[发明专利]一种电力通信网的故障定位方法、装置及设备

权利要求书

1.一种电力通信网的故障定位方法，其特征在于，包括：

根据电力通信网的历史运维数据，构建基于贝叶斯理论的故障传播模型，所述故障传播模型包括用于表示网络设备的故障的父节点、用于表示网络设备的症状的子节点、用于表示所述网络设备发生故障时所述症状为负症状的概率的连接线；

根据D-分割理论，对所述故障传播模型进行分割，得到子模型集合；

根据探测得到的负症状集合，分别确定所述子模型集合中各个子模型对应的疑似故障集合；并根据所述各个子模型对应的疑似故障集合，确定所述电力通信网的疑似故障集合；

根据所述电力通信网的疑似故障集合，确定所述电力通信网的故障网络设备。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据探测得到的负症状集合，分别确定所述子模型集合中各个子模型对应的疑似故障集合，包括：

对于所述子模型集合中的各个子模型，根据探测得到的负症状集合，分别利用最大似然假设方法确定所述子模型的最大似然假设集合，以作为疑似故障集合。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个子模型对应的疑似故障集合，确定所述电力通信网的疑似故障集合，包括：

对所述各个子模型对应的疑似故障集合进行合并去重，得到所述电力通信网的疑似故障集合。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述电力通信网的疑似故障集合，确定所述电力通信网的故障网络设备，包括：

将所述电力通信网的疑似故障集合中的各个故障按照先验故障概率进行降序排列；

从降序排列的疑似故障集合中依次选取故障，将选取到的故障放入目标故障集合，并根据故障和症状之间的对应关系，删除在负症状集合中与选取到的故障相对应的负症状，直至所述负症状集合为空；

根据所述目标故障集合，确定所述电力通信网的故障网络设备。

5.如权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述故障传播模型进行分割，得到子模型集合，包括：

遍历所述故障传播模型中的各个故障节点，判断所述故障节点的第一判决因子和第二判决因子是否满足所述第一判决因子大于第一预设阈值且所述第二判决因子大于第二预设阈值；

若满足，则确定所述故障节点为目标故障节点，并将所述目标故障节点从所述故障传播模型删除，以实现将所述故障传播模型分割为多个子模型，得到子模型集合；

其中，所述第一判决因子和所述第二判决因子分别为：

ch(f_i)表示故障节点f_i的子节点，s_o表示负症状节点集合，表示集合中的元素数量，s_j＝1表示负症状，f_i＝1表示发生故障，P(s_j＝1|f_i＝1)表示故障节点f_i发生故障时症状s_j为负症状的概率。

6.一种电力通信网的故障定位装置，其特征在于，包括：

故障传播模型构建模块：用于根据电力通信网的历史运维数据，构建基于贝叶斯理论的故障传播模型，所述故障传播模型包括用于表示网络设备的故障的父节点、用于表示网络设备的症状的子节点、用于表示所述网络设备发生故障时所述症状为负症状的概率的连接线；

模型分割模块：用于根据D-分割理论，对所述故障传播模型进行分割，得到子模型集合；

疑似故障集合确定模块：用于根据探测得到的负症状集合，分别确定所述子模型集合中各个子模型对应的疑似故障集合；并根据所述各个子模型对应的疑似故障集合，确定所述电力通信网的疑似故障集合；

故障网络设备确定模块：用于根据所述电力通信网的疑似故障集合，确定所述电力通信网的故障网络设备。