CN104468191A - 基于时间窗和网络模型的电力通信故障预警方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于时间窗和网络模型的电力通信故障预警方法及系统，其特征在于：包括以下步骤：1、立故障预警分析的网络模型；2、建立网络传播规则模型；3、读取及解析所有已建分析规则，送入规则推理引擎；4、建立故障预警分析时间窗；5、采集通信网络告警和性能信息进行归一化处理，将所有的告警和性能事件送入规则推理引擎；6、规则推理引擎给出预警信号；7、,规则推理引擎给出受影响的业务和业务影响程度；8、根据预警处理专家经验库，给出故障处理建议。本发明能够在故障发生前自动、实时做出预警提示，并给出预警的业务影响范围及预警的处理建议，为电力通信网的稳定运行提供技术手段。

Description

基于时间窗和网络模型的电力通信故障预警方法及系统

技术领域

本发明涉及电力通信网信息化、自动化、智能化运行及维护技术，特别是电力通信网络故障预警的分析方法及系统。

背景技术

电力通信网为电力生产的运行提供支撑，是电力行业的关键性基础设施之一，其运行的稳定性、可靠性直接关系到整个电网的生产运行。“十二五”期间，国家电网发展从建设坚强电网进入了全面建设坚强智能电网的新阶段，公司发展从“四化”建设进入了构建“三集五大”体系、推进管理变革的新时期。随着公司发展和电网建设步伐不断加快，公司通信网将在容量、结构、覆盖范围、承载能力、总体规模、可靠性、智能化、集约化等方面，同以往相比都有很大的发展，这对通信网络的安全风险管理，对大规模通信网络的管控能力提出了更高的要求，如何减少电力通信故障次数，提高故障的处理效率，缩短故障处理时间是目前有待完善的问题。故障预警分析是从传统的被动运维变主动运维，从而提高网络运维效率，减少网络故障，是保证电力业务正常运行的有效手段，而目前国内外对于电力通信网预警研究和应用基本处于空白，缺乏能够对通信网络进行准确、实时分析的故障预警管理系统。因此对于电力通信网故障预警的研究和应用具有重要意义。

关于通信网故障预警分析技术，研究较多的是故障发生时的告警根原因分析技术（如专利CN200810212164.5  一种告警相关性分析方法及系统），但缺乏故障发生前的预警分析能力。

而在其他领域，常见的预警分析方法有贝叶斯分析法、神经网络预警分析法等，他们普遍存在时间复杂度高，难以适应大规模网络，考虑问题过于理想、难于在实际中真正运用等问题。如：贝叶斯分析法通常需要大量先验概率的支持，而先验概率的获取工作量大，且贝叶斯网络边界的计算效率仍是一个有待解决的难题；神经网络的学习过程需要大量的学习样本参数，且输入向量空间大时学习过程时间长，甚至无法完成学习。

同时电力通信网络的规模大，节点多，设备种类杂，影响通信网络运行的因素较多，如果对这些因素的考虑不全，或者没有一种有效的方法将其运用于预警分析，则分析效果会受到影响，传统的预警分析方法没考虑通信网络的特点，其分析方法有待于进一步完善。

同时目前，常见的预警分析方法只是对停留在对故障的预警上，无法进一步对故障带来的影响进行分析，本发明所述的方法通过网络传播规则模型和影响业务范围分析规则模型两种不同类型规则模型的定义，可以完成预警和影响范围一体化分析。

另外由于网络中的事件来自不同的设备，事件的发生和采集可能存在不同程度的延时，因此对于故障的预警分析，必须要考虑这种延时，否则将影响预警分析的准确性。

发明内容

本发明提供一种基于时间窗和网络模型的电力通信故障预警方法及系统 ，用以解决电力通信只能在事后进行故障分析处理，不能在故障发生前进行有效预防和控制的技术问题。

为了解决上述问题，本发明所采取的技术方案是：

基于网络传播模型的电力通信故障预警分析系统，其特征在于：该系统包括以下模块：

（1）通信资源模型数据库，包括：设备配置、网络配置、通道配置、业务配置；

（2）规则数据库，包括性能预警分析规则、业务影响分析规则、故障处理专家经验库；

（3）实时数据采集模块：实时采集网络配置数据、告警数据及性能数据，其中配置数据送入资源数据处理模块，告警和性能数据送入事件信息处理模块；

（4）事件信息处理模块：接受来自实时数据采集模块的告警、性能数据，进行归一化处理，完成告警、性能到具体资源数据的绑定，并送入故障预警分析模块；

（5）资源数据处理模块：接受来自实时数据采集模块的配置数据，进行标准化处理，并存入通信资源数据库；

（6）规则管理模块：负责规则的编译和维护，将规则提供给规则推理引擎；

（7）故障处理专家经验管理模块：负责预警处理经验知识的检索和管理；

（8）故障预警分析模块：根据设备告警、性能等实时数据，结合性能预警分析规则或业务影响分析规则，运用规则推理引擎进行推理，完成故障发生前的性能实时预警以及业务影响范围分析；同时给出预警信号的处理建议。

前述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析系统，其特征在于：故障预警分析模块：预警信号给出后，通过故障处理专家经验管理模块从故障处理专家经验库检索出处理建议。

基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：该方法包括以下具体步骤：

步骤1：建立故障预警分析的网络模型，包括设备模型、通道模型、业务模型；

步骤:2：建立网络传播规则模型，根据模型建立性能预警分析规则和业务影响范围分析规则；

步骤3：读取及解析所有已建的分析规则，送入规则推理引擎；

步骤4：根据运维经验，设置故障预警分析时间窗大小；

步骤5：采集通信网络告警和性能信息进行归一化处理，并将其绑定到具体网络模型对象上，等设定的时间窗结束后，将所有的告警和性能事件送入规则推理引擎；

步骤6：规则推理引擎根据性能预警规则模型进行推理，找出满足条件的规则，根据规则结论部分给出预警信号；

步骤7：规则推理引擎根据业务影响范围规则模型进行推理，找出满足条件的规则，根据规则结论部分，给出受影响的业务和业务影响程度；

步骤8：预警信号给出后，根据预警信号中的设备类型、故障类型等在故障处理专家经验库检索此类预警的处理建议，给出提示。

前述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：在步骤1中，网络模型用于描述网络资源以及资源间的相互关系，包括：设备模型、通道模型和业务模型，设备模型可以细分为：网元模型、板卡模型、端口模型、光纤模型、端口与端口的连接关系模型、端口与板卡的承载关系模型、板卡与网元的承载关系模型、端口与纤芯的连接关系模型；通道模型可以细分为：通道基本信息模型、通道路由信息模型、时隙信息模型、设备与通道的承载关系模型；业务模型可以细分为：业务的基本信息模型、通道和业务的承载关系模型。

前述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：在步骤2中，利用系统的网络模型以及网络的连接关系，使得规则更好的描述故障在不同层级、不同设备、不同子网之间的传播关系，全面反映网络情况，网络传播规则模型采由一个前件部分LHS和后件部分RHS组成，前件部分描述某一故障在网络上的传播所引起的所有事件关系，能够很好的体现一个故障的所有现象，后件部分是前件满足时得出的预警信号。

前述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：第步骤4中，采用一种滑动时间窗口方式，当完成一个时间窗口的分析后，采用1/2时间窗长度的步长进行滑动，将滑动后的时间窗作为新的时间窗，此时，前一个时间窗后1/2的性能和告警时间被保留，并参与到下一个时间窗的分析，时间窗的大小一般为1分钟。

前述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：第步骤5中，将告警和性能事件的类型进行分类，并按照线路侧的再生段、复用段、高阶通道、低阶通道所在端口以及支路2M端口进行归一化处理，归一化完成后将其绑定到具体网络模型的对象，方便推理引擎运算。

前述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：第步骤6中，推理引擎收到告警和性能数据以后，采用性能预警规则进行推理，将通道的路由情况、光路的路由情况，端口的连接情况、各种性能数据在网络中的传播情况通过资源模型在规则中进行描述，使得一条规则可以很好的表征一个故障的所有现象，分析时推理器根据性能数据匹配规则，给出预警信号。

前述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：第步骤7中，在分析业务影响范围时，采用业务影响范围分析规则推理的方式实现，其特点是将业务的主备通道情况、通道的线性复用段保护、环网保护情况、子网连接保护情况通过资源模型在规则中进行描述，分析时将设备预警信息和网络资源数据送入规则推理器，规则推理器根据这些数据匹配规则。

前述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：性能预警分析推理和业务影响范围分析推理，两种推理的工作原理相同，具体步骤如下：

（1）将告警和性能数据输入至工作内存；

（2）使用模式匹配算法将规则库中的规则和告警、性能数据进行比较，规则匹配算法如下：

1) 从N条规则中取出一条r；

2) 从M个性能中取出P个性能的一个组合c；

3) 用c测试规则的前件部分LHS，如果LHS(r（c）)=True，则规则匹配成功；

4) 取出下一个组合c，转到第3）步；如果所有的组合都已分析完毕，转到第5）步；

5) 取出下一条规则r，转到第2步；

6）N条规则都匹配完毕时，结束；

（3）如果被匹配的规则存在冲突，即同时匹配了多个规则，将冲突的规则放入冲突集合；

（4）利用规则优先级解决冲突，将冲突集合中的规则按优先级顺序放入激活规则队列；

（5）从激活规则队列获取规则的结论部分，进行执行，给出预警信号。

本发明所达到的有益效果：本发明基于时间窗和网络模型的电力通信故障预警方法及系统 ，在进行预警分析时，一方面充分利用网络的各种信息，提高系统分析的准确性，另一方面还考虑到预警分析的实现难度、系统开销、分析效率以及对实时性的要求。本发明充分利用系统的网络模型以及性能事件在网络中的传播关系，进行规则定义，使得规则可以更好的描述故障在不同层级、不同设备、不同子网之间的传播关系。同时采用了滑动预警分析时间窗设计，避免不同性能事件因产生和采集延时，导致的分析准确性降低等问题，因而，系统具有更广的适用范围和更准确的分析结果。本发明基于规则的推理方法符合人的思维，便于人们理解，实现难度低，分析效率高；同时如果将网络运行的各种因素抽象成模型，应用于规则，可以提高分析准确性和适用范围。同时，本发明不但能够对潜在的故障进行预警提示，并能够分析该故障带来的影响，给出预警故障的处理建议，形成了一套较为完善的故障预警体系。

附图说明

图1是本发明基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法流程图。

图2是本发明基于网络传播模型的电力通信故障预警分析系统架构图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

请参阅图1，本发明基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，主要包括以下步骤：

步骤1，建立故障预警分析的网络模型；

网络模型用于描述网络资源以及资源间的相互关系，包括：设备模型、通道模型、业务模型。设备模型可以细分为：网元模型、板卡模型、端口模型、光纤模型、端口与端口的连接关系模型、端口与板卡的承载关系模型、板卡与网元的承载关系模型、端口与纤芯的连接关系模型等；通道模型可以细分为：通道基本信息模型、通道路由信息模型、时隙信息模型、设备与通道的承载关系模型等；业务模型可以细分为：业务的基本信息模型、通道和业务的承载关系模型等，网络模型在数据库中体现为表的形式体现，在规则模型中以结构体的形式存在。

步骤2，建立网络传播规则模型，根据模型建立预警分析规则和业务影响范围分析规则；

网络传播规则模型充分利用网络模型以及性能事件在网络模型间的传播关系来描述预警的各种现象，它是推理引擎进行推理的基础，网络传播规则模型采用产生式规则作为基本的知识表达方式，每一条规则都是由一个前件部分(LHS)和后件部分(RHS)组成，前件部分描述某一故障在网络上的传播所引起的所有事件关系，能够很好的体现一个故障的所以现象，后件部分是前件满足时得出的预警信号，网络传播规则模型使得规则可以更好的描述故障在不同层级（线路侧、支路侧，线路侧又分为：再生段、复用段、高阶通道、低阶通道）、不同设备、不同子网之间的传播关系，全面反映网络情况。

根据网络传播规则模型，应用SDH光传输原理与网络运维管理经验，建立故障预警分析规则，一个典型的分析规则如下所示：

rule "EC1"

 when  

     port1:NePort( $link:linkPort,$card1:cardID,$portid1:portID)

     port2:NePort( portID == $link,$card2:cardID,$portid2:portID)

     card1:EqpCard( cardID == $card1,cardType=="线路板")

     card2:EqpCard( cardID == $card2,cardType=="线路板")

     fiber:FiberRoute( aportEnd == $portid1, zportEnd == $portid2 ) 

     ecode1:ErrorCode( objectID == $portid1 )

ecode2:ErrorCode( objectID == $portid2 )

then

     System.out.println("预警信号");

end

在上述相关性分析规则的实例中，"EC1"表示规则名称，NePort（端口）、EqpCard（板卡）、FiberRoute（光路路由）为资源模型。ErrorCode为误码性能。portID、linkPort、cardID为端口的属性，分别表示端口、与端口连接的对端端口、端口所在板卡，cardID、cardType为板卡的属性，分别表示板卡、板卡类型。aportEnd 、zportEnd 为光路路由属性，表示路由的两端端口。模型之间的关系以及模型与性能之间的关系在模型后面的括号中进行描述，如：

port1:NePort( $link:linkPort,$card1:cardID,$portid1:portID)

card1:EqpCard( cardID == $card1,cardType=="线路板")

ErrorCode( objectID == $portid1 )

表示发生误码事件，且其所在板块为线路板的所有端口。

整个规则表示两个相互连接的线路板端口，如果其中一个端口发生误码，那么另一个端口也必然会出现误码。

步骤3，读取及解析所有已建分析规则

分析规则是以纯文本的形式存储在数据库或文件中，规则被读取以后需要进行解析和正确性检查。

步骤4，建立故障预警分析时间窗，时间窗的大小根据经验值设置，一般可设置为1分钟，当完成一个时间窗口的分析后，采用1/2时间窗长度的步长进行滑动，将滑动后的时间窗作为新的时间窗。此时，前一个时间窗后1/2的性能和告警时间被保留，并参与到下一个时间窗的分析。

步骤5，采集告警和性能数据；

通过SDH传输设备网管提供的北向接口实时采集告警和性能数据，将采集的告警和性能事件的类型进行分类，并按照线路侧的再生段、复用段、高阶通道、低阶通道所在端口（物理或逻辑）以及支路2M端口进行归一化处理，并将其绑定到具体网络模型的对象上，等设定的时间窗结束后，将所有的告警和性能事件送入规则推理引擎；

步骤6，根据性能预警规则进行推理

规则推理引擎采用性能预警规则进行推理，其特点是将通道的路由情况、光路的路由情况，端口的连接情况、各种性能数据在网络中的传播情况等通过资源模型在规则中进行描述，使得一条规则可以很好的表征一个故障的所有现象，分析时推理器根据性能数据匹配规则，给出预警信号。

步骤7，根据业务影响范围分析规则进行推理

规则推理引擎根据业务影响范围规则进行推理，找出满足条件的规则，根据规则结论部分，给出受影响的业务和业务影响程度；在分析业务影响范围时，采用业务影响范围分析规则推理的方式实现，其特点是将业务的主备通道情况、通道的线性复用段保护、环网保护情况、子网连接保护情况等通过资源模型在规则中进行描述，分析时将设备预警信息和网络资源数据送入规则推理器，规则推理器根据这些数据匹配规则，输出预警信号。

上述性能预警分析推理和业务影响范围分析推理，两种推理的工作原理相同，区别在于使用的分析规则不同，具体步骤如下：

（1）将告警和性能数据输入至工作内存。

（2）使用模式匹配算法将规则库中的规则和告警、性能数据进行比较。规则匹配算法如下：

1) 从N条规则中取出一条r；

2) 从M个性能中取出P个性能的一个组合c；

3) 用c测试规则的前件部分（LHS），如果LHS(r（c）)=True，则规则匹配成功；

4) 取出下一个组合c，转到第3）步；如果所有的组合都已分析完毕，转到第5）步；

5) 取出下一条规则r，转到第2步；

6）N条规则都匹配完毕时，结束。

（3）如果被匹配的规则存在冲突，即同时匹配了多个规则，将冲突的规则放入冲突集合。

（4）利用规则优先级解决冲突，将冲突集合中的规则按优先级顺序放入激活规则队列。

（5）从激活规则队列获取规则的结论部分，进行执行，给出预警信号。

步骤8，根据预警处理专家经验库，给出预警处理建议。

预警处理建议根据专家经验给出，故障的预警号中包含预警的对象类型、故障类型，通过这两个字段在故障处理专家经验库中进行检索，检索结果作为预警处理的建议。

如图2所示，基于网络传播模型的电力通信故障预警分析系统，数据访问层主要负责为预警分析系统提供数据输入输出支持，包括从被管对象采集资源、告警、性能数据，从预警分析数据库获取规则数据、故障处理专家知识，向上提供给业务逻辑层；从业务逻辑层获取预警分析结果，写入预警分析数据库，数据访问层封装了实时数据采集模块、数据库访问模块。业务逻辑层主要完成采集数据的处理、规则和专家知识的管理、预警分析和推理，包括事件信息处理模块、资源数据处理模块、规则管理模块、故障处理专家经验管理模块和故障预警分析模块；展示层，采用Flex技术，对业务逻辑层的处理和分析结果进行展示，包括：故障及其影响业务的列表显示，故障点的图形化定位，故障的辅助处理流程。

（1）通信资源模型数据库，包括：设备配置、网络配置、通道配置、业务配置等。

（2）规则数据库，包括性能预警分析规则、业务影响分析规则、故障处理专家经验库。

（3）实时数据采集模块，通过SDH传输设备网管提供的北向接口实时采集网络配置数据、告警数据及性能数据，其中配置数据送入资源数据处理模块，告警和性能数据送入事件信息处理模块。

（4）事件信息处理模块，接受来自实时数据采集模块的告警、性能数据，进行归一化处理，完成告警、性能到具体资源数据的绑定，并送入故障预警分析模块。

（5）资源数据处理模块，接受来自实时数据采集模块的配合数据，进行数据的标准化处理，并存入通信资源数据库。

（6）规则管理模块，负责规则的编译和维护，将规则提供给规则推理引擎。

（7）故障处理专家经验管理模块，负责预警处理经验知识检索和管理。

（8）故障预警分析模块：根据设备告警、性能等实时数据，结合性能预警分析规则或业务影响分析规则，运用规则推理引擎进行推理，完成故障发生前的性能实时预警以及业务影响范围分析；预警信号给出后，通过故障处理专家经验管理模块从故障处理专家经验库检索出处理建议。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及等效物界定。

Claims (10)

1.基于网络传播模型的电力通信故障预警分析系统，其特征在于：该系统包括以下模块：

（1）通信资源模型数据库，包括：设备配置、网络配置、通道配置、业务配置；

（2）规则数据库，包括性能预警分析规则、业务影响分析规则、故障处理专家经验库；

（3）实时数据采集模块：实时采集网络配置数据、告警数据及性能数据，其中配置数据送入资源数据处理模块，告警和性能数据送入事件信息处理模块；

（4）事件信息处理模块：接受来自实时数据采集模块的告警、性能数据，进行归一化处理，完成告警、性能到具体资源数据的绑定，并送入故障预警分析模块；

（5）资源数据处理模块：接受来自实时数据采集模块的配置数据，进行标准化处理，并存入通信资源数据库；

（6）规则管理模块：负责规则的编译和维护，将规则提供给规则推理引擎；

（7）故障处理专家经验管理模块：负责预警处理经验知识的检索和管理；

（8）故障预警分析模块：根据设备告警、性能等实时数据，结合性能预警分析规则或业务影响分析规则，运用规则推理引擎进行推理，完成故障发生前的性能实时预警以及业务影响范围分析；同时给出预警信号的处理建议。

2.根据权利要求1所述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析系统，其特征在于：故障预警分析模块：预警信号给出后，通过故障处理专家经验管理模块从故障处理专家经验库检索出处理建议。

3.基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：该方法包括以下具体步骤：

步骤1：建立故障预警分析的网络模型，包括设备模型、通道模型、业务模型；

步骤:2：建立网络传播规则模型，根据模型建立性能预警分析规则和业务影响范围分析规则；

步骤3：读取及解析所有已建的分析规则，送入规则推理引擎；

步骤4：根据运维经验，设置故障预警分析时间窗大小；

步骤5：采集通信网络告警和性能信息进行归一化处理，并将其绑定到具体网络模型对象上，等设定的时间窗结束后，将所有的告警和性能事件送入规则推理引擎；

步骤6：规则推理引擎根据性能预警规则模型进行推理，找出满足条件的规则，根据规则结论部分给出预警信号；

步骤7：规则推理引擎根据业务影响范围规则模型进行推理，找出满足条件的规则，根据规则结论部分，给出受影响的业务和业务影响程度；

步骤8：预警信号给出后，根据预警信号中的设备类型、故障类型等在故障处理专家经验库检索此类预警的处理建议，给出提示。

4.根据权利要求3所述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：在步骤1中，网络模型用于描述网络资源以及资源间的相互关系，包括：设备模型、通道模型和业务模型，设备模型可以细分为：网元模型、板卡模型、端口模型、光纤模型、端口与端口的连接关系模型、端口与板卡的承载关系模型、板卡与网元的承载关系模型、端口与纤芯的连接关系模型；通道模型可以细分为：通道基本信息模型、通道路由信息模型、时隙信息模型、设备与通道的承载关系模型；业务模型可以细分为：业务的基本信息模型、通道和业务的承载关系模型。

5.根据权利要求4所述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：在步骤2中，利用系统的网络模型以及网络的连接关系，使得规则更好的描述故障在不同层级、不同设备、不同子网之间的传播关系，全面反映网络情况，网络传播规则模型采由一个前件部分LHS和后件部分RHS组成，前件部分描述某一故障在网络上的传播所引起的所有事件关系，能够很好的体现一个故障的所有现象，后件部分是前件满足时得出的预警信号。

6.根据权利要求5所述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：第步骤4中，采用一种滑动时间窗口方式，当完成一个时间窗口的分析后，采用1/2时间窗长度的步长进行滑动，将滑动后的时间窗作为新的时间窗，此时，前一个时间窗后1/2的性能和告警时间被保留，并参与到下一个时间窗的分析，时间窗的大小一般为1分钟。

7.根据权利要求6所述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：第步骤5中，将告警和性能事件的类型进行分类，并按照线路侧的再生段、复用段、高阶通道、低阶通道所在端口以及支路2M端口进行归一化处理，归一化完成后将其绑定到具体网络模型的对象，方便推理引擎运算。

8.根据权利要求7所述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：第步骤6中，推理引擎收到告警和性能数据以后，采用性能预警规则进行推理，将通道的路由情况、光路的路由情况，端口的连接情况、各种性能数据在网络中的传播情况通过资源模型在规则中进行描述，使得一条规则可以很好的表征一个故障的所有现象，分析时推理器根据性能数据匹配规则，给出预警信号。

9.根据权利要求8所述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：第步骤7中，在分析业务影响范围时，采用业务影响范围分析规则推理的方式实现，其特点是将业务的主备通道情况、通道的线性复用段保护、环网保护情况、子网连接保护情况通过资源模型在规则中进行描述，分析时将设备预警信息和网络资源数据送入规则推理器，规则推理器根据这些数据匹配规则。

10.根据权利要求8或9所述的基于网络传播模型的电力通信故障预警分析方法，其特征在于：性能预警分析推理和业务影响范围分析推理，两种推理的工作原理相同，具体步骤如下：

（1）将告警和性能数据输入至工作内存；

（2）使用模式匹配算法将规则库中的规则和告警、性能数据进行比较，规则匹配算法如下：

1) 从N条规则中取出一条r；

2) 从M个性能中取出P个性能的一个组合c；

3) 用c测试规则的前件部分LHS，如果LHS(r（c）)=True，则规则匹配成功；

4) 取出下一个组合c，转到第3）步；如果所有的组合都已分析完毕，转到第5）步；

5) 取出下一条规则r，转到第2步；

6）N条规则都匹配完毕时，结束；

（3）如果被匹配的规则存在冲突，即同时匹配了多个规则，将冲突的规则放入冲突集合；

（4）利用规则优先级解决冲突，将冲突集合中的规则按优先级顺序放入激活规则队列；

（5）从激活规则队列获取规则的结论部分，进行执行，给出预警信号。