基于加權(quán)樸素貝葉斯算法的調(diào)度指揮態(tài)勢感知模塊設(shè)計

陳興望，辛 闊，孫雁斌，張 勇，薛國權(quán)

(1．中國南方電網(wǎng)電力調(diào)度控制中心，廣東 廣州 510700；2.泰豪軟件股份有限公司，江西 南昌 330096)

隨著南方五省區(qū)社會經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步發(fā)展，近年來南方電網(wǎng)的設(shè)備規(guī)模成倍增長，檢修操作任務(wù)量大幅增加，現(xiàn)場等待操作的情況頻繁出現(xiàn)。廠站人員由于缺乏對調(diào)度操作準(zhǔn)備進(jìn)程的了解，經(jīng)常出現(xiàn)不明原因的持續(xù)等待，現(xiàn)場不能有效利用等待時間安排其他站內(nèi)工作，影響工作效率。同時現(xiàn)場會反復(fù)詢問調(diào)度操作進(jìn)展，這又影響了調(diào)度的操作效率，使得任務(wù)進(jìn)一步推遲。此外，隨著南方區(qū)域電力市場的持續(xù)深入推進(jìn)，現(xiàn)貨市場對主設(shè)備操作時間的預(yù)測要求也越來越高，在實(shí)時市場中，調(diào)度需提前把主設(shè)備的停復(fù)電時間提供給現(xiàn)貨技術(shù)支持系統(tǒng)，作為下次市場出清的邊界條件。如果預(yù)測出現(xiàn)較大偏差，有可能導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)電價出清異常，影響市場的公平秩序。因此，亟需一個可預(yù)測展示的功能模塊。基于近年來興起的調(diào)度網(wǎng)絡(luò)發(fā)令系統(tǒng)，業(yè)界開發(fā)過一些類似的功能模塊，文獻(xiàn)[1]、[2]中基于DICP系統(tǒng)開發(fā)了操作電子公告牌；文獻(xiàn)[3]中提出了一種結(jié)合航班信息公告以及銀行服務(wù)叫號的調(diào)度操作信息公告牌。以上模塊主要聚焦于解決調(diào)度向現(xiàn)場展示調(diào)度指揮信息的問題，但對于業(yè)務(wù)時間的預(yù)估功能關(guān)注不多，更多的是依靠人工修正，在業(yè)務(wù)繁忙時反而會降低調(diào)度操作效率。

要實(shí)現(xiàn)對調(diào)度業(yè)務(wù)開展時間的準(zhǔn)確預(yù)測關(guān)鍵在于獲取調(diào)度員的當(dāng)前所處業(yè)務(wù)環(huán)境，并實(shí)現(xiàn)機(jī)器的自我理解，然后作出對下令時間的預(yù)測。這類似于航天軍事領(lǐng)域的“態(tài)勢感知”概念，即在一定的時空條件下, 對環(huán)境因素的獲取、理解以及對未來狀態(tài)的預(yù)測，該概念中的“理解”實(shí)際上是通過對獲取的環(huán)境因素進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)的。數(shù)據(jù)挖掘近年來已經(jīng)廣泛應(yīng)用于電力行業(yè)中，在負(fù)荷預(yù)測，故障診斷等方面都得到了長足發(fā)展。其中，樸素貝葉斯算法是一類應(yīng)用較為廣泛的大數(shù)據(jù)挖掘分類算法，與同類其他算法如決策樹、支持向量機(jī)相比，其更加直觀，計算量小，可實(shí)現(xiàn)高速度與高精度，但須建立在條件屬性相互獨(dú)立的基礎(chǔ)上，而實(shí)際上這個假設(shè)往往不成立。文獻(xiàn)[12]嘗試放松獨(dú)立性的假設(shè)，提出了一種基于條件屬性對類別屬性的相關(guān)度進(jìn)行加權(quán)的樸素貝葉斯算法，取得了不錯的效果。

首次將大數(shù)據(jù)挖掘理念引入了調(diào)度指揮領(lǐng)域，在南方電網(wǎng)調(diào)度指揮控制系統(tǒng)(Power Dispatch Command Control System，DCCS)的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種對調(diào)度指揮態(tài)勢進(jìn)行實(shí)時感知的功能模塊。該模塊可通過DCCS獲取調(diào)度員在業(yè)務(wù)準(zhǔn)備過程多個關(guān)鍵操作節(jié)點(diǎn)的實(shí)時業(yè)務(wù)環(huán)境特征數(shù)據(jù)，并針對預(yù)測實(shí)時計算時的高速度需求，考慮不同業(yè)務(wù)對預(yù)計準(zhǔn)備時間影響的差異度，選取加權(quán)樸素貝葉斯算法在海量業(yè)務(wù)環(huán)境數(shù)據(jù)中對調(diào)度員的實(shí)時忙碌程度(忙碌系數(shù))進(jìn)行挖掘，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)對忙碌系數(shù)進(jìn)行匹配，隨業(yè)務(wù)進(jìn)程動態(tài)更新操作業(yè)務(wù)的預(yù)計開展時間，得到結(jié)果后可自動傳輸至現(xiàn)貨技術(shù)支持系統(tǒng)，作為節(jié)點(diǎn)電價計算的邊界條件。此外，該模塊還具備操作預(yù)約、操作通知、智能編排、態(tài)勢展示等功能，可構(gòu)建一個共享、交互的調(diào)度-現(xiàn)場設(shè)備操作信息公告平臺，并解決調(diào)度與現(xiàn)場在電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行協(xié)調(diào)與溝通方面的問題，提升調(diào)度操作效率。

1 調(diào)度指揮態(tài)勢感知模塊設(shè)計

1.1 DCCS簡介

調(diào)度指揮態(tài)勢感知模塊基于DCCS開發(fā)。DCCS是南方電網(wǎng)電力調(diào)度控制中心于2017年開始建設(shè)，2019年正式投入使用的調(diào)度指揮網(wǎng)絡(luò)交互系統(tǒng)，目前已協(xié)同南方電網(wǎng)6家省調(diào)建成了網(wǎng)省地互聯(lián)互通的調(diào)度網(wǎng)絡(luò)指揮控制體系，大幅提升了南方電網(wǎng)的調(diào)度操作效率。系統(tǒng)基于網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)，將調(diào)度業(yè)務(wù)的開展方式由電話溝通轉(zhuǎn)變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)交互，調(diào)度機(jī)構(gòu)之間、調(diào)度與廠站之間通過網(wǎng)絡(luò)交互各類調(diào)度業(yè)務(wù)信息。

1.2 調(diào)度指揮態(tài)勢感知模塊架構(gòu)

調(diào)度指揮態(tài)勢感知模塊架構(gòu)如圖1所示，分為主站端和受令端。系統(tǒng)采用客戶機(jī)/瀏覽器/服務(wù)器的架構(gòu)，客戶機(jī)實(shí)時監(jiān)視調(diào)度指揮控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫并實(shí)時刷新調(diào)度指揮態(tài)勢展示數(shù)據(jù)庫，瀏覽器端實(shí)現(xiàn)態(tài)勢展示信息的修改與展示，通過前端展示接口按角色權(quán)限顯示態(tài)勢展示信息，而服務(wù)器發(fā)揮存儲公告信息及Web發(fā)布等功能。

圖1 調(diào)度指揮態(tài)勢感知模塊架構(gòu)

1.3 調(diào)度指揮態(tài)勢感知模塊總體功能設(shè)計

調(diào)度指揮態(tài)勢感知模塊適用于向網(wǎng)內(nèi)各單位展示調(diào)度當(dāng)前工作狀態(tài)，向受令單位展示業(yè)務(wù)的開展進(jìn)程及必要關(guān)聯(lián)信息。受令單位業(yè)務(wù)開展時間發(fā)生變化時，可通過該模塊向調(diào)度申請變更業(yè)務(wù)下令操作時間，同時調(diào)度也可以主動編排業(yè)務(wù)開展時間與順序，并通知現(xiàn)場。該模塊基本涵蓋了目前接入DCCS的所有調(diào)度業(yè)務(wù)，主要業(yè)務(wù)包括直接操作、委托操作、許可操作、臨時安全措施、線路帶電作業(yè)、定值單執(zhí)行、送受電計劃調(diào)整、機(jī)組開停機(jī)計劃、電網(wǎng)故障匯報等，是一個集成式的調(diào)度-現(xiàn)場業(yè)務(wù)信息交互平臺，可實(shí)時展現(xiàn)當(dāng)前的調(diào)度指揮態(tài)勢，解決了調(diào)度與現(xiàn)場在設(shè)備操作信息交互方面溝通不暢的問題。

1.3.1 調(diào)度指揮態(tài)勢可視化展示

調(diào)度指揮態(tài)勢可視化界面主要分為調(diào)度指揮態(tài)勢展示主頁面、公告牌、待辦事項(xiàng)三個部分，如圖2所示。調(diào)度指揮態(tài)勢主頁面主要展示業(yè)務(wù)名稱、業(yè)務(wù)狀態(tài)(“計劃中”“申請中”“操作中”)、方式計劃時間、調(diào)度預(yù)計下令及等待時間等字段，展現(xiàn)當(dāng)前調(diào)度指揮的態(tài)勢情況及必要關(guān)聯(lián)信息。頁面左上方的公告牌主要用于調(diào)度處于事故或交接班等特殊情況下的臨時展示，告知現(xiàn)場非必要事項(xiàng)不應(yīng)電話干擾調(diào)度臺。頁面下方的待辦事項(xiàng)按照系統(tǒng)的預(yù)置規(guī)則對現(xiàn)場提起的“申請中”的調(diào)度業(yè)務(wù)進(jìn)行智能編排，調(diào)度員可自上而下進(jìn)行逐一操作。

圖2 調(diào)度指揮態(tài)勢感知模塊界面

1.3.2 基于業(yè)務(wù)進(jìn)程信息的多節(jié)點(diǎn)調(diào)度指揮態(tài)勢動態(tài)感知

模塊在業(yè)務(wù)準(zhǔn)備過程中各關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)(表1)，抓取DCCS當(dāng)前的業(yè)務(wù)環(huán)境特征數(shù)據(jù)，通過加權(quán)樸素貝葉斯算法對歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘得出忙碌因子，并進(jìn)一步匹配歷史操作數(shù)據(jù)，滾動估算業(yè)務(wù)的預(yù)計下令時間。例如調(diào)度員受理了現(xiàn)場提起的直接操作申請，如表1所示的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，模塊均會調(diào)用算法進(jìn)行忙碌因子挖掘并估算當(dāng)前節(jié)點(diǎn)(=1,2,…,)及節(jié)點(diǎn)+1(=1,2,…,-1)后所需要的準(zhǔn)備時間。若調(diào)度員在節(jié)點(diǎn)與+1節(jié)點(diǎn)間耗費(fèi)了過多時間(超過了兩個節(jié)點(diǎn)的預(yù)計準(zhǔn)備時間差)，模塊會保持+1節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)備時間不流逝，并根據(jù)實(shí)時時間持續(xù)刷新預(yù)計下令時間。這個“卡點(diǎn)”功能解決了調(diào)度員因業(yè)務(wù)溝通等，業(yè)務(wù)準(zhǔn)備進(jìn)程堵塞，使時間估算不準(zhǔn)確的問題，進(jìn)一步提高了調(diào)度指揮態(tài)勢感知的準(zhǔn)點(diǎn)率。

表1 部分主要調(diào)度業(yè)務(wù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)列表

1.3.4 調(diào)度業(yè)務(wù)開展順序智能編排

在操作高峰期，現(xiàn)場將通過DCCS上報大量的各類型業(yè)務(wù)申請，模塊可根據(jù)預(yù)置規(guī)則，對“申請中”的業(yè)務(wù)進(jìn)行自動智能編排，調(diào)度員可在“待辦事項(xiàng)”模塊，根據(jù)編排順序逐一開展操作。

調(diào)度業(yè)務(wù)自動智能編排功能可輔助調(diào)度員初步梳理目前開展的調(diào)度業(yè)務(wù)，按照預(yù)定規(guī)則區(qū)分業(yè)務(wù)主次，確保調(diào)度員不因主觀失誤遺漏重要業(yè)務(wù)，降低因重要業(yè)務(wù)延遲帶來的系統(tǒng)安全風(fēng)險，保障了電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

2 基于加權(quán)樸素貝葉斯算法的調(diào)度指揮態(tài)勢感知功能模型設(shè)計

2.1 模型設(shè)計

調(diào)度指揮態(tài)勢感知模型主要分為調(diào)度業(yè)務(wù)類型與節(jié)點(diǎn)判定、調(diào)度業(yè)務(wù)狀態(tài)特征抓取等六個環(huán)節(jié)，如圖3所示。

圖3 調(diào)度指揮態(tài)勢感知功能模型流程圖

1)調(diào)度業(yè)務(wù)類型及節(jié)點(diǎn)判定。

設(shè)定表示調(diào)度業(yè)務(wù)的類型節(jié)點(diǎn)矩陣，判定前=0。設(shè)系統(tǒng)獲取的待測業(yè)務(wù)類型為(=1…)，進(jìn)程節(jié)點(diǎn)為(=1…)，則使=1，后令=+1，再使=1，(需計算與+1節(jié)點(diǎn)的預(yù)計耗時，用于預(yù)計進(jìn)程與操作進(jìn)程不一致時進(jìn)行“卡點(diǎn)”)。以便(3)環(huán)節(jié)中選取相對應(yīng)的貝葉斯分類器。

2)調(diào)度指揮業(yè)務(wù)環(huán)境特征抓取。

按業(yè)務(wù)類型抓取DCCS當(dāng)前時間所有處于申請中、操作中狀態(tài)的業(yè)務(wù)數(shù)量數(shù)據(jù)，作為調(diào)度指揮狀態(tài)的特征數(shù)據(jù)。所涉及的調(diào)度業(yè)務(wù)包括直接操作、委托操作、許可操作、配合操作、臨時安全措施、線路帶電作業(yè)、定值單執(zhí)行、信息匯報、電網(wǎng)故障等。

3)初始化對應(yīng)的貝葉斯分類器。

對獲取的業(yè)務(wù)環(huán)境特征項(xiàng)與目標(biāo)類別(忙碌與否)之間進(jìn)行相關(guān)度分析，去掉相關(guān)度較小的特征項(xiàng)。根據(jù)以及有效特征項(xiàng)選擇相應(yīng)的貝葉斯分類器(基于歷史業(yè)務(wù)準(zhǔn)備耗時數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲得)，并對分類器數(shù)據(jù)進(jìn)行基本校核，完成分類器初始化，構(gòu)建忙碌系數(shù)數(shù)據(jù)挖掘庫。

4)基于加權(quán)樸素貝葉斯算法挖掘忙碌系數(shù)。

鑒于模塊對數(shù)據(jù)的實(shí)時與準(zhǔn)確性需求，采用加權(quán)樸素貝葉斯算法對(2)中得到的數(shù)據(jù)挖掘庫進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，得到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的忙碌系數(shù)。樸素貝葉斯算法可適應(yīng)海量、復(fù)雜、高維的數(shù)據(jù)環(huán)境。算法計算相對簡單，對內(nèi)存需求不大，可實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練與查詢時的高速度，符合模塊的實(shí)時展示需求。此外，對樸素貝葉斯算法進(jìn)行屬性加權(quán)，可削弱屬性之間的聯(lián)系，進(jìn)一步提升計算精度。

5)基于歷史業(yè)務(wù)耗時數(shù)據(jù)感知調(diào)度指揮態(tài)勢

通過歷史業(yè)務(wù)準(zhǔn)備耗時數(shù)據(jù)與忙碌系數(shù)，計算得到忙碌系數(shù)-耗時數(shù)據(jù)曲線。將(4)環(huán)節(jié)計算得出的忙碌系數(shù)與該關(guān)系進(jìn)行匹配計算得出與+1節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的預(yù)計準(zhǔn)備時間。此外當(dāng)業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)至下一節(jié)點(diǎn)后，計算流程將再次流轉(zhuǎn)至環(huán)節(jié)(1)進(jìn)行循環(huán)計算，樣本數(shù)據(jù)也將補(bǔ)充至貝葉斯分類器中。

6)調(diào)度指揮態(tài)勢可視化展示

將上述計算得到的預(yù)計調(diào)度下令時間以及調(diào)度業(yè)務(wù)其他必要關(guān)聯(lián)信息通過DCCS展示出來。

2.2 業(yè)務(wù)行為特征項(xiàng)篩選

在形成忙碌系數(shù)挖掘庫之前，需要對業(yè)務(wù)行為的特征項(xiàng)與目標(biāo)類別之間進(jìn)行相關(guān)性分析，剔除相關(guān)性較小的特征項(xiàng)，以保證算法執(zhí)行的效率與忙碌系數(shù)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

首先定義相關(guān)性的測算指標(biāo)：對于兩個已知特征項(xiàng)與(,=1,2，…，)，其概率密度可表示為()與()，聯(lián)合概率密度可表示為(,)，則與的互信息見式(1)，本文將互信息作為特征項(xiàng)與目標(biāo)類別相關(guān)度的測量指標(biāo)。

(1)

以在“直接操作”業(yè)務(wù)的節(jié)點(diǎn)2-“接受現(xiàn)場操作申請”，抓取到的“信息匯報”業(yè)務(wù)特征為例說明相關(guān)性分析過程。此時業(yè)務(wù)類型節(jié)點(diǎn)矩陣元素=1,=1，需對“接收現(xiàn)場操作申請”以及“操作票進(jìn)入一審”兩個節(jié)點(diǎn)的特征數(shù)據(jù)與忙碌度進(jìn)行相關(guān)性分析(下一節(jié)點(diǎn)的業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)由于未知將仍采用本節(jié)點(diǎn)的特征數(shù)據(jù)，實(shí)際上，兩個節(jié)點(diǎn)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一般變化不大)。設(shè)定表示目標(biāo)類別，其中=0表示調(diào)度員不忙碌，=1表示調(diào)度員忙碌，“忙碌”的定義為該節(jié)點(diǎn)后所耗費(fèi)的業(yè)務(wù)實(shí)際準(zhǔn)備時間是否超過標(biāo)準(zhǔn)時間，標(biāo)準(zhǔn)時間是根據(jù)歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并結(jié)合調(diào)度相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)制定的。基于模塊2020年1月上線后得到的樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練得到，“直接操作”業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)2“接收現(xiàn)場操作申請”對應(yīng)的忙碌概率(=0)=047，(=1)=053。表2給出了“信息匯報”業(yè)務(wù)特征項(xiàng)的概率值以及信息匯報特征項(xiàng)與忙碌度之間的聯(lián)合概率值。

表2 “信息匯報”業(yè)務(wù)特征項(xiàng)的相關(guān)概率值

(2)

根據(jù)表中數(shù)據(jù)，計算可得信息匯報與忙碌度的相關(guān)度為0.013。初始化相關(guān)度閾值，基于試湊法通過跟蹤預(yù)計耗時誤差率反復(fù)迭代閾值，初值設(shè)定為0.02，迭代300余次后約為0.017，即經(jīng)過相關(guān)度分析應(yīng)排除信息匯報業(yè)務(wù)特征項(xiàng)。事實(shí)上，“信息匯報”業(yè)務(wù)由于完全形成了電子化流程，只需點(diǎn)擊同步即可，處理非常便捷，且系統(tǒng)具備重要信息匯報提醒，非重要的信息可以延后處理，因此對其他業(yè)務(wù)的干擾較小，與上文的相關(guān)性分析結(jié)果是一致的。而其他業(yè)務(wù)例如直接操作，由于業(yè)務(wù)相對復(fù)雜，現(xiàn)場電話詢問以及值內(nèi)溝通協(xié)調(diào)情況相對較多，因此對其他業(yè)務(wù)準(zhǔn)備時間的影響相對較大，按上述方法計算得相關(guān)度結(jié)果為0.22，顯著大于閾值與“信息匯報”的指標(biāo)。

2.3 基于加權(quán)樸素貝葉斯算法的忙碌系數(shù)挖掘

1)給定一個業(yè)務(wù)特征向量=(,,…,)，該向量為待分類向量，其中表示其中一個特征項(xiàng)，比如許可操作特征項(xiàng)。

2)確定目標(biāo)類別即忙碌與否的量化集合=()，其中表示忙碌，表示不忙碌。

3)根據(jù)對應(yīng)業(yè)務(wù)類型節(jié)點(diǎn)的忙碌系數(shù)挖掘數(shù)據(jù)庫，得到以下條件概率：

(|),(|)

(|),(|)

?

(|),(|)

(3)

4)根據(jù)貝葉斯定理，有：

(4)

其中，若的各特征項(xiàng)相互獨(dú)立，則有：

(5)

實(shí)際上，各項(xiàng)調(diào)度業(yè)務(wù)為不同廠站根據(jù)方式安排的計劃工作獨(dú)立進(jìn)行申請，業(yè)務(wù)申請本身不存在相互關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以近似為相互獨(dú)立。

5)根據(jù)式(4)與式(5)，可以得出某業(yè)務(wù)環(huán)境下調(diào)度員忙碌與不忙碌的概率比，如下式：

(6)

該定義的好處是可省去()的計算，而()的計算難度較大。

6)式(6)的形式認(rèn)為不同特征項(xiàng)是等價影響目標(biāo)類別的，但事實(shí)上，不同條件對目標(biāo)類別的影響程度是不一致的，甚至差異性較大。比如特征項(xiàng)中的“直接操作”，由于其操作的復(fù)雜性，在其業(yè)務(wù)數(shù)量較多時對正處于操作中業(yè)務(wù)的準(zhǔn)備耗時是有較大影響的。若是特征項(xiàng)中的“許可操作”，由于其操作的簡便性，其對業(yè)務(wù)耗時延時的影響有限的。此外，樸素貝葉斯算法的分類準(zhǔn)確性建立在對象特征項(xiàng)的相互獨(dú)立性上，調(diào)度業(yè)務(wù)的申請雖簡化為相互獨(dú)立，但方式安排檢修業(yè)務(wù)具有一定的集中性，業(yè)務(wù)申請可能出現(xiàn)“扎堆”現(xiàn)象，某些業(yè)務(wù)導(dǎo)致調(diào)度忙碌的高概率或許并非由其本身導(dǎo)致，而是由同一時刻其他復(fù)雜業(yè)務(wù)造成，這就使得某些業(yè)務(wù)對業(yè)務(wù)準(zhǔn)備時間的影響程度被高估了。因此，為體現(xiàn)不同類型業(yè)務(wù)對業(yè)務(wù)準(zhǔn)備時間的影響差異，削弱因業(yè)務(wù)之間聯(lián)系而帶來的誤差，提高算法計算精度，本文采用加權(quán)樸素貝葉斯算法，基于特征項(xiàng)與目標(biāo)類別的互信息，對特征屬性進(jìn)行加權(quán)得到挖掘結(jié)果。設(shè)為與之間的互信息即屬性之間的相關(guān)度，則忙碌系數(shù)可定義為：

(7)

同樣以“直接操作”業(yè)務(wù)的節(jié)點(diǎn)2-“接受現(xiàn)場操作申請”為例說明樸素貝葉斯算法的實(shí)現(xiàn)。此時需通過當(dāng)前的業(yè)務(wù)環(huán)境特征對“接收現(xiàn)場操作申請”以及“操作票進(jìn)入一審”兩個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行忙碌系數(shù)挖掘，以“接收現(xiàn)場操作申請”節(jié)點(diǎn)的計算為例。基于模塊2020年1月上線后得到的樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練得到(=0)=047，(=1)=053。經(jīng)相關(guān)度測算確定采取以下9項(xiàng)業(yè)務(wù)作為數(shù)據(jù)挖掘的特征項(xiàng)。根據(jù)業(yè)務(wù)狀態(tài)特征數(shù)據(jù)調(diào)取相應(yīng)貝葉斯分類器中的條件概率可得表3。

表3 挖掘忙碌系數(shù)所需的特征項(xiàng)與條件概率

根據(jù)表中條件概率與相關(guān)度數(shù)據(jù)，可計算忙碌系數(shù)為4.36。

053×035022×…×004006=0048

(8)

047×002022×…×028006=0011

(9)

(9)

2.4 基于歷史業(yè)務(wù)耗時數(shù)據(jù)感知調(diào)度指揮態(tài)勢

根據(jù)式(9)得出的忙碌系數(shù)，將其帶入業(yè)務(wù)類型節(jié)點(diǎn)矩陣相應(yīng)元素(上節(jié)算例中對應(yīng)為)對應(yīng)的忙碌系數(shù)-準(zhǔn)備耗時曲線(與上節(jié)算例對應(yīng)為)中求取準(zhǔn)備耗時。忙碌系數(shù)-準(zhǔn)備耗時曲線是根據(jù)業(yè)務(wù)的歷史忙碌系數(shù)以及相應(yīng)實(shí)際準(zhǔn)備耗時數(shù)據(jù)擬合而成的曲線，數(shù)據(jù)成對數(shù)關(guān)系。其中表示(=1，…，)待測業(yè)務(wù)類型，(=1，…，)進(jìn)程節(jié)點(diǎn)所對應(yīng)的忙碌系數(shù)-準(zhǔn)備耗時曲線。以為例，將2020年1月模塊上線后，“直接操作”進(jìn)入操作中節(jié)點(diǎn)后的實(shí)際耗時數(shù)據(jù)以及計算得到的忙碌系數(shù)作為樣本訓(xùn)練，擬合數(shù)據(jù)曲線如圖4所示：

圖4 忙碌系數(shù)-準(zhǔn)備耗時擬合曲線

圖7中曲線的擬合函數(shù)如下式所示，擬合優(yōu)度為0.935。

()=7689ln()+35727,=0935

(10)

帶入上節(jié)中得到的忙碌系數(shù)，可得預(yù)計準(zhǔn)備耗時為47min，超出了業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)備時間，調(diào)度臺處于忙碌狀態(tài)。

3 調(diào)度指揮態(tài)勢感知模塊的應(yīng)用實(shí)踐

調(diào)度指揮態(tài)勢感知模塊于2020年1月在DCCS上線，模塊上線后實(shí)時展示了調(diào)度業(yè)務(wù)的進(jìn)程以及調(diào)度臺當(dāng)前狀態(tài)，現(xiàn)場不再因操作暫停而反復(fù)打進(jìn)電話詢問暫停原因，同時也完全消除了現(xiàn)場對業(yè)務(wù)預(yù)計開展時間的電話質(zhì)詢，同時，模塊具備向現(xiàn)貨市場技術(shù)支持系統(tǒng)傳輸業(yè)務(wù)預(yù)計開展時間的功能，進(jìn)一步提高了調(diào)度操作效率與節(jié)點(diǎn)電價的計算精度。以下數(shù)據(jù)是根據(jù)模塊2020年1月上線后產(chǎn)生的業(yè)務(wù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計得到相關(guān)指標(biāo)情況，主要從信息展示與業(yè)務(wù)處理情況、預(yù)計耗時誤差率兩個方面來說明。

3.1 信息展示與業(yè)務(wù)處理情況

自模塊上線以來，共計展示3290項(xiàng)業(yè)務(wù)進(jìn)程信息，1422項(xiàng)調(diào)度臺狀態(tài)信息，完成214項(xiàng)現(xiàn)場向調(diào)度預(yù)約操作下令時間的業(yè)務(wù)流程，完成148項(xiàng)調(diào)度主動更改下令時間并通知現(xiàn)場的業(yè)務(wù)流程，按50%的業(yè)務(wù)會延時并引來現(xiàn)場質(zhì)詢的情形估算，模塊上線一年來至少可省去約3429個電話，平均每天可省去約10個電話。各類業(yè)務(wù)展示信息數(shù)量明細(xì)如圖5所示：

圖5 業(yè)務(wù)展示信息數(shù)量明細(xì)

3.2 預(yù)計耗時誤差率

預(yù)計耗時誤差率指某業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)預(yù)計準(zhǔn)備耗時與實(shí)際準(zhǔn)備耗時偏差占預(yù)計準(zhǔn)備耗時的比率。單次業(yè)務(wù)的預(yù)計耗時誤差率為多節(jié)點(diǎn)誤差率的平均值，如式(10)所示。第類業(yè)務(wù)的預(yù)計耗時誤差率則為多次業(yè)務(wù)預(yù)計耗時誤差率的平均值，如式(11)所示：

(11)

(12)

上線初期為了積累足夠數(shù)據(jù)訓(xùn)練貝葉斯分類器，采用的是預(yù)置定額時間為預(yù)計耗時，此時由于未考慮調(diào)度臺實(shí)時的業(yè)務(wù)處理環(huán)境，誤差相對較大，圖6為便用加權(quán)樸素貝葉斯算法前后各類業(yè)務(wù)進(jìn)入“操作中”環(huán)節(jié)的時間誤差率對比，可見，采用算法后誤差率顯著減少。其中誤差率提升最大的是“許可操作”業(yè)務(wù)，這是由于其準(zhǔn)備時間相對較短，系統(tǒng)預(yù)置的定額時間也較小，一旦受到其他業(yè)務(wù)的干擾則會拖延準(zhǔn)備進(jìn)程，其誤差率會相對較大。且該類型業(yè)務(wù)有一定考慮核實(shí)的工作量，需仔細(xì)核對檢修單與設(shè)備狀態(tài)信息，易受其他業(yè)務(wù)的干擾。在采用加權(quán)貝葉斯算法后，由于考慮實(shí)時業(yè)務(wù)環(huán)境對準(zhǔn)備耗時的影響，誤差率減小了41%，效果顯著。此外，可以看到，直接操作的誤差率減小到14%，在所有業(yè)務(wù)中效果最好，這主要是由于該類型業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)設(shè)置相對較多，這使得其可再業(yè)務(wù)進(jìn)程中進(jìn)行多次預(yù)計耗時評估，這有助于進(jìn)一步減小預(yù)計耗時誤差率。

圖6 使用加權(quán)貝葉斯算法前后的預(yù)計耗時誤差率對比圖

4 結(jié) 論

基于DCCS設(shè)計了“調(diào)度指揮態(tài)勢感知”的功能模塊。該模塊可實(shí)現(xiàn)調(diào)度操作預(yù)約、調(diào)度操作通知、任務(wù)智能編排、指揮態(tài)勢感知與展示等功能。在業(yè)務(wù)操作準(zhǔn)備過程中，可通過DCCS獲取業(yè)務(wù)準(zhǔn)備進(jìn)程關(guān)鍵操作節(jié)點(diǎn)的實(shí)時業(yè)務(wù)環(huán)境數(shù)據(jù)，并針對預(yù)測實(shí)時計算時的高速度需求，考慮不同業(yè)務(wù)對預(yù)計準(zhǔn)備時間影響的差異度，采用加權(quán)樸素貝葉斯算法在業(yè)務(wù)環(huán)境數(shù)據(jù)挖掘庫中對潛在忙碌系數(shù)進(jìn)行挖掘，再結(jié)合由歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的準(zhǔn)備耗時-忙碌系數(shù)曲線對忙碌系數(shù)進(jìn)行匹配，得到該業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)與下一節(jié)點(diǎn)的預(yù)計準(zhǔn)備時間，若實(shí)際準(zhǔn)備進(jìn)程與預(yù)計準(zhǔn)備進(jìn)程產(chǎn)生偏差，還可通過時間“卡點(diǎn)”功能糾正偏差，動態(tài)更新業(yè)務(wù)下令時間，提高業(yè)務(wù)下令時間預(yù)計準(zhǔn)確率。模塊應(yīng)用后，大幅減少了詢問業(yè)務(wù)進(jìn)程事項(xiàng)的電話量，解決了調(diào)度與現(xiàn)場在電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行協(xié)調(diào)與溝通方面的問題；此外，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時業(yè)務(wù)環(huán)境自動預(yù)測業(yè)務(wù)下令時間的功能，并可自動傳輸至現(xiàn)貨市場技術(shù)支持系統(tǒng)，解決了過分依賴人工修改停復(fù)電時間的問題，提高了節(jié)點(diǎn)電價的計算精度，提升了調(diào)度操作效率。