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基于二分圖模型的通信信息網(wǎng)絡(luò)故障聯(lián)合定位

發(fā)布時間:2018-07-14 14:38
【摘要】:國家電網(wǎng)信息通信網(wǎng)絡(luò)依靠兩套運(yùn)維系統(tǒng),分別實(shí)現(xiàn)對信息網(wǎng)絡(luò)與通信網(wǎng)絡(luò)的故障定位與分析,然而通信網(wǎng)絡(luò)故障往往會引發(fā)信息網(wǎng)絡(luò)故障,如何高效精確地進(jìn)行通信信息網(wǎng)絡(luò)故障聯(lián)合定位是亟需解決的問題。針對信息通信網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合故障定位問題,提出了基于二分圖模型的故障聯(lián)合定位算法。首先依據(jù)通信網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)性對網(wǎng)絡(luò)分簇,并將每一簇作為一個子域。其次在每個子域內(nèi)建立基于二分圖的故障關(guān)聯(lián)影響模型,最終利用目標(biāo)排序法并行地對多個子域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)故障進(jìn)行分析,從而實(shí)現(xiàn)通信信息網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)故障高效精確的聯(lián)合定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該聯(lián)合故障定位分析方法的故障診斷率達(dá)85%~95%。
[Abstract]:The information communication network of State Grid relies on two sets of operation and maintenance system to realize the fault location and analysis of information network and communication network respectively. However, the failure of communication network often leads to information network fault. How to efficiently and accurately locate faults in communication information networks is an urgent problem to be solved. Aiming at the problem of joint fault location in information and communication networks, a fault joint location algorithm based on bipartite graph model is proposed. Firstly, the network is clustered according to the correlation of communication network nodes, and each cluster is regarded as a subdomain. Secondly, a fault association influence model based on bipartite graph is established in each sub-domain, and finally, multiple sub-domain network faults are analyzed in parallel by the objective ranking method, so that the communication information network association fault can be located efficiently and accurately. The experimental results show that the fault diagnosis rate of the combined fault location analysis method is 85% 95%.
【作者單位】: 華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;國家電網(wǎng)新疆電力公司信息通信公司;國家電網(wǎng)電子商務(wù)有限公司;
【基金】:國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目“信息通信網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合故障定位與交叉影響分析關(guān)鍵技術(shù)研究”(No.526802150008)~~
【分類號】:TP393.06

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號:2121964

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