基于电力大数据的电网企业认责溯源系统设计.pdf

控制理论与应用Control Theory and Applications自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 8 期Techniques ofAutomation&Applications基于电力大数据的电网企业认责溯源系统设计窦琛琛,袁 昊,金 鑫（国网甘肃省电力公司互联网事业部，甘肃 兰州 730000）摘要:针对现有企业认责溯源系统溯源精度低、响应速度慢等问题，基于电力大数据研究电网企业认责溯源系统的优化设计。在现有系统的基础上，加设电力大数据处理器，安装电力数据采集设备、USB Key单元，改装系统的通信网络与供电模式。在硬件设备的支持下构建电网企业责任体系，认证用户的身份信息，通过提取电力数据的特征信息，确定电网故障/事故的发生位置以及类型。最终通过电网故障事件发生树得出溯源结果。通过系统测试可知：设计系统的功能执行精度可达到100%，且系统的响应时延控制在10 s之内，即在功能和性能等方面均具有较高优势。关键词:大数据；责任溯源系统；系统设计中图分类号：TP311.13文献标识码:A文章编号:1003-7241(2023)08-0020-05Design of Accountability Traceability System for Power GridEnterprises Based on Power Big DataDOU Chen-chen,YUAN Hao,JIN Xin(Internet Business Department of State Grid Gansu Electric Power Company,Lanzhou,730000 China)Abstract:Aiming at the problems of low traceability accuracy and slow response speed of the existing corporate responsibility traceabilitysystem,the optimization design of the power grid corporate responsibility traceability system is studied based on electric powerbig data.On the basis of the existing system,a power big data processor is added,power data acquisition equipment,USB Keyunit are installed,and the communication network and power supply mode of the system are modified.It builds a power grid cor-porate responsibility system with the support of hardware equipment,authenticates users identity information,and determines thelocation and type of grid faults/accidents by extracting characteristic information from power data.Finally,the traceability resultis obtained through the grid fault event occurrence tree.Through the system test,it can be known that the function execution accu-racy of the design system can reach 100%,and the response time delay of the system is controlled within 10s,that is,it has higheradvantages in terms of function and performance.Keywords:big data;responsibility traceability system;system design收稿日期:2021-10-20DOI:10.20033/j.1003-7241.（2023）08-0020-05.1引言现如今电力能源已经深入到人们生活的方方面面，因此电网企业的工作量与工作难度逐步提高。由于工作量大、电网设备老化、电网过载以及企业管理人员懈怠等多个原因，近些年电网故障事故频繁发生，不仅影响居民的日常用电，降低电网及相关设备的使用寿命，还可能会产生设备爆炸，从而危害到人们的生命安全1。除了定期对电网进行监控与维护外，当发生电网故障或事故时，电网企业也需要承担相应的责任，并将责任落实到企业管理个人。通过电网企业责任制度的建立，也能在一定程度上约束管理人员的日常行为，间接地提升电网的运行安全与稳定性，同时也能为后续事故处理工作提供参考。为了实现对电网故障事故责任的精准推理，提出电网企业认责溯源系统。国内外学者早就开始认责溯源系统的研究，例如澳大利亚曾采用STREAMS事件管理系统对事故进行自动检测和记录，如将其应用在电网企业之中，可对电力系统发生的故障进行溯源；英国约克市也曾采用集报告、管理、消除障碍为一体化的设备故障管理系统；我国研究故障溯源的时间较短，现阶段主要存在溯源精度低及响应速度慢等问题。基于此本文引入电力大数据及相关技术改进系统。2电网企业认责溯源硬件系统设计2.1电力数据采集设备以传统的电力数据采集装置为基础，加入模拟量输出D/A转换元件2。该D/A模块用4片独立的MAX504转换芯片实现4路模拟量输出。图1为模拟量输出D/A模块的连接电路。20自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 8 期控制理论与应用Control Theory and ApplicationsTechniques ofAutomation&Applications图1电力数据采集设备D/A转换器连接电路图在图1中，MAX504的DIN管脚与S3C44B0X的SIOTXD管脚连接以发送数据；用SIORXD连接到S3C44B0X接收数据；SCLK与S3C44B0X的SIOCLK连接作为一个时钟信号。RFB连接VOUT和BIPOFF连接AGND，使输出电压范围02 V。2.2电力大数据处理器设计系统选择ARM型号的处理器，在不同的工作模式下，程序所能运行的ARM指令不同，所能访问的寄存器组也有所不同3。ARM能够支持7种工作模式，如表1所示。表1电力大数据ARM处理器的工作模式CPU模式UserIRQFIQSystemSupervisorUndefinedAbort模式名称用户模式IRQ模式FIQ模式系统模式管理模式未定义模式中止模式工作特征运行常规应用程序响应程序发生普通中断响应程序发生快速中断运行特权操作系统任务在保护状态下运行处理程序执行未定义指令在指令终止状态下保护存储器在传统ARM处理器的基础上，安装一个模式切换开关，提高处理器各个工作模式的高效转换。2.3USB Key单元USB Key单元是电网企业用户身份认证的主要运行环境，该模块在传输和接收数据时，首先根据终端编号、数据方向、偶极值或奇缓存计算缓冲区描述表BDT地址，然后读取缓冲区描述寄存器BD。当缓冲区描述寄存器BD读完且OWN赋值为1时，串行接口引擎向缓冲区发送数据包4。处理器在处理TOKDNE中断时读取状态寄存器，通过这种方式，处理器可分配新的缓存描述寄存器BD，完成其它USB数据的收发以及处理先前缓冲区描述寄存器的BD。2.4串行通信网络为满足系统通信业务的需要，每个基站的远端射频模块被规划到核心网和网管设备的路由。在配置的串行通信网络中，设置UART通信协议，该协议由起始标志、数据项和结束标志三部分组成，配置为串行通信网络5。开始的标识位由四个字节组成，前2个字节是通信标识，用于指示上位机和下位机是否开始通信，第3个字节代表被传递数据的数据类型，最后1个字节代表监控器站号6。在发生意外情况下，数据项包括1字节的回路号、8字节的事故模拟量、2字节的事故时间、8字节的跳闸前模拟量、8字节的跳闸时间。本文通过数据项中记录的回路号、事故时间、跳闸时间以及模拟量来记录和分析事故的原因。2.5系统供电电路设计系统中对纹波、电压噪声有较高要求的模块，对供电质量要求更高。本装置的供电设计包括交流转直流模块选择、模拟电源和数字电源设计7。系统供电框架如图2所示。图2系统供电框图图2设计的系统供电电路具有短路保护、过载保护、过压保护等功能，频率范围为50或60 Hz，系统供电范围为100-240 V。直流输出12 V和5 V电压，12 V用于系统中放大器电路8。电源模块产生5 V电压，向系统中处理器、USB等模块供电。装置选用SPX1117M3-3.3型电源模块，可将5 V电压转换为3.3 V，供系统中的一些设备模块使用。3电网企业认责溯源系统软件功能设计电网企业认责溯源系统功能的设计与实现，主要是通过对电网事故和故障发生位置以及原因的推理与分析，针对事故所发生的区域确定相应的管理人员，并将其作为电网企业的事故责任人，完成系统的认证溯源功能。根据上述原理可将系统软件功能分为两个部分，第一部分就是追溯电网故障或事故的位置和根源，另一部分就是根据事故分析结果确定相应的责任人。最终系统输出的电网企业认责溯源结果包括事故责任岗位、事故责任人姓名、故障或发生事故元件的接入时间以及使用21控制理论与应用Control Theory and Applications自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 8 期Techniques ofAutomation&Applications时间、事故责任部门等。3.1构建电网企业责任体系电网企业岗位划分为一级分类和二级分类。第一级划分为岗位类别，体现组织管理中的纵向权限分配、职位的汇报级别关系和职位的相对价值分布；第二类是职位序列，是一系列工作内容相近或相似，且符合岗位要求的岗位任职者所需的知识、技能、领域相同或相近的职位。按各岗位的主要特征，公司将岗位划分为管理岗位、专业技术岗位、技术岗位和辅助岗位四种。根据岗位类别，再将岗位序列划分为专业技术岗位，如专业技术岗位分为行政业务、计划业务和安全监察业务等，如图3所示。根据图3中表示的电网岗位设立情况，针对不同的岗位设置具体的工作内容，并以此作为电网企业认责的评估标准。例如电网中采购部门的采购员，主要负责购买电网中使用的设备，并及时更新老化的电网设备。若经过事故判定，确定一次事故的发生原因为设备老化或设备质量降低，则相应的采购员即为事故责任人。3.2身份认证为保证电网企业认责溯源系统输出结果的精度，避免部分人员为逃避责任而篡改系统中的数据，使用认责溯源系统的人需经过身份认证才能启动系统程序。在USB Key硬件设备的支持下，按照图4表示的流程实现系统用户的身份认证。图4系统用户身份认证流程图图中S1、S2和S3分别为硬件设备的内置密钥、认证密钥以及认证密钥的加密密钥，K为解密密钥，HASH()为哈希值计算函数。用户在进入系统后将相关信息提交给系统，并通过图4流程的运行，确认进入系统的用户身份，若S2与S1的值相等，则说明用户身份认证成功，即该用户为安全用户允许执行认责溯源程序。3.3利用电力大数据技术定位电网故障与事故利用安装的电力数据采集装置收集目标电网中的数据，以电网电压数据为例，得出的电力数据采集结果为：（1）式中，T为硬件设备的采样周期，u(t)表示单位时间内的电压波动值。同理可以得出电网在运行状态下产生的所有类型的电力数据。通过电力大数据技术的应用，分别从时域和频域两个方面提取电力数据特征。其中电力数据时域特征的提取结果可以表示为：（2）式中，Xp和Cf分别表示电力数据的波动峰值和波峰因素，变量Xpj表示n个数据的峰值，n为提取的电力数据量，Xrms表示数据中的有效值。另外，设置倒频谱为电力数据的频率特征指标，其数学表达式为：（3）式中，F为频谱系数，该参数的具体取值由电网的规模大小决定，Xg(f)为采集的电力数据值。将提取的实时电力数据特征与正常状态下特征值进行比对，确定当前电网是否存在故障或发生事故。读取距离电网的故障或事故发生最近的传感器位置信息，并通过传感器与故障位置的测距，得出电网故障或事故的具体位置坐标。3.4确定电网故障/事故类型本系统从A相、B相、C相以及接地四个方面设置不同事故类型下特征值，以此作为电网故障事故类型的识别标准，如表2所示。图3电网企业岗位分类示意图22自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 8 期控制理论与应用Control Theory and ApplicationsTechniques ofAutomation&Applications表2电网故障/事故类型识别标准设置表故障/事故类型A相接地故障B相接地故障C相接地故障AB相间故障AC相间故障BC相间故障AB相接地故障AC相接地故障BC相接地故障三相故障正常A相10011011010B相01010110110C相00101101110G11100011100表2中，“1”表示发生故障，“0”代表未发生故障，“G”为接地状态。将利用电力大数据提取的电网数据特征与表2中的识别标准进行匹配，便可确定当前电网发生故障的类型。3.5实现电网企业认责溯源将电网故障/事故归纳为设备老化、设备短路、设备接地、线路老化、人为破坏等多种类型。将故障元件视作是数据源，以树状图的形式构建故障元件在接入电网后发生所有事件的发生树，如图5所示。图5电网故障事件发生树图5中，M为输入的电网故障元件编号。D为故障元件的运行事件，R为责任人溯源结果。按照图5表示的故障事件发生树，结合故障定位结果与故障类型的识别结果进行反向推理，确定电网故障事件发生的根本原因。在此基础上，与电网企业责任体系中设立的岗位工作内容进行匹配，确定事故责任人，实现系统的电网企业认责溯源功能。4系统测试编写和实施电网企业认责溯源系统测试计划有助于实现以下几个目的：检验软件的整体功能、效果、性能等是否与电网企业的认责溯源系统非功能性需求一致，有无遗漏功能点，系统是否能正常地得出测试结果；将系统硬件设备安装在实验环境中，按照系统的工作流程连接硬件设备。并对硬件设备进行联调，保证能支持软件程序的运行。在系统软件测试中，通过白盒测试检查代码内容是否有逻辑错误和一些异常操作等，通过直接审查来保证系统运行的可靠性和友好性，再用黑盒测试方法来验证系统软件功能及运行性能。4.1收集电网企业人事管理数据选择某电网企业作为实验环境，在企业的人员信息管理系统中收集人事管理数据，并标记所有企业员工的岗位信息。图6为电网企业部分人员的信息收集结果。图6电网企业人员信息界面除电网企业人员的基本信息外，还需要结合当前人员的工作性质记录各个人员的工作内容以及负责的区域范围。4.2编写系统测试用例编写的系统测试用例包括电网故障元件、故障位置、故障类型、故障原因以及电网企业的责任人五个部分。其中第一个系统测试用例的编写结果为：电网KF4635区段的02号变压器由于设备老化出现短路故障，该区段的主负责人编号为L03751，变压器设备的采购人员编号为C024，变压器设备检修人员编号为J151。为保证实验结果的可信度，实验共编写8组测试用例。在实际的系统测试过程中，只输入故障事故信息以及故障设备编号。4.3设置系统测试指标与通过标准此次系统测试分别从认责溯源功能和运行性能两个方面进行测试，因此分别设置系统功能执行精准度和系统时延作为实验的两个测试指标。其中功能执行精准度也就是系统认责溯源功能能够正常运行、且输出结果与设定结果一致的样本量在总样本中的比重，由于电网企业责任溯源关系到企业的公平性，因此要求系统的该指标为100%。系统时延也就是系统在软件运行过程中所消耗的时间成本，其数值结果可以表示为：（4）式中，tout和tin分别表示系统测试用例的输入时间和认责(下转第33页)23自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 8 期控制理论与应用Control Theory and ApplicationsTechniques ofAutomation&Applications的人脸识别方法J.武汉理工大学学报(信息与管理工程版),2018,40(5):22-26.4 王琮,韩骁.基于百度云AI的自动售检票系统人脸识别应用可行性分析J.城市轨道交通研究,2020,23(3):148-151.5 何云,吴怀宇,钟锐.基于多种LBP特征集成学习的人脸识别J.计算机应用研究,2018,35(1):292-295.6 秦鸿,李泰峰,郭亨艺,等.人脸识别技术在图书馆的应用研究J.大学图书馆学报,2018,36(6):49-54.7 亢琦,陈芝荣.人脸识别技术在图书馆的应用实践与发展思考J.图书与情报,2018(6):97-100.8 阮有兵,徐海黎,万旭,等.基于人脸识别的智慧小区门禁系统J.电视技术,2019,43(1):95-98,125.作者简介:薛鑫（1984-），女，硕士，中级馆员，研究方向：图书管理。溯源结果的输出时间，要求系统的响应延迟不得高于10 s。通过多组实验结果数据的统计与整合，得出最终的系统性能测试结果。4.4系统测试过程与结果分析4.4.1系统功能测试系统测试实验分别在有攻击和无攻击两种情况下进行。编写用户的攻击程序，攻击内容为篡改认责溯源结果，同时启动编写的攻击程序以及系统软件程序，将编写的系统测试用例逐一输入到系统前端界面中，得出有攻击环境下的系统溯源输出结果。而无攻击就是在系统程序运行之前关闭攻击程序，并按照上述流程得出最终的系统输出结果。第一个系统测试用例输出结果如图7所示。图7电网企业认责溯源系统运行界面同理可得出实验中编写的所有测试用例对应的输出结果，将图7表示的输出数据与测试用例编写内容进行比对，综合有攻击和无攻击两种情况，发现设计系统得出的认责溯源结果与设置的责任人完全一致，即系统功能执行精准度为100%，满足系统对功能的设计要求。4.4.2系统性能测试调取系统后台运行数据，并将时间数据代入到公式4中，得出系统性能的测试结果，如表3所示。从表3中可看出，相比之下本系统在无攻击环境下的响应速度更快。经过对表3数据的计算，在两种实验环境下系统平均响应时延分别为8.15 s和2.83 s，均小于10 s，满足系统对响应速度的要求。5结束语电网企业认责溯源系统作为重要的事故定责工具，对于电力事故处理工作而言具有较高的应用价值。通过电力大数据技术的应用，使得系统从功能和性能两个方面得到不同程度的优化。然而由于系统测试实验中设置的测试用例较少，因此得出的实验结果存在一定的偶然性，需要在今后的工作中进一步补充。表3系统性能测试结果系统测试用例编号12345678有攻击环境下的系统时延/s8.919.1011.227.716.387.416.348.13无攻击环境下的系统时延/s3.684.723.341.452.063.122.551.72参考文献:1 邓楚然,江疆,杨秋勇,等.基于大数据的电力多维度分析系统设计J.微型电脑应用,2020,36(2):106-108,131.2 招景明,张捷,宋鹏,等.一种高效的基于云边端协同的电力数据采集系统J.电网与清洁能源,2022,38(5):49-55.3 南貌.基于ARM核心处理器的电力变压器风冷控制装置J.工业加热,2022,51(5):51-53.4 杨婧,辛明勇,欧家祥,等.基于大数据的配电网线损定位与评估方法研究J.中国测试,2019,45(7):19-24.5 孟庆东,李满坡,安天瑜,等.电力监控系统网络安全管理平台设计与实现J.实验技术与管理,2020,37(7):53-57,62.6 张秀丽,徐利美,朱星伟.基于云计算访问控制安全模型的电力监控系统多重可靠冗余配置设计J.国外电子测量技术,2019,38(8):74-79.7 李俊鹏,张继伟,余艳稳.基于电网行业巡检无人机智能地面监控系统研究J.信息技术,2020,44(6):134-138.8 陈志鹏,谢宁,王承民,等.基于图像处理的配电网差异性网格划分方法研究J.陕西电力,2020,48(1):49-54,62.作者简介:窦琛琛（1991-），女，硕士，中级工程师，研究方向：通信调度及通信检修管理。(上接第23页)33