[发明专利]一种基于大数据的智能运维管理系统及方法

说明书

本发明涉及一种基于大数据的智能运维管理系统及方法。本发明的基于大数据的智能运维管理系统及方法，利用数据抽取转换加载层获取大数据并对大数据进行分类适配，然后加载至数据存储层，再通过数据分析层对数据进行处理分析、优化、数据检索并为应用层提供数据支撑，最后通过应用层进行智能化派发异常工单、异常工单智能化处理和采集运维多维度质量评价。本发明的基于大数据的智能运维管理系统，通过引入大数据技术，对采集数据进行深入挖掘、分析与梳理，实现采集运维异常工单的智能化派发、分析处理和运维多维度质量评价，能够使运维工作由粗放式向集约化、精益化转变，进而提高运维工作效率和质量。

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种基于大数据的智能运维管理系统及方法。

背景技术

目前电力信息应用系统的运维系统存在以下缺点：

1)、缺乏故障处理优先级，运维效率低下：各省电力公司平均每天产生10000条异常运维工单，远远超过目前配备运维人员的工作能力，并且大部分公司没有制定合理的消缺机制，无法依据故障的紧急程度和重要等级开展运维业务。

2)、故障种类复杂多样，故障分析定位困难：信息采集系统涉及的运维对象有：财务营销数据、人力资源管理系统、综合能源平台、GIS，配置管理系统，财务管理系统，资源交互平台，交易管理系统，协同办公，网上营业厅，生产系统、应急指挥，支持管理系统等。目前统计的异常现象共七大类59种，故障有98种，故障分析定位非常困难，普通的运维人员通常不具备定位故障原因并确定消缺方案的技术能力。

3)、缺少有效的考核评价体系：目前采集运维工作大多采用“故障查询–线下派工”的模式，缺少运维结果和故障信息的反馈环节。采集设备、计量设备、现场运维工作质量等方面均缺乏相关的考核评价体系，无法进一步提高运维工作质量。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于大数据的智能运维管理系统及方法，实现采集运维异常工单的智能化派发、分析处理和运维多维度质量评价，能够使运维工作由粗放式向集约化、精益化转变，进而提高运维工作效率和质量。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于大数据的智能运维管理系统，包括：

数据抽取转换加载层，用于获取大数据并对大数据进行分类适配；

数据存储层，用于存储经过所述数据抽取转换加载层分类适配后的数据；

应用层，用于进行智能化派发异常工单、异常工单智能化处理和采集运维多维度质量评价；

数据分析层，用于对经过所述数据抽取转换加载层分类适配后的数据进行数据处理分析、数据优化和数据检索，并为所述应用层的异常工单智能派发、异常工单智能处理及采集运维多维度质量评价提供数据支撑。

其中，所述数据抽取转换加载层在对大数据进行分类适配的过程中采用UD-SVR算法进行参数寻优，先基于均匀设计原则从全部的参数组合中选取一部分具有代表性的参数组合，然后再基于选取的部分参数组合及其评价指标MSE以自调用SVR建立评价指标MSE与参数组合之间的关系模型，并以此对全部的参数组合进行预测，以预测的评价指标代替传统SVM寻优方法中的交叉测试评价指标。

其中，所述数据分析层通过关系型联机分析处理机制对低维度的动态数据进行存储和分析，通过多维联机分析处理机制来对高维度的静态数据进行分析处理。

其中，所述数据分析层通过对运维数据和系统历史数据进行多维度分析，甄别各类异常的严重程度，输出采集运维效用值模型，以用于判断异常处理的先后次序。

其中，所述数据分析层还用于对历史工单进行多维度、大批量数据分析，归纳数据规律，发现各维度下异常工单发生大概率的异常原因，并综合考虑各维度下相同异常原因的发生概率，输出单个异常原因概率比值，对比各个异常原因比值的大小，以对未来发生类似故障现象起到预分析作用。