面向電力通信業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘及智能輔助決策

趙子瑤

摘要：針對(duì)電力通信資源數(shù)據(jù)大量累積、挖掘利用程度不夠，制約資源全景可視分析及智能調(diào)配等功能推廣應(yīng)用的問(wèn)題，文章通過(guò)分析電力通信資源數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法，設(shè)計(jì)并提出了面向電網(wǎng)與通信網(wǎng)協(xié)同和輔助決策的智能化應(yīng)用場(chǎng)景。

關(guān)鍵詞：電力通信資源;數(shù)據(jù)挖掘;輔助決策

1電力通信資源數(shù)據(jù)

1.1電力通信資源數(shù)據(jù)分級(jí)分類

電力通信資源是為實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)內(nèi)部各類通信服務(wù)所需的公用物理通信資源與邏輯通信資源的總稱。電力通信資源數(shù)據(jù)管理模型如圖1所示。

如圖1所示，電力通信資源分為一、二、三、四級(jí)骨干通信網(wǎng);各級(jí)通信網(wǎng)資源數(shù)據(jù)按照物理和邏輯2類劃分。物理通信資源為具有物理形態(tài)的通信資源，如通信站和機(jī)房?jī)?nèi)空間資源、通信電源、設(shè)備安裝屏位、通信電纜、光纜及所含纜芯纖芯、各類通信設(shè)備（含傳輸、數(shù)據(jù)、交換、無(wú)線等）及其機(jī)框、板卡、模塊、端口、配線架等;邏輯通信資源是由設(shè)備承載的非物理實(shí)體的資源，如傳輸通道連接時(shí)隙、電路、波道、電力線載波頻率（包括復(fù)用有繼電保護(hù)和安全穩(wěn)定控制裝置等信號(hào)的傳輸通道）、無(wú)線電頻率、無(wú)線專網(wǎng)、數(shù)據(jù)網(wǎng)VPN、自治域號(hào)、IP地址、碼號(hào)資源、視頻會(huì)場(chǎng)GK編碼、衛(wèi)星通信、電源容量等。

1.2數(shù)據(jù)質(zhì)量保鮮與管理

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的基礎(chǔ)，通過(guò)建立數(shù)據(jù)錄入操作規(guī)程、原始數(shù)據(jù)校驗(yàn)、錯(cuò)誤信息識(shí)別與矯正等一系列操作，對(duì)系統(tǒng)的各個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行規(guī)范。資源數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理與保鮮能夠保證數(shù)據(jù)的可用性、一致性和完整性，提升數(shù)據(jù)價(jià)值，是實(shí)現(xiàn)智能化輔助決策應(yīng)用的基礎(chǔ)。關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理與持續(xù)保鮮方面，僅僅依靠人工治理無(wú)法建立長(zhǎng)期有效的措施，研究并建設(shè)一個(gè)專業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理平臺(tái)，創(chuàng)新數(shù)據(jù)運(yùn)維模式，專注于對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的全方位監(jiān)測(cè)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)問(wèn)題數(shù)據(jù)的主動(dòng)監(jiān)控和實(shí)時(shí)定位。主要研究?jī)?nèi)容包括以下方面：①依托平臺(tái)創(chuàng)新數(shù)據(jù)批量處理模式，靜態(tài)數(shù)據(jù)的錄入按照操作規(guī)范進(jìn)行校驗(yàn)，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的采集錄入能夠自動(dòng)與現(xiàn)有系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)校驗(yàn);②自動(dòng)定位垃圾數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)確認(rèn)后，可自動(dòng)刪除;③一側(cè)用戶新增或變更數(shù)據(jù)后，應(yīng)在另一側(cè)系統(tǒng)同步發(fā)生變化，并提示給相關(guān)用戶;大量數(shù)據(jù)批量修改，可通過(guò)批量導(dǎo)入導(dǎo)出工

2通信資源數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究

通信資源數(shù)據(jù)挖掘主要是針對(duì)各類物理和邏輯資源，包括站點(diǎn)、機(jī)房、光纜、設(shè)備等，依托數(shù)據(jù)質(zhì)量管理平臺(tái)，明確資源定義、統(tǒng)計(jì)原則及數(shù)據(jù)要求等，實(shí)現(xiàn)對(duì)資源數(shù)據(jù)的集中和標(biāo)準(zhǔn)化管理，對(duì)各類資源數(shù)據(jù)的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)維護(hù)，保持系統(tǒng)數(shù)據(jù)與實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)的同步。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)自動(dòng)化的分析做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，以實(shí)時(shí)化、可視化的方法呈現(xiàn)，能夠完成對(duì)資源的查詢、統(tǒng)籌和規(guī)劃等。通過(guò)研究目前常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，結(jié)合通信資源數(shù)據(jù)管理的實(shí)際，從不同的角度研究數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景。本文設(shè)計(jì)的通信資源數(shù)據(jù)挖掘模型如圖2所示，可分為數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算框架、挖掘算法及場(chǎng)景應(yīng)用5部分。

如上圖所示，在挖掘算法研究方面，本文用到了分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則4種。①分類。本文應(yīng)用分類分析法，主要對(duì)各類物理和邏輯資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)分類管理，多維度分類分析，明確界定網(wǎng)元、光纜、光路、業(yè)務(wù)通道等數(shù)據(jù)屬性值，是資源數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值挖掘的基礎(chǔ)。②回歸分析?；貧w分析主要應(yīng)用在通信規(guī)劃中，通過(guò)對(duì)資源使用現(xiàn)狀進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，為網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。③聚類。聚類算法是在分類的基礎(chǔ)上，對(duì)具有同一屬性的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，例如對(duì)站點(diǎn)、機(jī)房、光纜、設(shè)備等物理位置相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效聚類，能夠提升資源管理效率，快速定位網(wǎng)絡(luò)瓶頸。④關(guān)聯(lián)規(guī)則。本文將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)應(yīng)用于物理與邏輯資源數(shù)據(jù)的動(dòng)靜態(tài)關(guān)聯(lián)，按照設(shè)備關(guān)聯(lián)所屬站點(diǎn)、光路關(guān)聯(lián)承載光纜及配線、業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)網(wǎng)管邏輯通道的原則，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)資料和生產(chǎn)實(shí)際的圖實(shí)聯(lián)動(dòng)，有效支撐通信運(yùn)行管理、業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃等工作。

3面向輔助決策的場(chǎng)景研究

3.1場(chǎng)景1：通信與電網(wǎng)運(yùn)行故障聯(lián)合處置及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

本場(chǎng)景以電網(wǎng)生產(chǎn)業(yè)務(wù)為視角，監(jiān)視業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)，針對(duì)業(yè)務(wù)管理要求及運(yùn)行特點(diǎn)，綜合分析通信資源、告警以及事件通知，實(shí)現(xiàn)不同類型業(yè)務(wù)全景實(shí)時(shí)監(jiān)視?；诔休d在通信網(wǎng)的業(yè)務(wù)模型和通道模型，通過(guò)分析通道及業(yè)務(wù)的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警對(duì)象所影響的業(yè)務(wù)狀態(tài)分析，通信與電網(wǎng)運(yùn)行故障聯(lián)合處置及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警示意如圖3所示。

如上圖所示，對(duì)通信及電網(wǎng)告警數(shù)據(jù)進(jìn)行特征抽取及匹配后，系統(tǒng)結(jié)合拓?fù)浞治觯軌驅(qū)崿F(xiàn)對(duì)故障的快速定位，依據(jù)系統(tǒng)給出的智能分析結(jié)果，確定搶修方案并關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，提升運(yùn)行人員在各類應(yīng)急情況下的應(yīng)急處置能力水平。

3.2場(chǎng)景2：通信隱患巡查及智能輔助決策

本場(chǎng)景基于通信設(shè)備網(wǎng)絡(luò)模型以及光纜物理模型，實(shí)現(xiàn)通信網(wǎng)光纜故障、設(shè)備故障自動(dòng)識(shí)別，分析故障影響范圍，并基于業(yè)務(wù)路徑智能推薦功能智能推薦迂回路由，通信隱患巡查及智能輔助決策示意如圖4所示。

如上圖所示，對(duì)通信光纜、設(shè)備隱患數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、知識(shí)抽取、融合等一系列操作后，能夠形成隱患知識(shí)庫(kù)，在通信系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，自動(dòng)分析業(yè)務(wù)影響范圍并計(jì)算出迂回路由，為運(yùn)行人員推薦3種以上的應(yīng)急處置方案，極大縮短處置時(shí)長(zhǎng)，能夠最大限度地減少人為因素導(dǎo)致的故障范圍擴(kuò)大或誤操作等情況。

3.3場(chǎng)景3：電網(wǎng)業(yè)務(wù)通信資源自助式智能調(diào)配

本場(chǎng)景基于通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型，抽象出網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)及拓?fù)潢P(guān)系的影響權(quán)值因素，建立相應(yīng)模型，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)方式路徑智能推薦、光纜承載業(yè)務(wù)情況數(shù)字化展示功能，電網(wǎng)業(yè)務(wù)通信資源自助式智能調(diào)配示意如圖5所示。

如上圖所示，通過(guò)對(duì)通信資源數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)算法分析，能夠幫助方式人員在路由規(guī)劃、資源調(diào)配、方式優(yōu)化時(shí)，基于設(shè)備健康狀況、投運(yùn)年限、資源占用率、站點(diǎn)電壓等級(jí)、溝道情況等因素自動(dòng)計(jì)算路由方案，同時(shí)根據(jù)途經(jīng)站點(diǎn)可靠性、沿途光纜運(yùn)行水平等，推薦資源調(diào)配方案及方式優(yōu)化策略，提升方式人員日常工作質(zhì)效。

結(jié)語(yǔ)：

本文基于電力通信資源分級(jí)分類管理要求，通過(guò)研究建設(shè)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理平臺(tái)，加強(qiáng)在實(shí)際資源數(shù)據(jù)管理與保鮮過(guò)程中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了對(duì)資源數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化管理。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，明確了物理、邏輯資源的分類、聚類管理，理清了關(guān)聯(lián)關(guān)系，為建設(shè)面向管理決策的信息化、智能化應(yīng)用系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)和平臺(tái)條件?；陔娏νㄐ刨Y源數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘，提出了3種電力通信管理的智能化場(chǎng)景，能夠?yàn)橥ㄐ胚\(yùn)行管理和決策提供有力的技術(shù)支撐手段，提升通信管理運(yùn)行的智能化水平。

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