基于“互聯網+”技術計量現場巡檢模式研究?

夏水斌 謝 瑋 何 歡 應君裕 鄧舒遲

（1.國網湖北省電力公司計量中心 武漢 430080）（2.湖北華中電力科技開發有限責任公司 武漢 430077）

1 引言

計量現場巡檢是掌握計量現場設備運行情況，及時發現缺陷，消除事故隱患，保證計量設備正常運行的重要措施，它能有效地為評估計量現場設備的狀態［1～3］，及時安排檢修提供可靠、詳細的數據，并有助于做出科學分析［4～5］。計量現場巡檢是計量現場工作的重要環節［6］，是保障計量現場設備正常運行的重要基礎。

計量巡檢的主要業務包括設備巡檢、故障消缺、停復電、抄表等。目前國內計量現場巡檢基本為人工巡檢，巡檢對象多為專變用戶和公變臺區的計量設備，由人工制定巡檢計劃后，攜帶紙質表格至現場勘查。這種巡檢模式存在日常管理漏洞、巡檢結果不能有效收集、巡檢數據實用性不足等種種弊端。

2 關鍵技術

2.1 現場巡檢的最優路徑規劃

由于電力網絡中設備的位置相對固定［7］，因此在路徑規劃中采用靜態最短路徑Dijkstra算法來解決最優巡檢路線的規劃［8］。其計算描述如下：

步驟 1：設巡檢設備的集合為 V={i=(0，1，2，3，…)}。巡檢設備的鄰接矩陣為A。若巡檢設備vi、vj可達，其權值為A[i][j]；若巡檢設備不可達，其權值為∞。集合S為已找到從源點(v0)出發的最短路徑所有的巡檢設備，初始狀態為空集。數組D記錄從v0出發，其他設備vi的最短路徑。

步驟2：初始化 D，如果v0到設備vi可達，則將D[i]賦值為距離，否則賦值為∞。D[0]賦值為0。

步驟3：遍歷數組 D，找出最小值 D[j]=min{D[i]|vi∈V-S}，然 后 將 j點 并 入 集 合S=S∪{j}。

步驟4：修改數組D，對于任意元素k，如果D[k]＞D[j]+A[i][j]，則 D[k]=D[j]+A[j][k]。

步驟5：重復步驟3～4，直到V集合為空，則找到從v0出發到所有巡檢設備的最短路徑及其距離。

為了克服重復規劃效率低下的問題，根據電力設備位置相對固定的特點，將每次規劃的路徑保持在關系數據庫中。這樣可極大提高重復規劃的響應時間。

2.2 基于二維碼技術的現場準入和設備信息錄入

二維碼把現場準入信息和巡檢設備的基本信息使用特定的二進制編碼［9］，然后依據一定規律轉換為對應的幾何圖像［10］。通過巡檢人員手持終端的攝像頭拍攝圖像進行識別讀取后，可還原隱藏在圖像中的二進制編碼。

由于計量現場準入和設備信息錄入的需要，在二維碼原始信息中要包括現場準入的加密信息設備基礎不加密的明文信息?，F場準入的加密信息在使用雙向加密算法以特定密鑰進行加密運算后生成隱藏信息。最后將設備基礎的明文信息和準入的隱藏信息拼合，得到二維碼生成信息，其編碼步驟如圖1所示。

圖1 二維碼編碼步驟

解碼步驟與編碼步驟相反。其解碼步驟如圖2示。

圖2 二維碼解碼步驟

2.3 基于手機終端的計量巡檢

將智能手機平臺帶入計量現場巡檢工作中，可以較低成本實現巡檢工作的無紙化和實時移動辦公，大大提高工作效率。

基于智能手機平臺的計量現場巡檢系統分為移動端和后臺管理端兩個部分［11］。系統利用Web Service接口來實現移動端和服務端的數據交互。Web Service是一種面向服務的體系結構，能夠為異構平臺提供數據接口。移動端采用M/S移動技術架構，通過第三方的軟件開發包（SDK）來調用后臺服務端的Web Service服務接口，從而實現數據以XML格式在移動端和服務端之間的傳輸?；谥悄苁謾C平臺的巡檢系統的架構如圖3所示。

圖3 基于智能手機平臺的巡檢系統

2.4 基于分布式專家系統的故障診斷

受計量現場巡檢人員自身知識儲存欠缺的局限，現場故障的診斷和消缺在準確性和速度上常有不足［12］。借助專家知識庫經驗可快速定位故障，便于現場運維人員簡化現場操作和縮短判斷時間，提高運維效率。

專家系統的關鍵部件是知識庫和推理機。知識庫是基于海量歷史數據而構建的［13］。推理機是根據知識庫，建立合適的模型，進行推理得出故障診斷結果［14］。故障診斷的準確度基于海量歷史數據和推理機的診斷算法。專家系統結構示意如圖4。

圖4 專家系統結構示意圖

系統采用分布式文件系統HDFS作為底層存儲結構。HDFS歷史數據庫存儲在HBase數據庫中。HBase數據表中包含各個特征和異常事件原因等非結構化數據。系統運行初期需要業務專家對異常進行判斷。隨著知識庫拓展到一定規模，系統可以依據診斷算法自動給出故障原因。

系統使用分布式編程框架MapRuduce實現的樸素貝葉斯算法來進行故障診斷［15］。其算法如下：

步驟1：建立包含一個異常特征和所有異常原因的二維決策表；

步驟2：約簡屬性，尋找每個異常原因的所有相關特征；

步驟3：根據歷史特征對每個異常原因建立樸素貝葉斯網絡；

式（1）中 Nri為所有歷史數據中出現異常原因ri的個數為所有歷史數據出現特征組的次數是所有歷史數據中同時出現 ri和 x1，x2，…，xm的次數。

3 架構設計

3.1 基于“互聯網+”技術的計量巡檢的業務架構

基于面向提高設備計量數據準確性和數據采集穩定性，結合計量巡檢業務現場工作管理的需求，梳理了計量巡檢的業務架構，設計了一套對于計量現場巡檢模式的改造和計量采集業務現場工作的閉環管控模式。其業務架構如圖5示。

圖5 基于“互聯網+”技術計量巡檢業務架構

3.2 基于“互聯網+”技術的計量巡檢的系統架構

基于“互聯網+”技術的計量巡檢系統架構如圖6所示，整個系統分為采集服務層、用戶界面層、接口服務層、應用邏輯層和拓展服務層。

圖6 基于“互聯網+”技術計量巡檢系統架構

1）采集服務層是通過軟件接口與用電采集系統、GIS系統和營銷數據平臺等系統進行數據交互，為應用邏輯層提供漏抄數據、異常數據、統計數據、GIS數據和設備基礎檔案數據等信息。

2）用戶界面層為巡檢客戶端、巡檢服務端和手機用戶提供前端用戶準入、數據查詢、單據上傳、數據整理和移動辦公等服務。

3）接口服務層為手機終端、相關系統提供通信服務接口和軟件服務接口。手機終端以4G移動互聯網接入系統，為此接口服務層配置了包過濾防火墻，并通過目的地址轉換方式將內部WEB服務器映射到公網指定IP為手機終端提供服務端口。同時在包過濾防火墻的配置二層ACL，精準匹配手機終端的MAC地址，以提高網絡安全性。接口服務層同時為相關系統提供基于SOAP的XML服務接口，以便異構系統之間數據傳輸。

4）應用邏輯層包括主要的業務模塊，提供對設備巡檢、故障消缺、停復電和抄表業務的任務計劃、工單下發、操作線路規劃、過程數據采集等全流程的管控。

5）拓展業務層為其他決策系統提供數據支持，使其能夠實時獲取計量巡檢數據，了解計量現場整體狀況，科學決策，降低管理成本。

3.3 基于“互聯網+”技術的計量巡檢的網絡架構

基于“互聯網+”技術的計量巡檢的總體網絡架構如圖7所示。

圖7 基于“互聯網+”技術計量巡檢網絡架構

系統所有的業務單據信息、用戶信息保存在業務數據庫中。歷史故障信息保存在分布式數據庫中。Web Service服務器向其他業務系統提供服務接口。手機終端通過移動互聯網與業務網絡連接。業務網絡與互聯網之間設置邊界防火墻對數據包進行PAT轉發，在保證網絡通達的同時隱藏內部網絡結構，提高網絡的安全性。

4 系統測試

4.1 路徑規劃的時間響應測試

響應時間是衡量路徑規劃效率的重要指標。我們首先通過實際空間數據對系統路徑規劃的響應時間進行測試，已檢驗該算法是否達到預期要求。測試結果如表1所示（單位：s）。

當結點和路徑較少時，系統響應時間較少。當頂點超過500，響應時間較大。重復路徑規劃的響應時間都很快，這是由于已經規劃過的最優路徑已被插入數據庫中了，當用戶再次請求規劃的時候，系統可以直接查詢數據庫。這一測試結果表明路徑規劃算法的效率符合預期，具有較強的可實現性。

表1 路徑規劃的時間響應測試

4.2 分布式專家系統的性能測試

在分布式數據系統的性能測試中，采用從1到48個線程依次并發的方式驗證系統的文件讀寫性能。測試工具采用DFS-Perf。測試結果如圖8所示。

圖8 分布式系統多線程讀寫性能測試

從測試結果可以看出，當線程并發小于24時，讀寫性能隨并發讀增加而較大提升，最高能達到讀操作500G/s和寫操作148G/s；當并發度大于24后，讀寫性能基本保持不變。這是由于24是節點超線程核數。通過測試可以得出系統的并發度和讀寫負載性能均滿足預期。

5 結語

本文針對基于“互聯網+”技術計量巡檢模式的研究，分析了其中的關鍵技術，梳理了基于“互聯網+”技術計量巡檢模式的業務架構，提出了一種基于“互聯網+”技術計量巡檢模式的邏輯架構，設計了一種基于“互聯網+”技術計量現場巡檢模式的網絡架構，并對關鍵技術進行了系統測試。

依據多系統采集的實時數據，可科學制定巡檢計劃和快速獲取故障信息；巡檢計劃和最優巡檢路線可實時下載至現場巡檢人員，使得巡檢調度時效性極大提高；巡檢時可實時依靠海量專家知識庫的故障診斷信息快速分析故障原因，可消除現場人員技能不足，提高巡檢工作效率；智能手機終端現場反饋巡檢數據，使巡檢結果可以有效上傳，便于巡檢的閉環管控；基于GIS數據和路徑規劃可保證現場人員的巡檢到位率，方便線上線下一體化管理。綜上所述，基于“互聯網+”技術的計量巡檢模式相對現有計量巡檢模式優點突出，是計量巡檢模式創新發展的方向。

由于水平有限，文中對基于“互聯網+”技術計量現場巡檢模式的研究難免存在不妥之處，筆者后續將繼續深入探索，進一步完善基于“互聯網+”技術計量現場巡檢系統。