基于FARIMA的智能变电站通信流量阈值模型的构建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于FARIMA的智能变电站通信流量阈值模型的构建方法。该方法通过对流量序列进行平稳性以及自相关性分析；由序列的Hurst参数设计FIR滤波器，并对数据进行滤波处理；利用AIC信息准则对ARMA(p,q)模型进行定阶，之后对FARIMA(p,d,q)模型的预测值进行残差检验。多次模拟FARIMA模型，进行短期预测，并设计算法生成不同置信度的流量阈值模型。本发明专利技术以天津某变电站站控层实际采集流量为测试数据给出了详细的算法描述，并通过一系列的实验得到智能变电站站控层的通信流量阈值模型。

【技术实现步骤摘要】
基于FARIMA的智能变电站通信流量阈值模型的构建方法
本专利技术涉及电力通信网络流量预测，尤其是涉及一种基于FARIMA的智能变电站通信流量阈值模型的构建方法。
技术介绍
随着国家智能化变电站的建设及输配电自动化改造的推进，电网工控信息安全问题日益突出。如何掌握电力信息网络行为性质，协议特征以及流量异常情况无疑成为我国电力通信研究中的关键问题。当前中国正在全力建设智能通信网络，大量的二次设备的接入以及实时数据的更新需求，造成了电力通信网络流量的大量增加和复杂变化。如何规划电缆的配置、路由的选择、带宽的分配，如何减少突发情况造成的重大损失，如何有效提高网络运行的速度和利用率，在智能变电站的建设之中都是关键问题。精确的变电站网络正常网络模型是电力通信性能分析和结构规划的基础。由于变电站通信网络中的数据流量表现出不同的流量模式和类似于互联网流量的特征，因此可以通过生成数学模型加以分析，开发和理解变电站通信网络数据流量的特征，从而提高设计效益，并且能从多方面维护和加强智能变电站通信；在流量模式预测，负载均衡，流量控制，网络安全和资源配置等方面都有所提升。本专利技术针对电力通信网络的特点，结本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于FARIMA的智能变电站通信流量阈值模型的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)对采集的智能变电站通信流量数据进行数据分析，包括序列长度分析，季节性分析，平稳性分析以及自相关性分析；(2)优化FARIMA(p,d,q)模型的建立；(3)智能变电站通信流量模型的验证，比较不同算法的拟合优度以及预测效果；(4)多次运行FARIMA(p,d,q)模型预测目标序列，并设计算法保留具有智能变电站流量特征的预测值，生成不同显著性下的流量阈值模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于FARIMA的智能变电站通信流量阈值模型的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)对采集的智能变电站通信流量数据进行数据分析，包括序列长度分析，季节性分析，平稳性分析以及自相关性分析；(2)优化FARIMA(p,d,q)模型的建立；(3)智能变电站通信流量模型的验证，比较不同算法的拟合优度以及预测效果；(4)多次运行FARIMA(p,d,q)模型预测目标序列，并设计算法保留具有智能变电站流量特征的预测值，生成不同显著性下的流量阈值模型。2.根据权利要求1所述的基于FARIMA的智能变电站通信流量阈值模型的构建方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：(a)基于不同的测量探头原始统计步长，对智能变电站通信流量数据进行采集并均值化处理；根据序列长度选择聚合尺度对原序列进行聚合，其公式如下：式中，X(i)为原始序列，X(k)为聚合之后的序列，n为聚合周期；做出聚合后序列的周期图，对序列的波动进行季节性分析；(b)对原序列进行平稳性分析以及自相关性分析；平稳性分析采用ADF测试，使用E-VIEWS软件对序列进行计量经济学分析，比较1％，5％，10％level下的t-statistic值与ADF测试值的大小关系确定序列的平稳性；自相关性通过计算序列的自相关函数与偏自相关函数得到，同时计算序列的Hurst参数以判定序列长相关性的程度；其中Hurst参数的计算方法如下：式中，H为算法估计的序列Hurst值；aggver为绝对值法算出的Hurst值，diffvar为方差时间法算出的Hurst值，Rsm为R/S留数法算出的Hurst值。3.根据权利要求1所述的基于FARIMA的智能变电站通信流量阈值模型的构建方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：(a)用FARIMA(p,d,q)序列的定义法来产生FARIMA(p,d,q)的时间序列：如果序列{Xt}是平稳的，且满足方程：Φ(B)ΔdXt＝Θ(B)εt则称随机过程{Xt}为服从d∈(-0.5,0.5)的FARIMA(p,d,q)模型；其中d是差分阶数，{εt}是一个白噪声序列；自回归项Φ(B)为：滑动平均项Θ(B)为：其中φk是滞后阶数为k的回归系数，θk是滞后阶数为k的滑动系数；p是自回归阶数，q是滑动平均的阶数，p,q均为非负整数；B为延迟算子，Δ＝(1-B)为差分算子，Δd＝(1-B)d为分数差分算子...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨强，郝唯杰，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33