CN113783710B - 基于自学习判据的过程层网络故障定位方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自学习判据的过程层网络故障定位方法和装置，所述方法包括基于提取到的过程层网络数据流中的正常特征进行自动学习，形成自学习故障判据；对获取到的过程层网络实时数据流进行统计，并按照所述自学习故障判据进行故障判别，得到故障判别结果，记录运行日志；将所述故障判别结果和运行日志发送至管理后台，供管理后台在界面上统一展示和告警，完成基于自学习判据的过程层网络故障定位。本发明从过程层网络数据流层面，实现各个数据流的故障判别和统计告警信息汇总，可以直观地展现变电站过程层网络运行情况，便于运维人员故障定位。

Description

基于自学习判据的过程层网络故障定位方法和装置

技术领域

本发明属于网络通信智能监控技术领域，具体涉及一种基于自学习判据的过程层网络故障定位方法和装置。

背景技术

电力系统中的一次设备通过二次设备监视和控制，实现电力系统可靠稳定运行。在数字化变电站中，从一次设备采集到的模拟量与开关量均通过过程层网络进行传输。当过程层网络发生故障，例如通信线缆损坏，或相关二次设备异常，由于涉及到多个环节，且相关二次设备告警信息零散孤立，无法从整体确定故障位置，需要运维人员通过相关设备的异常告警信息逐级排查设备和相关线缆，以确定故障位置，造成了大量人力和物力的浪费。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种基于自学习判据的过程层网络故障定位方法和装置，从过程层网络数据流层面，实现各个数据流的故障判别和统计告警信息汇总，可以直观地展现变电站过程层网络运行情况，便于运维人员故障定位。

为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

第一方面，本发明提供了一种基于自学习判据的过程层网络故障定位方法，包括：

基于提取到的过程层网络数据流中的正常特征进行自动学习，形成自学习故障判据；

对获取到的过程层网络实时数据流进行统计，并按照所述自学习故障判据进行故障判别，得到故障判别结果，记录运行日志；

将所述故障判别结果和运行日志发送至管理后台，供管理后台在界面上统一展示和告警，完成基于自学习判据的过程层网络故障定位。

作为本发明的进一步改进，所述数据流包括GOOSE协议报文和SV协议报文，且数据流的统计特征为具有相同的目的MAC地址和源MAC地址或具有相同的APPID。

作为本发明的进一步改进，当数据流为GOOSE协议报文时，则仅进行有流判别；当数据流为SV协议报文时，则当数据流实时统计流量值为0时发出告警，同时当数据流实时统计流量值与自学习故障判据中的流量值差异超过一定百分比也发出告警。

第二方面，本发明提供了一种基于自学习判据的过程层网络故障定位装置，包括：

交换机，基于提取到的过程层网络数据流中的正常特征进行自动学习，形成自学习故障判据；对获取到的过程层网络实时数据流进行统计，并按照所述自学习故障判据进行故障判别，得到故障判别结果，记录运行日志；

管理后台，接收交换机上送的故障判别结果和运行日志，并在界面上统一展示和告警，完成基于自学习判据的过程层网络故障定位。

作为本发明的进一步改进，所述交换机统计的数据流包括GOOSE协议报文和SV协议报文，且数据流的统计特征为具有相同的目的MAC地址和源MAC地址或具有相同的APPID。

作为本发明的进一步改进，当数据流为GOOSE协议报文，则仅进行有流判别，也就是仅当数据流实时统计流量值为0时发出告警；当数据流为SV协议报文时，当数据流实时统计流量值为0时发出告警，同时当数据流实时统计流量值与自学习判据中的流量值差异超过一定百分比也发出告警。

作为本发明的进一步改进，所述交换机包括相连的FPGA和CPU；当交换机在进行数据流的特征提取时，由所述FPGA完成各个数据流在各个端口收发的帧数量统计；所述CPU读取FPGA中的统计数据，并计算得到各个数据流在接收端口和转发端口的流量数值。

作为本发明的进一步改进，所述正常特征的自动学习由管理后台通过网络管理协议向交换机发送开始正常特征学习命令报文来触发。

作为本发明的进一步改进，所述故障判据由每台交换机分布式完成，当每台交换机收到开始正常特征学习命令后，根据接下来一段时间的数据流统计信息，形成正常数据流列表与数据流量典型值作为故障判据。

作为本发明的进一步改进所述对获取到的过程层网络实时数据流进行实时统计分析，具体为：

所述FPGA按照设定的周期将数据流收发计数器数值锁存；所述CPU周期读取该锁存数值，然后计算得到流量数值。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

本发明从过程层网络数据流层面，实现各个数据流的故障判别和统计告警信息汇总，可以直观地展现变电站过程层网络运行情况，便于运维人员监视。且当过程层网络异常时，本发明可以快速定位问题环节，便于运维人员快速处理问题。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：

图1为本发明一种实施例中数字化变电站过程层网络报文转发示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明的保护范围。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

实施例1

本发明实施例中提供了一种基于自学习判据的过程层网络故障定位方法，具体包括以下步骤：

(1)基于提取到的过程层网络数据流中的正常特征进行自动学习，形成自学习故障判据；

(2)对获取到的过程层网络实时数据流进行统计，并按照所述自学习故障判据进行故障判别，得到故障判别结果，记录运行日志；

(3)将所述故障判别结果和运行日志发送至管理后台，供管理后台在界面上统一展示和告警，完成基于自学习判据的过程层网络故障定位。

在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述自学习故障判据的形成过程具体为：

按照电力系统过程层网络通信的机制和特点，通过交换机统计各个数据流完成建模和特征提取，自动学习正常态特征并形成故障判据；

所述数据流只包括GOOSE协议报文和SV协议报文，且数据流的统计特征为具有相同的目的MAC地址和源MAC地址或具有相同的APPID。当数据流为GOOSE协议报文时，则仅进行有流判别；当数据流为SV协议报文时，则当数据流实时统计流量值为0时发出告警，同时当数据流实时统计流量值与自学习故障判据中的流量值差异超过一定百分比也发出告警。

在具体实施过程中，数据流的特征提取工作按照如下过程进行，由交换机内部的FPGA完成各个数据流在各个端口收发的帧数统计并周期锁存，由交换机内部的CPU读取FPGA锁存的统计数据，最终计算形成各个数据流在每个收发端口的流量统计。管理员通过管理后台通知网络内的交换机开始正常态特征学习后，交换机开始进行判据自学习。故障判据是分布式的，由每台交换机各自完成，即每台交换机收到开始正常态特征学习命令后，根据接下来一段时间的数据流统计信息，形成正常态数据流列表与数据流量典型值作为故障判据，过程层网络数据流示意图如图1。

以5秒的统计周期为例，图1中过程层交换机1的自学习故障判据的具体形式如下表1所示。

在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述故障判别结果的获得过程为：

对数据流的实时统计分析按照周期进行，FPGA按照一定的周期将数据流收发计数器数值锁存，交换机CPU周期读取该锁存数值然后计算得到流量数值。当数据流为GOOSE协议报文，则仅进行有流判别，也就是仅当数据流实时统计流量值为0时发出告警；当数据流为SV协议报文时，当数据流实时统计流量值为0时发出告警，同时当数据流实时统计流量值与自学习判据中的流量值差异超过一定百分比也发出告警，实施过程中该百分比可以通过配置改变默认值，如表1所示。交换机周期上送各数据流的实时统计流量值到管理后台，当判断故障发生时立即上送故障信息到管理后台。

实施例2

本发明实施例中提供了一种基于自学习判据的过程层网络故障定位装置，从过程层网络数据流层面，通过交换机统计各个数据流完成建模和特征提取，自动学习正常态特征并形成故障判据；交换机对自身转发的每条数据流进行实时统计分析，按照学习到的故障判据进行故障判别。故障判别结果记录运行日志，同时通过简单网络管理协议发送给管理后台。如图1所示，所述装置具体包括：

交换机，基于提取到的过程层网络数据流中的正常特征进行自动学习，形成自学习故障判据；对获取到的过程层网络实时数据流进行统计，并按照所述自学习故障判据进行故障判别，得到故障判别结果，记录运行日志；

管理后台，接收交换机上送的故障判别结果和运行日志，并在界面上统一展示和告警，完成基于自学习判据的过程层网络故障定位。

在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述交换机统计的数据流包括GOOSE协议报文和SV协议报文，且数据流的统计特征为具有相同的目的MAC地址和源MAC地址或具有相同的APPID；当数据流为GOOSE协议报文，则仅进行有流判别，也就是仅当数据流实时统计流量值为0时发出告警；当数据流为SV协议报文时，当数据流实时统计流量值为0时发出告警，同时当数据流实时统计流量值与自学习判据中的流量值差异超过一定百分比也发出告警。

所述交换机包括相连的FPGA和CPU；当交换机在进行数据流的特征提取时，由所述FPGA完成各个数据流在各个端口收发的帧数量统计；所述CPU读取FPGA中的统计数据，并计算得到各个数据流在接收端口和转发端口的流量数值。所述对获取到的过程层网络实时数据流进行实时统计分析，具体为：所述FPGA按照设定的周期将数据流收发计数器数值锁存；所述CPU周期读取该锁存数值，然后计算得到流量数值。

所述正常特征的自动学习由管理后台通过网络管理协议向交换机发送开始正常特征学习命令报文来触发；所述故障判据由每台交换机分布式完成，当每台交换机收到开始正常特征学习命令后，根据接下来一段时间的数据流统计信息，形成正常数据流列表与数据流量典型值作为故障判据。

以下以图1的过程层网络为例进行说明，使用本发明的方法进行过程层故障定位包括如下步骤：

步骤1，按照电力系统过程层网络通信的机制和特点，通过交换机统计各个数据流完成建模和特征提取，自动学习正常态特征并形成故障判据；管理员通过管理后台下发正常态特征学习命令后，过程层交换机1和过程层交换机2分别完成了自学习判据。

步骤2，交换机对自身转发的每条数据流进行实时统计分析，按照学习到的故障判据进行故障判别。故障判别结果记录运行日志，同时通过简单网络管理协议发送给管理后台；

现假设图1中智能终端1到过程层交换机1的端口2的通信线缆损坏。

此时过程层交换机1通过实时统计各数据流的流量，发现stream1目前所有端口收发流量值都为0，而自学习判据中，交换机1的stream1在端口2和端口14应该有数据流量，从而判断stream1异常，通过简单网络管理协议将告警信息上送到管理后台。

步骤3，管理后台收集各个交换机上送的数据流统计和故障信息，在界面上统一展示和告警。管理员通过告警信息发现数据流stream1流量异常，由于所有端口流量均为0，判断stream1数据流输入异常，进而快速定位故障点。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。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其等效物界定。

Claims (6)

1.一种基于自学习判据的过程层网络故障定位方法，其特征在于，包括：

基于提取到的过程层网络数据流中的正常特征进行自动学习，形成自学习故障判据，故障判据包括正常数据流列表与数据流量典型值；

对获取到的过程层网络实时数据流进行统计，并按照所述自学习故障判据进行故障判别，得到故障判别结果，记录运行日志；

将所述故障判别结果和运行日志发送至管理后台，供管理后台在界面上统一展示和告警，完成基于自学习判据的过程层网络故障定位；

所述数据流包括GOOSE协议报文和SV协议报文，且数据流的统计特征为具有相同的目的MAC地址和源MAC地址或具有相同的APPID；

当数据流为GOOSE协议报文时，则仅进行有流判别；当数据流为SV协议报文时，则当数据流实时统计流量值为0时发出告警，同时当数据流实时统计流量值与自学习故障判据中的流量值差异超过一定百分比也发出告警。

2.一种基于自学习判据的过程层网络故障定位装置，其特征在于，包括：

交换机，基于提取到的过程层网络数据流中的正常特征进行自动学习，形成自学习故障判据，故障判据包括正常数据流列表与数据流量典型值；对获取到的过程层网络实时数据流进行统计，并按照所述自学习故障判据进行故障判别，得到故障判别结果，记录运行日志；

管理后台，接收交换机上送的故障判别结果和运行日志，并在界面上统一展示和告警，完成基于自学习判据的过程层网络故障定位；

所述交换机统计的数据流包括GOOSE协议报文和SV协议报文，且数据流的统计特征为具有相同的目的MAC地址和源MAC地址或具有相同的APPID；

当数据流为GOOSE协议报文，则仅进行有流判别，也就是仅当数据流实时统计流量值为0时发出告警；当数据流为SV协议报文时，当数据流实时统计流量值为0时发出告警，同时当数据流实时统计流量值与自学习判据中的流量值差异超过一定百分比也发出告警。

3.根据权利要求2所述的一种基于自学习判据的过程层网络故障定位装置，其特征在于：所述交换机包括相连的FPGA和CPU；当交换机在进行数据流的特征提取时，由所述FPGA完成各个数据流在各个端口收发的帧数量统计；所述CPU读取FPGA中的统计数据，并计算得到各个数据流在接收端口和转发端口的流量数值。

4.根据权利要求3所述的一种基于自学习判据的过程层网络故障定位装置，其特征在于：所述正常特征的自动学习由管理后台通过网络管理协议向交换机发送开始正常特征学习命令报文来触发。

5.根据权利要求4所述的一种基于自学习判据的过程层网络故障定位装置，其特征在于：所述故障判据由每台交换机分布式完成，当每台交换机收到开始正常特征学习命令后，根据接下来一段时间的数据流统计信息，形成正常数据流列表与数据流量典型值作为故障判据。

6.根据权利要求3所述的一种基于自学习判据的过程层网络故障定位装置，其特征在于：所述对获取到的过程层网络实时数据流进行实时统计分析，具体为：

所述FPGA按照设定的周期将数据流收发计数器数值锁存；所述CPU周期读取该锁存数值，然后计算得到流量数值。