基于深度學習的電網調度業務試卷自動生成系統

深圳供電局有限公司 黃光磊

傳統的電網調度業務考核方式采取的是人工出卷的方法，出卷水平參差不齊還容易造成漏題泄題的現象。因此，提出基于深度學習的電網調度業務試卷自動生成系統。設計試卷自動生成系統核心處理器，提升試卷生成的數據處理速度，設計試卷自動生成系統題目分類器，按照題目要求進行分類。對深度學習算法進行優化，加強試題選擇的精準性。設計組卷系統的數據庫，最終實現試卷自動生成系統的設計。通過系統測試，證明該系統的加密速度快，安全性較高。

隨著電網的不斷發展，電網主網層面面向設備監控的業務逐步增多，程序化操作穩步推進。電網結構日趨復雜，調度員對電網故障的正確處置方法關系到電網故障的發生概率。調度員在事故發生的情況下應分析故障造成的原因，并基于原因及時給出解決故障的方法，提高事故的應急處置能力。但這比較依賴于調度員的電網故障處置的能力，資歷越深的調度員越能快速、準確、規范地找到事故的原因，但經驗少的年輕調度員就反應較慢。而在電網集約化水平逐步提升的前提下，調度操作設備不斷增多，設備的升級導致設備的事故原因也不同。在設備出現突發情況時，不能夠保證調度員都做到知識儲備完全充足。國家在“十三五”規劃中提出了電網相關的要求，在電力需求持續快速增長的前提下滿足城市居民用電需求。調度員需要強化紅線意識和底線思維，樹立安全發展理念，進一步提高供電可靠性和供電質量等要求。調度員事故處理能力對于電網安全可靠供電來說至關重要，為了檢驗各級調度運行人員應對電網突發大面積停電的快速反應、綜合協調、應急處理能力及業務技能水平。對調度員進行在線考試，本文設計電網調度業務試卷自動生成系統，基于深度學習的基礎對系統進行優化。

1 電網調度業務試卷自動生成系統硬件設計

1.1 設計試卷自動生成系統核心處理器

基于深度學習的組卷開發系統的硬件設備在使用的過程中損耗很小，因此盡量延長硬件的使用壽命降低系統的開發成本。在后期使用的時候也不需要進行系統更新，在硬件的設計上，在信號采集器菜單上進行操作就能實現數據的采集和處理，在信號采集器中直接進行編輯實現可編程數字信號處理。信號處理需要依靠Digital芯片，芯片的加入可以提升系統信號采集器的儲存能力，使組卷的數據具有可編程性。芯片具有強大的處理能力，在對信號進行處理的時候可以提升速度，使出卷的速度更快。組卷對算法的要求很高，芯片的處理技術完全可以滿足要求，體現信號采集器在大數據大時代的優越性。核心的處理系統采用DSP核心處理器，該處理器滿足低功耗的要求，在進行大量的數據處理的時候也不會降低系統的運行速度。固定系統并不需要經常移動和攜帶，可將DSP核心處理器的核心芯片的運行工作頻率設置為300MHz，C2000系列的芯片完全符合系統DSP核心處理器對芯片的要求。

1.2 設計試卷自動生成系統題目分類器

在試卷生成系統的數據在核心處理器中被分析處理后傳輸到分類器中實現題目的分類，在經過多層的運算之后得到每類題目的分類特征，分類結果由特征與數據匹配連接最終得出。在結合試卷自動生成系統的需求和特征之后，選擇Softmax分類器進行試題的分類。在系統的運算中，每類題目的計算是相互獨立的。在對分類器輸入數據之后，題型按照難度約束條件進行輸出概率的設置。傳統的FPGA分類方式不適合對具有難度之分的題目進行計算和分類。本文設計的分類器在進行分類運算的時候耗時較短，提高了試卷生成的速度。并將分類的結果儲存在系統的數據表中，數據的特征對應相應的指數，一一對應的關系可以減少儲存器的消耗。

2 電網調度業務試卷自動生成系統軟件設計

2.1 試卷自動生成系統深度學習算法的優化

在有限的系統資源中，選擇組員成功率高的方式進行組卷，以隨機抽取的計算機中的實體為基礎手段，加快抽取的速度為主要方法，對深度學習算法進行優化，隨機抽取法的組卷效率很低，且會花費較多的時間。采取回溯性較高的深度學習還可以在有限的條件中實現高效組卷。深度學習算法的步驟為第一步：定義組卷的空間范圍，在本系統中可以理解為電網調度業務的相關知識，并利用深度學習方法進行搜索空間，并設置約束條件。按約束條件對試卷難度系數函數進行優化，結果為：

式中，W為難度計算變量，e為題目的難度系數，而m則代表該難度系數的題目的分數。試卷的約束條件定為試卷的題量、試卷的分值和試題的類型，電網調度業務的相關知識的考試題型為客觀題和非客觀題，試卷滿分為100分，試題的及格分數線為60分。根據用戶的需求，對題庫中的試題進行隨機地抽選，在程序中輸入分值和類型就可以進行組卷。系統可以自動對試卷的難度進行判別，符合難度要求的試卷為成功的組卷，難度不符合試卷的要求則進行數據銷毀。最后進行試卷的預覽，系統中的試卷可以被導出進行打印，也可以實現在線做題。

2.2 設計組卷系統的數據庫

系統設計數據庫的原則為數據庫的基本數據表的數量越少越好，在數據庫創建完成之后保證數據庫中的數據都已經被添加完成，并可以在數據庫中隨時調用。在設計數據庫的時候要考慮數據庫維護的時候，是否對組卷產生影響。數據庫的數據表如表1所示：

數據庫的設計如表1所示，組卷系統的數據表需要進行定期維護，對組卷的數據需求進行分析并設計數據表。

表1 電網調度業務試卷自動生成系統數據表Tab.1 Data table of power grid dispatching business test paper automatic generation system

3 系統測試

為了驗證本文設計的系統是否具有電網調度業務試卷自動生成的能力，進行系統測試，對系統進行功能和性能測試。測試的結果符合組卷的條件，則說明該系統可以應用。

3.1 測試準備

在進行組卷系統測試的時候首先要對軟件進行測試，測試的方法為通過不斷地執行程序而判斷系統是否能順利運行。在軟件開發的階段對程序進行內部結構用例的設計，并根據系統的需求進行輸入和輸出數據的預期設置，符合用例的輸出預期則代表系統的功能可以實現，利用用例進行系統功能測試是系統測試的常用方式，而用例測試分為黑盒測試和白盒測試，根據本系統的需求，本次系統測試采用黑盒測試的方式。一旦通過用例測試就可以證明該系統的程序是正確的，在程序接口處進行黑盒測試。在系統的接口處進行功能測試，輸入用例，檢驗數據能否被正確地輸入。如果出現訪問錯誤和無法登錄的情況則說明系統出現了問題。

3.2 功能測試

打開本文設計的系統，并進行登錄測試，輸入登錄名和密碼，顯示登錄成功。然后對系統的用例進行測試，測試內容如表2所示：

表2 用例測試結果Tab.2 Use case test results

系統的功能測試結果如表2所示，測試結果表明該系統的功能都可以正常使用。

3.3 性能測試

電網調度業務試卷自動生成系統的試卷內容的安全性比較重要，對系統的安全性進行測試，測試該系統對不明來源信息的防范性。實驗結果如圖1所示。

圖1 測試結果Fig.1 Test result

如圖1所示，系統在五次不明信息的攻擊下，組卷信息的加密時間都在1s以下，可以實現系統的有效加密，避免重要信息的泄露。測試結果表明該系統的安全性較好，可以在短時間內實現重要信息的加密。

4 結語

調度業務試卷自動生成系統是基于試卷的約束條件在大數據中篩選出試題的系統，本文設計的系統對深度學習算法中適用于難度篩選的函數進行優化，并通過軟硬件的設計提升了試卷生成的效率和安全性，為電網調度業務員的業務知識的提升作出貢獻。