[发明专利]网络故障分析方法及装置

说明书

本发明公开了一种网络故障分析方法及装置，该方法包括：获取当前故障分析周期内业务终端对应的时序数据集合；计算时序数据集合中每种类型的时序数据对应的同比特征值和环比特征值；根据同比特征值和环比特征值计算时序特征值；确定每个全局分类空间资源的状态统计量；根据时序特征值和状态统计量生成入模数据；将入模数据输入至预先确定出的网络故障判别模型进行分析以得到网络判别结果。可见，实施本发明能够自动获得网络中的业务终端的时序数据，然后基于时序数据进行分析得到网络故障的判别结果，从而能够实现网络故障的自动化分析，提高网络故障分析的效率和准确性，有利于实现电网系统的智能化。

技术领域

本发明涉及网络维护技术领域，尤其涉及一种网络故障分析方法及装置。

背景技术

近年，物联网技术在电网系统中的广泛应用大大推动了电网系统的改革。物联网技术已逐渐渗入电网系统的各个环节(物联网技术逐渐被应用在电网配电自动化、计量自动化、电表直抄等业务中)，提高了电网系统中各个环节的信息感知深度和广度。

实际应用中，千万数量级的业务终端散落在电网系统的各个角落，这些业务终端通过通信连接组成巨大的网络，对于该网络的维护问题已日渐凸显。目前，在进行网络的维护时，主要使用人工的方式对网络故障进行分析：通信运营商进行通信网络故障分析，业务终端设备厂家对终端设备故障进行排查，通信模组厂家对通信模组故障进行排查，公司IT部门对内网进行故障分析，最后综合上述多方的反馈信息再结合人工经验确认网络故障的原因，然而，实践发现，这种网络故障分析方式的分析效率低且准确性不高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种网络故障分析方法及装置，能够自动获得网络中的业务终端的时序数据，然后基于时序数据进行分析得到网络故障的判别结果，从而能够实现网络故障的自动化分析，提高网络故障分析的效率和准确性，有利于实现电网系统的智能化。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种网络故障分析方法，所述方法包括：

获取当前故障分析周期内业务终端对应的时序数据集合，所述时序数据集合包括至少一种类型的时序数据，所述时序数据集合包括的时序数据用于确定所述业务终端的网络状态；

计算所述时序数据集合中每种所述类型的时序数据对应的同比特征值；

计算所述时序数据集合中每种所述类型的时序数据对应的环比特征值；

根据每种所述类型的时序数据对应的同比特征值以及环比特征值计算该种类型的时序数据对应的时序特征值；

确定所述业务终端对应的全局分类空间资源集合中每个全局分类空间资源在所述当前故障分析周期内的状态统计量；

根据每种所述类型的时序数据对应的时序特征值和每个所述全局分类空间资源对应的状态统计量生成入模数据；

将所述入模数据输入至预先确定出的网络故障判别模型进行分析以得到所述业务终端的网络判别结果，所述网络判别结果用于表示所述业务终端的网络状态为正常状态或者所述业务终端的网络状态为故障状态。

本发明第二方面公开了一种网络故障分析装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取当前故障分析周期内业务终端对应的时序数据集合，所述时序数据集合包括至少一种类型的时序数据，所述时序数据集合包括的时序数据用于确定所述业务终端的网络状态；

计算模块，用于计算所述时序数据集合中每种所述类型的时序数据对应的同比特征值；

所述计算模块，还用于计算所述时序数据集合中每种所述类型的时序数据对应的环比特征值；

所述计算模块，还用于根据每种所述类型的时序数据对应的同比特征值以及环比特征值计算该种类型的时序数据对应的时序特征值；