本公开涉及计算机,尤其涉及一种基于光网络的数据处理方法及相关设备。
背景技术:
1、目前的可靠性评估忽略了系统的时间依赖性和功能依赖性。系统的时间依赖性体现在硬件和软件配置的变化、光网络元件老化导致的性能变化、维护政策的变化以及可编程系统的影响。随着时间推移,链路配置可能会偏离最优状态,即所谓的“配置和遗忘”。光网络不同的失效模式和动态变化限制了光网络可靠性评估的准确性。这些都导致光网络的可靠性评估准确性低,不利于维护光网络的稳定性。
技术实现思路
1、本公开提出一种基于光网络的数据处理方法及相关设备,以在一定程度上解决光网络的可靠性评估准确性低等技术问题。
2、本公开第一方面,提供了一种基于光网络的数据处理方法,包括:
3、获取所述光网络的光网络数据和与所述光网络相关联的电力网络数据;
4、基于所述光网络数据和所述电力网络数据确定基于所述光网络和所述电力网络耦合的多级模型中每一层级的当前状态;其中,所述多级模型中的上一层级的当前状态基于下一层级的当前状态确定;
5、基于所述当前状态确定所述光网络的瞬时可靠性和/或累积可靠性;其中,所述瞬时可靠性用于表征所述光网络中所有节点对上连通的概率,所述累积可靠性用于表征所述光网络中所有元件可靠运行时间的总和占总运行时间的比例。
6、本公开第二方面,提供了一种基于光网络的数据处理装置,包括:
7、获取模块,用于获取所述光网络的光网络数据和与所述光网络相关联的电力网络数据;
8、状态确定模块,用于基于所述光网络数据和所述电力网络数据确定基于所述光网络和所述电力网络耦合的多级模型中每一层级的当前状态;其中,所述多级模型中的上一层级的当前状态基于下一层级的当前状态确定;
9、可靠性确定模块,用于基于所述当前状态确定所述光网络的瞬时可靠性和累积可靠性;其中,所述瞬时可靠性用于表征所述光网络中所有节点对上连通的概率,所述累积可靠性用于表征所述光网络中所有元件可靠运行时间的总和占总运行时间的比例。
10、本公开第三方面,提供了一种电子设备,包括一个或者多个处理器、存储器;和一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被所述一个或多个处理器执行,所述程序包括用于执行根据第一方面所述的方法的指令。
11、本公开第四方面,提供了一种包含计算机程序的非易失性计算机可读存储介质,当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时,使得所述处理器执行第一方面所述的方法。
12、本公开第五方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序指令,当所述计算机程序指令在计算机上执行时,使得计算机执行第一方面所述的方法。
13、从上面所述可以看出,本公开提供的一种基于光网络的数据处理方法及相关设备,将光网络和电力网络建模成由多级智能代理模型组成复杂系统,旨在动态表示光网络和电力网络元件的工作状态的同时考虑两网之间的依赖关系。每个代理模型通过概率分布的形式模拟光网络不同的失效模式。最后,通过时间模拟计算光网络的瞬时可靠性和累积可靠性。能够在网络设计阶段引导网络可靠性设计,尤其是光网络与电力网络之间的可靠耦合关系设计。在网络运行阶段,本方法有助于及时识别光网络中可靠度较低的元件,通过采取保护和维护等措施,有效降低光网络发生风险的可能性,减少不可用时间,从而确保光网络可靠平稳运行。
1.一种基于光网络的数据处理方法,包括:
2.根据权利要求1的方法,其中,所述多级模型包括第一层级和第二层级,所述第二层级为所述第一层级的下一层级;所述第一层级包括任务管理代理模型;所述第二层级包括电力网络代理模型、光网络代理模型、sdn控制代理模型、电网供电线路代理模型和光网控制线路代理模型中的至少一个;
3.根据权利要求2的方法,其中,基于所述光网络数据和所述电力网络数据确定所述光网络和所述电力网络的多级模型中每一层级的当前状态,包括:
4.根据权利要3的方法,其中,所述环境代理的当前状态包括:
5.根据权利要求4的方法,其中,基于所述光网络数据和所述电力网络数据确定所述光网络和所述电力网络的多级模型中每一层级的当前状态,还包括:
6.根据权利要求5的方法,还包括:
7.根据权利要求6的方法,其中,基于所述当前状态确定所述光网络的瞬时可靠性和累积可靠性,包括:
8.一种基于光网络的数据处理装置,包括:
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上执行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7任一所述方法。