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user: 3. 对于监控模型的研究 3.1. 对于监控管理的实质讨论 回溯人对于“监控”的实质行为，具体可分为“观察”和“决策”2个部分(如图3)。 图3. “观察”–“决策” “观察”是指——对不同渠道信息收集、清理降噪、对不同渠道收集的信息聚类(配对)并存储已观察的信息于某个地方(大脑、纸、电脑文件、数据库等)； “决策”是指——对记录的信息进行进一步处理并结构化，然后基于某个目的形成一个结果。结果的形态可以是： 1) 数据列示(报表，可视化图表)； 2) 逻辑判定(正确或错误、偏大或偏小、符合或乖离)； 3) 基于可靠数据样本预测(基于数据的概率判断)。 以资产新增阶段中“新增设备投运真实性模型”为例，假设记录每步过程，会是下面这样的实际操作情况(如图4)。 图4. 新增设备投运真实性模型操作步骤 检视所有适用于其他业务场景的监控模型，都会以上述步骤进行。对于监控从观察到决策的端对端的行为是一致的。 3.2. 监控管理模型理论 从“观察”到“决策”这一实质出发，我们将建立起对于电网固定资产管理的通用监控模型。首先，我们将“监控”定义为下列一系列行为的有机组合： 1) 对多个信号通道(简称“信道”)观察(如图5)； 图5. 多个信号通道 2) 按照确定的规约收集一定颗粒度的数据(简称“单位信息”) (如图6)； 图6. 单位信息收集 3) 按照确定的关联逻辑对多个信道获取的信息进行关联配对(简称“配对”) (如图7)； 图7. 信息配对 4) 对已收集信息结构化(如图8)； 图8. 信息结构化 5) 基于结构化信息按照一定的逻辑和算法进行处理，得出想要的结果(如图9)。 图9. 数据处理 3.3. 监控管理模型的规约 将监控管理模型应用于企业已有信息系统之前，我们需要对模型中若干对象进行进一步的规约定义。 1) 信道 信道是“信息通道”的简称。泛指以某种口径或者角度在某个信息系统之上描述固定资产(设备)承载体系。 多样性——在现实世界中PMS、采集系统、调度系统都能定义为信道。将来可能纳入管理范围的内部物联网、RFID平台、无人机识别平台、车辆和地理信息管理平台、外部资产租赁信息平台、公共固定资产区块链平台等等，也都可以称之为信道。 数据流导向——信道是个数据流导向的概念，一个物理信息平台上也可能被设计多个信道。如ERP实施的时候固定资产模块和项目管理模块并无很好的协同实施，独立性很强。则在处理的时候需将固定资产模块和项目管理模块设定为不同的信道。 自洽性——在一个信道里的所有信息必须是天然充分关联的，不需要信息配对。如有信息无法确定关联性，则需要把这部分信息设立成另外一个新的信道。 连续性——在一个信道里能够稳定的以至少一个维度(第一维度通常是“时间”)进行观察和记录信息。 稳定性——在一个信道里稳定观察数据时，固定资产(设备)的辨识原则是确定的而且不会变化。目的是确保在不同时间点的观察到的信息能够确定志向某个固定资产(设备)。 2) 单位信息 单位信息是指在某个信道中能至少以一个维度(这里一般指“时间”维度)被连续观察到的确定颗粒度的数据。 单位信息中应包含键信息、维度信息、其他被观察信息。其中关键信息用来确定在当前信道中固定资产(设备)唯一性。 3) 配对 配对是指当在不同信道中收集单位信息后，如何按照客观世界的真实情况进行关联。无法实现配对的单位信息是无效单位信息，需明确判定是否是噪音还是数据错误。一个信道中理论上不允许出现无效单位信息。 4) 决策输出 决策部分的输出一般有三种形态数据列示、逻辑判定、未来预测。他们各自的算法要求是不同的。 数据列示(报表，可视化图表)——算法是类似关系型数据库的查询、聚合、排序； 逻辑判定(正确或错误、偏大或偏小、符合或乖离)——需要带无限嵌套的数学计算功能以及与或判断功能的算法能力； 基于可靠数据样本预测(基于数据的概率判断)——需要基于数据为基础的统计和概率算法能力，AI相关的深度学习的算法在数据条件成熟情况下也需要被纳入。 3.4. 监控管理模型的细化 例如，一台发电设备的固定资产数据在完整情况下，在信息系统中是分散于保存5份数据，分别为：数据流、数据库、BI平台、内存网格等等；从业务应用角度来说，可能存在于SAP、ERP、PMS等应用软件中，彼此信息相互分离但本质上存在强联系关系。信道数据根据业务用途的不同分别存放。同样的，不同存放的数据又是同一来源，相互之间存在着关系。我们的监控管理模型需要考虑对信道的兼容性，实现对目前已有的及未来可能会出现的各种信道数据之间的连接。 首先我们要解决的是对每一种信道的产出数据进行建模，在这种异构环境下，就存在着“信道模型设计→信道模型属性配对→信道模型关系构建”的数据模型生产闭环了。 信道模型设计：负责信道模型的设计，不依赖于数据平台，支持协作； 信道模型属性配对：通过数据分析建模的手法，发现多个信道模型属性之间的数学关系，从而建立连接； 信道模型关系构建：多信道模型之间的关系建立统一模型，便于数据处理。 建模工具选择——UML 从电力行业的角度来看，电力行业的固定资产具有数量大、种类多、跨领域、多协同、使用周期长等特点。电力固定资产涉及的底层系统复杂， UML (United Modeling Language)是一种基于面向对象的可视化建模语言，采用了一组形象化的图形符号作为建模语言，使用这些符号可以形象地描述系统的各个方面，通过建立图形之间的各种关系来描述模型。 UML适用于面向对象的问题解决，而电力行业的固定资产多以物理实体存在，非常契合使用面向对象的f方法来建立信道输出模型，具有天生的优势。下面我们以购买某种特定设备的场景为例进行说明(如图10)。 图10. UML建模场景示例 通过使用UML图建模，可以轻松对单个信道模型，乃至整个流程间关系进行快速建模。 而对于特定的信道模型，我们使用UML的类图来建模，分为三个部分： · 元属性：信道模型自身的属性Metadata，用于描述模型自身特征； · 自属性：信道模型数据实体的属性信息，以二维表结构的列字段最为代表； · 操作：信道模型与其他模型间的交互动作属性，用来阐述匹配勾连的关系。 因此，我们对于信道建立的模型，可以理解为是一个多属性叠加的实体，例如发电机设备包含了购入时间、名称、价格、品牌、使用部门等等这就构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征字段为 ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) ，我们可以理解为： · n代表信道模型属性特征的数量； · θ(i)代表第i个模型属性，可以作为特征矩阵中的第i行，是一个向量(vector)； · X(i)代表第i个模型属性的具体值。 那么，支持多变量的模型h表示为 h ( x ) = θ 0 + θ 1 X 1 + θ 2 X 2 ⋯ θ n X n ：或者可以转化为矩阵： h ( x ) = θ T X 。 建立信道数据模型是关键的一步，为之后进行数学模型匹配奠定了基础。另外，当信道的数量以及复杂度急速上升的时候，就需要引入固定资产的管理流程来加强资产的生成、使用和退出管理，以及制订数据资产的全局数据资产标识规范。这样有助于实现异构资产的统一注册、统一审计、统一监控的全生命周期管理还可以通过多种手段提升资产管理的安全，防止敏感信息泄露。 统一元数据表 为了满足实物资产分析评价过程中需要分析大量指标的问题，我们设计了一种Metatable的数据模型 [ 14 ] ，专门用于解决海量固定资产在复杂多维度之间的定位问题。原理是，使用统一设备ID作为将指标作为数据空间纵轴，不同的业务维度作为数据空间横轴。如果资产个体和业务维度出现交叉，则认为制定的指标在当前维度下有效，其数值为对应的数据源导入表坐标，通过数据行模型、数据列模型和数据表模型，进行多维交叉计算。 一个Bigtable就是一个稀疏、分布式、持久的多维有序映射表(map)，数据通过行键、列键和一个时间戳进行索引，表中的每个数据项都是不作理解的字节数组。 映射：(row: string， column:string， time:int64) -> string 首先我们评估了类似Bigtable这样的系统在电力行业内潜在的使用场景，然后才确定了数据模型。比如：我们想保存大量的固定资产及其相关的元数据，这些数据会被不同的业务职能部门、不同项目团队、不同的系统所使用和维护，彼此之间相互隔离，各自都有这里将这张表称为Metatable。在Metatable中，我们用设备的ID作为行键，业务领域对应作为列键，将ERP表对应内容存储在ERP维度列，并记录上传数据源的时间戳，最终存储布局如图11所示。 图11. 数据存储布局 图中可以看出，设备ID分别被ERP、SAP、PMS所引用，行索引代表固定资产ID号，列索引代表不同业务维度对应的数据源表位置。因此会有k-v结构的三列值，其中每列一个都有被时间戳来维护有效版本；ERP列有三个版本，时间戳分别为t3、t5和t6。 设Cell为目标单元格，Metatable为当前数据表，index为目标指标，dim 为目标维度值。当矩阵中只有一个与目标维度相关的维度时，其定位方法为： Cell = metatable. position (index， DIM (dim1， dim2， dim3...)) 从而能够定位到一系列的跨领域维度表的set值，进一步系统会根据不同的业务，调用对应API服务解析。