一种基于电力自动化系统的流量监测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于电力自动化系统的流量监测方法，包括：获取电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的参数；计算电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的综合关联指数；根据电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的综合关联指数，确定各业务系统流量数据之间的关系。该方法可以确定各服务器之间的数据交互关系，便于管理者发现不同业务系统之间隐含的关系，辅助管理者做出正确判断与决策。

Flow monitoring method based on electric power automation system

The invention discloses a traffic monitoring method, electric power automation system based on the parameters of the power automation system includes: acquiring historical traffic data and business data flow system; calculating the comprehensive correlation index of electric power automation system and business system of the historical data of traffic flow data; according to the association of electric power automation system and business system of the historical data of traffic flow data index, determine the relationship between the business system data flow. This method can determine the data interaction between the servers, so that managers can discover the implicit relationship between different business systems, and help managers to make correct judgments and decisions.

【技术实现步骤摘要】
一种基于电力自动化系统的流量监测方法
本专利技术涉及电力自动化领域，具体涉及一种基于电力自动化系统的流量监测方法。
技术介绍
近年来调度数据网络应用有较快发展，包括保护故障管理、故障录波远传、电量采集系统和调度实时系统等自动化系统。数据网络是支持调度自动化系统的重要技术平台，一般要求数据网络安全可靠，实时性要求在秒级或数秒级。目前，应用于调度自动化系统中的网络设备(主要指交换机、路由器等)品种多，数量大；随着政府对调度自动化系统安全性的要求不断提升，网络安全产品如防火墙、纵向加密装置、横向隔离设备等也逐渐增多，但是随设备配置的软件只能实现同型号设备的配置、维护与简单监测，无法与业务应用系统关联；对自动化系统运维人员来说，无法全面、系统地收集业务系统运行的实时工况，当业务系统发生异常时，亦缺乏全面、有效的手段和依据及时对异常进行定位与排查。CN201110051431.7中给出了一种基于电力自动化系统的流量监测系统，但是没有给出具体的、定量的各服务器之间的数据交互关系分析方法，所以还有进一步提升的空间。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于电力自动化系统的流量监测方法，以解决上述
技术介绍
中提出的网络设备与业务应用系统无法关联的问题，也就是给出了各服务器之间的数据交互关系的定量分析方法。本专利技术提出了一种基于电力自动化系统的流量监测方法，包括：步骤100，获取电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的参数，包括总流量、瞬时流量最大值、瞬时流量最小值、数据流向、持续时间；步骤200，分析业务系统流量数据的总流量与电力自动化系统历史流量数据的总流量之间的关联度；步骤300，分析业务系统流量数据的瞬时流量最大值与电力自动化系统历史流量数据的瞬时流量最大值之间的关联度；步骤400，分析业务系统流量数据的瞬时流量最小值与电力自动化系统历史流量数据的瞬时流量最小值之间的关联度；步骤500，分析业务系统流量数据的数据流向与电力自动化系统历史流量数据的数据流向之间的关联度；步骤600，分析业务系统流量数据的持续时间与电力自动化系统历史流量数据的持续时间之间的关联度；步骤700，计算电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的综合关联指数；步骤800，根据电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的综合关联指数，确定各业务系统流量数据之间的关系。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术给出了各服务器之间的数据交互关系的定量分析方法，能够定量的计算电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的关联指数，根据关联指数能够精确确定电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据之间的关系，以此为基准，可以确定各服务器之间的数据交互关系，便于管理者发现不同业务系统之间隐含的关系，辅助管理者做出正确判断与决策。具体实施方式下面将对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供了一种实施例：一种基于电力自动化系统的流量监测方法，包括：步骤100，获取电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的参数，包括总流量、瞬时流量最大值、瞬时流量最小值、数据流向、持续时间；步骤200，分析业务系统流量数据的总流量与电力自动化系统历史流量数据的总流量之间的关联度；记电力自动化系统历史流量数据的总流量集合为{DTOT}，{DTOT}＝{DTOT(t1),DTOT(t2),...,DTOT(tu)}为历史流量数据的总流量集合，{t1,t2Ltu}为固定时间间隔的时间点序列，时间间隔记为Δt，时间点数量为u，ti为第i个时间点，i∈[1,u]，{DTOT(ti)}为历史流量数据在第i个时间点的总流量，业务系统流量数据的总流量集合为{BTOT}，{BTOT}＝{BTOT(t1),BTOT(t2),...,BTOT(tu)},计算历史流量数据的总流量与业务系统流量数据的总流量在第i个时间点的关联度，记为其中ΔeTOTi为第i个时间点业务系统流量数据的总流量与历史流量数据的总流量的差值，ΔminTOT为业务系统流量数据的总流量与历史流量数据的总流量的差值的最小值，ΔmaxTOT为业务系统流量数据的总流量与历史流量数据的总流量的差值的最大值，ηTOT为总流量分辨系数，ηTOT∈[0,1]，优选为0.67；计算业务系统流量数据的总流量与历史流量数据的总流量的关联度lTOT，特别的，CN201110051431.7中针对系统各应用对数据时间粒度要求的差异，支持1分钟、5分钟、10分钟、30分钟、1小时、1天、1周、1月、1季度、1年等10个时间粒度的数据聚合，以数据库中1分钟聚合数据为基础，由1分钟数据聚合5分钟数据，由5分钟数据聚合10分钟数据，依此类推，对不同时间粒度流量数据进行迭代聚合，同时避免影响实时流量采集的性能。本专利技术的时间间隔与时间点序列概念与CN201110051431.7中数据时间粒度相同，时间间隔优选为1分钟，时间点序列优选为1-120分钟。步骤300，分析业务系统流量数据的瞬时流量最大值与电力自动化系统历史流量数据的瞬时流量最大值之间的关联度；记电力自动化系统历史流量数据的瞬时流量最大值集合为{Dmax}，{Dmax}＝{Dmax(t1),Dmax(t2),...,Dmax(tu)}为历史流量数据的瞬时流量最大值集合，{Dmax(ti)}为历史流量数据在第i个时间点的瞬时流量最大值，业务系统流量数据的瞬时流量最大值集合为{Bmax}，{Bmax(ti)}为历史流量数据在第i个时间点的瞬时流量最大值，{Bmax}＝{Bmax(t1),Bmax(t2),...,Bmax(tu)},计算历史流量数据的瞬时流量最大值与业务系统流量数据的瞬时流量最大值在第i个时间点的关联度，记为计算历史流量数据的瞬时流量最大值与业务系统流量数据的瞬时流量最大值的关联度lmax，一般来说，历史流量数据的瞬时流量最大值应该大于业务系统流量数据的瞬时流量最大值，所以lmax∈[0,1]；步骤400，分析业务系统流量数据的瞬时流量最小值与电力自动化系统历史流量数据的瞬时流量最小值之间的关联度；记电力自动化系统历史流量数据的瞬时流量最小值集合为{Dmin}，{Dmin}＝{Dmin(t1),Dmin(t2),...,Dmin(tu)}为历史流量数据的瞬时流量最小值集合，{Dmin(ti)}为历史流量数据在第i个时间点的瞬时流量最小值，业务系统流量数据的瞬时流量最小值集合为{Bmin}，{Bmin(ti)}为历史流量数据在第i个时间点的瞬时流量最小值，{Bmin}＝{Bmin(t1),Bmin(t2),...,Bmin(tu)},计算历史流量数据的瞬时流量最小值与业务系统流量数据的瞬时流量最小值在第i个时间点的关联度，记为计算历史流量数据的瞬时流量最小值与业务系统流量数据的瞬时流量最小值的关联度lmin，一般来说，历史流量数据的瞬时流量最小值应该小于业务系统流量数据的瞬时流量最大值，所以lmin∈[0,1]；步骤500，分析业务系统流量数据的数据流向与电力自动化系统历史流量数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于电力自动化系统的流量监测方法，包括：步骤100，获取电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的参数，包括总流量、瞬时流量最大值、瞬时流量最小值、数据流向、持续时间；步骤200，分析业务系统流量数据的总流量与电力自动化系统历史流量数据的总流量之间的关联度；步骤300，分析业务系统流量数据的瞬时流量最大值与电力自动化系统历史流量数据的瞬时流量最大值之间的关联度；步骤400，分析业务系统流量数据的瞬时流量最小值与电力自动化系统历史流量数据的瞬时流量最小值之间的关联度；步骤500，分析业务系统流量数据的数据流向与电力自动化系统历史流量数据的数据流向之间的关联度；步骤600，分析业务系统流量数据的持续时间与电力自动化系统历史流量数据的持续时间之间的关联度；步骤700，计算电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的综合关联指数；步骤800，根据电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的综合关联指数，确定各业务系统流量数据之间的关系。

【技术特征摘要】
1.一种基于电力自动化系统的流量监测方法，包括：步骤100，获取电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的参数，包括总流量、瞬时流量最大值、瞬时流量最小值、数据流向、持续时间；步骤200，分析业务系统流量数据的总流量与电力自动化系统历史流量数据的总流量之间的关联度；步骤300，分析业务系统流量数据的瞬时流量最大值与电力自动化系统历史流量数据的瞬时流量最大值之间的关联度；步骤400，分析业务系统流量数据的瞬时流量最小值与电力自动化系统历史流量数据的瞬时流量最小值之间的关联度；步骤500，分析业务系统流量数据的数据流向与电力自动化系统历史流量数据的数据流向之间的关联度；步骤600，分析业务系统流量数据的持续时间与电力自动化系统历史流量数据的持续时间之间的关联度；步骤700，计算电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的综合关联指数；步骤800，根据电力自动化系统历史流量数据与业务系统流量数据的综合关联指数，确定各业务系统流量数据之间的关系。2.根据权利要求1所述的一种基于电力自动化系统的流量监测方法，其特征在于：步骤200进一步包括：记电力自动化系统历史流量数据的总流量集合为{DTOT}，{DTOT}＝{DTOT(t1),DTOT(t2),...,DTOT(tu)}为历史流量数据的总流量集合，{t1,t2Ltu}为固定时间间隔的时间点序列，时间间隔记为Δt，时间点数量为u，ti为第i个时间点，i∈[1,u]，{DTOT(ti)}为历史流量数据在第i个时间点的总流量，业务系统流量数据的总流量集合为{BTOT}，{BTOT}＝{BTOT(t1),BTOT(t2),...,BTOT(tu)},计算历史流量数据的总流量与业务系统流量数据的总流量在第i个时间点的关联度，记为其中ΔeTOTi为第i个时间点业务系统流量数据的总流量与历史流量数据的总流量的差值，ΔminTOT为业务系统流量数据的总流量与历史流量数据的总流量的差值的最小值，ΔmaxTOT为业务系统流量数据的总流量与历史流量数据的总流量的差值的最大值，ηTOT为总流量分辨系数，ηTOT∈[0,1]，优选为0.67；计算业务系统流量数据的总流量与历史流量数据的总流量的关联度lTOT，3.根据权利要求2所述的一种基于电力自动化系统的流量监测方法，其特征在于：步骤300进一步包括：记电力自动化系统历史流量数据的瞬时流量最大值集合为{Dmax}，{Dmax}＝{Dmax(t1),Dmax(t2),...,Dmax(tu)}为历史流量数据的瞬时流量最大值集合，{Dmax(ti)}为历史流量数据在第i个时间点的瞬时流量最大值，业务系统流量数据的瞬时流量最大值集合为{Bmax}，{Bmax(ti)}为历史流量数据在第i个时间点的瞬时流量最大值，{Bmax}＝{Bmax(t1),Bmax(t2),...,Bmax(tu)},计算历史流量数据的瞬时流量最大值与业务系统流量数据的瞬时流量最大值在第i个时间点的关联度，记为

【专利技术属性】
技术研发人员：毕晨晓，
申请(专利权)人：毕晨晓，
类型：发明
国别省市：山东,37