电力通信网根告警诊断的原理与研究

电力通信网由大量通信设备和光缆(及微波)线路相互连接组成,其中一个部件的故障可能关联多个设备和链路,从而引发大量衍生的告警.文章基于告警相关性建立了根告警诊断模型.首先对电力通信网告警数据的相关性进行分析,建立了告警相关分析模型并提出技术方案.详细介绍了根告警诊断模型的功能结构和分析流程.最后,在SDH over DW...     

基于依赖搜索树的电力通信网络告警关联方法的研究

从电力通信网的告警机制出发,针对其网络结构和告警信息数据的特征,对告警关联规则及故障定位进行了研究,利用搜索树可以减少搜索空间和覆盖结点的特点提出了一种基于依赖搜索树的告警关联方法.该方法的基本思想是把告警序列中属于一类的告警信息聚合在一起,并用较少的信息代替这一类,从而使海量告警信息简约化,最终能够准确的表达故障信息,达到定位故障的目的.该方法基于故障传输模型,建模简单,能够直接利用结点的依赖关系,并且适用于多故障源的情况.通过算例分析,证明此方法能对电力通信网络的告警信息进行分析,并且能快速准确发现故障源,便于网络的维护.     

电力通信网监控系统告警关联分析

告警关联分析是网络故障诊断中的重要任务,对通信网络的管理和维护具有十分重要的意义。文章介绍了告警关联方法的相关研究,分析了电力通信监控系统告警的特点,指出了适合对其进行关联规则挖掘的算法,并提出了基于关联规则算法的实现告警关联的方法。实验表明,该方法可以准确、快速地从告警数据中挖掘出大量有意义的关联规则。这些规则可协助进行故障定位、诊断和预测,提高了故障处理的效率。     

基于APRIORI-贝叶斯优化XGBoost的电力通信网根告警预测

电力通信网根源性告警的精准预测,能够辅助运维人员提前对通信网高风险点进行高效排查和快速定位,从根源上避免区域性通信故障和衍生告警,降低网络风险和运维成本。针对现有研究中电力通信网根告警预测源数据冗余、准确率不高的问题,面向电力通信网根告警提出基于APRIORI-贝叶斯优化XGBoost的预测模型,利用APRIORI算法优化预测模型输入,挖掘根告警影响因素间的关联规则,借助关联规则概率化方法确定关键影响因子,降低贝叶斯优化XGBoost模型训练数据冗余度,提高数据价值密度,进而提升模型效率和告警预测精度。实验结果表明,所提算法在预测准确率、召回率和F-值等性能上均取得良好的效果,并在最小支持度为15%时达到最优预测结果,能为电力通信网高效运维和故障排查提供技术支撑。     

基于依赖搜索树的电力通信网络告警关联方法的研究

从电力通信网的告警机制出发,针对其网络结构和告警信息数据的特征,对告警关联规则及故障定位进行了研究,利用搜索树可以减少搜索空间和覆盖结点的特点提出了一种基于依赖搜索树的告警关联方法。该方法的基本思想是把告警序列中属于一类的告警信息聚合在一起,并用较少的信息代替这一类,从而使海量告警信息简约化,最终能够准确的表达故障信息,达到定位故障的目的。该方法基于故障传输模型,建模简单,能够直接利用结点的依赖关系,并且适用于多故障源的情况。通过算例分析,证明此方法能对电力通信网络的告警信息进行分析,并且能快速准确发现故障源,便于网络的维护。     

基于告警关联的数据网络故障管理模型研究

为实现基于告警关联的数据网络故障管理,文章建立了3种关联场景,并进行了系统网管的自主研发,通过对不同告警关联的分析,有效地识别对数据网络故障的产生具有主要影响作用的告警,实现了对故障的快速定位、诊断,并及时排除故障。系统在实际中的应用,为现实网络的网管提供了指引性的方法和路线。     

SDH系统网络故障的告警关联分析

在SDH网络运行过程中,每天都会产生大量的告警,运用数据挖掘中的关联规则分析处理网管数据库中保留的历史告警数据,可得到用来辅助告警过滤和故障定位的关联规则,从而减轻网管人员的工作强度,有效提高工作效率.文章对原始告警数据进行了压缩和数据转换,利用SQL Server 2005中的关联规则挖掘工具分析得到其关联规则,初步的实验表明该分析模型具有实用价值.     

基于多源数据的线路保护通道异常关联分析方法

为了保障高压电网主保护可靠运行,首先分析了高压电网保护通道、路由的配置及通道告警数据源分布情况,提出了一种基于多源数据进行保护通道异常定位的关联分析方法,综合利用继电保护故障信息系统、通信网管系统、通信资源管控系统、检修系统、EMS系统等静、动态信息进行深入挖掘,研究了基于信息模糊匹配的时间同步关联技术和基于多维搜索的动态信息关联技术,实现了保护通道异常故障的自动告警、故障定位,同时提供基于通道异常的地线断线故障辅助决策。实例的分析结果证明了该方法的有效性和准确性。     

基于组合规则的电力通信网故障分析方法

为了从电力通信网告警中确定其故障根原因,参考故障处理案例库,提出了一种基于故障一告警事件树和代码薄方法规则组合运用的故障分析方法,并基于此规则库,实现对故障的智能分析和处理.这种运用组合规则的故障分析方法提高了电力通信网的故障处理水平.     

远程的变电站自动化智能数据挖掘系统

以地区电网的变电站自动化系统为研究对象,提出基于远程的变电站自动化智能数据挖掘体系。应用数据挖掘技术对原始告警数据进行分类、标准化处理,并与设备台账系统关联,得到设备参数、状态信息以及相关历史故障信息的数据仓库;在此基础上,采用改进Apriori算法从数据仓库中提取出满足最小信任度阈值的强关联规则,为变电站设备运行维护管理提供决策依据;通过现场案例验证了所提出的数据挖掘方法的有效性。