电力通信网监控系统告警关联分析

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1、第30卷第195期电力系统通信Vol.30No.1952009年1月10日TelecommunicationsforElectricPowerSystemJan.10，2009·47·电力通信网监控系统告警关联分析张现飞，侯思祖（华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定071003）摘要：告警关联分析是网络故障诊断中的重要任务，对通信网络的管理和维护具有十分重要的意义。文章介绍了告警关联方法的相关研究，分析了电力通信监控系统告警的特点，指出了适合对其进行关联规则挖掘的算法，并提出了基于关联规则算法的实现告警关联的方法。实验表明，该方法

2、可以准确、快速地从告警数据中挖掘出大量有意义的关联规则。这些规则可协助进行故障定位、诊断和预测，提高了故障处理的效率。关键词：电力通信；监控系统；告警关联；数据挖掘中图分类号：TN915.07文献标志码：B文章编号：1005-7641（2009）01-0047-040引言备、交换设备、终端接入设备、电源设备、机房动环设备等进行实时状态数据采集，将采集的数据传输到数据通信网内，然后计算机网络进行管理和目前，电力系统通信网已成为电力系统调度分析。智能化和管理现代化不可或缺的一部分。在监控1.2监控系统告警特点中心工作站后台进行告警信息处理

3、后，能够保证通过对电力通行网监控系统告警的研究和结在最短时间内收集到与故障相关的所有重要信合对现场告警的分析，可知监控系统告警的特点号，对故障处理和分析有辅助作用，可提高事故异包括以下几个方面。常处理的准确性和快速性。1）海量数据。随着电力通信网的不断扩大和当前对于实时告警中告警采集、告警入库、告智能化水平的提高，设备数量及其复杂程度越来警级别基本都有了成熟、普遍的方法，而对于告警越高，而且设备之间的关系也更加复杂，网络的告相关性的研究却有很多新的技术和方法。当网络警数量自然会急剧增加。发生一个故障时，可能会引发一系列甚至海量的2）突

4、发性。由于系统中的故障不是可完全预告警信息，但并不是所有告警都表示故障的根本测的，带有很强的随机性，因此，告警具有很明显原因。因此，需要进行故障实时告警的分析来定位的突发性。故障原因。本文在介绍了成熟的告警关联方法后，3）时序性。告警是以时间为顺序进行上报的，提出一种适合电力通信网监控系统告警关联规则它们之间具有很强的时间关联性，这也是确定告挖掘的新型方法。警重要属性之一。4）关联性。由于告警设备之间的关联性以及1电力通信监控系统告警不同告警之间的激发关系，使得系统告警之间存在着大量的有意义的关联关系。1.1电力通信监控系统图1给出了

5、经典的告警关联关系。目前我国电力通信网监控主要功能包括数据监控、故障诊断、性能管理、安全管理、通信网业务2告警关联及基本概念管理。监控系统与电力通信网之间是监控与被监控的关系。监控系统通过数据采集单元对传输设告警关联类型包括告警压缩、告警过滤、告警·48·电力系统通信2009，30（195）数据测试，结合处理才能找出高质量的规则，取得较好的效果。2.2关联基本概念1）项集（itemset）。是一组项，每个项都是一个属性值，每个项集都有一个大小，该大小表示项集中包含的项的数目。频繁项集是在数据集中出现注：R-LOS为远端信号丢失；R-L

6、OF为远端帧丢失；MS-EXC为复用段误码过量；MS-AIS为复用段告警指示信号；AU-LOP为频率相当高的项集，项集出现频率的阈值是使用管理单元指针丢失；AU-AIS为管理单元告警指示信号；HP-支持度（support）来定义的。UNEQ为高阶通道未装载；HP-TIM为高阶通道踪迹字节失配；2）支持度。用于度量一个项集的出现频率，项HP-SLM为高阶通道信号标记失配；TU-AIS为支路单元告警指示信号。集{A，B}的支持度是由同时包含A和B的事务总图1经典告警关联个数所组成，Minimum_Support表示数据集的最小Fig.1C

7、lassicalalarmscorrelation支持度。3）概率（置信度，Probability）。是关联规则的抑制、告警计数、告警泛化（通过用更笼统的告警属性，规则A→B的概率是使用{A}的支持度除项信息对原来的告警信息进行替代）、告警特化（通集{A，B}的支持度来计算的，该概率在数据挖掘研过用更详细的告警信息对原来的告警信息进行替究领域中也称为置信度，Minimum_Probability表代）、告警时序关系等。一般化的告警关联分析模示关联规则的最低置信度。型包括告警相关性模块、告警提供者、告警消费者和知识库，如图2所示。3告警

8、关联分析模型3.1关联规则算法通过对上述告警特点的分析，本文采用了关联规则算法对告警数据进行关联分析。关联规则算法就是相关性计数引擎，属于图2告警关联分析模型priori关联规则算法家族。该算法适用于挖掘频繁Fig.2A