[发明专利]基于动态贝叶斯网络的电力通信网业务可靠性预测方法

权利要求书

1.基于动态贝叶斯网络的电力通信网业务可靠性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对电力系统通信网中的业务的拓扑结构进行分析，利用动态贝叶斯网络构建电力通信网业务可靠性的预测模型，包括以下子步骤：

步骤1.1，根据电力通信网内的设备状态建立设备状态的马尔科夫模型，根据连接设备的光缆的状态建立光缆状态的马尔科夫模型；

步骤1.2，根据电力通信网业务通道上的拓扑结构和影响设备光缆状态的因素建立业务通道状态的动态贝叶斯网络模型；

步骤1.3，根据电力通信网内业务的主通道和备用通道的拓扑结构建立业务可靠性的贝叶斯网络模型；

步骤2，利用先验数据知识计算步骤1中建立的各模型参数，包括以下子步骤：

步骤2.1，针对不同厂家、型号和工作年限的设备，利用先验知识计算其状态转移概率矩阵以及该转移矩阵和设备环境以及设备端口占有率的关系；

步骤2.2，针对不同长度段的光缆，利用先验知识计算其状态转移概率矩阵以及该矩阵和光缆环境以及该地段施工状态的关系；

步骤2.3，根据步骤1.2建立的业务通道动态贝叶斯网络模型，计算业务每条通道可靠性和该通道上各设备和光缆状态的条件概率；

步骤3，利用步骤1建立的模型和步骤2计算得到的参数，根据当前各设备和光缆的状态，以及当前时间段各影响因素的值，预测下一时间段的业务可靠性。

2.根据权利要求1所述的基于动态贝叶斯网络的电力通信网业务可靠性预测方法，其特征在于，所述步骤1.1中建立的设备状态马尔科夫模型如下：

P{X(t_k)|X(t_k-1),...,X(t₀)}＝P{X(t_k)|X(t_k-1)}

其中，X(t_k)表示设备在第k个时刻的状态，这里的时间间隔为一小时，该模型表明设备当前时刻的状态只与上一时刻的状态有关；设备告警数据的分析，把设备状态有三种，分别表示如下：

状态NF：正常状态，表明设备此刻无任何故障，即X(t)＝NF；

状态MF：轻微故障，表明设备此刻有轻微故障，但不影响设备功能的运转，如风扇故障等，即X(t)＝MF；

状态PF：严重故障，表明设备此刻严重故障，已经无法满足功能需求，甚至停止工作，即X(t)＝PF；

定义t时刻的设备状态分布Π(t)有如下表达：

Π(t)=πN(t)πM(t)πP(t)T=P[X(t)=NF]P[X(t)=MF]P[X(t)=PF]T]]>

根据设备的状态情况，其状态转移概率矩阵为：

P=e-(λ1+λ2),(1-e-(λ1+λ2))λ1λ1+λ1,(1-e-(λ1+λ2))λ2λ1+λ2(1-e-(λ3+μ1))μ1λ3+μ1,e-(λ3+μ1),(1-e-(λ3+μ1))λ3λ3+μ11-e-μ,0,e-μ]]>

其中，矩阵P中的元素A_ij表示设备状态从t-1时刻的i状态转移到t时刻为j状态的概率，λ₁,λ₂,λ₃为设备状态转移的故障率，μ,μ₁为设备状态转移的修复率，计算方式如下：

λ₁＝a·λ

λ₂＝b·λ

λ₃＝c·λ₁

μ₁＝d·λ₁

其中，a,b,c,d为转移系数，并且满足a+b≤1，c+d≤1，λ为设备的总故障率，μ为设备的修复率；

所以，电力通信网中业务通道的设备状态分布模型如下：

Π(t)＝Π(t-1)·P。