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user: 3. 配用电通信网设备故障及影响度分析 在电力通信网的运维工作中，快速准确的故障诊断将有利于故障的查找与排除，但是现有通信网络管理系统功能有限，多为设备或线路故障告警 [ 4 ] 。本文在传统告警采集监视的基础上，采用“采集–清洗–存储–关联–故障分析–影响度分析–存储展示”的过程，实现对配用电通信网设备故障及影响度管理。 3.1. 数据采集 提供友好界面，选择资源，形成初始化数据(配用电通信网设备资源、配用电通信网线路资源、配用电通信网业务资源和配用电通信网告警资源)和采集数据(配用电通信网设备资源、配用电通信网线路资源、配用电通信网业务资源和配用电通信网告警资源)，经过数据清洗、抽取和分类，存入数据库，通过有线、无线方式连接实现数据的采集、更新。 3.2. 数据关联 进行各类型入库数据的关联管理，实现配用电通信网各类型资源的有效关联。具体关联原理是配用电通信网线路、设备、业务和告警之间的关系为：资源数据是告警的数据基础，通过空间、设备、网络资源的从属关系和拓扑连接，能够将分散的资源数据有机关联起来，便于运行监视进行故障定性、定位和分析；告警与资源对象进行匹配，以提供对资源的动态保鲜和对设备资源实时状态的展示。 在实际数据关联过程中采用空间和业务属性对各类型配用电通信网配用电通信网资源进行关联，例如在空间关联中设备和线路按照实际空间位置进行关联；在业务属性中则设备、线路等资源则按照不同业务流转进行关联。按照关联模型进行数据关联后系统能够按照空间和业务实现配用电通信网资源的物理拓扑和业务逻辑拓扑，为后期的故障分析、影响度分析和数据展示提供直观、多样的数据支撑。 3.3. 故障分析 按照配用电通信网设备故障确定规则，进行采集入库数据的匹配比对，实现配用电通信网设备故障分析；同时通过设备故障数据与设备承载业务及空间属性的关联，辅助进行故障分析，提升故障分析的准确性。具体方法如图1所示。 图1. 故障分析流程图 在计算过程中，先利用采集的设备告警信息进行FA (故障分析)计算，再将设备承载业务和空间属性信息带入，进行CCFA (共因故障分析)计算，从而优化故障分析结果。在实际应用过程中此分析过程能够匹配现阶段主流的各种算法进行计算，也可以多种算法在不同结果输出阶段进行交叉使用。 3.4. 影响度分析 以配用电通信网设备故障分析结果为依托，结合配用电通信网全网实际网络情况，进行设备故障对全网业务运行的影响度分析；具体比对方法如下： 3.4.1. 影响度分析体系的设置 对配电通信网进行影响度分析的关键问题，是建立一个科学高效的指标体系。层次分析法可以将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题，特别是对于一些较为专业的指标，采用层次分析法具有较高科学性。 根据评价指标体系构建所遵循的全面性原则、动态与静态相结合的原则、定性与定量相结合的原则，经过仔细分析，本文根据配用电通信网运行的特点，确立了4个二级分析指标，22个三级指标，如表1所示。 Table 1 Index system of influence degree analysi 一级指标 二级指标 三级指标 四级指标 影响度 告警等级 紧急告警 Q1 …… Qn 主要告警 …… 次要告警 …… 提示告警 …… 业务类型 纵联网络保护 …… 高级配电自动化 …… 储能站监测管理 …… 分布式能源站 …… 配电自动化 …… 电动汽车充电站 …… 用电信息采集 …… 电力光纤到户 …… 其他业务 …… 生产厂家 华为 …… 中兴 …… 华三 …… 泰科 …… 南瑞 …… 其他 …… 运行属性 投运年限 …… 缺陷次数 …… 调度等级 …… 表1. 影响度分析指标体系 3.4.2. 层次化模型的建立 基本步骤如下： 步骤一：建立系统的递阶层次结构 通过对目标的系统了解，将其分成三个层次。本文将设备的故障影响度因素作为最终目标层，再将四大类(告警等级、业务类型、生产厂家、运行属性)影响因素作为标准层，一级因素下的次级因素作为方案层，用于后续的评价分析，如图2所示。 图2. 影响度层次分析图 步骤二：构造判断矩阵 某层次元素与上一层元素之间有相对重要性的关系，模糊判断矩阵可以表示这种相对重要性关系。设有方案集 A = { A 1 ， A 2 ， ⋯ ， A n } ，表示方案 A 1 ， A 2 ， ⋯ ， A n 两两比较重要程度的模糊互补判断矩阵为： F = [ a 11 a 12 a 1 j ⋯ a 1 n a 21 a 21 a 2 j ⋯ a 2 n a i 1 a i 2 a i j ⋯ a i n ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 a n 1 a n j ⋯ a n n ] 其中 0 ≤ a i j ≤ 1 ， a i i = 0.5 ， a i j + a j i = 1 。 a i j 表示方案 A i 比方案 A j 的重要程度， a i j 越大，方案 A i 比方案 A j 越重要， a i i = 0.5 时表示方案 A i 和方案 A j 同等重要。 为了得到使各元素之间相互比较得出的量化判断矩阵，我们引入了评价标度，标度值及其含义如表2所示。 Table 2 Evaluation scal 标度a ij 定义 1 两元素相比较，同等重要 3 两元素相比较，一元素比另一元素稍微重要 5 两元素相比较，一元素比另一元素明显重要 7 两元素相比较，一元素比另一元素重要的多 9 两元素相比较，一元素比另一元素极端重要 2，4，6，8 是以上判断之间的中间状态标度值 倒数 若元素i与元素j的重要性之比为 a i j ，则判断值为 a i j = 1 / a j i 表2. 评价标度 步骤三：计算权重 首先，针对二类评价指标和4个二类指标下的三类指标进行两两比较，得到判断矩阵B 1 、B 2 、B 3 和B 4 这4个评价矩阵，其次，利用Z-score方法对矩阵进行归一化，然后将归一化的数据按行求和，将所得向量进行归一化处理得特征向量近似值，即得到四类评价指标的权重P 1 、P 2 、P 3 和P 4 。 对于判断矩阵，通过计算可以得到满足 Y X = λ max X 的特征向量X和特征根 λ max 。X为对应于 λ max 的归一化特征向量。由Perron定理可知，存在唯一的 λ max ，且特征向量X的分量均为正。指标体系的评价标度及特征向量如表3和表4所示。 Table 3 Influence degree judgment matrix and weight settin 影响度度 告警等级 业务类型 生产厂家 运行属性 P 告警等级 1 3 5 2 0.488 业务类型 1/3 1 2 0.5 0.161 生产厂家 0.2 0.5 1 0.5 0.1 运行属性 0.5 2 2 1 0.251 表3. 影响度判决矩阵及权重设置 Table 4 Alarm level judgement matrix and weight settin 告警等级 紧急告警 主要告警 次要告警 提示告警 P 紧急告警 1 3 5 7 0.589 主要告警 1/3 1 2 3 0.219 次要告警 1/5 1/2 1 1.5 0.114 提示告警 1/7 1/3 2/3 1 0.078 表4. 告警等级判决矩阵及权重设置 步骤四：一致性检验 由于判断矩阵是通过专家人为赋予的，而专家的判断具有一定的主观性，所以有可能会出现类似“A比B重要，B比C重要，而C又比A重要”的逻辑错误，因此，有必要通过一致性检验，来评估结果是否具有一致性。一致性检验的步骤如下： 首先，计算一致性指标Q Q = ( λ max − z ) / ( z − 1 ) Q反映出当前的判断矩阵达到一致性的差距：Q的值越大，表明矩阵偏离一致性的程度越大；Q值越小，表明一致性越强。式中的z为参与对比的指标数目。一般而言，指标数目越大，由主观判断造成一致性偏离的指标Q就会越大；而指标数越小，人为造成的一致性偏离就越小。 低阶的平均随机一致性指标可以通过查表得到。由1~9阶正互反矩阵计算1000次后，可以得到平均随机一致性指标RI (Random Index)，如表5所示。 Table 5 Average random index R n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 R i 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 表5. 平均随机指标RI 随后，计算一致性比例CR (Consistency Ratio) C R = Q / R I 当 C R < 0.1 时，可以认为判断矩阵的一致性较高，重要程度的判断结果可以接受；当 C R ≥ 0.1 时，通常认为判断矩阵的一致性较底，需要对判断矩阵作出一定的修正，从而符合一致性检验的条件。 步骤五：进行总排序 通过以上的计算，可以得到一组因素对其上一层某个元素的权重向量。为了得到一层元素对于总体目标组合权重和它们与上层元素的相互影响程度，需要利用该层所有层次单排序的结果，计算出该层次的组合权重。要实现总排序，需要从上到下进行逐层排序，最终计算到最低层次元素，就可以得出最底层的各因素对整体目标(如系统健康度)的权重排序。 总排序可以指导系统关注关键指标，将有限资源投入到收效最大的项目中。