智能变电站交换机网络性能测试评估方法技术

本发明专利技术是针对现有智能变电站在进行交换机网络性能测试时，判断结果相对片面且要求也比较低的问题，提供一种智能变电站交换机网络性能测试评估方法。该方法，包括：建立评价因素合集U，所述合集U包括至少两个代表交换机网络性能指标的评价因素；建立评价结果合集V，所述合集V包括至少两个表征交换机网络性能评价结果的结果因素；获取隶属度矩阵R，将所述合集U中每个评价因素以所述合集V中每个结果因素进行评价，获取隶属度矩阵R；计算交换机评价结果B。本发明专利技术通过层次分析法和熵权法相结合的模糊综合评价方法对交换机网络性能测试进行评价，能够得到一个合理可靠且能够综合全面反映交换机性能的测试指标数据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能变电站设备性能测试相关
，具体地说，涉及一种智能变电站交换机网络性能测试评估方法，进一步，涉及一种基于层次分析法熵权的智能变电站交换机网络性能测试评估方法。
技术介绍
工业用交换机是智能变电站中进行信息传输、交换、通信的重要设备。交换机的网络性能将直接影响变电站中控制系统和保护系统的功能，对其可靠性、快速性、安全性等各方面都将产生重大的影响。然而传统的交换机网络性能测试方法仅仅是将交换机的吞吐量、转发时延、背靠背等基本方面逐一的进行单项的测试，再以RFC2544标准、RFC2899标准中的要求进行比对来确定交换机是否符合性能要求，评价的最终结果也仅仅是判断交换机某一方面的数据是合格或者不合格，这样的测试方法不能将交换机的各种性能看作一个整体来对其进行评估，判断结果相对片面且要求也比较低。
技术实现思路
本专利技术是针对现有智能变电站在进行交换机网络性能测试时，评价的最终结果仅仅是判断交换机某一方面的数据是合格或者不合格，这样的测试方法不能将交换机的各种性能看作一个整体来对其进行评估，判断结果相对片面且要求也比较低的问题，提供一种智能变电站交换机网络性能测试评估方法，进一步，提供一种基于层次分析法熵权的智能变电站交换机网络性能测试评估方法。本专利技术所需要解决的技术问题，可以通过以下技术方案来实现：一种智能变电站交换机网络性能测试评估方法，其特征在于，包括：建立评价因素合集U，所述合集U包括至少两个代表交换机网络性能指标的评价因素；建立评价结果合集V，所述合集V包括至少两个表征交换机网络性能评价结果的结果因素；获取隶属度矩阵R，将所述合集U中每个评价因素以所述合集V中每个结果因素进行评价，获取隶属度矩阵R；计算交换机评价结果B，所述评价结果其中，W＝(w1,w2,…,wi)为评价结果权重向量，ο为模糊评价合成算子。本专利技术中，所述交换机网络性能指标，包括交换机的吞吐量、转发时延、背靠背帧长、Mac地址容量数和Mac地址学习速率。所述交换机的吞吐量、转发时延、背靠背帧长指标还包括以报文长度划分的二级指标。本专利技术中，所述表征交换机网络性能评价结果，由代表评价结果程度的数值表示。所述评价结果程度包括优秀、良好、中等、合格和不合格，上述评价结果程度对应的数值分别为90、80、70、60和30。本专利技术中，所述结果权重向量W＝aW'+bθ，所述W'为第一权重向量，所述θ为第二权重向量，所述a和b均为权重系数，a+b＝1。本专利技术中，所述第一权重向量为熵权重Wi'＝(w1',w2'...wi')，所述熵权重通过如下步骤获取：1)以评价因素合集U的多个评价因素和结果合集V的多个结果因素形成一个A＝(aij)m×n矩阵，再将它正则化为X＝(xij)m×n，那么所得的第j元素信息熵值可以表示为：其中并规定当某一个xij'＝0时，xij'Inxij'＝0；2)对A＝(aij)m×n矩阵，第j个因素的权重为：再将列向量w'j变为行向量即得到w'i。本专利技术中，所述第二权重向量θ＝(θ1,θ2,…,θi)，所述第二权重向量以评价因素合集U通过层次分析法获取。所述交换机网络性能指标，包括交换机的吞吐量u1、转发时延u2、背靠背帧长u3、Mac地址容量数u4和Mac地址学习速率u5，进行层次分析法时，满足如下判断矩阵：本专利技术中，所述模糊评价合成算子为加权平均型算子。本专利技术智能变电站交换机网络性能测试评估方法，采用了一种使用层次分析法和信息熵权法相结合的模糊综合评价方法对交换机的性能进行测试评估。此方法在对交换机网络性能单项测试的基础上，通过层次法和熵权法对测试数据进行计算和分析，模糊综合评价法可以通过事物模糊关系的特性，将交换机的多个参数指标综合的进行评判，将交换机不同方面的指标统一起来，这种方法的优势在于模型简单，也易于被掌握。模糊综合评价中的被测对象的指标权重则可以通过多种方法来确定，每种方法都有其特点和适用对象，本专利技术采用层次分析法和熵权法来确定交换机性能指标的权重值，这两种方法也是在处理电力系统问题中常用的两种权重确定方法。层次分析法是将复杂的评价问题拆解为多个层次和指标，再按照不同权重综合评价的方法，通过分析被测各个指标因素的关系，确定好分层次的结构，再由专家按照重要程度做出两两相比较的判断矩阵就可以计算得出其权重，层次分析法具有灵活好理解的特点，其权重结果也直观可靠，但是由于由专家评断给出各个指标的重要程度，因此主观性比较强。熵权法是一种通过原始数据计算得到权重的方法，但是这种方法容易忽略各指标之前的联系，所以专利技术使用层次权重和熵权重相结合的方法来使两者取长补短，使评价指标的权重主观和客观相结合。本专利技术通过层次分析法和熵权法相结合的模糊综合评价方法对交换机网络性能测试进行评价，能够得到一个合理可靠且能够综合全面反映交换机性能的测试指标数据。附图说明以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本专利技术。图1为本专利技术评估方法的示意图。图2位本专利技术二层的模糊综合评价模型图。具体实施方式为了使本专利技术的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本专利技术。本专利技术的主旨在于，通过对现有智能变电站在进行交换机网络性能测试过程的分析，发现现有对智能变电站在进行交换机网络性能测试时，评价的最终结果仅仅是判断交换机某一方面的数据是合格或者不合格，这样的测试方法不能将交换机的各种性能看作一个整体来对其进行评估，存在判断结果相对片面且要求也比较低的问题，通过本专利技术提供一种智能变电站交换机网络性能测试评估方法，进一步，提供一种基于层次分析法熵权的智能变电站交换机网络性能测试评估方法以解决上述技术问题。参见图1，本专利技术的智能变电站交换机网络性能测试评估方法，首先需要测得交换机的单项性能指标，测试交换机的吞吐量，转发时延，背靠背帧长，Mac地址学习速率，Mac地址容量这几个关键性能指标数据，传统的测试中，测试完这些数据再和标准比对是否符合标准就完成了。而在本专利技术中这只是第一步的数据收集，后面还需要对数据进行处理才能得到最终结果。对这些数据进行处理的方法就是模糊综合评价方法，由于对交换机性能评估需要涉及到多个指标，而这几个不同方面的指标之间又难以量化和比较，所以可以通过模糊语言给出其程度的评价值再将其综合计算。首先是确定评价因素集合和评价结果的集合，而两者之间的联系则需要通过隶属度和权重的计算才能实现。在确定权重以后，将测试出来的结果通过隶属度函数变换成为隶属度矩阵再和权重向量进行计算就可以得到最终的评价结果。本专利技术的具体实现方式如下：首先，建立评价因素的合集U＝{u1,u2,…,um本文档来自技高网...

【技术保护点】
智能变电站交换机网络性能测试评估方法，其特征在于，包括：建立评价因素合集U，所述合集U包括至少两个代表交换机网络性能指标的评价因素；建立评价结果合集V，所述合集V包括至少两个表征交换机网络性能评价结果的结果因素；获取隶属度矩阵R，将所述合集U中每个评价因素以所述合集V中每个结果因素进行评价，获取隶属度矩阵R；计算交换机评价结果B，所述评价结果其中，W＝(w1,w2,…,wi)为评价结果权重向量，为模糊评价合成算子。

【技术特征摘要】
1.智能变电站交换机网络性能测试评估方法，其特征在于，包括：建立评价因素合集U，所述合集U包括至少两个代表交换机网络性能指标的评价因素；建立评价结果合集V，所述合集V包括至少两个表征交换机网络性能评价结果的结果因素；获取隶属度矩阵R，将所述合集U中每个评价因素以所述合集V中每个结果因素进行评价，获取隶属度矩阵R；计算交换机评价结果B，所述评价结果其中，W＝(w1,w2,…,wi)为评价结果权重向量，为模糊评价合成算子。2.根据权利要求1所述的智能变电站交换机网络性能测试评估方法，其特征在于：所述交换机网络性能指标，包括交换机的吞吐量、转发时延、背靠背帧长、Mac地址容量数和Mac地址学习速率。3.根据权利要求2所述的智能变电站交换机网络性能测试评估方法，其特征在于：所述交换机的吞吐量、转发时延、背靠背帧长指标还包括以报文长度划分的二级指标。4.根据权利要求1所述的智能变电站交换机网络性能测试评估方法，其特征在于：所述表征交换机网络性能评价结果，由代表评价结果程度的数值表示。5.根据权利要求4所述的智能变电站交换机网络性能测试评估方法，其特征在于：所述评价结果程度包括优秀、良好、中等、合格和不合格，上述评价结果程度对应的数值分别为90、80、70、60和30。6.根据权利要求1至5任一所述的智能变电站交换机网络性能测试评估方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：李圆智，高博，丁津津，汪玉，俞斌，李远松，罗亚桥，郑国强，
申请(专利权)人：国网安徽省电力公司电力科学研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34