一种电力通信网络故障预测与诊断系统的制作方法

本发明涉及通信网络故障监测，更具体的说是涉及一种电力通信网络故障预测与诊断系统。

背景技术：

1、电力通信网络作为保障电力系统的稳定运行和信息传输的可靠性的重要基础设施，其故障预测与诊断系统技术对于保障电力通信系统的可靠性具有重要意义。

2、目前，随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，电力通信网络故障预测与诊断系统逐渐从传统的基于规则的方法转向基于数据驱动的方法。科技的进步在处理大量复杂数据、发现数据间隐含关系方面展现出巨大优势，使得电力通信网络故障的预测和诊断得到显著提高；

3、然而，电力通信网络故障的预测和诊断系统还存在系统响应速度慢、故障诊断面不够广泛和预测准确性低的问题。

4、因此，如何进一步改善上述问题，提升故障预测和诊断效果是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种电力通信网络故障预测与诊断系统，以解决现有技术中系统环境适应性差、数据处理能力低和系统监测效率差的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种电力通信网络故障预测与诊断系统包括数据采集模块、故障诊断模块以及预测分析模块；其中，

4、所述数据采集模块，用于实时采集监测数据后利用滑动窗口协议管理数据的传输速率和优先级；

5、所述故障诊断模块，用于通过自适应数据分析算法检测偏离正常范围的异常数据；

6、所述预测分析模块，用于通过动态预测算法预测系统出现的故障。

7、作为优选，通过自适应数据分析算法检测偏离正常范围的异常数据，步骤包括：

8、构建基于自编码器的故障诊断模型，

9、通过时间序列分析和递归特征消除从原始数据中提取特征，对故障诊断模型进行训练；

10、利用训练好的故障诊断模型进行对实时数据进行异常检测；当实时数据与模型预期差异显著时，将数据标记为异常，异常检测函数的公式表达式为：

11、

12、式中，y表示异常检测函数，λ表示故障诊断模型监测因子，δ表示电力通信网络实时待检测数据，ρ表示故障诊断模型预期值，n表示实时数据终止的次序，tan2(δ+ρ)表示评估函数检测系数。

13、作为优选，对训练后的故障诊断模型进行评估，评估函数为：

14、

15、式中，p表示评估函数，κ表示误差因子，αi表示电力通信网络预测值，βi表示电力通信网络真实值，i表示电力通信网络预测的数据类型，表示函数评估系数。

16、作为优选，动态预测算法，步骤包括：

17、构建基于时间序列arima的动态预测模型，经训练后进行数据动态预测；

18、利用预测结果验证函数对预测结果进行分析验证；预测结果验证函数的公式表达为：

19、

20、式中，tc表示预测结果验证函数，θ表示模型数据的误差值，εi表示动态预测模型输出的预测值，μi表示电力通信网络的真实值；i表示动态预测模型进行验证的次序；

21、设定数据异常的监测阈值，根据监测阈值和预测结果，识别潜在故障。

22、作为优选，根据电力通信网络实时状态数据值反馈调整动态预测模型，反馈函数表达式为：

23、

24、式中，f表示反馈函数，ω表示函数对比因子，表示动态预测模型预测结果值，ξ表示电力通信网络实时状态数据值，表示反馈函数系数。

25、作为优选，数据采集模块包括依次相连的传感器监测单元、数据处理单元、数据流控制单元和通信单元；其中，所述数据流控制单元用于实时采集监测数据后利用滑动窗口协议管理数据的传输速率和优先级；

26、传感器监测单元，用于将物联网传感器部署在电力通信网络的节点和设备上，以实现网络状态参数的采集；

27、数据处理单元，用于通过清洗、过滤和格式转换对采集到的数据进行处理；

28、通信单元，采用wi-fi无线通信实现数据的安全传输。

29、作为优选，故障诊断模块包括依次相连的数据异常检测单元、故障识别单元和故障定位单元；其中，数据异常检测单元用于通过自适应数据分析算法检测偏离正常范围的异常数据；

30、故障识别单元，用于通过随机森林识别故障的具体类型并进行分类；

31、故障定位单元，通过网络拓扑和设备状态信息定位故障节点。

32、作为优选，预测分析模块包括依次相连的实时预测分析单元、风险评估单元和警报单元；其中，实时预测分析单元用于通过动态预测算法预测系统出现的故障；

33、风险评估单元，用于通过故障频率、历史影响数据和网络关键性数据评估故障对网络的影响；

34、警报单元，用于通过阈值触发机制向所述控制终端发送故障警报。

35、作为优选，故障预测与诊断系统还包括与数据采集模块、故障诊断模块以及预测分析模块同时相连的控制终端，

36、所述控制终端包括系统状态监控单元、任务协调单元和系统配置单元；

37、系统状态监控单元，用于通过可视化界面向操作员展示网络状态数据，以实时监控系统的运行状态；

38、任务协调单元，通过分布式任务调度框架celery实现任务的调度和资源的合理分配；

39、系统配置单元，用于通过配置管理数据库cmdb实现对系统参数的配置和修改。

40、作为优选，故障预测与诊断系统还包括人机交互模块，所述人机交互模块包括图形用户界面、推送通知单元和查询反馈单元；

41、图形用户界面，用于通过液晶显示屏为用户提供可视化界面，以显示系统状态、故障信息和预测结果；

42、推送通知单元，用于通过短信和即时通讯工具向运维人员推送电力通信网络信息；

43、查询反馈单元，用于通过非关系型数据库mongodb对系统详细信息进行查询。

44、作为优选，故障预测与诊断系统还包括权限管理模块，权限管理模块包括用户身份验证单元、数据保护单元和访问记录单元；

45、用户身份验证单元，用于通过指纹和面部识别验证用户身份；

46、数据保护单元，用于通过aes数据加密标准对数据进行加密，以确保数据在传输和存储中的安全；

47、访问记录单元，用于通过日志管理系统elk stack记录用户访问和操作的详细日志，以用于审计和安全分析。

48、经由上述的技术方案可知，本发明公开提供了一种电力通信网络故障预测与诊断系统，与现有技术相比，本发明通过滑动窗口协议管理数据的传输速率和优先级，提高了系统响应速度；通过自适应数据分析算法处理和分析数据信息，提高了故障诊断深度和广度；通过动态预测算法不断从新的数据中学习并更新模型，提高了系统预测的准确性，从而实现了系统响应速度的加快、故障诊断覆盖面的扩大以及预测精度的提高，以及显著提升了电力通信网络的安全稳定运行能力，为电力系统的可靠性和信息传输的连续性提供了有力保障。

49、本发明的其他优点、目标和特征，在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述；并且在某种程度上，基于对下文的考察研究，对本领域技术人员而言将是显而易见的；或者，可以从本发明的实践中得到教导。