CN109034576B - 一种电力通信网故障诱因和业务影响的关联分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电力通信网故障诱因和业务影响的关联分析方法，属于电力通信领域。该方法包括以下步骤：针对之前电力通信网的诱因发生概率缺乏量化的现状，依据历史数据和当前状态，针对不同因素提出了有效的诱因导致故障概率量化方法；基于故障概率量化方法，从业务的主备路由角度提出了业务影响的量化方法来完成诱因导致故障概率量化方法到业务影响程度的映射；为使模型符合工程应用，针对业务影响程度的变化，提出一种面向业务影响度的业务路由切换方法。本发明对可能导致电力通信网故障的的诱因所导致的故障概率进行了量化，基于量化方法，根据故障发生过程提出了动态的业务路由切换方法，以有效指导实际的工程运维和风险防范。

Description

一种电力通信网故障诱因和业务影响的关联分析方法

技术领域

本发明涉及一种电力通信网故障诱因和业务影响的关联分析方法，属于电力通信领域。

背景技术

当前，电力通信网承载的各类关键业务直接关系到电网的安全运行和供电可靠性，保障电力通信网的安全尤为重要。随着电力通信网尤其是智能电网的大力发展，电力通信网的结构越来越复杂，所处的环境也越来越多样。因此，电力通信网可能发生的故障也越来越多。在电力通信网中，其组成部分例如SDH设备，光纤，接口等都可能产生故障，这些故障的诱因往往来自于多方面。如何基于可能产生故障的诱因，量化其对承载业务的影响，对快速确定故障原因，尽快开展工程维护，降低网络的安全风险，均具有很强的现实意义。因此，本发明提出了一种电力通信网故障诱因和业务影响的关联量化方法。

当前，可能导致电力通信网设备故障的诱因有很多种，主要包括自然因素，设备因素，人为因素等。这些因素发生都有一定的概率。故障诱因和业务影响的关联量化的目标是找到这样一种量化关系，其有效反应了各种诱因发生概率下对业务的正常运行的影响程度。目前，有关诱因对网络带来的影响程度已经得到了部分研究，这种关联的量化通常可采用组合概率等方式来进行。但是对于业务层级的影响程度分析却较少。

为了解现有关联量化分析方法的状况，对已有的专利及文献进行了检索、比较和分析，筛选得到如下与本发明相关的文献信息；

技术方案1：基于案例和模式匹配的电力通信网故障定位方法及装置(专利公开号CN101945009A),该发明基于现有故障案例数据,抽取出基于故障-告警事件树和代码薄模型的组合模式用以故障定位,从而实现从大量告警到故障的快速定位,提高了故障定位的处理的准确性和效率。该方法主要基于已有告警和故障的关系实现故障快速定位，即未考虑故障对业务的影响，也未具体分析故障的可能诱因。

技术方案2：一种电力通信继电保护业务影响分析方法及其系统(专利公开号CN102710443A)，该发明涉及一种电力通信继电保护业务影响分析方法,该方法基于实时采集通信网络告警信息并进行归一化后，依据继电保护业务的主用传输通道和备用传输通道上的告警和对应的故障，分析故障对继电保护业务影响的程度。该方法能够给出告警和故障对继电保护业务的影响范围，但是没有对故障的诱因进行更为深入的分析。

技术方案3：一种电力通信网故障定位分析方法(专利公开号CN104518918A)，该发明通过互操作实时调用GIS的图形展示功能组件,依附电网资源拓扑关联建立电力通信网拓扑,并将通信网设备与设备台账相关联,从而实现对电力通信网故障的分析研判与精确定位。该方法主要依据空间拓扑和台账信息来完成故障的空间定位，未考虑业务角度的影响，也并未涉及故障可能导致的诱因分析。

技术方案4：一种电力通信网风险评估方法(专利公开号CN103095494A)，该发明公开了电力通信技术领域中的一种电力通信网风险评估方法。该发明首先采集电力通信网风险评估参数；然后通过风险评估参数构建指标数据库和样本数据库；最后根据所述样本数据库中的样本数据训练神经网络,调用训练后的神经网络计算所述指标数据库中的指标数据对应的电力通信网的风险值。该方法中风险评估的指标即为各种可能导致电力通信网的风险的各种诱因。然而，该发明只是分析了诱因和风险之间的关联，缺乏诱因和故障之间的关联性分析。

技术方案5：一种基于历史故障信息的输电线路故障概率评估方法(专利公开号CN104573989A)提供了一种基于历史故障信息的输电线路故障概率评估方法，该方法通过系统分析、深入挖掘线路历史故障信息，找出了线路故障各因素影响程度的量化手段，进而据此结合待评估线路的运行条件综合计算其故障概率。该方法对故障诱因和发生概率进行了量化，然后并未进一步对业务影响进行分析。

在以上技术方案1和技术方案3中，分别基于故障和告警关联和空间拓扑结构对电力通信网的故障定位方法进行了阐述。然后，对故障形成的诱因和业务影响的关系，并未做有效的归纳。技术方案2中针对继电保护业务分析了不同告警的可能故障原因和影响，重点关注了告警和故障关联关系，也缺乏对业务影响和诱因之间的关联性分析。技术方案4分析了不同的诱因可能导致的网络风险值，但是都是以诱因的次数为分析依据，量化结果不够细化，对诱因可能直接导致的故障及其关联方案也缺乏有效的研究。技术方案5对故障诱因和业务的影响分析也较为缺乏。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种电力通信网故障诱因和业务影响的关联分析方法。该方法首先对可能导致电力通信网通信链路的各种诱因概率进行量化；进而提出了通信链路故障概率的量化方法，进一步，提出了业务影响的量化方法。基于该量化方法，结合诱因导致故障的动态到达和修复过程，提出一种有效的业务路由切换方法，能够有效指导电力通信网的运行维护，降低网络运行风险，提前规避故障的发生。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种电力通信网故障诱因和业务影响的关联分析方法，包括以下步骤：

S1：量化电力通信网链路的故障诱因导致故障概率：

设通信网的用图G＝(V,E)来表示，其中V为所有的节点集合，E为所有的链路集合；假设所有导致链路的诱因构成集合F＝{f_i}，在时间区间(-∞,t)内，对诱因f_i，依据网络运维统计数据，设其已发生的次数为n_i，且导致每次故障发生后至修复完成的持续时间为Aⁱ _k，k＝1,2,…,n_i，则诱因f_i的导致链路e_j(e_j∈E)的故障概率p^j _i为：

则时刻t链路e_j的故障概率p^j为：

S2：量化业务影响：

设网络中所有的业务集合为S＝{s_m}，对业务s_m，设其主路由为L_m ^B，备用路径为L_m ^C，均由不同的链路按照顺序组合而成。则业务s_m的主备路由故障风险P_m ^B和P_m ^C分别为：

其中，I_m为业务s_m的重要度，

为链路上承载的类型为s_m的业务数量；设业务的中断概率P_m ^D如下：

当前业务s_m受到的影响度G_m为：

w_m为业务承载路由的权重因子，当业务s_m的承载路径为主路由时，设w_m的取值为0.75，当s_m的承载路径为备用路径时，设w_m的取值为0.25。

对于全网所有的业务，整体的影响度H如下：

S3：面向业务影响度的业务路由切换：

为了降低由于各种诱因发生对业务的影响程度，切换业务路由，具体步骤如下：

S301：初始时设所有的业务均承载于主用路径，并计算网络中业务的整体影响度H₀；

S302：监测网络的状态，当诱因f_j在链路e_j上发生并修复后，重新计算当前的影响度H‘，如果H‘<H₀，则保持当前状态；否则，进入步骤S303；

S303：针对修复后的链路e_j，确定其承载的业务集合S_j；针对集合S_j中的业务，选择1个业务，2个业务，|S_j|个业务的组合进行遍历，得到

个遍历结果，针对每个遍历结果，将其中所有业务的w_m值进行翻转，得到

个H值；

S304：从

个H值组合中选择H值最小的最为当前的切换方案，完成业务的切换，并重新进入步骤S302。

进一步，所述I_m的取值为：当业务类别为继电保护时，业务重要度I_m为10；当业务类别为调度数据网时，业务重要度I_m为6；当业务类别为行政电话时，业务重要度I_m为1；当业务类别为电视电话会议时，业务重要度I_m为3；当业务类别为信息数据网时，业务重要度I_m为5；当业务类别为信息数据网时，业务重要度I_m为5；当业务类别为其他业务时，业务重要度I_m为1。

本发明的有益效果是：本发明有效地定量分析电力通信网中多种诱因对业务带来的影响，首先，对可能导致电力通信网故障的的诱因所导致的故障概率进行了量化，之后基于业务权重和路由提出了业务影响的量化方法，最后，基于量化方法，根据故障发生过程提出了一种动态的业务路由切换方法，以有效指导实际的工程运维和风险防范。

(1)针对之前电力通信网的诱因发生概率缺乏量化的现状，依据历史数据和当前状态，针对不同因素提出了有效的诱因导致故障概率量化方法；

(2)基于故障概率量化方法，从业务的主备路由角度提出了业务影响的量化方法来完成诱因导致故障概率量化方法到业务影响程度的映射；

(3)为了使模型符合工程应用，针对业务影响程度的变化，提出了一种面向业务影响度的业务路由切换方法。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：

图1为本发明流程图。

具体实施方式

以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

1.电力通信网故障诱因分析

当前，电力通信网故障诱因来源于外在因素和内在因素等对通信链路所带来的影响。外在因素是可能导致故障的各种外力因素，内在因素是设备本身可能导致的故障的因素。外在因素可以分为自然因素和人为因素两大类，内在因素主要包括设备因素。

自然因素诱因常见形式为地震海啸等自然灾害，其能够导致设备损毁以及连锁性的系统故障发生，造成高等级事件的自然因素大致为强风、冰雪、地震、雷击、沙尘暴、洪水、山体滑坡等。人为因素则是由于施工，误操作所导致的通信链路中断等。

内在因素主要是指设备本身的各种因素。一方面，可能引起电力通信网设备故障的设备本身因素包括设备老化或设备质量、性能缺陷等可能导致设备非正常工作的各种因素。另一方面，在现代电力系统中，承载于电力通信网的继电保护业务和安全稳定控制业务等关键业务对网络和设备可靠性提出了更高的要求，电力通信网设备本身的可靠性，通道的冗余备份方式等任何一项指标出问题都可能造成设备故障，甚至引发连锁反应导致通信电力网事件发生。因此，设备的可靠性指标，备份和冗余方式等也是诱发电力通信网故障的因素之一。

2.电力通信网链路的故障诱因导致故障概率量化方法

当前对导致电力通信网设备故障的各种诱因主要停留在定性分析阶段，缺乏有效的定量分析。在电力通信网中，各种因素的发生概率并不一定会引起故障。设通信网的可以用图G＝(V,E)来表示，其中V为所有的节点集合，E为所有的链路集合。假设所有导致链路的诱因构成集合F＝{f_i}，在时间区间(-∞,t)内，对诱因f_i，依据网络运维统计数据，设其已发生的次数为n_i，且导致每次故障发生后至修复完成的持续时间为Aⁱ _k，k＝1,2,…,n_i，则诱因f_i的导致链路e_j(e_j∈E)的故障概率p^j _i为：

进一步，时刻t链路e_j的故障概率p^j为：

3.业务影响的量化方法

设网络中所有的业务集合为S＝{s_m}，对业务s_m，设其主路由为L_m ^B，备用路径为L_m ^C，均由不同的链路按照顺序组合而成。则业务s_m的主备路由故障风险P_m ^B和P_m ^C分别为：

其中，I_m为业务s_m的重要度，

为链路上承载的类型为s_m的业务数量。进一步，可以设业务的中断概率P_m ^D如下：

当前业务s_m受到的影响度G_m为：

I_m的取值可参考下表：

表1电力通信网业务重要度

业务类别	业务重要度
		继电保护	10
安稳控制	10
		调度电话	9
调度数据网	6
		行政电话	1
电视电话会议	3
		信息数据网	5
其他	1

w_m为业务承载路由的权重因子，当业务s_m的承载路径为主路由时，设w_m的取值为0.75，当s_m的承载路径为备用路径时，设w_m的取值为0.25。

对于全网所有的业务，整体的影响度H如下：

4.面向业务影响度的业务路由切换方法

为了降低由于各种诱因发生对业务的影响程度，本专利提出了一种业务路由切换方法，具体步骤如下：

1)初始时设所有的业务均承载于主用路径，并计算网络中业务的整体影响度H₀；

2)监测网络的状态，当诱因f_j在链路e_j上发生并修复后，重新计算当前的影响度H‘，如果H‘<H₀，则保持当前状态；否则，进入步骤3)；

3)针对修复后的链路e_j，确定其承载的业务集合S_j；针对集合S_j中的业务，选择1个业务，2个业务，|S_j|个业务的组合进行遍历，得到

个遍历结果，针对每个遍历结果，将其中所有业务的w_m值进行翻转，得到

个H值；

4)从

个H值组合中选择H值最小的最为当前的切换方案，完成业务的切换，并重新进入步骤2)。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (2)

1.一种电力通信网故障诱因和业务影响的关联分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

S1：量化电力通信网链路的故障诱因导致故障概率：

设通信网的用图G＝(V,E)来表示，其中V为所有的节点集合，E为所有的链路集合；假设所有导致链路的诱因构成集合F＝{f_i}，在时间区间(-∞,t)内，对诱因f_i，依据网络运维统计数据，设其已发生的次数为n_i，且导致每次故障发生后至修复完成的持续时间为Aⁱ _k，k＝1,2,…,n_i，则诱因f_i的导致链路e_j(e_j∈E)的故障概率p^j _i为：

则时刻t链路e_j的故障概率p^j为：

S2：量化业务影响：

设网络中所有的业务集合为S＝{s_m}，对业务s_m，设其主路由为L_m ^B，备用路径为L_m ^C，均由不同的链路按照顺序组合而成；则业务s_m的主备路由故障风险P_m ^B和P_m ^C分别为：

其中，I_m为业务s_m的重要度，

为链路上承载的类型为s_m的业务数量；设业务的中断概率P_m ^D如下：

当前业务s_m受到的影响度G_m为：

w_m为业务承载路由的权重因子，当业务s_m的承载路径为主路由时，设w_m的取值为0.75，当s_m的承载路径为备用路径时，设w_m的取值为0.25；

对于全网所有的业务，整体的影响度H如下：

S3：面向业务影响度的业务路由切换：

为了降低由于各种诱因发生对业务的影响程度，切换业务路由，具体步骤如下：

S301：初始时设所有的业务均承载于主用路径，并计算网络中业务的整体影响度H₀；

S302：监测网络的状态，当诱因f_j在链路e_j上发生并修复后，重新计算当前的影响度H^‘，如果H^‘<H₀，则保持当前状态；否则，进入步骤S303；

S303：针对修复后的链路e_j，确定其承载的业务集合S_j；针对集合S_j中的业务，选择1个业务，2个业务，|S_j|个业务的组合进行遍历，得到

个遍历结果，针对每个遍历结果，将其中所有业务的w_m值进行翻转，得到

个H值；

S304：从

个H值组合中选择H值最小的最为当前的切换方案，完成业务的切换，并重新进入步骤S302。

2.根据权利要求1所述的一种电力通信网故障诱因和业务影响的关联分析方法，其特征在于：所述I_m的取值为：当业务类别为继电保护时，业务重要度I_m为10；当业务类别为调度数据网时，业务重要度I_m为6；当业务类别为行政电话时，业务重要度I_m为1；当业务类别为电视电话会议时，业务重要度I_m为3；当业务类别为信息数据网时，业务重要度I_m为5；当业务类别为其他业务时，业务重要度I_m为1。

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