莫琦+李矛+李翔+付龍明+王立娜+盧穎浩

摘 要：從電網(wǎng)安全檢查標(biāo)準(zhǔn)化和動(dòng)態(tài)更新安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫兩個(gè)方面構(gòu)建電網(wǎng)安全檢查機(jī)制，提出了安全檢查標(biāo)準(zhǔn)化的重要性及安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立了安全檢查動(dòng)態(tài)更新機(jī)制。做到了安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫中檢查項(xiàng)的動(dòng)態(tài)更新，間接地減少了電網(wǎng)的安全隱患，為電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行提供重要保障。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 安全檢查 標(biāo)準(zhǔn)化 動(dòng)態(tài)更新 電網(wǎng)安全

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2017）07（a）-0209-03

在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是這個(gè)時(shí)代快速發(fā)展的關(guān)鍵所在，該技術(shù)是通過大量的數(shù)據(jù)分析，從中提取有利用價(jià)值的信息的過程。電網(wǎng)企業(yè)在安全檢查過程中，如果能夠合理地運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，那么對(duì)于提高電網(wǎng)的管理水平、提高電網(wǎng)穩(wěn)定性有重要意義。本文主要介紹電網(wǎng)安全檢查標(biāo)準(zhǔn)化的重要性，以及如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行有用信息挖掘，并提出了安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是一種知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過程，它主要基于統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，高度自動(dòng)化地分析數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，并對(duì)未來情況進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)，以輔助管理者、決策者評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、做出正確的決策。利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

1.1 聚類分析

數(shù)據(jù)庫中的記錄可被劃分為一系列有意義的子集，即聚類。對(duì)這些子集的識(shí)別，對(duì)用戶來說有直接意義。它們常常為其它的規(guī)則抽取算法提供有用的信息。聚類增強(qiáng)了人們對(duì)于客觀現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識(shí)，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法和數(shù)學(xué)分類學(xué)。聚類技術(shù)的要點(diǎn)是，在劃分對(duì)象時(shí)不僅考慮對(duì)象之間的距離，還要求劃分出的類具有某種內(nèi)涵描述，從而避免了傳統(tǒng)技術(shù)的某些片面性。聚類有時(shí)能直接滿足用戶的要求，有時(shí)是其它發(fā)現(xiàn)過程的“預(yù)處理”。例如，聚類所產(chǎn)生的類可以作為決策樹生成算法的目標(biāo)概念，也可以做偏差分析的基礎(chǔ)。

1.1.1 K-Means算法

K-means算法是硬聚類算法，是典型的基于原型的目標(biāo)函數(shù)聚類方法的代表，它是數(shù)據(jù)點(diǎn)到原型的某種距離作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，利用函數(shù)求極值的方法得到迭代運(yùn)算的調(diào)整規(guī)則。K-means算法以歐式距離作為相似度測(cè)度，它是求對(duì)應(yīng)某一初始聚類中心向量V最優(yōu)分類，使得評(píng)價(jià)指標(biāo)J最小。算法采用誤差平方和準(zhǔn)則函數(shù)作為聚類準(zhǔn)則函數(shù)。其算法的優(yōu)點(diǎn)算法快速、簡(jiǎn)單；對(duì)大數(shù)據(jù)集有較高的效率并且是可伸縮性的；時(shí)間復(fù)雜度近于線性，而且適合挖掘大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

1.1.2 Canopy算法

Canopy算法的主要思想是把聚類分為兩個(gè)階段：階段一，通過使用一個(gè)簡(jiǎn)單、快捷的距離計(jì)算方法把數(shù)據(jù)分為可重疊的子集，稱為“canopy”；階段二，通過使用一個(gè)精準(zhǔn)、嚴(yán)密的距離計(jì)算方法來計(jì)算出現(xiàn)在階段一中同一個(gè)canopy的所有數(shù)據(jù)向量的距離。這種方式和之前的聚類方式不同的地方在于使用了兩種距離計(jì)算方式，同時(shí)因?yàn)橹挥?jì)算了重疊部分的數(shù)據(jù)向量，所以達(dá)到了減少計(jì)算量的目的。

2 電網(wǎng)安全檢查管理現(xiàn)狀及標(biāo)準(zhǔn)化的重要性

2.1 安全檢查存在的問題

隨著電網(wǎng)建設(shè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，電網(wǎng)結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，對(duì)應(yīng)的相關(guān)安全檢查工作大量增加。但就目前電網(wǎng)公司情況來看，相關(guān)檢查工作，還是按照紙質(zhì)文件進(jìn)行檢查，其中檢查標(biāo)準(zhǔn)也很模糊，主要憑借檢查人員的工作經(jīng)驗(yàn)來斷定檢查項(xiàng)目和結(jié)果，這樣情況下就提高安全隱患的存在。

2.2 安全檢查標(biāo)準(zhǔn)化的重要性

電力生產(chǎn)過程最重要的是確保安全，電網(wǎng)企業(yè)歷來特別重視電力的安全生產(chǎn)，但是在實(shí)際電力生產(chǎn)過程中，由于作業(yè)人員安全意識(shí)不足和受到人員生理?xiàng)l件的限制，難免出現(xiàn)工作的隨意和疏漏而造成人身安全身故。當(dāng)實(shí)現(xiàn)對(duì)某一項(xiàng)生產(chǎn)的安全操作規(guī)范進(jìn)行整理，讓安全監(jiān)督人員知道安全的內(nèi)容、如何進(jìn)行監(jiān)督、明確監(jiān)督標(biāo)準(zhǔn)；明確不同崗位安全監(jiān)督的重點(diǎn)，讓安全監(jiān)督人員熟悉安全監(jiān)督的依據(jù)，并在日常工作中加強(qiáng)安全監(jiān)督工作的主要監(jiān)督指標(biāo)學(xué)習(xí)，這樣就能大大降低外部因素對(duì)電網(wǎng)檢查工作造成的影響，減少電網(wǎng)運(yùn)行中的安全隱患。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在安全檢查管理中的應(yīng)用

3.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在安全檢查管理中的應(yīng)用

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，電網(wǎng)建設(shè)也步入高速發(fā)展的時(shí)期，電網(wǎng)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到較高水平，電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜。電力設(shè)備數(shù)量快速增長(zhǎng)，電力系統(tǒng)中運(yùn)行的設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息量急劇增加。在此情況下保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行是電網(wǎng)動(dòng)作的重中之重，而安全檢查是保證電網(wǎng)安全運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)之一；傳統(tǒng)的安全檢查是相關(guān)工作人員根據(jù)安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫中的內(nèi)容逐項(xiàng)對(duì)各檢查項(xiàng)定期或者不定期進(jìn)行檢查或抽查，然而隨著電網(wǎng)規(guī)模的增大傳統(tǒng)的安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫已經(jīng)跟不上電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行安全生產(chǎn)檢查項(xiàng)的更新速度及結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度，難免會(huì)產(chǎn)生疏漏之處，或者檢查項(xiàng)長(zhǎng)期不更新就會(huì)造成工作效率低或者重復(fù)勞動(dòng)。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)時(shí)把安全檢查結(jié)果庫和安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫中的內(nèi)容進(jìn)行分析，實(shí)時(shí)更新安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫中的內(nèi)容，保證安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫中的內(nèi)容項(xiàng)是當(dāng)下進(jìn)行安全檢查最重要且最全面的標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)。通過這種方法來提高檢查效率、調(diào)整檢查重點(diǎn)、以及保證檢查的全面性。電網(wǎng)系統(tǒng)安全檢查的全面落實(shí)是保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要組成部分，隨著電網(wǎng)規(guī)模和結(jié)構(gòu)的發(fā)展，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行安全生產(chǎn)的可靠性要求越來越高，需要在電網(wǎng)運(yùn)行中，及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行安全生產(chǎn)過程中不安全因素及是否對(duì)電網(wǎng)安全運(yùn)行產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)，所以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)做到安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫的動(dòng)態(tài)更新是非常有必要的，檢查人員要根據(jù)安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫中的內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)檢查，要把安全隱患消滅在萌芽之中，以免對(duì)電網(wǎng)造成更大的損失。endprint

3.2 運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制

安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫的實(shí)時(shí)更新對(duì)安全檢查的進(jìn)行及電網(wǎng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行尤其重要。分析安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫和安全檢查結(jié)果庫，根據(jù)檢查人員實(shí)時(shí)上傳安全檢查結(jié)果庫的設(shè)備檢查信息，根據(jù)聚類算法實(shí)時(shí)更新安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫中的內(nèi)容。其技術(shù)實(shí)施方案如下。

（1）從安全檢查結(jié)果庫中提出N中特征，將多種特征合成N維向量，其中N為自然數(shù)。

（2）對(duì)N維向量進(jìn)行歸一化處理得到數(shù)據(jù)集合。

（3）使用Canopy算法對(duì)所述數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚合得到第一聚類，根據(jù)第一聚類得出K值。

（4）根據(jù)K值使用K-Means算法對(duì)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行聚類知道中心點(diǎn)收斂或達(dá)到預(yù)設(shè)要求，得到多個(gè)類簇。

（5）根據(jù)預(yù)設(shè)向量相似度閾值確定每個(gè)類簇中的關(guān)鍵元素，根據(jù)關(guān)鍵元素提煉出導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行安全隱患的關(guān)鍵屬性，當(dāng)安全檢查結(jié)果庫中新檢查項(xiàng)的關(guān)鍵屬性的數(shù)量大于預(yù)設(shè)關(guān)鍵屬性數(shù)量閾值時(shí)，將新檢查項(xiàng)加入到所述安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫中。

根據(jù)以上步驟就能實(shí)現(xiàn)安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，此機(jī)制保證了安全檢查標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)的動(dòng)態(tài)更新，保證了檢查項(xiàng)的覆蓋廣、內(nèi)容細(xì)等內(nèi)容，為安全檢查工作的實(shí)施更智能更全面的支持，間接的保障了電網(wǎng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行。

3.3 安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫動(dòng)態(tài)更新實(shí)施方案具體步驟

（1）從安全檢查結(jié)果庫與安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫中提取N種特征，完成從原始數(shù)據(jù)集合到N維向量（x1，x2，x3.....，xn）的映射。

（2）將數(shù)據(jù)歸一化；樣本數(shù)據(jù)集合每一個(gè)維度都具有均值和單位方差。計(jì)算每一個(gè)維度上數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，首先在每一個(gè)維度上與該均值求差，然后在數(shù)據(jù)的每個(gè)維度上與該維度上數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差相除。具體如下：（其中ui為xi這個(gè)維度上的均值，為xi該維度上的標(biāo)準(zhǔn)差）

（3）將新的安全檢查項(xiàng)數(shù)據(jù)向量化得到一個(gè)結(jié)果集list后放入內(nèi)存中，選擇兩個(gè)距離閾值：T1和T2，其中T1>T2。

（4）從結(jié)果集list中任取一個(gè)數(shù)據(jù)向量=（x1，x2，x3……，xn），用低計(jì)算成本方法快速計(jì)算與所有Canopy之間的距離（如果當(dāng)前不存在Canopy，則把作為一個(gè)Canopy），如果與某個(gè)Canopy距離在T1以內(nèi)，則將加入到這個(gè)Canopy。

（5）如果曾經(jīng)與某個(gè)Canopy的距離在T2以內(nèi)，則需要把從list中刪除，此時(shí)認(rèn)為與這個(gè)Canopy已經(jīng)足夠接近，它不可以在做其他Canopy的中心。

（6）重復(fù)步驟2、3，直到list為空結(jié)束。進(jìn)而得出一個(gè)“粗”聚類，進(jìn)而得到K值。

（7）遍歷數(shù)據(jù)集合list，將每個(gè)數(shù)據(jù)劃分到最近的中心點(diǎn)中；計(jì)算每個(gè)聚類的平均值，并作為新的中心點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)到中心點(diǎn)的距離公式如下：其中xi為當(dāng)前數(shù)據(jù)向量第i個(gè)向量分量，ki為聚類中心點(diǎn)地i個(gè)分量；重復(fù)6～7，直到這k個(gè)中心點(diǎn)收斂或達(dá)到要求。

（8）如果對(duì)每一個(gè)類簇中的對(duì)象向量剔除其中的某幾個(gè)向量分量（xj…xK…xm），計(jì)算類簇內(nèi)的向量相似度，如果依然有很高的相似度，說明踢出去的向量分量不是關(guān)鍵元素，如果相似度明顯降低，說明此向量分量為關(guān)鍵元素，進(jìn)而提煉出導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行安全隱患的關(guān)鍵屬性，當(dāng)所述安全檢查結(jié)果庫中新檢查項(xiàng)的所述關(guān)鍵屬性的數(shù)量大于預(yù)設(shè)關(guān)鍵屬性數(shù)量閾值時(shí)，將所述新檢查項(xiàng)加入到所述安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫中。

具體實(shí)施流程圖如圖1所示。

3.4 安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫動(dòng)態(tài)更新方法應(yīng)用

安全檢查動(dòng)態(tài)更新方法的實(shí)施中，我們能將新獲取的檢查項(xiàng)根據(jù)已有的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而判定該檢查項(xiàng)是否應(yīng)該進(jìn)入安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫，以及如何對(duì)檢查項(xiàng)進(jìn)行規(guī)范化處理。此方法不僅縮短了安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫的更新時(shí)間，同時(shí)自動(dòng)對(duì)新的檢查項(xiàng)判斷是否加入安全檢查標(biāo)準(zhǔn)庫。實(shí)現(xiàn)了安全檢查標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、規(guī)范化，將為安全檢查活動(dòng)提供可靠、準(zhǔn)確和及時(shí)的信息參考，為系統(tǒng)安全生產(chǎn)穩(wěn)定運(yùn)行提供科學(xué)高效的支持。

4 結(jié)語

隨著電網(wǎng)信息化的不斷發(fā)展，電網(wǎng)機(jī)構(gòu)及規(guī)模數(shù)據(jù)量日益龐大，如何提取各安全檢查數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)其規(guī)律，從繁雜的數(shù)據(jù)中提供對(duì)安全檢查工作有用的數(shù)據(jù)，是當(dāng)今電網(wǎng)企業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要研究方向。隨著電網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷深入，在電網(wǎng)企業(yè)安全檢查工作中的應(yīng)用越將來越廣泛，對(duì)電網(wǎng)安全檢查工作做出明智決策，對(duì)安全檢查工作的檢查項(xiàng)和檢查流程，檢查方式等合理化管理，保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行，減少電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)都起著極為重要的作用。

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