[发明专利]一种电网业务服务器运行状态预警方法

说明书

一种电网业务服务器运行状态预警方法，属于智能电网技术领域，为了解决针对电网业务服务器运行状态难以人工监测的问题，本发明方法主要分为两个部分，一是确定警报阈值，该部分基于切比雪夫不等式与改进型的瑞利分布，再结合小概率事件的定义，确定警报上限值，求出参数ε，并确定异常的可能性；二是基于BP网络模型进行时序预测，该部分与第一个部分研究结果进行综合分析，对未来的数据点进行预警，达到提前发现问题的目的。通过实验研究表明，利用所提方法设定的警报阈值，能在保证科学性的前提下对数据异常点进行预警，并确定某一数据点有多大的可能性是异常点，达到对异常数据预警的目的。

技术领域

本发明涉及电网业务服务器运行状态预警方法，属于智能电网技术领域。

背景技术

目前节能减排、绿色能源和可持续发展成为世界关注的焦点，世界各国对下一代电网 发展均给予极大的关注。近几年来，我国对智能电网建设也给予重视，让电网脱离传统的 模式，使其具有较高的效率^[1]。在智能电网建设期间正确处理好智能电网建设与环保能源 发展的互联互动关系，实现节能减排显得极为重要^[2]。在节能减排的大形势下，最大程度 发挥国网IT自动化运维平台业务系统服务器的使用效率，降低或延缓当前投资和新建投资 需求，对提高电网发展质量和企业经济效益，促进电网和社会可持续发展具有重要意义^[3]。

在智能电网系统中，大数据产生于整个系统的各个环节，尤其是监控中心，每天都会 产生海量数据。国内电网公司和企业的数据中心维护的数据量都非常大，电网业务服务器 运行状态难以人工监测。服务器出现一些问题时，往往力不从心，从问题发生到解决问题 需要较长的时间。有效的监控系统能通过对监控所采集到的数据进行分析并最终确定是哪 台服务器的哪部分出现问题。如果没有这些自动化的监控系统，对网站或者服务器的管理 员来说，出现问题很难在短时间内解决^[4]。

在设备监控方面，电网数据中对业务系统服务器的运维监测方面，目前主要致力于业 务系统服务器的CPU、内存和硬盘资源的调整。Pradeep Padala^[5]等人提出了一个资源控制 系统，它主要是由基于控制论的在线模型预估器和多输入多输出(MIMO)资源控制器构 成的。它能够通过捕捉应用程序性能和资源分配值之间的复杂关系，自动的适应应用负载 的动态变化，按需调整分配资源量。Aniel AMenasce^[6]等人提出了一种随虚拟机工作负载变 化,根据CPU优先级动态调整计算资源分配的方法。与文献[5]相比，它主要考虑到了迁移 代价问题，试图通过权衡CPU利用率和内存的大小选择要迁移的虚拟机，并在负载阈值的 基础上对服务器的负载趋势进行预测，避免瞬时负载峰值触发迁移^[7]。

在各设备运行状态预警方面，为及时发现和排除信息网络系统和设备的隐患，需要对 业务系统服务器进行提前预警。目前研究的热点是对CPU利用率的预测。为了使服务器可 以更及时、更准确地响应应用负载的变化问题，文献[8]提出了利用ARIMA-BP神经网络综 合预测模型来预测服务器的CPU利用率。在深入分析了自回归积分滑动平均(ARIMA)模型与BP网络模型特点的基础上，构建了ARIMA与BP神经网络组合的服务器时间序列 预测模型。其基本思想是发挥ARIMA模型在线性空间、BP神经网络模型在非线性空间的 预测优势，将服务器CPU利用率时间序列的数据结构拆分为线性主体和非线性残差两部分 进行分析。首先用ARIMA模型预测序列的大体趋势，然后在非线性残差进行估计方面， 用BP神经网络模型估计，最终得到较好的预测结果。但文献[8]仅给出了预测结果，没有 对预测结果进行利用，没有电网业务服务器运行状态预警。