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user: 2. 电力通信网诱因–故障告警关联分析 当前电力通信网的分层结构包括光缆层、传输层、数据层、业务层。本文提出的业务驱动的电力通信网告警–故障关联分析，首先需要在电力通信网的各层间构建完备的映射和分析模型。针对本文提出的场景，光缆层即是媒介层，主要对象底层的具体光缆；传输层主要面向以SDH、OTN技术为主的传输网络，数据层则主要构建了承载于传输网上的各种基于IP技术的数据网络。业务层则是指代系统保护中的交直流协控、广域安稳等各种系统。本文拟从业务角度自底向上构建各层网络之间的故障和告警的相互作用关系，具体如下图1所示。 图1. 电力通信网的分层拓扑结构 为了实现面向业务的统一管理，必须完成光传输层设备和数据层设备的端到端互通，并对数据业务进行联动管理。在业务展示层面，需要展示业务发生告警时数据层、传输层的告警信息及协同分析结果，因此，在实现业务串接的同时，需要采用标准化的北向接口协议，通过提取设备、网络告警信息，完成数据层、传输层告警的对接，实现业务管理层面的统一展示、统一分析和精准定位。而对于业务模型来说，主要是分为三层业务模型以及四层业务模型，具体如下。 2.1. 电力通信业务承载交互模型分析 三层业务模型主要适用于已有的2 M专线类的业务，例如切机\切负荷等安全稳定控制类业务，这些业务的模型自底向上包括光缆层、传输层(SDH)、业务层等。 为了更好的理解三层模型，以河北省电力公司的一条继电保护为例，我们通过分析220 kV孙村变−220 kV高阳变继电保护业务为例展示三层业务模型的示意图2。 图2. 电力通信网三层业务模型 在图2中，220 kV孙村变−220 kV高阳变继电保护业务在底层的网络层和光缆层，均配置了主备两条独立的路径，其中上面一条橙色的较短路径为主用路径，下面一条黄色的路径为备用路径。 针对该业务模型，当其主用路径、备用路径承载的光缆层、网络层的设备或者链路出现故障时，都会生成对应的告警。然而目前的告警主要来源于传输设备端口、复用段等故障信息，对业务的影响分析也主要是监测业务的主用路径的状态，并未考虑备用路径中断时对业务的潜在影响。 四层业务模型主要适用于已有的承载于数据网的系统保护类业务，例如全景监测、调度自动化、WAMS等，这些业务的模型自底向上包括光缆层、传输层(SDH)、数据层(调度数据网)、业务层等。 为了更好的理解三层模型，我们通过分析河北省220 kV衡水变调度自动化业务为例展示四层业务模型的示意图。 在图3中，河北省公司-220 kV衡水变调度自动化业务在底层的光缆层、SDH层、数据层都配置了主、备、迂回三条路径。其中中间橙色的最短路径为主用路径，下方黄色的为备用路径，上方蓝色的为迂回路径。 针对该业务模型，当其主用路径、备用路径和迂回路径承载的光缆层、SDH层、数据层的设备或者链路出现故障时，同样也会导致对应的告警。然而目前的告警主要来源于传输设备端口、复用段，数据设备端口等故障信息，对业务的影响分析也主要是监测业务的主用路径的状态，并未考虑备用路径、迂回路径中断时对业务的潜在影响。 2.2. 业务驱动的故障关联分析 基于上述两种承载模型，需要构建底层故障至业务风险的关联模型。当前，有关设备故障和告警之 图3. 电力通信网四层业务模型 间的关联分析、以及告警间关联分析方法已经得到了充分的研究，然而，基于上述分析可知，在电力通信领域，对故障告警及其产生诱因的影响，以及故障和业务之间的映射关系却缺乏足够的研究。因此，本文重点针对故障诱因和告警间关联分析和故障对业务的风险等级定义两个方面开展研究，从而构建完毕的电力通信网告警–故障关联分析模型。 2.3. 电力通信网诱因与告警之间的关联性建模 设因素的总数为M，因素的种类为n f ，各不同种类因素构成集合F = {F k }，此时有|F| = n f ，其中因素种类F k 由h k 个因素组成。则对因素集合，存在如下关系： ∑ F k ∈ F | F k | = M (1) 在进行分类时，需要保证各种类因素之间相互独立，在同一种类的因素集合中，因素之间存在互斥和相容关系。 对于等级为j的故障告警G j ，通过历史数据和经验分析，可以得到可能导致其因素种类集合F G ，和集合中的具体因素i。如果因素i可能导致故障告警G j ，则将其权重 x i j 设为1，否则设为0。设故障告警G j 的发生概率为 P j G ( t ) ，因素种类集合F G 中因素种类k发生的诱因概率为 P k j F ( t ) ，则对于故障G j ，可认为其发生概率为： P j G ( t ) = 1 − ∏ F k ∈ F G ( 1 − P k j F ( t ) ) (2) 由于各诱因导致故障告警发生的关联性并不确定，下面我们分析 P k j F ( t ) 的量化过程。由于由组成其的h k 个因素决定，设每个因素i的权重为w i ，权重集合为W = {w i }，考虑到不同因素的相斥相容，可以获取 P k j F ( t ) 与各基本事件的关系如下： P k j F ( t ) = ∑ i ∈ F k w i x i j P i ( t ) − ∑ i < l = 2 ， i ， l ∈ F k w i w l x i j x l j P i l ( t ) + ∑ i < l < r = 3 ， i ， l ， r ∈ F k w i w l w r x i j x l j x r j P i l r ( t ) − ⋯ + ( − 1 ) h k − 1 ∏ i ∈ F k w i x i P 12 ⋯ h k ( t ) (3) 其中 P i j ⋯ l ( t ) 表示因素 i ， j ， ⋯ ， l 同时发生的诱因概率。 另一方面，需要考虑到权重应该最大化k类因素的诱因概率 P k j F ( t ) ，从而有效分析各因素的影响，需要满足如下优化目标： min Z 1 ( W ) = P k j F ( t ) (4) 另一方面，针对不确定的系统，一种有效的量化方式是信息熵。为了确定各因素的诱因概率和和故障之间的影响关系，最小化信息熵是很有必要的。由于各因素的诱因概率都会导致故障的发生，因此，故障发生概率和各因素诱因概率之间的依赖度也需要进行考虑。为了归一化各种因素F k 内的诱因概率和依赖度，本发明提出了如下约束： ∀ F k ， ∑ i ∈ F k w i x i j ∂ P k j F ( t ) ∂ P i ( t ) = 1 (5) 其中 ∂ P k j F ( t ) ∂ P i ( t ) 为k类因素诱因概率 P k j F ( t ) 相对于因素i的诱因概率 P i ( t ) 的偏导数，反应了k类诱因素集合对因素i的依赖度。 对于故障告警发生概率，目标之一是使得发生概率值趋于稳定。因此，基于归一化的约束，以各种因素的权重为优化对象，以依赖度体现出的熵最小为目标，即： min Z 2 ( W ) = − ∑ i ∈ F k w i x i j ∂ P k j F ( t ) ∂ P i ( t ) log 2 ( w i x i j ∂ P k j F ( t ) ∂ P i ( t ) ) (6) 兼顾以上两个目标，本发明中最终的优化目标和对应的约束定义如下： min Z ( W ) = η Z 1 ( W ) + ( 1 − η ) Z 2 ( W ) s . t . { ∑ i ∈ F k w i x i j ∂ P k j F ( t ) ∂ P i ( t ) = 1 0 < w i < 1 (7) 其中 η 为熵权的比例因子，且满足 0 < η < 1 。在约束中，要求因素种类k中的每项因素i的权重w i 都在0~1之间。 2.3.1. 电力通信网故障与诱因关联优化模型简化 在优化模型(15)中，变量众多，求解复杂，需要依据模型的数学特征选择合适的算法进行求解。以上学术问题由于目标和约束均为非线性，常规的数学方法很难求解，而其他方法过程复杂，在实际工程中并不适用。为了有效在工程上解决上述问题，我们将模型进行简化。 首先，在实际工程中，由于各个因素集合中互斥的各个因素同时发生概率都较低，且发生过程多相互独立。因此，可以忽略 P k j F ( t ) 的高阶部分，即将优化目标Z 1 (W)转化为： min Z 1 ( W ) = P k j F ( t ) ≐ ∑ i ∈ F k w i x i j P i ( t ) (8) 其次，在实际场景中，同一种类中因素的诱因概率之间并不存在闭集的归一化关系，因此可以认为对k类因素集合中的因素i和l，P i (t)和P l (t)相互独立，因此，有： ∂ P k j F ( t ) ∂ P i ( t ) ≐ ∂ ∑ i ∈ F k w i x i j P i ( t ) ∂ P i ( t ) = w i (9) 经过简化后，可以得到优化模型如下： min Z ( W ) = − η ∑ i ∈ F k x i j w i 2 log 2 ( x i j w i 2 ) + ( 1 − η ) ( ∑ i ∈ F k w i x i j P i ( t ) ) s . t . { ∑ i ∈ F k x i j w i 2 = 1 0 < w i < 1 (10) 针对上述优化模型，可以选择合适的方法来进行求解。 2.3.2. 扩展的牛顿迭代法 在优化模型(10)中，可以证明该问题是连续的优化问题。由于问题的目标和约束均为二次，一种有效的求解方法为拉格朗日乘子法。然而拉格朗日乘子法也需要耗费大量的计算空间和时间，为了简化求解方法，本发明基于牛顿迭代法，提出了一种扩展的牛顿迭代法来进行求解。过程如图4所示。 具体过程如下： 步骤1：设初始解为 W 0 = ( 1 h k ， ⋯ ， 1 h k ) ，初始值 Z 0 = + ∞ ，可行解 W ′ = ∅ ，初始迭代次数n c = 0，进入步骤2； 步骤2：令 W 1 = W 0 − Z ( W 0 ) ∂ Z ( W 0 ) ∂ W 0 ， n c = n c + 1 ，进入步骤3； 步骤3：对W 1 按照约束进行归一化，令 W 1 = W 1 ∑ i ∈ F k w i 2 ，计算Z(W 1 )，如果Z(W 1 ) < Z 0 ，则令Z 0 = Z(W 1 )， W ′ = W 1 ，进入步骤4； 步骤4：如果 | Z ( W 1 ) − Z ( W 0 ) | ≤ ε ，输出最优值 Z o = min { Z ( W 1 ) ， Z 0 } 以及对应的最优解W 1 或 W ′ ，算法结束，否则进入步骤5； 步骤5：如果n c > n T ，输出W 1 和Z(W 1 )，算法终止；否则令W 0 = W 1 ，返回步骤2。 通过以上方法求解，即可获得诱因与故障告警之间的关联模型和求解方案。 2.3.3. 实例分析 以东部沿海某地市的电力通信网中的故障光纤中断为例，首先，列出与故障严重告警相关联的因素分类和集合(即x ij = 1的因素)，包括： ² 自然因素(F1)：地震，强风，老鼠啃咬，火灾； ² 人为因素(F2)：挪动光纤，施工挖断； ² 设备因素(F3)：自然老化。 截止到当前统计为止，导致光纤中断的诱因发生次数为10次，其中强风导致1次，地震0次，老鼠啃咬1次，火灾1次，挪动光纤2次，施工挖断5次。 1) 首先，对自然因素的诱因概率进行建模，设地震级别为1~10级，强风分为1~12级，老鼠啃咬程度为1~4级，火灾分为1~5级。设地震的起始影响等级为4级，强风为6级，老鼠啃咬为2级，火灾为1级，此时正遭遇8级台风和1级老鼠啃咬危险。 图4. 扩展的牛顿迭代法的流程图 结合参考文献 [ 8 ] 的诱因概率量化方法，可以得到四种自然因素发生的概率分别为：0， 0.33e −4 ， 0.33e −2 ， 0。 2) 对于人为因素，设挪动光纤的级别只有1，施工挖断的级别为2，两种因素的到达率分别为0.001和0.002，当前挪动光纤存在，且施工存在1级挖断影响可能性，因此则可以得到施工因素的发生概率分别为1−e −0.002 和0.5 (1−e −0.01 )。 3) 对于设备因素，设其使用时间为3年，使用寿命为5年，对应的发生故障概率为1−0.4e −3 。 以自然因素为例，基于问题模型，设η取值为0.5，可以得到对于自然因素集合，数学模型为： min Ζ ( W ) = − ( w 2 2 log 2 w 2 2 + w 3 2 log 2 w 3 2 ) + 0.5 ( 0. 33 w 2 e − 2 + 0. 33 w 3 e − 4 ) 利用牛顿法求解得到w 2 = 0.72，w 3 = 0.41，即诱因概率越大，权重越高，与实际相符。进而得到自然因素的集合概率为0.0222。 类似的，可以得到施工因素的权重分别为0.654和0.832，对应的集合概率为0.402设备本身因素的权重为1，对应的诱因概率为0.005。 最后可以得到故障严重告警发生的可能概率为0.4182。即在当前状况下，光纤中断故障发生的概率很高。而其中人工因素的可能性最大，其实是自然因素，再次是设备因素，与历史统计数据值相一致。因此，在对故障原因进行排查时，可以遵循这个顺序来进行。从而有效指导运维人员的排查。