【摘要】：電力信息通信網(wǎng)絡(luò)的逐步擴大,使得電力系統(tǒng)的信息機房設(shè)備數(shù)量、信息運維工作量迅速增加。信息機房是一個集中數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)傳送、數(shù)據(jù)管理的地方,其安全穩(wěn)定對電力信息通信網(wǎng)絡(luò)的運行起著至關(guān)重要的作用。對信息機房監(jiān)測及安全評估可以讓運維人員掌握目前信息機房的設(shè)備運行狀況、內(nèi)部動力環(huán)境等信息;通過對相關(guān)數(shù)據(jù)進行異常辨識,發(fā)現(xiàn)信息機房存在的安全隱患,為信息機房進行安全評估,對做出合理決策具有重要意義。本文分別從信息機房監(jiān)測信息異常辨識方法和信息機房模糊安全評估模型兩方面對信息機房安全運維進行了研究:針對信息機房監(jiān)測信息異常辨識方面,各監(jiān)測數(shù)據(jù)模式繁多,不宜直接構(gòu)建檢測模式;異常數(shù)據(jù)少,很難通過簡單的閾值進行異常辨識;需要快速識別出監(jiān)測數(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方法,該方法首先根據(jù)改進的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,以此作為異常檢測器;最后按照邊界樣本異常辨識方法對監(jiān)測信息進行異常辨識。經(jīng)過實驗分析,該異常辨識方法快速、準(zhǔn)確,為信息機房監(jiān)測運維中對異常辨識、隱患的排查提供了可行方法,該方法具有實時、歷史數(shù)據(jù)中異常處理的能力。在信息機房模糊安全評估中,針對于信息機房災(zāi)害事件具有不確定性,影響因素具有模糊性,信息機房安全風(fēng)險評估專業(yè)性不強,其影響評估結(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估模型。對待評估數(shù)據(jù)集利用最優(yōu)聚類條件進行模糊集劃分,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評估模型,加強安全評估的有效性,通過實驗分析,模型能夠?qū)π畔C房的安全狀況進行有效評估,同時使信息運維人員更好的了解信息機房的整體狀況,對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,本文給出了信息機房監(jiān)測及安全評估平臺設(shè)計,從五個層次討論了平臺的整體功能模塊,分別為規(guī)范底層接口、數(shù)據(jù)存儲、核心控制、核心計算、虛擬可視化等幾個模塊,為信息運維人員提供了一套集數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示于一體的平臺。通過平臺的設(shè)計實現(xiàn),構(gòu)建了信息機房的虛擬場景,并結(jié)合信息機房監(jiān)測異常辨識結(jié)果和信息機房模糊安全模糊評估結(jié)果,將信息機房安全運維狀況展現(xiàn)在虛擬場景中,使得信息運維人員能夠通過對信息機房的虛擬場景管理對日常信息運維工作做出決策。
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP308

【參考文獻】

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本文編號：2802319