200個變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表的測試樣本,，分別采用BPNN和“BPNN+矩陣分析”的人工智能手段,，其測試樣本誤差率與迭代時間效能對比如圖3所示。

    從圖3分析可知,，在t≈4.4 s以后,采用“BPNN+矩陣分析”的測試樣本誤差率穩(wěn)定在1.15%,；在t≈6.5 s以后，采用BPNN的測試樣本誤差率穩(wěn)定在1.57%,。通過以上比較可知,，采用“BPNN+矩陣分析”的人工智能算法模型不僅時間響應(yīng)方面有優(yōu)勢，而且還將測試樣本誤差率進(jìn)一步降低,。

4.2.2 測試樣本信息融合程度對比

    針對200個變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表的測試樣本,，分別采用BPNN和“BPNN+矩陣分析”的智能分析手段，其測試樣本融合程度對比如圖4所示,。

    從圖4分析可知,，在t≈6.5 s以后，采用“BPNN+矩陣分析”的人工算法聯(lián)合創(chuàng)新方式將測試樣本信息融合穩(wěn)定維持在95.6%,；在t≈8.6 s以后,，采用BPNN的測試樣本將測試樣本信息融合穩(wěn)定維持在82.9%。通過以上比較可知,，采用“BPNN+矩陣分析”的人工智能算法模型在短時間內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)信息融合工作,，并在信息融合程度方面占絕對優(yōu)勢。

5 結(jié)論

    通過基于矩陣分析的BPNN智能算法,，開展了變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表信息融合模型構(gòu)建及其解析工作,。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，在面向海量監(jiān)控信息的處理工作中,，“BPNN+矩陣分析”實(shí)現(xiàn)了人工智能方式的解析工作,，不僅壓縮了監(jiān)控信息數(shù)據(jù)量，而且提升了監(jiān)控信息點(diǎn)表的判讀效率,。

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作者信息:

張  宇,，張  昊，李  勝,，王國鵬,，崔慧軍

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