【摘要】：電力信息通信網(wǎng)絡(luò)的逐步擴(kuò)大,使得電力系統(tǒng)的信息機(jī)房設(shè)備數(shù)量、信息運(yùn)維工作量迅速增加。信息機(jī)房是一個(gè)集中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)傳送、數(shù)據(jù)管理的地方,其安全穩(wěn)定對(duì)電力信息通信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用。對(duì)信息機(jī)房監(jiān)測(cè)及安全評(píng)估可以讓運(yùn)維人員掌握目前信息機(jī)房的設(shè)備運(yùn)行狀況、內(nèi)部動(dòng)力環(huán)境等信息;通過對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常辨識(shí),發(fā)現(xiàn)信息機(jī)房存在的安全隱患,為信息機(jī)房進(jìn)行安全評(píng)估,對(duì)做出合理決策具有重要意義。本文分別從信息機(jī)房監(jiān)測(cè)信息異常辨識(shí)方法和信息機(jī)房模糊安全評(píng)估模型兩方面對(duì)信息機(jī)房安全運(yùn)維進(jìn)行了研究:針對(duì)信息機(jī)房監(jiān)測(cè)信息異常辨識(shí)方面,各監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)模式繁多,不宜直接構(gòu)建檢測(cè)模式;異常數(shù)據(jù)少,很難通過簡單的閾值進(jìn)行異常辨識(shí);需要快速識(shí)別出監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的異常等問題,本文提出了正常簇的邊界樣本異常辨識(shí)方法,該方法首先根據(jù)改進(jìn)的CURE聚類算法獲取樣本中的正常樣本;然后通過邊界樣本獲取算法得到正常簇的邊界樣本,以此作為異常檢測(cè)器;最后按照邊界樣本異常辨識(shí)方法對(duì)監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行異常辨識(shí)。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)分析,該異常辨識(shí)方法快速、準(zhǔn)確,為信息機(jī)房監(jiān)測(cè)運(yùn)維中對(duì)異常辨識(shí)、隱患的排查提供了可行方法,該方法具有實(shí)時(shí)、歷史數(shù)據(jù)中異常處理的能力。在信息機(jī)房模糊安全評(píng)估中,針對(duì)于信息機(jī)房災(zāi)害事件具有不確定性,影響因素具有模糊性,信息機(jī)房安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專業(yè)性不強(qiáng),其影響評(píng)估結(jié)果的因素較多等問題,提出了基于最優(yōu)聚類條件的模糊安全評(píng)估模型。對(duì)待評(píng)估數(shù)據(jù)集利用最優(yōu)聚類條件進(jìn)行模糊集劃分,確定模糊隸屬函數(shù)及各指標(biāo)權(quán)值,最后建立多因素二級(jí)評(píng)估模型,加強(qiáng)安全評(píng)估的有效性,通過實(shí)驗(yàn)分析,模型能夠?qū)π畔C(jī)房的安全狀況進(jìn)行有效評(píng)估,同時(shí)使信息運(yùn)維人員更好的了解信息機(jī)房的整體狀況,對(duì)主要安全問題做出科學(xué)合理的判斷。結(jié)合以上理論研究,本文給出了信息機(jī)房監(jiān)測(cè)及安全評(píng)估平臺(tái)設(shè)計(jì),從五個(gè)層次討論了平臺(tái)的整體功能模塊,分別為規(guī)范底層接口、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、核心控制、核心計(jì)算、虛擬可視化等幾個(gè)模塊,為信息運(yùn)維人員提供了一套集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示于一體的平臺(tái)。通過平臺(tái)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn),構(gòu)建了信息機(jī)房的虛擬場(chǎng)景,并結(jié)合信息機(jī)房監(jiān)測(cè)異常辨識(shí)結(jié)果和信息機(jī)房模糊安全模糊評(píng)估結(jié)果,將信息機(jī)房安全運(yùn)維狀況展現(xiàn)在虛擬場(chǎng)景中,使得信息運(yùn)維人員能夠通過對(duì)信息機(jī)房的虛擬場(chǎng)景管理對(duì)日常信息運(yùn)維工作做出決策。
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP308

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2802319