The invention discloses an alarm association mining method for power communication network based on improved GSP, which comprises the following steps: (1) collecting historical alarm data, establishing historical alarm database, and preprocessing historical alarm data; (2) synchronizing the topological relationship between network element devices in network topology database with step (1) generating network topology model; (3) preprocessing step (1) After that, the historical alarm data is associated with frequent sequence data mining through the network topology model in step (2), forming alarm association rules and sequence experience database; (4) collecting real-time alarm data, establishing real-time alarm database, and preprocessing the real-time alarm data; (5) dividing the alarm association rules combined with the real-time alarm data after preprocessing into data points and sequence experience database Analysis, and then combined with step (2) of the network topology model to build a real-time alarm dependency model, so as to achieve the root alarm location analysis.
【技术实现步骤摘要】
基于改进GSP的电力通信网络告警关联挖掘方法
本专利技术涉及电力系统的数据管理领域,具体涉及基于改进GSP的电力通信网络告警关联挖掘方法。
技术介绍
近年来,电力行业信息化、智能化水平的持续提高,作为承载众多电网业务的电力通信系统,其在总体规模、网络容量、网架结构、覆盖范围和承载能力等各个方面均得到长足的发展。电力通信在智能电网体系中的基础性技术支撑作用越发突显,这对大规模通信网络的整体管控和风险防范提出了更高运维管理要求。当前的电力通信网络环境具有异构、网络规模大、分布式部署并且网络的结构和状态经常会发生变化等特征。同时同一类型的网络设备有众多的生产厂家。在这样的大规模分布式网络环境中实际运行的网络设备会由于各种原因而产生种类繁多的告警,电力通信网络日趋复杂的拓扑结构以及承载业务的多样性影响,告警与故障呈现出的不确定性关系日益凸显出现来,同一个告警消息的诱因可能是多个故障共同的结果,也可能是单故障的结果,因而难以根据收集到的告警消息确定故障的位置以及确切的故障数目。故障定位中故障与告警之间的不确定性关系,使故障分析的研宄点集中为如何处理告警与故障的关系,进而通过对这种关系的处理来有效完成网络故障分析;此外,电力通信网络复杂、异质的特性决定了通信运行维护人员在告警监视的实时性与故障处置的及时性方面始终面临着极大的挑战。在一个现实的电力通信网络中,通常包含着多个设备厂家、不同技术体制的系统和设备,这些系统和设备会以光、电方式通过各种物理介质连接起来,相互之间存在着复杂的关联关系。在运行中的通信网络中,一个故障往往会引发不同系统/设备之间,以及同一设备不同层次 ...
【技术保护点】
1.一种基于改进GSP的电力通信网络告警关联挖掘方法,其特征在于,具体包括以下步骤:(1)收集历史告警数据,建立历史告警数据库,并对所述历史告警数据进行预处理;(2)与所述步骤(1)同步网络拓扑数据库中分析网元设备之间的拓扑关系,生成网络拓扑模型;(3)将步骤(1)的预处理后的所述历史告警数据通过访问所述步骤(2)的网络拓扑模型关联频繁序列的数据挖掘,形成告警关联规则与序列经验库;(4)收集实时告警数据,建立实时告警数据库,并对实时告警数据进行预处理;(5)将所述步骤(4)中的预处理后的实时告警数据结合所述步骤(3)的告警关联规则与序列经验库进行数据分析,再结合步骤(2)的网络拓扑模型构建告警实时依赖模型,从而实现根告警的定位分析。
【技术特征摘要】
1.一种基于改进GSP的电力通信网络告警关联挖掘方法,其特征在于,具体包括以下步骤:(1)收集历史告警数据,建立历史告警数据库,并对所述历史告警数据进行预处理;(2)与所述步骤(1)同步网络拓扑数据库中分析网元设备之间的拓扑关系,生成网络拓扑模型;(3)将步骤(1)的预处理后的所述历史告警数据通过访问所述步骤(2)的网络拓扑模型关联频繁序列的数据挖掘,形成告警关联规则与序列经验库;(4)收集实时告警数据,建立实时告警数据库,并对实时告警数据进行预处理;(5)将所述步骤(4)中的预处理后的实时告警数据结合所述步骤(3)的告警关联规则与序列经验库进行数据分析,再结合步骤(2)的网络拓扑模型构建告警实时依赖模型,从而实现根告警的定位分析。2.根据权利要求1所述的基于改进GSP的电力通信网络告警关联挖掘方法,其特征在于,所述步骤(1)中利用电力通信网络收集历史告警数据,并对所述历史告警数据通过压缩、布尔化和归一化进行预处理。3.根据权利要求1所述的基于改进GSP的电力通信网络告警关联挖掘方法,其特征在于,所述步骤(3)中访问网络拓扑模型进行关联频繁序列挖掘采用告警关联规则挖掘和告警序列模式挖掘;若候选序列不在所述网络拓扑模型中,则说明候选序列中的设备网元之间不存在告警传输路径,可以过滤掉该候选序列,从而获得经过剪枝后的候选序列集作为告警关联规则与序列经验库。4.根据权利要求3所述的基于改进GSP的电力通信网络告警关联挖掘方法,其特征在于,所述步骤(3)中访问网络拓扑模型进行告警关联规则挖掘和告警序列模式挖掘时所采用的算法的步骤为:S31设定原始序列集为S,最小支持度为Supmin;S32设定i=1,遍历原始序列集S,生成长度Length=i=1,满足最小支持度Supmin的初...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴海洋,缪巍巍,汤震,李世豪,江凇,郭波,李伟,丁士长,戴勇,贾平,蒋春霞,陈鹏,陈兵,张懿,李菁,
申请(专利权)人:国网江苏省电力公司信息通信分公司,国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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