周曉燕 凌天楊 曾胡貴 黃蘭玲 赫彬彤

摘要：近年來，隨著社會的不停前進發(fā)展，我國的科學(xué)技術(shù)發(fā)展迅速，國家的進一步發(fā)展對電力供應(yīng)提出更高的要求。針對全國各地電網(wǎng)的輸電線路所處環(huán)境存在不確定性，使線路運行不安全的問題，提出基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能電網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計。該系統(tǒng)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將數(shù)據(jù)建模為圖，構(gòu)建數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到異常數(shù)據(jù)模型，并采用了記憶增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，最終得到異常監(jiān)測指標。實驗表明，該系統(tǒng)有效解決了電網(wǎng)電線路所處環(huán)境不確定性的問題，保障了線路運行的安全，避免由電網(wǎng)故障帶來的巨額損失。

關(guān)鍵詞：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);數(shù)據(jù)建模;數(shù)據(jù)集;異常數(shù)據(jù)監(jiān)測模型;記憶增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP18 ? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）13-0077-02

1引言

進入 21 世紀新時代的中國，對電力的需求火速增長，電力建設(shè)隨著經(jīng)濟發(fā)展和西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實施不斷加強施工完善，電網(wǎng)的發(fā)展已全面推進南北互供、西電東送與全國聯(lián)網(wǎng)等有效政策。電網(wǎng)系統(tǒng)的不斷完善使中國實現(xiàn)電力更大范圍，更大規(guī)模資源優(yōu)化配置的新階段[1]。因此應(yīng)重視電力供應(yīng)的質(zhì)量和數(shù)量的問題，電網(wǎng)是經(jīng)濟發(fā)展的主要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，是國家能源產(chǎn)業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié)。因此，增大對智能電網(wǎng)的投入和研發(fā)，促使電力設(shè)備不斷完善和不斷增長，使國家電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定可靠。本文對電網(wǎng)電線路所處環(huán)境的不確定性的問題進行研究和分析，研究了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能電網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)，用于加強對電力的監(jiān)控，保障電力安全穩(wěn)定運行，致力于解決國家電網(wǎng)的檢測問題，減少電網(wǎng)故障和用電事故的發(fā)生。

2設(shè)計方案

2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計方案

電力設(shè)備狀態(tài)檢測的核心技術(shù)就是融合各種技術(shù)進行全方位的監(jiān)測，通過設(shè)備管理解決復(fù)雜的工作環(huán)境帶來的各種問題。本設(shè)計是依靠圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能電網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)，設(shè)計方案包括如下步驟：采集數(shù)據(jù)、預(yù)處理、搭建網(wǎng)絡(luò)模型、預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)、預(yù)測和抽檢驗證以完善整個預(yù)測系統(tǒng)（如圖1所示）。

具體步驟是：第一，通過利用數(shù)據(jù)信息平臺系統(tǒng)獲取大量的電力裝置信息、環(huán)境情況和電網(wǎng)運行狀態(tài)等多種電力設(shè)備工作時的具體數(shù)據(jù)，然后繼續(xù)對各種電力裝置的數(shù)據(jù)進行高精度分析和自動化學(xué)習(xí)，從大量數(shù)據(jù)中分析出數(shù)據(jù)的規(guī)律，繼而對電力裝置的狀態(tài)進行詳細診斷、評估與預(yù)測相關(guān)的風(fēng)險以及預(yù)警，獲取有價值的分析數(shù)據(jù)，建立狀態(tài)評估模型;第二，通過各種指標和分析方法，把電力設(shè)施設(shè)備的大量數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計、圖表、數(shù)值比較等更加直觀、具體的方式呈現(xiàn)，準確地反映出設(shè)備的狀況，為生產(chǎn)設(shè)備管理時刻嚴格把控設(shè)備的正常運行狀態(tài)，提升設(shè)備正常運行的水平;第三，通過對智能系統(tǒng)所監(jiān)控的電能進行大量數(shù)據(jù)分析，了解配電、配網(wǎng)設(shè)備的工作狀態(tài)是否正常，實行高效的政策，使電力系統(tǒng)的所提供的電力質(zhì)量能被有效管理，及時發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)是否存在損耗、電能效率是否在合理范圍、供電是否安全等重要問題;第四，通過了解企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備情況，及時處理因設(shè)備的損耗造成運行電能浪費、電耗不合理、設(shè)備工況不良等問題;第五，通過數(shù)據(jù)分析出每個設(shè)備或設(shè)備群的單耗與用電成本，為電能的考核提供了準確的依據(jù);第六，能夠及時監(jiān)測到生產(chǎn)設(shè)備的空載耗電情況，例如智能家居等用電產(chǎn)品的電能浪費情況?；趫D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)的實測數(shù)據(jù)以及異常警告能為電網(wǎng)安全提供優(yōu)質(zhì)的保障。

相比于人工檢測，此算法提高了部件檢測的準確率以及效率，減少了人為因素對檢測的干預(yù)，降低了人工成本和檢測成本。相比于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不要求數(shù)據(jù)的組成形式必須具有良好的空間關(guān)系，即具有排列齊整的矩陣形式，也可以處理非結(jié)構(gòu)化輸入的特點，極大地提高了模型的表達能力。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運算（如卷積、梯度計算）與迭代圖傳播結(jié)合在一起每個頂點的特征都是由其鄰居頂點的特征結(jié)合一組深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來計算[2]，相比于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方便更好地處理各元素的邏輯關(guān)系，從而提高和完善模型的泛化能力。在網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程中，每個節(jié)點負責(zé)傳播自身的信息以及綜合鄰居節(jié)點的信息，從而學(xué)習(xí)掌握數(shù)據(jù)的邏輯范式。

2.2軟件開發(fā)環(huán)境與設(shè)計

基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)，需要充分運用互聯(lián)網(wǎng)在生產(chǎn)配置中的強化和融合作用，將互聯(lián)網(wǎng)深度融合于區(qū)域配電網(wǎng)系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)的傳輸。本系統(tǒng)使用云服務(wù)器ECS搭建軟件開發(fā)環(huán)境，借助Laravel框架、輕量級jQuery前端框架以及百度地圖API進一步完善系統(tǒng)，使其地域包容性能發(fā)揮到最大。其次，進一步通過代碼編寫實現(xiàn)用戶管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)實時顯示、地理信息系統(tǒng)、故障預(yù)警系統(tǒng)和歷史數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)，共同構(gòu)成一個完善的檢測系統(tǒng)。通過軟件實現(xiàn)用戶管理層、傳輸層、支撐層和應(yīng)用層于一體，可實現(xiàn)區(qū)域配電網(wǎng)的實時監(jiān)測、智能檢修、智能評估，大大減輕區(qū)域配電網(wǎng)的建設(shè)與維護工作[3]。

2.3圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)：利用拉普拉斯矩陣的特性，分解定義了圖傅里葉變換，即可得到基于圖傅里葉變換的異常檢測方法。另一主流技術(shù)是，利用傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），實對數(shù)據(jù)的順序輸入，進而實現(xiàn)異常分類。具體的步驟是，當(dāng)給該網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)一張全新的圖信息時，CNN并不能迅速正確地判斷這些信息特征要與原圖的哪些部分匹配，所以CNN會將圖中每一個坐標的數(shù)據(jù)和信息特征進行匹配，相當(dāng)于把這個feature（特征）變成了一個過濾器。故把用來匹配的過程稱為卷積操作;CNN通過另一個手段——“池化（Pooling）”，使計算更加高效。池化就是通過對輸入的圖片進行相同間隔地舍棄一部分信息，降低像素，但保留主要的特征信息。完成上述兩個步驟后，信息就會在激活函數(shù)ReLU的計算下，篩選出需要的信息，完成異常檢測。

更進一步的技術(shù)：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與圖嵌入密切相關(guān)，圖嵌入旨在保存圖的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)和節(jié)點信息，將圖中頂點表示為低維向量，以便使用簡單的機器學(xué)習(xí)算法。

它將數(shù)據(jù)建模為圖，并將數(shù)據(jù)利用關(guān)聯(lián)矩陣（拉普拉斯矩陣）輸入到模型中，構(gòu)建圖卷積模型，進行多層傳遞，并利用ReLu激活函數(shù)進行輸出，增加其非線性表達能力;并對輸出結(jié)果設(shè)立判決門限，以此完成對數(shù)據(jù)的監(jiān)測，進而能夠找出異常的數(shù)據(jù)。這無一不體現(xiàn)其強大的功能。

另外為了輔助與完善圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在本算法中的穩(wěn)定性，創(chuàng)新性地引入記憶增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)集層面的通用知識被采用附加的存儲空間來存儲數(shù)據(jù)集的基本數(shù)據(jù)獲取。該方法有反向傳播訓(xùn)練直接進行機器學(xué)習(xí)和更新存儲的優(yōu)點，這是與現(xiàn)有的通過鍵值記憶策略存儲最大的不同。

3創(chuàng)新設(shè)計

1）使用圖結(jié)構(gòu)

與圖像、文本不同，圖結(jié)構(gòu)是復(fù)雜多變的不規(guī)則領(lǐng)域（圖2為一個標準的圖結(jié)構(gòu)）。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不同于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一類基于深度學(xué)習(xí)的處理圖域信息的技術(shù)，它把深度學(xué)習(xí)和圖廣播操作算法深度結(jié)合，可以讓頂點屬性和圖的結(jié)構(gòu)信息都參與到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中，在與圖分析領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用中表現(xiàn)出可行性和可解釋性[3]，它的主要思想是如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代地從局部圖鄰域聚集特征信息。同時，節(jié)點信息經(jīng)過轉(zhuǎn)換和聚合后可以通過圖來傳播。因此，GNNs自然地整合了節(jié)點信息和拓撲結(jié)構(gòu)，在深度學(xué)習(xí)上有強大的能力，已成為一種廣泛應(yīng)用的圖分析方法。

另外，圖結(jié)構(gòu)的存在彌補了CNN與RNN在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的不足，CNN與RNN都只能進行歐幾里得結(jié)構(gòu)類型的運算，而圖則可以進行非歐幾里得結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的運算，這是其顯著優(yōu)點。

2）融合了各項關(guān)鍵技術(shù)的多種優(yōu)勢

同步向量測試單元是電網(wǎng)廣域測量系統(tǒng)的基本構(gòu)成單元，對電網(wǎng)的檢測具有重要作用，其實時監(jiān)測、準確測量和可靠上傳的功能是電網(wǎng)穩(wěn)定分析和控制的基本前提。

此算法功能強大，利用圖的強大存儲能力與自適應(yīng)學(xué)習(xí)的能力，完美融合了各項關(guān)鍵技術(shù)的多種優(yōu)勢融合同步向量測量技術(shù)中的動態(tài)監(jiān)視與狀態(tài)估計、模型的驗證和繼電保護和故障定位、穩(wěn)定預(yù)測與控制等技術(shù)。

3）穩(wěn)定性與安全性

本算法內(nèi)部具有自適應(yīng)程序和反饋程序，可以一定程度上提高整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性與安全性。

4）具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力

作為一種高效的機器學(xué)習(xí)方法，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對完成對微弱信號的檢驗和對各傳感器信息實時處理，具有自適應(yīng)自學(xué)習(xí)功能，實現(xiàn)自動目標識別、容錯性高及掌握環(huán)境特征的自動化，抗干擾能力強等優(yōu)點。

5）具有可靠的數(shù)據(jù)存儲能力

本系統(tǒng)可以與大型的數(shù)據(jù)庫互相配合提高效率，即可以導(dǎo)入大型數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)記錄進行精細處理。同時支持多種存儲引擎，極大地提高了存儲能力。

4總結(jié)

本系統(tǒng)使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效算法進行測量電力電網(wǎng)系統(tǒng)中的用戶參數(shù)等狀態(tài)信息，并對整個系統(tǒng)的狀態(tài)進行風(fēng)險評估。系統(tǒng)所獲得的這些數(shù)據(jù)均為實時數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)上傳至云平臺，利用向量測量單元進行數(shù)據(jù)處理實現(xiàn)對電網(wǎng)的高精度早期預(yù)警，預(yù)防出現(xiàn)電網(wǎng)事故，造成巨額損失。智能電網(wǎng)的運行與維護通過與本設(shè)計的監(jiān)測系統(tǒng)緊密結(jié)合逐漸實現(xiàn)對電網(wǎng)控制的信息化、自動化、和互動化[4]。本電網(wǎng)檢測系統(tǒng)若能投入生產(chǎn)，可以實現(xiàn)社會能源利用效率的提高，使地區(qū)電網(wǎng)的運行、維護和管理成本降低。智能電網(wǎng)系統(tǒng)是國家電力系統(tǒng)未來發(fā)展的一個大方向，所以電網(wǎng)的監(jiān)測系統(tǒng)更應(yīng)受到重視。在國家電網(wǎng)的不斷發(fā)展過程中，正是電力的生產(chǎn)、輸送、分配憑借計算機技術(shù)、智能控制技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的幫助，實現(xiàn)電力系統(tǒng)的“經(jīng)濟高效、靈活互動、友好開放、清潔環(huán)?！盵5]。

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【通聯(lián)編輯：梁書】