试论电力信息通信一体化运维体系的构建

文章分析了电力信息通信运维的发展现状及发展趋势,我们提出了对数据进行综合检测,配置预警设备,改变资源模型,对相关的信息体系加以构建等实现电力信息通信一体化运维管理体系的有效途径。为了进一步提升电力企业的生产水平,提高服务质量,电力企业的运维体系将面临着重大的改革和转变,尤其是对电力通信部门在电力企业中的定位,将逐渐的从维护通信链路为主要业务的时代,步入到业务服务支撑为主的时代。     

电力通信光缆资源管理数字化应用分析

电力通信光缆是电网智能运维的一项重要设施,拥有着广泛的应用需求,再加上其通信容量与传输带宽较大,架设距离较长,已经在电力通信中发挥主导作用。现阶段传统电力光缆资源管理手段存在着诸多问题,应积极进行数字化运用,提高光缆运维水平。基于此,文章从光缆资源管理面临的问题出发,探讨了数字化系统设计原则,提出了通信光缆资源系统设计方案,探讨了光缆资源数字化管理的应用效益,希望能为有关部门提供参考。     

云计算在网络通信数据智能运维系统中的应用

传统网络运维系统在通信数据的访问请求中,对数据的分类程度不高,导致处理时间较长,因此研究云计算在网络通信数据智能运维系统中的应用。以云计算构建网络通信数据智能运维框架,选择接收数据请求的传感器类型,设置网络通信数据智能化控制节点,基于云计算规划通信数据运维类型,完成云计算在网络通信数据智能运维系统中的应用设计。结果表明,该系统能够在2分钟内有效解决网络通信拥挤的状态,具有实际应用效果。     

一种基于终端通信接入网的全网拓扑展示系统

利用一体化数据资源管理技术,实现对于电力终端通信接入网全网管理资源的统一管理,然后通过与GIS系统的有效结合实现对于终端通信接入网全网运维的分层化、精确化管理,为电力企业日常通信运维和决策提供合理有效的辅助支持。     

电力无线数据传输采用OFDM技术的研究

对于智能电网的信息化来说,数据信息的采集和传输是很重要的环节和基础,目前绝大多数基于移动公网的电力运维监测数据传输系统受制于地理环境和无线覆盖盲区的限制,存在偏远地区通信和数据传输困难的缺点,针对这一难题,提出基于TDMA时分接入的电力无线OFDM终端传输方式,能够很好的实现电力运维巡检以及抢险抢修的稳定、可靠的远距离的现场数据传输,并且可以实现智能巡测、巡检终端的远距离非视距的无线接入,有利于智能电网信息化、互动化的发展。     

基于通信系统集中告警的自动化运维研究

从轨道通信系统运维现状出发,提出利用集中告警系统采集设备运营数据和故障信息,利用技术手段对故障原因的预测分析,最终将其融入到运维管理平台中,继而构建一个智能的通信自动化运维系统.     

基于云计算的大数据智能运维系统设计

湖南烟草省局现有核心应用主要部署在信息资源集成云管理系统上,通过分析基于大量非结构化数据的数据技术,设计基于云计算的大数据智能运维系统,通过智能收集信息资源集成云管理系统上设备运行状态与告警相关大数据,完善全省云管理系统的基础资源分析,提升基础设备与系统日常运维能力。     

基于物联网技术的电力通信接入网的移动运维系统

设计了电力通信接入网移动运维系统,该系统将物联网智能识别和数据实时传输技术引入电力通信网现场运维规范化管理中。首先搭建了移动运维系统架构,实现了现场运维信息化,并运用 TOPSIS 算法对工单进行自动分配,提高了故障处理的效率,通过运维系统对现场进行实时监控,实现了电力通信接入网的智能化管理。测试结果表明,该运维管理系统能够实现资源统一管理、故障智能研判、现场作业管理的信息化支撑,很大程度地提升了电力通信接入网的智能运维管理水平。     

"城轨云"网络空间综合运维管理平台研制

针对太原市轨道交通"城轨云"存在的云平台、网络、安全以及云上系统等各类资产的统一综合运维需求,采用微服务框架研制综合运维管理平台,以SNMP、TELNET、SSH、WMI等方式实现各类资源性能监控,以日志采集与分析技术,实现全栈日志存储、建模、监控、智能分析的PB级数据处理能力;开发运维流程自动化引擎技术,通过可视化的...     

基于Spark Streaming的海量日志实时处理系统的设计

在网络系统日志信息规模不断增长的情况下,结合运维中的实际需求,通过大数据技术,提出了一种基于Spark Streaming的海量日志实时处理系统,并详细地介绍了系统的底层日志数据收集、 传输、 计算、存储、 查询存储等一系列功能的设计与实现.该系统不仅能够准确、 实时地解析日志信息,对数据进行统计分析,而且能对历史日志数据进行实时存储和离线计算处理.     

电力通信运行管理中典型业务数据的智能关联方法

电力通信运行管理过程中,会产生和存储各类相对独立的业务数据(如故障工单、值班日志、检修工单、巡检记录等),这些业务数据为电力通信网运行管理提供了重要支撑。目前大多数业务数据的统计过程相对独立,后期较少人工加以关联。选取了电力通信运行管理中值班日志与故障工单两种典型的业务数据,采用文本挖掘技术,构建无监督召回和监督分类相结合的机器学习模型,提出值班日志与故障工单的智能关联方法,并利用电力通信运行管理系统中相关历史业务数据,对智能关联方法进行实验验证,达到较好的关联效果。     

基于ZigBee的远程电力抄表数据采集器设计

为设计一种安装维护方便,低功耗和数据通信可靠的数据采集终端,根据无线技术发展,提出一种基于无线传感器网络的远程电力数据采集器设计方案,AVR作为整个系统的核心控制器,负责对采集的电量数据进行处理,并进行智能控制,利用ZigBee短距离无线通信技术进行数据传输,大大减少了工程的布线复杂度,提高了数据通信的可靠性,降低了功耗。试验结果表明,终端工作可靠、正常。     

政企互联网专线故障自动诊断系统研发

广州联通数据互联网智慧化运维系统是目前在数据网络监控和故障处理领域,最为行之有效的故障自动诊断系统之一。为提升大带宽业务的服务质量和提高网络安全水平,加速IP与IT的融合,提出了打造数据互联网智慧化运维系统。本系统以服务质量、用户感知、支撑效率、智慧运维为核心,率先将SDN&人工智能技术与传统网络维护相融合,针对影响互联网专线业务支撑效率的网络资源管理和影响用户体验的网络设备故障等难点痛点进行建模分析,利用大数据分析技术、IT信息化技术等手段,达到专线业务快速开通、安全事件迅速处置、网络瓶颈智能预警、网络故障自动处理的管控效果,完成对业务支撑、网络安全、故障响应和智能调整四个方面运维能力大幅提升,缩短故障历时,优化用户体验。     

运维大数据和智能运维在电力行业的实践

随着信息系统规模的不断扩大,各类IT系统的数据信息爆炸性增长。如何采用最新的信息技术有效挖掘运维数据、提升运维的效率和服务质量,降低运营成本和风险是企业不变的挑战。文章结合电力企业业务特点,从运维大数据的采集、预处理、存储、分析和可视化等几个方面,探讨了将运维大数据和智能运维技术相结合搭建智能运维平台的关键因素和思路。     

智能光纤监测技术在电力光通信中的应用

智能光纤监测技术(eODN)是光纤通信先进的网络运维技术.首先进行了智能电网光纤网络运维分析,然后从eODN基本原理、应用可行性、故障处理建议、市场应用方面分析了eODN技术在智能电网光通信中的应用可行性.eODN可实现电力光纤网络的智能化管理,提升电力光纤通信的可靠性和网络维护的便捷性.     

混合D2D蜂窝网络中基于模拟退火算法的资源调度策略

D2D通信是未来5G网络中一种近距离直通通信方式,在通信过程中,信息直接由发送端传给接收用户,而不需要经过基站的转发.在传统蜂窝网络中引入D2D通信可以极大地提升系统的总吞吐量、增大频谱资源的利用率以及降低发射终端的功耗.主要介绍了一种适用于混合D2D蜂窝网络中的资源分配方法,通过拉格朗日乘子法结合模拟退火算法实现频谱资源的分配,提出一种同时考虑信道容量和能耗的基于模拟退火算法的资源调度策略.本算法在维也纳仿真平台上经仿真验证,相比于传统贪婪优化算法,可以明显增大系统总吞吐量和频谱资源利用率.另外,算法中采用了分布式资源调度方法,D2D用户根据算法步骤自行搜索适合的目标信道并计算其发射功率,可以有效减少基站的信令开销.     

Power‐conservative server consolidation based resource management in cloud

The cloud computing environment is a real‐time communication network that involves a large number of systems connected in a distributed fashion, for which resources are available on demand. In recent years, due to the enormous growth of data and information, data maintenance tasks involve a major effort in information technology (IT) industries. So, IT industries are concentrating on the cloud computing environment in order to maintain their data and manage their resources. Owing to the increase in the number of data centres, which have an impact on electrical energy cost, peak power dissipation, cooling and carbon emission, power‐conservation‐based resource management is essential. A best‐fit heuristic job placement algorithm is proposed in this paper in order to increase the job allocation percentage, a worst‐fit heuristic virtual machine (VM) placement algorithm is also proposed in order to place the VMs over the physical machines (PMs) thereby reducing the number of the latter allotted, and a server consolidation algorithm is proposed in order to improve power conservation. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

DDPG-based intelligent rechargeable fog computation offloading for IoT

In view of the existing computation offloading research on fog computing network scenarios, most scenarios focus on reducing energy consumption and delay and lack the joint consideration of smart device rechargeability. This paper proposes a deep deterministic policy gradient-based intelligent rechargeable fog computation offloading mechanism that is combined with simultaneous wireless information and power transfer technology. Specifically, an optimization problem that minimizes the total energy consumption for completing all tasks in a multiuser scenario is formulated, and the joint optimization of the task offloading ratio, uplink channel bandwidth, power split ratio and computing resource allocation is fully considered. Based on the above nonconvex optimization problem with a continuous action space, a communication, computation and energy harvesting co-aware intelligent computation offloading algorithm is developed. It can achieve the optimal energy consumption and delay, and similar to a double deep Q-network, an inverting gradient updating-based dual actor-critic neural network design can improve the convergence and stability of the training process. Finally, the simulation results validate that the proposed mechanism can converge quickly and can effectively reduce the energy consumption with the lowest task delay.

     

基于WSN技术的数据采集系统的设计

基于无线传感器网络技术以智能交通管理系统为应用实例设计了一种现场数据采集系统。具体实现上,利用加速度传感器ADXL202实现对过往车辆信息的检测,使用基于ZigBee协议的XBEE-PRO无线通讯模块实现传感器数据的无线传输,以FS2410DEV V6.0作为网关控制平台,将数据分析处理后传送给PC机服务器。系统测试表明,该设计方案可行,具有功耗低、组网能力强、传输距离远、可靠性高、拓展能力强等优点。