利用SOE（Sequence of Events）告警文件来自动化特征工程，尤其是用于深度学习模型，是非常有效的方法。SOE文件天然地记录了事件发生的时间序列和对应的遥信、遥测数据，为构建故障特征提供了宝贵的原始数据。

SOE告警文件在特征工程中的价值

SOE文件记录了配电网设备事件的精确时间戳、事件类型（遥信变位、遥测越限等）以及事件发生时的遥测和遥信快照。这使得SOE文件成为构建故障样本的核心数据源：

1. 精确时间对齐： SOE文件能提供故障发生前后的精确时间序列数据，使得遥测和遥信数据能够准确地对齐到每个时间点。
2. 故障标签的来源： 实际的故障告警事件本身就可以作为“故障”标签（正样本）的来源。
3. 异常模式的体现： 故障发生前，SOE文件中往往会记录一系列异常的遥信变位和遥测越限，这些正是模型需要学习的预警特征。
4. 避免人工筛选： 相比于在海量历史数据中人工查找关联，SOE文件提供了一个以“事件”为中心的视角，极大地简化了数据收集和标签化的过程。

如何利用SOE告警文件智能化构建特征工程？

以下是基于SOE告警文件，自动化构建特征工程的详细步骤和思路：

1. SOE文件解析与结构化

• 目标： 将SOE文件（通常是文本文件或特定格式的日志）解析成结构化的数据，如CSV、Parquet或数据库表。
• 提取内容：
  • 时间戳： 每个事件的精确发生时间。
  • 设备ID： 发生事件的设备标识（FTU ID）。
  • 遥信点位名称/ID： 发生变位的遥信量。
  • 遥信状态： 变位后的新状态（开/合，高/低，1/0）。
  • 遥测数据快照： 紧邻事件发生时刻的所有遥测数据（ia, ib, ic, ua, ub, uc, uab, ubc, uca, p, s, cos, i0等）。有些SOE系统可能直接记录，有些可能需要根据时间戳去遥测数据库中捞取最近的数据。
• 工具： Python脚本（使用正则表达式、Pandas等）、ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）的Logstash对日志进行解析和入库。

2. 定义“故障事件”和“预警窗口”

• 故障事件识别： 在SOE文件中，明确哪些是“故障”事件（例如，某种类型的保护动作、断路器跳闸、主要设备离线等）。这些事件将作为你的正样本（故障标签）。
• 定义预警窗口： 针对每个“故障事件”，向前回溯一定的时间段（例如，故障发生前5分钟、15分钟、30分钟、1小时）。这个时间段就是模型需要学习的“预警窗口”，因为我们希望模型能在故障发生前在这个窗口内发出预警。

3. 构建时间序列样本

针对每个故障事件，在定义的预警窗口内提取遥信和遥测数据序列。

• 遥信特征构建：

  • 瞬时状态： 将每个时间步（例如，每隔1秒、每5秒）所有100多项遥信的当前状态（0/1）作为一个向量。
  • 状态变化频率： 在预警窗口内，统计每个遥信点位的变位次数。频繁的变位本身可能就是异常特征。
  • 持续时间： 某些遥信点（如“交流失电信号”、“goose通信异常”）从变位到恢复的持续时间，或者在预警窗口内保持异常状态的总时长。
  • 共同出现模式： 统计在预警窗口内，哪些遥信点经常同时发生变位。

• 遥测特征构建：

  • 瞬时值： 每个时间步的遥测原始值。
  • 统计特征： 在预警窗口内，计算每个遥测数据的统计量，如：
    • 平均值（Mean）
    • 最大值（Max）、最小值（Min）
    • 标准差（Std Dev）
    • 变化率（Diff between consecutive values）
    • 趋势（Linear regression slope over time）
    • 波动性（如通过方差或移动平均计算）
  • 不平衡度： 基于ia, ib, ic, ua, ub, uc计算三相电流/电压不平衡度（例如，百分比不平衡度）。
  • 功率因数趋势： cos值的变化趋势。

• 组合特征（交叉特征）：

  • 遥测数据在特定遥信状态下的表现（例如，当“PT1断线”时，uab是否异常偏离）。
  • 某些遥信组合与特定遥测指标的异常关联。

4. 时间窗口切片与滑动

为了生成足够多的训练样本，可以采用滑动窗口的方法：

• 故障样本（正样本）： 以每个故障事件为中心，截取其预警窗口内的遥信和遥测时间序列作为正样本。
• 正常样本（负样本）： 在没有发生故障的正常运行时间段内，也以相同大小的滑动窗口截取遥信和遥测时间序列作为负样本。确保负样本的数量远大于正样本，并进行合适的采样以避免数据不平衡问题。

5. 深度学习模型的输入

将上述构建好的特征送入深度学习模型。

• 对于每个时间步： 输入一个包含所有遥信瞬时状态（100多维）和所有遥测瞬时值（或其统计特征）的融合向量。
• 对于序列： 整个预警窗口内的时间序列（例如，20分钟的预警窗口，每分钟一个快照，则序列长度为20）。
• 模型输入维度： (Batch_Size, Sequence_Length, Num_Features_Per_Time_Step)
  • Num_Features_Per_Time_Step = 100+（遥信数量） + 10+（遥测数量） + 可能的组合特征。

6. 自动特征工程的体现

当你将这些原始的遥信和遥测时间序列数据输入到深度学习模型（特别是RNNs、LSTMs、GRUs、Transformers）时，模型会：

• 自动学习遥信之间的复杂组合关系： 例如，它会发现“电池过压告警”和“电池电压高”同时发生时，其预警意义比单独出现更强。
• 自动学习遥信和遥测之间的关联： 模型会学习到，当某些遥信变位时，对应的遥测数据通常会如何变化（例如，当“PT1断线”时，Ua会如何异常）。
• 自动捕获时间维度上的模式： 例如，模型能识别出“交流失电信号”在短时间内的多次闪变与持续性失电是不同的风险模式。
• 自动发现潜藏的劣化趋势： 即使是布尔型的遥信，如果其变位频率或持续时间在某个时间窗口内逐渐增加，模型也能通过对序列的学习来识别这种趋势。

优势总结：

• 自动化程度高： 一旦SOE解析和特征提取逻辑建立，后续数据处理可以完全自动化。
• 数据驱动： 基于真实的故障数据，模型学习到的特征更具实际意义。
• 减少人工干预： 大大减少了人工分析上百个遥信点和数十个遥测点的复杂性。
• 更全面的特征： 深度学习能发现人难以察觉的复杂多维特征和时间依赖性。

通过这种方式，SOE告警文件能够成为你构建强大、智能的配电网设备健康预警系统的核心数据来源。