電力輸電線路基于多Agent的實時數據庫故障排除技術

謝夢飛

（寧夏送變電工程有限公司，寧夏 銀川 750000）

0 引 言

高壓輸電線路分布極為復雜且涉及到的電線類型非常多，大部分的電網輸電距離比較長，沿線所要經過的區域較多，地理環境復雜，在輸電過程中一旦線路故障，如果工作人員無法有效獲知精準的故障位置，則會加大人力排查的成本，尤其是在一些地廣人稀的地方尋找故障位置的工作量會非常的大。對此，在高壓輸電線路的管理中需要結合專門的數據庫管理方式，通過實時的數據庫及時監管輸電線路的運作。傳統的實時數據庫采用的是容錯技術，想要及時排查到可能出現的故障，則需要用到故障排除技術。如表1所示，在故障排除技術中能夠主動及時找到錯誤并根除，以此提高實時數據庫的可靠性[1]。

表1 容錯技術與故障排除技術對比

1 多Agent技術的基本原理

在多Agent系統中，每一個Agent都屬于一個物體實體，能夠作用于自身與環境和其他的Agent進行通訊，以此來協同完成整體的任務。其原理如下：

（1）通過結合Agent之間的通訊，能夠有效地開發新的方法，從而處理不確定的知識；

（2）通過結合Agent之間的協作，能夠針對每個Agent的基本能力進行優化與改善，更好地提高Agent的處理能力。

結合多Agent技術的運用能夠有效地通過各Agent之間的合作、協調、管理等來完善系統的功能以及行為特性。在結合多Agent技術之后，都具有較高的實際問題解決的效率，因此，在對于一些復雜系統的運用過程中，結合多Agent技術極強的可靠性，適合在復雜的環境中完成系統性的復雜任務[2]。

2 實時數據庫的故障排除技術設計思路

2.1 信號的根本特征

信息時代的網絡技術極為發達，信息流幾乎已經覆蓋整個人類社會，人類的所有個人信息活動等都需要依靠信息流來體現，而這些信息本質上就是屬于信號，既然是信號，就會有大小形態上的特征[3]。

2.2 各種錯誤與有效信息相互關系

一般情況下，從數量上來分析信息中絕大部分屬于常規的內容，只有極少部分是屬于錯誤的內容，而且錯誤的信息一定是非常規的，在這些非常規的信息中其內容是不合邏輯的。基于此，可以把錯誤的信息與有效信息之間的關系通過示意圖來表示，以此來清晰地劃分信息流當中的錯誤部分。

通過圖1的信息關系示意圖，能夠較好地分析清楚正常態的信息及非正常態的不合乎邏輯的信息集，A：正常態信息集，E為非常態信息集，E1為合乎邏輯的信息集，E2為不合乎邏輯的信息集。

圖1 信息關系示意

2.3 故障排除思想

故障排除思想在故障排除當中指的是先要找到錯誤的根源，然后進行排除，對此，需要從信息流中找到錯誤的根源并進行故障排除。

由于信息流的本質屬于是信號，那么其一定是有形且具備大小的特征，而且錯誤的信息屬于是非常態、異常和不合邏輯的信息，根據這3個特征，可以從混沌信息流當中自動的識別與挑選出這些非常態的信息思想[4]。

在實際的應用過程中，實時數據庫的處理數據或者軟件語句都屬于信息，會隨著時間的變化逐漸形成時序信息流，如何從大量的混沌的信息流中快速挑選出其中與常態信息集有差異的信息，成為了重點要解決的問題。

根據前面所提到的有關錯誤信息的相關特征，可以把信息分為兩大類：常態與非常態的信息。在非常態信息當中又可以分為合乎邏輯與不符合邏輯兩類信息。由此可見，在非常態信息當中不合乎邏輯的信息都能統稱為錯誤的信息，而在大量的信息流當中要找到這部分錯誤的信息，可以分為兩個步驟：第一步是先從大量的常態信息當中找到少數的異于常態的非常態信息；第二步是從這些非常態的信息當中找到極為少數的真正錯誤的信息。

3 電力輸電線路實時數據庫故障排除工作流程與實現方案

3.1 電力輸電線路實時數據庫故障排除工作流程

在電力輸電線路故障排除工作的過程中，需要首先針對輸電線路工作的流程進行設計，如圖2所示。第一步，需要在信息流中找到異于常態的信息，通過與常態特征標準的信息進行對比，把超出常態標準的信息排查出來。由于在異常的信息當中并非都是屬于錯誤的信息，因此，還需要對異常的信息進行邏輯診斷；第二步，針對在第一步排查當中找到的異常信息進行邏輯診斷，如果異常的信息在經過邏輯診斷之后判斷出來屬于是不合乎邏輯的，則定義為錯誤信息，然后針對這些錯誤的信息及時進行修復排除工作[5]。在實際的設計過程中，主要是通過第二步來完成相關的工作。

圖2 電力輸電線路故障排除工作流程圖

3.2 電力輸電線路實時數據庫故障排除工作實現方案

電力輸電線路實時數據庫中要處理的信息流處于混沌的狀態，屬于一個大的整體，在這個整體中包含著錯誤的信息。如果想要有效排除出錯誤的信息則需要對這些信息進行標準的劃分。

對于信息流的劃分，第一步采用的是常態特征標準，這個標準是采用智能學習的方式，用模糊數學概念結合統計學方法的形式，找到混沌信息流中具備正常態信息的特性信息。從宏觀的層面上來分析，在常態特征標準中的信息指標應當是屬于動態變化的，把這個常態特征標準作為判斷非常態信息時的依據，以此把信息流與該標準進行比較，對于超出該標準誤差1%的信息與常態標準的信息進行篩查，來實現混沌信息流一分為二的劃分方式，達到了有效區分出非常態信息的目的。

第二步對于挑選出來的非正常信息，還需要結合邏輯診斷的方式，來判斷非正常信息中不合乎邏輯的錯誤信息。具體而言，在篩查的過程中，可以結合智能Agent的自適應來產生常態的標準，然后把數據流中的信息與常態標準進行對比，把超出常態標準的信息劃分到常態信息中。結合Agent1完成自動生成常態標準的任務，結合Agent 2完成根據在常態標準中識別的非常態信息的任務。Agent 1的操作當中，對于輸入的信息流采用直方圖算法，針對完成一段時間T內的信息出現的頻次進行統計分析，計算出在最高頻次為中心誤差1%以內的信息算術平均值x，作為下一個t內的Agent 2探測器的常態標準。

Agent 2在當前時間段T當中采用Agent 1輸出的上個t內計算的常態標準x作為當前的標準，然后進行數據流的劃分，提取出非常態信息，完成非常態信息任務的探測，在多Agent之間采用的是并行的工作方式。

4 結 論

針對輸電線路的實時數據庫故障排除工作中，絕大部分的實時數據庫主要采用容錯技術，也就是允許錯誤存在，可是一旦錯誤出現則會引起數據庫的故障，嚴重時會對電力行業產生較大的損失，對此，結合Agent技術實現錯誤信息的及時排除，提高了實時數據庫的可靠性。