崔林青
陕西省电力公司检修公司，陕西省西安市710000
摘要：随着电力行业信息化的不断发展，信息系统对于电力系统的正常运行变得至关重要，信息系统中的运维故障会对电网的正常运行产生重要影响。利用FP-Growth关联规则算法构建一种电网企业信息运维故障诊断模型，通过各种不同故障情况的诊断，将优良的诊断模型应用到信息系统中，保障电网企业的正常运行。
关键词：电网企业；信息运维；故障诊断模型；研究与应用
前言
随着电力行业信息化的不断发展，越来越注重保证信息系统的正常运行，因此提出电网企业信息运维故障诊断的模型。制作模型前要先构建运维监管模式，要根据实际情况来制定运维指标，在这个基础上设计诊断模型，通过不同情况下的诊断过程，将优良的诊断模型应用到电网企业信息系统中。
1电力系统信息运维故障诊断研究现状
随着我国“三集五大”体系的建设，多种企业应用与管理系统不断普及，使得各种信息服务系统在数量与种类上较之前出现了大幅增长，在这样的大环境影响下，日常运行的各个信息系统和企业中的每个部门间也产生了更加频繁的业务往来关系，使信息与部门业务之间有了更加紧密的捆绑关系。比如，在国家电网公司中，目前已经具备了较为完善的财务管理系统、营销系统、人力资源管理系统、协同管理系统以及农电管理系统等多达三十余套的管理与业务系统。但是由于各个系统本身具有较复杂的功能，而且不同的运行系统经常来自于不同的厂商，这就使得运维人员在日常工作中需要应对几十套不同的管理工具，导致运维人员工作难度的增加，最终引起多种告警，使故障分散，难以统一进行管理与运维工作。在这样的现状之下，怎样实现第一时间发现企业管理系统中出现的性能瓶颈、信息隐患和多元故障等状况，及时制定出相对应的解决措施，并最终得以保证各个信息系统的正常稳定运行，成为了很多学者需要解决的问题。目前，针对电力系统信息运维故障的综合诊断方法，国内外均有了一定的研究进展，具体主要包括以下诊断方法。
1.1故障诊断的方法和相关模型设计方法
目前较常见的故障诊断方法主要包括：①基于贝叶斯网来进行的分布式输电网的故障诊断方法；②通过结合粗糙集与Petri网来实现电网分区并进行故障区推理的配电网故障诊断的方法，这是一种可以对配电网的原件进行精确诊断的故障处理方法；③基于IEC61850标准与变电站系统配置的描述文件（SCL和SCD），来进行配电网故障诊断完全解析模型构建的方法；④以蒙特卡罗模拟为基础进行相关接地电网支路的可测性分析，并由此来制定出对应的改进方法等。
这些故障诊断方法在经过相应研究后，均被认为是在一定程度上具有实际应用潜能的电力系统中信息运维故障诊断的策略，这些方法中提出的相关模型也可以为电力系统中出现继电保护故障时提供诊断和参考方案。但是，这些方法在实际应用中也存在一定的不足，比如缺少诊断该电网企业中信息运维故障相关指标参考的界定。因此，还需要我们针对这一问题继续进行完善。
1.2统一信息平台中的相关故障诊断研究
目前常见的统一信息平台中的相关故障诊断研究一般有以下类型：①以企业综合数据平台进行相应的信息调度来设计并实现大规模电力网故障的诊断与分层次故障诊断的多智能系统模型；②通过思科服务为导向进行的网络架构思想，并将此作为模型设计的基础，提出风电场故障的相关诊断支撑平台系统框架；③根据现行的风险评估办法和相关的应用策略，进一步提出一种特定的面向企业调度运行工作的配电网风险控制与安全管理系统。重视电力生产过程中各个平台的统一，能够为信息运维故障的诊断平台的建立打下坚实的前期基础，有利于运维故障的诊断平台的顺利设计。然而，在实际的应用过程中，这些信息平台对于故障的诊断依然存在一些问题，还需要人们深入的研究来进行解决。
2基于FP-Growth算法的信息运维故障诊断模型的构建
2.1规则定义
针对上面对于信息运维故障诊断系统和基于关联规则的FP-Growth技术，根据其相关概念可以定义电力企业信息运维故障诊断关联规则。定义:设是一组信息运维指标体系的集合，是关于一组故障源的集合，其中Im代表第m项指标，Soun代表第n项故障源，如果对于集合I的任意子集X，集合S的任意子集Y满足蕴含式，我们称该蕴含式为信息运维故障诊断关联规则。
2.2故障诊断的模型构建
在电力企业在实际运行的过程中，电网在长时间进行信息运维后，会有大量故障信息产生，但是以往的故障数据都是利用温恩数据进行储存，对后期的故障诊断都会产生一定的影响，甚至会造成很大的阻碍，所以，对原始数据进行预处理显得尤为重要。利用原始数据建立数据集，将相对应的故障运维数据通过标记进行数据分类，然后将不同数据对应的指标作为条件属性，最后进行数据挖掘。本文通过建立一个完整的电力企业信息运维故障诊断模型来提高数据集的处理速度和效率。具体流程如图1所示。
图1运维故障诊断模型
由于本文提出的模型是属于自主学习模式，所以在进行故障诊断前有一个至关重要的步骤，建立故障诊断模型。在模型构建时，需要对模型中的部分参数进行对应的控制处理。如果参数采用的数值太小，算法的消耗会增大，同时也会对关联规则产生影响，最终会使诊断结果有较大的偏差。所以电力企业信息运维中心的故障数据都要经过机器学习来进行有效性和容错性的验证，为电力企业信息运维故障诊断模型稳定运行提供良好的数据基础。
3结论
随着当今世界信息科学技术的快速发展，各种信息系统在电力企业得到广泛应用。电力企业信息运维故障诊断系统对于保证电力企业的正常运行具有战略性意义。虽然当前有很对学者及进行故障诊断模型的研究，但是各种方法在进行故障诊断时始终存在缺陷，本文通过构建电力企业信息运维诊断模型对故障诊断数据和无效的故障数据进行有效地处理，对运维工作的顺利进行具有重要意义。
参考文献
[1]张金波,胡俊军,李雨倩.电力系统信息运维故障综合诊断方法研究[J].数字通信世界,2019(5):271.
[2]李永健.电网企业信息运维故障诊断模型的研究与实践[J].信息化建设，2015（10）.