基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法技术

本发明专利技术公开了基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法，涉及SDON领域。为了解决现有技术不能反映SDON架构的业务承载性能，可能导致重要指标的缺失，精确性不高。基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法，包括以下步骤，建立初选评价指标，确定指标属性，建立决策矩阵，指标属性值聚合，评价指标排序，设置筛选指标的阈值。本发明专利技术的基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法，建立了适合SDON架构下的电力骨干传输网业务承载性能评估的指标体系，突出了SDON架构中控制策略、生存策略、路由策略等动态策略对电力骨干传输网的业务承载性能的重要影响。性能的重要影响。性能的重要影响。

【技术实现步骤摘要】
基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法


[0001]本专利技术涉及SDON领域，特别涉及基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法。

技术介绍

[0002]随着人工智能、云计算、移动通信、高清视频等技术的快速发展，在高速增长的业务应用下，不同网络资源的相互叠加，造就了多种网络运营环境，使网络资源管理、网络成本控制变得不断复杂，为解决这一问题，引入了软件定义光网络可编程技术，软件定义光网络技术(SDON)是软件定义网络向光层的扩展，实现传输平面和控制平面的分离，采用集中统一控制器，形成独立的控制平面可以对分组网和光网络进行跨技术域的控制，然而，引入软件定义光网络技术演进中存在一些问题，标准化难度大，技术产业链不健全，维护管理体制方面存在具有一些挑战，这使得网络的运行和管理更加复杂，因此，建立科学、合理、完整的电力通信网可靠性运行评价指标以适应SDON 架构下骨干光传输网业务承载性能评估十分重要，其中对大量指标的筛选和优化是建立指标体系的基础和关键，目前，大容量光传输网的质量评估依据的统计指标主要是：运维规模统计指标、资源效率指标、网络运行水平指标、运行管理水平指标，但这些指标重点用来评估大容量光传输网本身的综合质量，包括规划建设、运行、维护和管理等方面，无法直接反映网络的业务承载性能。参考文献电力骨干SDH通信网可靠运行评价指标体系研究与应用，该文献考虑网络架构、资源及承载业务三个角度，设计了电力骨干SDH通信可靠运行评价指标体系，为开展电力骨干SDH通信网运行状态评价工作提供了依据，但不能反映SDON架构的业务承载性能。在指标体系理论研究中，文献多指标综合评价方法的系统分析，对指标体系的筛选和优化进行了全面的研究，提出定性选择评价指标的原则；用“条件广义方差极小原则”构建指标体系，根据相关性选择“典型指标”的方法，最早对多指标综合评价进行了系统研究，但在指标界值和权数的确定方面，考虑的还不够，粗糙集理论在多属性决策中的应用研究，依据粗糙集理论，建立了客观确定权重的模型，削弱了主观因素对综合评价产生的影响，但可能导致重要指标的缺失，精确性不高。参考文献Decision aiding robust estimation of priority in AHP 研究了判断矩阵中的不精确性问题，从判断矩阵中获取各指标、方案的相对权重以及如何应对判断矩阵的不一致性，但符合大量的指标筛选情况。参考文献一种基于关联分析的指标体系冗余分析方法研究精简的指标体系，对评估指标值进行离散化处理后，采用Apriori算法进行定性关联分析，再采用极大不相关法和最小二乘法进行进一步的定量关联分析，但没有面向真实的应用数据开展进一步研究，根据以上文献分析可得，多属性决策的方法多种多样，都有其优缺点，大多数方法精确性不高。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛
选方法，通过将SDON架构与电力通信网运行特点相结合，用OWA
‑
SAW 筛选出来的指标相对较全面地体现了网络结构特征、控制策略、路由策略、设备运行维护状况等对业务承载性能的影响，突出了SDON架构中控制策略、生存策略、路由策略等动态策略对电力骨干传输网的业务承载性能的重要影响，具有一定的针对性和代表性，建立了电力通信网业务承载性能的指标体系，针对性作为筛选指标的原则，选择AHP方法对属性进行赋值，突出属性值的优势，对指标属性值聚合处理后进行排序，筛选出备选指标，提供了更有针对性和代表性的评价指标，并为评价SDON架构下的电力通信网业务承载性能提供了理论基础，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法，包括对影响基于SDON架构的电力业务承载性能因素的分析，进行业务承载性能评价指标筛选和评价，包括以下步骤：
[0006]S1:建立初选评价指标，通过对大量SDON相关资料进行分析整理，得到一个较为全面的影响SDON电力业务承载性能的指标体系。
[0007]S2:确定指标属性，针对每个指标分析其对所有属性的贡献度，设计合理的筛选方法对初选指标体系进行筛选，降低评价的难度。
[0008]S3:建立决策矩阵，分别分析指标对各个属性的贡献度，根据相应的结果检测决策矩阵。
[0009]S4:指标属性值聚合，分别用SAW、TOPSIS、GRA方法进行属性值聚合和引入OWA算子后进行属性值聚合的结果对比。
[0010]S5:评价指标排序，在属性值重要度相同情况下和强调属性值优势情况下的排序结果两两对比，对指标集中所有指标依据属性值聚合结果进行排序。
[0011]S6:设置筛选指标的阈值，设置一个评价指标对属性贡献度的阈值，对评价指标进行筛选。若要求指标对属性的贡献度不低于所有指标贡献度的平均值，则设定阈值为总贡献度的平均值0.0363，筛选出前13项评价指标。
[0012]S7:根据筛选的结果，建立最终评价指标体系。
[0013]进一步地，所述建立初选评价指标，包括以下步骤：
[0014]S1:对大量SDON相关资料进行分析整理，得到一个较为全面的影响SDON 电力业务承载性能的指标体系。
[0015]S2:依据各项指标的含义以及《国家电网公司统一统计指标体系规范》，删除整理的指标集中有较大冗余或与SDON电力业务承载性能相关性较低的指标。
[0016]S3:最后得到的指标集中包含30个备选指标,应对这30个指标进行分类以降低后续属性赋值的难度。
[0017]S4:结合目前电力通信网和SDON的运行特点，将得到的指标集分成5类，即5个指标子集，得到初选层次指标体系。
[0018]进一步地，所述指标属性是指指标的性质和关系，用来衡量所选取指标对评价系统的价值，也是决策过程需要遵循的原则，也就是对指标进行筛选时，需要针对每个指标分析其对所有属性的贡献度，例如，某个指标的重要性程度，指标属性集包括重要性、合理性、独立性、客观性和针对性。
[0019]进一步地，所述重要性用来衡量评价指标所评价的内容对待评价单元的影响程度，合理性用来衡量评价指标对待评价单元的适合度，独立性用来衡量评价指标对评价指标体系中其他指标的依赖程度，客观性用来衡量定量获取评价指标值的难易程度，针对性用来衡量评价指标对SDON的考虑程度,当5 个属性较能全面的满足指标筛选所应遵循的原则时，则需要按照实际情况给定每个属性对指标筛选的参考价值，即各属性的重要度。
[0020]进一步地，所述在对指标排序前，建立决策矩阵是最关键的一步，建立决策矩阵包括以下步骤：
[0021]S1:建立决策矩阵D
[0022]D＝{d
ij
}
m
×
n
[0023]其中，m为指标集中指标的数量，n为属性集中属性的数量，d
ij
为第i 个指本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法，包括对影响基于SDON架构的电力业务承载性能因素的分析，进行业务承载性能评价指标筛选和评价，其特征在于，包括以下步骤：S1:建立初选评价指标，通过对大量SDON相关资料进行分析整理，得到一个较为全面的影响SDON电力业务承载性能的指标体系；S2:确定指标属性，针对每个指标分析其对所有属性的贡献度，设计合理的筛选方法对初选指标体系进行筛选，降低评价的难度；S3:建立决策矩阵，分别分析指标对各个属性的贡献度，根据相应的结果检测决策矩阵；S4:指标属性值聚合，分别用SAW、TOPSIS、GRA方法进行属性值聚合和引入OWA算子后进行属性值聚合的结果对比；S5:评价指标排序，在属性值重要度相同情况下和强调属性值优势情况下的排序结果两两对比，对指标集中所有指标依据属性值聚合结果进行排序；S6:设置筛选指标的阈值，设置一个评价指标对属性贡献度的阈值，对评价指标进行筛选，若要求指标对属性的贡献度不低于所有指标贡献度的平均值，则设定阈值为总贡献度的平均值0.0363，筛选出前13项评价指标；S7:根据筛选的结果，建立最终评价指标体系。2.如权利要求1所述的基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法，其特征在于，所述建立初选评价指标，包括以下步骤：S1:对大量SDON相关资料进行分析整理，得到一个较为全面的影响SDON电力业务承载性能的指标体系；S2:依据各项指标的含义以及《国家电网公司统一统计指标体系规范》，删除整理的指标集中有较大冗余或与SDON电力业务承载性能相关性较低的指标；S3:最后得到的指标集中包含30个备选指标,应对这30个指标进行分类以降低后续属性赋值的难度；S4:结合目前电力通信网和SDON的运行特点，将得到的指标集分成5类，即5个指标子集，得到初选层次指标体系。3.如权利要求1所述的基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法，其特征在于，所述指标属性是指指标的性质和关系，用来衡量所选取指标对评价系统的价值，也是决策过程需要遵循的原则，也就是对指标进行筛选时，需要针对每个指标分析其对所有属性的贡献度，例如，某个指标的重要性程度，指标属性集包括重要性、合理性、独立性、客观性和针对性。4.如权利要求1所述的基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法，其特征在于，所述重要性为用来衡量评价指标所评价的内容对待评价单元的影响程度，合理性用来衡量评价指标对待评价单元的适合度，独立性用来衡量评价指标对评价指标体系中其他指标的依赖程度，客观性用来衡量定量获取评价指标值的难易程度，针对性用来衡量评价指标对SDON的考虑程度,当5个属性较能全面的满足指标筛选所应遵循的原则时，则需要按照实际情况给定每个属性对指标筛选的参考价值，即各属性的重要度。5.如权利要求3所述的基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方
法，其特征在于，所述在对指标排序前，建立决策矩阵是最关键的一步，建立决策矩阵包括以下步骤：S1:建立决策矩阵DD＝{d
ij
}
m
×
n
其中，m为指标集中指标的数量，n为属性集中属性的数量，d
ij
为第i个指标对第j个属性的贡献度；S2:设置备选指标子集、备选指标集和属性集，将备选指标子集设为准则层，将备选指标集设为指标层，将属性集设为目标层；S3:在每个属性下，分别利用AHP法计算准则层和指标层的单层相对权重ω1和ω2，再根据公式ω＝ω1·
ω1计算绝对权重，将权重值作为指标对属性的贡献度，即d的值，构成决策矩阵D。6.如权利要求5所述的基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法，其特征在于，所述评价指标排序是指实现对指标的排序，就需要对所有指标在不同属性下的贡献度进行综合考量，也就是对指标的属性值进行聚合，即多属性决策，典型的多属性决策方法有：SAW，TOPSIS，GRA等，SAW法是最简单的决策方法，聚合公式为：F
saw
(D)＝D
·
W
T
其中D为由决策矩阵D公式得到的决策矩阵，W为属性的权重向量，权重向量中所有元素之和为1。7.如权利要求7所述的基于SDON的电力骨干传输网业务承载性能评价指标的筛选方法，其特征在于，所述初选层次指标体系中每一类指标的数量为5
‑
7个，初选层次指标体系包括网络可靠性、业务可靠性、业务安全性和业务稳定性。8.如权利要求8所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：张丽霞，高伟，安毅，马军伟，张建亮，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：