[发明专利]基于关键告警集和监督分类的电力通信网故障定位方法

权利要求书

1.一种基于关键告警集和监督分类的电力通信网故障定位方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)通过监测网络中的设备状态和捕获异常信息，监测设备发送标准化格式后的网络告警信息；

(2)通过拓扑分析划分告警网络区域和正常网络区域，抽取包括割边链路集和边缘告警集的关键告警集；

(3)以故障源-故障告警历史信息构建故障诊断案例知识库；

(4)以故障诊断数据库中的标准化故障源-故障告警码记录为训练样本，训练以SVM为分类模型的故障分类器，并以本次告警信息为输入得到疑似故障源；

(5)结合拓扑分析和SVM分类，在疑似故障源的基础上运行最少故障-最大概率故障定位算法得到最终故障定位结果。

2.根据权利要求1所述的基于关键告警集和监督分类的电力通信网故障定位方法，其特征在于：在步骤(1)

将通信网络中多种类别的故障告警信息分类为网络节点故障告警和网络链路故障告警，并使用二元码标准化故障告警信息和故障源记录信息用于故障定位的训练和分类。

3.根据权利要求1所述的基于关键告警集和监督分类的电力通信网故障定位方法，其特征在于：在步骤(2)

根据收集的告警信息将网络，记为告警信息将网络G，划分为两个不相交的区域集合告警区域G_err和正常区域G-G_err，定义割边链路集L_c为连接告警区域G_err和正常区域G-G_err的链路集合，定义边缘告警节点集N_e为属于告警区域G_err且与正常区域G-G_err节点直连的网络节点集合，并将割边链路集L_c和边缘告警集N_e的并称为关键告警集K。

4.根据权利要求1所述的基于关键告警集和监督分类的电力通信网故障定位方法，其特征在于：在步骤(3)

在网络故障诊断和维修完成后，将本次真实的网络故障产生源和实际监测到的故障告警信息以步骤(1)的标准化格式记录到故障诊断数据库中，作为故障分类器的新的训练样本。

5.根据权利要求1所述的基于关键告警集和监督分类的电力通信网故障定位方法，其特征在于：步骤(4)具体包含以下步骤

步骤4.1设置n个SVM分类学习器用于定位故障，其中n为网络节点数和链路数之和；

步骤4.2对于第i个(i＝1,2,...,n)分类器，分别将故障诊断数据库中每条记录的故障告警码作为输入，将故障源码的第i位作为故障分类标签对该分类器进行训练；

步骤4.3将当前的故障告警码作为输入，经过每个训练完成的分类器分类得到初步故障定位结果。

6.根据权利要求3所述的基于关键告警集和监督分类的电力通信网故障定位方法，其特征在于：在步骤(5)

结合拓扑分析结果，排除初步定位得到的故障源中不属于告警区域的部分，检查此时的故障源分析其造成的故障症状是否匹配当前的故障告警，如果不能则在当前故障定位解的基础上运行最少故障-最大概率故障定位算法。

7.根据权利要求6中的所述的基于关键告警集和监督分类的电力通信网故障定位方法，其特征在于，所述最少故障-最大概率故障定位算法：

更新当前故障定位解下的新的割边链路集L_c边缘告警节点集N_e，则未正确定位为故障的节点链路集是L_c∪N_e的子集，所有子集中与当前故障定位解的并能够解释当前故障告警且集合元素个数最少，则选取该子集作为新增猜想故障集，与当前故障定位解一起，作为最终的故障定位结果；如果有多个可行解，设其为{ES₁,ES₂,...,}；在分类算法中，对于每个网络元素e的故障分类会给出一个分数指示对该分类的正确的置信度，我们将其记为p_e，则最终选择的猜想故障集为

，

其中e_ij∈ES_i,j＝1,2,...,|ES_i|。