一种智能量测复杂业务场景的全链路监测方法及系统与流程

本发明涉及电网，特别是一种智能量测复杂业务场景的全链路监测方法及系统。

背景技术：

1、计量中心智能量测系统是电力系统的重要组成部分，它不仅对电力系统的运行状态有着重要的影响，同时也是电力市场交易的关键环节。随着新能源的广泛使用和电力市场的不断扩大，计量中心智能量测系统的复杂性和重要性也在日益增加。

2、现有的智能量测系统虽然已经具备了一定的监测和数据分析能力，但是还缺乏有效的全链路监测方法。全链路监测是一种对整个系统运行流程进行全面、系统监测的方式，它能够快速、准确地定位费控指令和分时电价费率下发不成功的原因。由于缺乏这种全链路监测方法，导致异常处理不及时、不准确，进而影响了电力系统的稳定性和可靠性。

技术实现思路

1、鉴于现有的智能量测系统缺乏有效的全链路监测方法无法快速和准确地定位费控指令和分时电价费率下发不成功的原因，导致异常处理不及时和不准确等问题，提出了本发明。

2、因此，本发明所要解决的问题在于如何快速和准确地定位费控指令和分时电价费率下发不成功的原因。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种智能量测复杂业务场景的全链路监测方法，其包括利用数字孪生技术建立智能量测系统的虚拟模型，以模拟和监测关键业务场景；利用数据包抓取和解析技术快速定位业务处理故障，并及时发现和分析系统异常情况；在系统关键节点添加埋点代码，收集业务处理指标以评估处理效率和分析系统瓶颈；基于监测结果，采取参数调整、容灾设计和算法优化持续提高系统的准确性、响应速度和可靠性；建立动态的监测、分析、优化以及验证的闭环流程，持续提升智能量测系统的智能化水平。

5、作为本发明所述智能量测复杂业务场景的全链路监测方法的一种优选方案，其中：利用数字孪生技术建立智能量测系统的虚拟模型包括以下步骤：确定每个模拟和监测的目标包括专变费控的指令下发状态、分时电价的执行结果和新能源接入的申请过程；根据模拟目标搭建数字孪生模型的框架包括智能量测主站、终端、费控指令、分时电价信息以及新能源接入申请，并定义它们之间的映射关系；针对每个模拟目标定义相应的模拟流程，并根据定义的模拟流程实现各个环节的模拟逻辑；若需要监测费控指令、分时电价和新能源接入过程的信息，则在数字孪生模型中添加相应的监测功能以实时获取和记录相关数据和状态；若需要实现数字孪生模型与实际系统的数据交互，则通过接口或协议来建立数据传输的连接以确保数字孪生模型与实际系统之间的数据同步和交互；通过模拟实际系统的运行过程验证数字孪生模型是否能够准确反映实际系统的运行状态和交互关系；在验证过程中，若发现任何偏差或不一致之处，则进行优化和改进。

6、作为本发明所述智能量测复杂业务场景的全链路监测方法的一种优选方案，其中：模拟流程包括以下内容：对于专变费控，模拟营销系统提交费控指令、智能量测主站接收费控指令、写入数据库并发送跨区传输服务器环节，并通过实时监测费控指令的下发状态和执行结果及时发现和解决费控指令执行失败的问题；对于分时电价，模拟电价的配置、发布和执行环节，并通过实时监测电价下发状态和执行结果及时发现和解决电价下发不成功的问题；对于新能源接入，模拟新能源的接入申请、审批和并网环节，并通过实时监测接入状态和执行结果及时发现和解决新能源接入的问题。

7、作为本发明所述智能量测复杂业务场景的全链路监测方法的一种优选方案，其中：述利用数据包抓取和解析技术快速定位业务处理故障包括以下内容：若数据包中存在价格数值错误、无效代码、与系统配置不匹配或与其他成功下发分时电价费率的数据包不一致的情况，则判定是由于价格设置错误导致某个分时电价费率下发不成功；若数据包中的协议或数据格式与预期不符，则判定是由于不兼容的协议或格式导致解析失败；若数据包中显示操作被拒绝或存在权限问题的错误信息，则判定是由于权限不足或认证失败导致操作被拒绝；若数据包中存在配置相关的错误信息或者数据内容错误，则判定是由于配置错误导致操作不成功；若数据包中没有收到设备的响应或者通信超时，则判定存在网络连接故障；若数据包中存在设备返回的错误信息或异常状态码，则判定设备本身出现故障。

8、作为本发明所述智能量测复杂业务场景的全链路监测方法的一种优选方案，其中：利用数据包抓取和解析技术快速定位业务处理故障还包括，若价格设置错误导致某个分时电价费率下发不成功，则检查数据包中的价格数值以验证分时电价费率代码是否有效，并比对数据包中的分时电价费率设置与系统配置是否一致，同时确认数据包是否与其他成功下发的分时电价费率数据包一致；若不兼容的协议或格式导致解析失败，则核查数据包中的协议和数据格式与预期的协议和格式是否一致，判断解析过程使用的解析器或解析算法与数据包的协议和格式是否兼容，并进行适当的协议和格式兼容性调整或转换；若权限不足或认证失败导致操作被拒绝，则验证操作所需的权限是否正确配置，确认认证信息是否有效并正确提供，并排查潜在的身份验证错误、权限配置问题或安全设置限制；若配置错误导致操作不成功，则检查数据包中的配置相关信息，核对数据包中的数据内容与预期配置的一致性，修复或调整配置错误，并重新下发或更新相应的配置信息；若网络连接故障，则检查网络连接是否正常包括设备的网络连接状态和与设备连接的通信链路，并排查可能的网络设备故障、网络拓扑问题、传输层协议设置或网络配置问题；若设备本身出现故障，则通过设备返回的错误信息或异常状态码进行故障诊断和排查，并与设备供应商或维护人员合作，进行设备故障修复或替换。

9、作为本发明所述智能量测复杂业务场景的全链路监测方法的一种优选方案，其中：在系统关键节点添加埋点代码包括以下步骤：根据实际情况，明确在指定的关键节点处添加信息收集代码，且针对每个关键节点明确要收集的业务处理信息；根据确定的关键节点和需要收集的业务处理信息，开发相应的信息收集代码；将开发好的信息收集代码集成到关键节点的系统中，并与系统开发者或维护人员进行合作，以确保代码正确运行并收集到正确的信息；在集成信息收集代码后，进行测试和验证以确保代码能够正常工作并收集到正确的业务处理信息；将经过测试和验证的信息收集代码部署到生产环境中，并对其进行实时监控以确保代码能够正常运行，同时记录和报告关键的业务处理信息；根据收集到的业务处理信息，进行分析和评估包括对请求处理时间的分布进行分析、异常描述信息的分类和问题解决；根据分析结果，对系统进行优化和改进包括改进系统性能、优化指令传输机制和完善异常处理；关键节点包括指令执行请求环节、指令下行报文跨区传输环节、采集前置处理指令环节、终端执行指令环节、采集前置处理返回报文环节、执行结果上行报文跨区传输环节以及指令执行结果反馈环节。

10、作为本发明所述智能量测复杂业务场景的全链路监测方法的一种优选方案，其中：明确要收集的业务处理信息包括以下内容：若在指令执行请求环节，则收集请求发送时间、请求内容、请求发起方识别信息、请求优先级指标以及预期响应时间；若在指令下行报文跨区传输环节，则收集报文产生时间、报文内容、源和接收方地址、传输路径、传输时间、链路流量以及确认接收；若在采集前置处理指令环节，则收集指令到达时间、指令内容、指令来源、处理优先级、处理策略、处理时长、处理结果以及输出报文；若在终端执行指令环节，则收集指令接收时间、执行开始/结束时间、指令内容、执行流程数据、最终执行状态以及输出结果；若在采集前置处理返回报文环节，则收集原始指令标识、返回报文生成时间、内容、处理时效性指标、输出渠道以及发送确认；若在执行结果上行报文跨区传输环节，则收集源地址、目的地址、报文生成时间、内容特征、传输路径、时延参数以及确认机制；若在指令执行结果反馈环节，则收集原始指令标识信息、反馈时间、反馈内容、处理效果评估参数以及接收确认应答。

11、第二方面，本发明实施例提供了一种智能量测复杂业务场景的全链路监测系统，其包括模拟模块，用于利用数字孪生技术建立智能量测系统的虚拟模型，以模拟和监测关键业务场景；定位模块，用于利用数据包抓取和解析技术快速定位业务处理故障，并及时发现和分析系统异常情况；埋点模块，用于在系统关键节点添加埋点代码，收集业务处理指标以评估处理效率和分析系统瓶颈；优化模块，用于基于监测结果，采取参数调整、容灾设计和算法优化持续提高系统的准确性、响应速度和可靠性。

12、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的智能量测复杂业务场景的全链路监测方法的步骤。

13、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的智能量测复杂业务场景的全链路监测方法的步骤。

14、本发明有益效果为：本发明基于数字孪生思维进行全链路模拟和监测，可以提前发现和解决潜在的问题，提高系统的可靠性和稳定性；利用交换机的端口流量镜像功能，可以快速获取和解析数据包，实现异常的快速定位和处理；在关键节点处添加信息收集代码，可以获取更全面的业务处理信息，便于分析数据延时情况和指令执行失败情况；本发明方法具有通用性，可以适用于不同类型的智能量测系统和网络环境。