水电站智能告警系统关键技术问题浅析

告警系统是水电站监控系统的重要组成部分,提高其表达效率和置信度有利于提高运维人员对风险的预测和处置能力。本文首先介绍了告警系统模型的全生命周期管理各阶段的主要工作和目标,之后从告警的阈值出发讨论了阈值设定的ROC优化问题,探讨了目前告警普遍存在的泛洪告警问题及常用解决方案。对多告警间关联综合问题及告警处理展示等技术及告警时间线也做了简要阐述。最后概要地介绍了人工智能策略中规则学习、统计学习、神经网络等技术框架,及其在智能告警中的研究应用情况。

一种新的告警关联聚类算法

针对网络中的告警泛洪和故障处理复杂问题,提出一种结合元胞学习自动机(CLA)和决策树ID3的新告警关联聚类算法。在CLA算法中使用学习自动机对告警信号进行分簇,但是在一个簇内如果出现任何子群或交错,则决策树ID3学习算法通过分割数据样本训练在该簇上来优化决策边界,从而大大减少分簇告警数目以及完成对根源性告警的定位。仿真表明,该算法能有效地对大量告警信号进行分析,并且能比较准确地鉴定出根源性告警。