基于大數據處理技術的電力通信網資源預警分析系統的研究與實現

沃瀟瀟 王 燁

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基于大數據處理技術的電力通信網資源預警分析系統的研究與實現

沃瀟瀟1王 燁2

1.國網湖南省電力有限公司信息通信分公司，湖南 長沙 410004 2.南京南瑞集團公司，江蘇 南京 210003

隨著電力通信網資源數據的海量激增，大數據處理技術在電力通信網中的深入應用，如何高效地使用“海量”通信資源數據，對電力通信系統的資源管理提出了更新、更高的要求。從海量實時數據的匯聚和處理方式著手，對如何建立多維度的電力通信網資源預警分析模型、如何實現資源預警場景實現進行研究并提出建設方案。本系統能夠通過對電力通信資源的緊缺和薄弱環節進行分析，提供智能分析決策功能，實現通信資源的自動預警和閉環管理。

電力通信傳輸網；通信資源；大數據處理；預警

引言

近年來，中國大數據產業的發展正在從信息技術驅動向數據驅動方向進階，大數據趨勢正從互聯網向各個領域延展，各行各業的決策正在向“數據智能驅動”轉變，未來在數據挖掘、機器學習、人工智能等技術的基礎上，還將以智能化的形式賦能各行各業。

電網公司經過近十年的信息化建設，積累的海量生產運行和經營管理數據，奠定了電力大數據應用基礎。作為電力系統安全穩定運行的三大支柱之一的電力通信網，隨著公司快速發展和業務創新、網絡規模日益擴大、網絡結構的日趨復雜、通信資源海量激增，如何更好地發揮電力通信網對電網的支撐作用，對電力通信資源海量數據實時采集接入、關聯分析挖掘能力提出了更新、更高的要求。

1 電力通信資源管理存在的問題

電力系統已建立覆蓋全國各級電力骨干通信網、交換網、支撐網、接入網等在內的統一通信管理系統（SG-TMS系統），通過系統對大量通信資源進行管理，建立縱橫交互的管理體系，提高了通信資源的管理效率，但是在目前電力通信網資源管理中仍存在不足，考慮建立通信網資源預警分析系統，用以解決以下幾個方面的問題[1]。

一是解決數據關聯分析能力不足問題，用數據輔助決策分析，提升精益化管理水平。雖然經過近幾年的電力通信信息化建設，通信管理系統中已積累了設備配置、運行維護、業務通道關聯等海量原始數據，但由于缺少強大的數據關聯分析能力，無法從海量基礎數據中獲得真正有價值的、智能的、具有輔助決策的信息。

二是解決通信資源“被動”運維問題，通過系統主動發現資源問題、主動預警。目前資源管理主要通過SG-TMS系統對通信資源進行統計，但分析、管理很大程度上還需人工干預，現有通信資源的使用情況、預留額度、稀缺程度缺乏自動預警監控，維護人員往往無法及時發現資源問題，有時將直接影響通信網絡規劃、建設、方式安排和設備運行維護，影響管理效率。

三是解決“海量”數據填報準確性無法校驗問題。通信管理系統中的原始數據，部分仍需通過人工方式錄入和維護，無法通過有效手段發現錯誤數據，嚴重影響對通信資源統計、分析的準確性。

2 基于大數據電力通信網資源預警系統構建思路

由于通信管理系統（SG-TMS系統）中已積累海量原始數據，因此通信網資源預警分析可借助海量實時數據的及時匯聚和分析處理技術，依托SG-TMS系統開展，同時借助外部數據源，對SG-TMS中的數據進行提取與比對，從而對設備、光纜、業務等通信資源對象開展多維度分析、預警和優化[2]。

2.1 體系構建

結合電力通信資源管理的實際需求，構建資源預警體系，進行資源評估、及時預警、后續跟蹤，實現“預警分析—預控治理—效果評估”的閉環管理。考慮將資源預警從4個方向、4個對象、9個關鍵點來構建整個體系，實現資源優化、系統安全、自主運維3個目標。

2.2 功能構建

建立資源預警分析系統主要包括4個功能點，資源預警分析子系統總體功能結構如圖2所示。

（1）指標計算引擎：提供高性能的指標計算引擎，從業務安全、網絡安全、風險點、利用率4個維度，定時從TMS資源信息管理中提取相關數據，根據指標分析算法，結合用戶設置的權重和閾值（標準和規范）進行對比，產生網絡預警及預警報告。

圖1 電力通信傳輸網資源預警體系架構圖

圖2 總體功能結構

（2）預警規則：提供各預警指標的規則參數的管理維護功能，包括預警的分析范圍、權重、閾值等。

（3）處理建議：提供各預警指標的處理建議的管理維護功能，可以為各預警結果添加個性化處理建議。

（4）預警處置與疏導：對于發現的預警結果，提供相關方式調配的路由方案支撐，執行通道疏導、光路疏導或下發方式單。

3 基于大數據電力通信網資源預警系統設計與實現

3.1 系統構建

構建資源預警分析系統，需建設統一的計算框架支撐多維度預警指標的分析計算。資源預警分析系統的功能架構如圖3所示。

3.2 功能實現

由于系統采集數據存儲和統計分析均涉及海量數據，基礎組件應該滿足大數據處理能力的要求，主要通過分布式任務調度和分布式緩存等實現對海量數據的批處理[3]。

圖3 系統架構

（1）計算任務調度

由于數據的統計分析將會涉及大量分組統計、子查詢、嵌套查詢、窗口函數、聚合函數、排序等數據的聚合運算，對系統資源的影響較大，因此采用基于分布式集群的任務調度機制，可按月、按周、按天、按小時間隔靈活配置任務的調度周期，計算節點支持橫向擴展，通過數據庫進行間接溝通，根據系統負載情況選擇合適的計算節點執行任務。

（2）數據緩存

通信資源模型分為物理資源模型、邏輯資源模型和業務資源模型。物理資源模型從物理角度描述網絡及網絡中各種資源關系，邏輯資源從邏輯角度描述網絡及網絡中的各種資源的關系，業務資源模型以邏輯資源模型為基礎，統一描述各類業務資源及屬性模型，如圖4所示。

由于大部分預警分析都需要依賴TMS系統中原始數據，同時分析過程中也將產生大量過程性數據，因此預警分析任務生命周期中產生或使用到的原始數據、中間數據等過程性數據，采用分布式緩存，在存儲通信資源模型的中間層加工數據，避免各個計算任務再重復采集加工數據。

（3）指標算法注入

圖4 電力通信資源模型關系

資源預警系統基于多處理階段模型，對預警指標的算法模式進行抽象建模，將處理過程拆分為數據選擇—數據預處理—數據變換—數據分析四個階段，實現對傳輸系統、光纜網絡、機房資源、輔助系統四類資源的指標明細計算，定時從TMS系統中抽取數據，并根據指標計算公式進行計算結果。根據用戶設置的權重和閾值（標準和規范）進行對比，發布預警工單并生成預警報告。

（4）計算結果歸集

資源預警系統對不同維度預警指標的計算結果統一建模，記錄網絡預警及預警報告歷史記錄，系統根據歷史記錄比較生成網絡各指標的總體發展趨勢。

3.3 主要應用場景

為適用方式專責、設備專責、機房專責等不同用戶、角色對資源預警的需求，建立從業務安全、網絡安全、資源風險、資源利用率等多個預警場景，提高對傳輸系統、光纜網絡、機房資源、輔助系統4類資源的安全性和運維效率。

（1）業務安全

該場景以保障業務安全為目標，以設備、光纜、業務通道組織方式為載體對全網重要業務的運行安全情況進行分析、預警和監視，主要包括設備/光纜重載情況、業務主備通道同路由情況、業務通道路由可靠性等，相關用戶（角色）可通過此預警及時對業務安排方式進行調優。

（2）網絡安全

該場景以保障傳輸網絡安全為目標，以站點、光纜、設備為載體對傳輸網絡的運行安全情況進行分析、預警和監視，主要包括主備路由同纜、設備單電源供電、末端站單光路接入、樞紐站單節點接入、超大環、超長鏈路、超大節點等，相關用戶（角色）可通過此預警及時對網絡進行調優，同時為通信網規劃、建設等提供重要支撐數據。

（3）資源風險和利用率

該場景主要是統計目前通信相關資源風險情況和使用情況。風險情況主要針對光纜和設備服役年限及故障情況進行統計分析。資源利用率主要針對光纜和設備的物理資源以及邏輯資源進行統計分析。物理資源利用率主要統計分析設備槽位、端口利用率及光纜段纖芯利用率等。邏輯資源利用率，主要統計分析帶寬利用率。相關用戶（角色）可通過此預警及時對業務安排方式進行調優，同時為后續的資源調配和網絡規劃提供重要支撐。

（4）故障處置與業務疏導

該場景主要是在突發故障后為快速恢復業務提供相關方式調配的路由方案支撐，與業務安全、網絡安全、資源風險、資源利用率等應用場景緊密相關。例如在光纜、設備或板卡發生故障時，及時提供疏導建議，快速恢復業務。此場景還可以對預警資源查看關聯的站點、機房、機柜、設備、板卡、光纜段資源的臺賬信息，查看預警資源涉及的承載業務、臨近光路、缺陷單、纖芯占用情況等子資源或相關資源信息，以便于對資源的進一步定位和分析。可通過創建工作聯系單等方式，對故障處置和業務疏導進行閉環管理。

4 結束語

電力通信傳輸網資源預警分析成果已在國網湖南省電力有限公司進行了試點應用，資源預警分析系統的應用較改善了以往通過人工統計分析、問題暴露后再進行整改的被動運維模式，由“被動”轉為“主動”，通過數據挖掘、關聯分析等技術的應用，實現了及時有效的預警分析服務，實現隱患分析和定位輔助技術手段的自動化和主動性，為建立以預防為主的主動運維模式提供重要支撐，大大提高運維效率，有效提升通信資源精益化管理水平。

[1]國網湖南省電力有限公司信息通信分公司. 電力通信傳輸網資源預警分析可行性研究報告[R]. 2017.

[2]呂順利，周澍，洪自歡，等. 基于門限的電力通信網資源預警的設計和實現[J]. 中國電子商情：通信市場，2013（2）：78-82.

[3]林炳花，林麗萍，等. 大數據技術在電力通信網的應用分析[J]. 貴州電力技術，2017，20（10）：35-38.

Research and Implementation of Power Communication Network Resources Early Warning Analysis System Based on Big Data Processing Technology

Wo Xiaoxiao1Wang Ye2

1. Information and Communication Branch of State Grid Hunan Electric Power Co., Ltd., Hunan Changsha 410004 2. Nanjing NARI Group Corporation, Jiangsu Nanjing 210003

With the rapid increase of resource data of power communication network and the in-depth application of big data processing technology in power communication network, how to use “massive” communication resource data efficiently, puts forward newer and higher request for the management of power communication system. Starting from the aggregation and processing of massive real-time data, the paper proposes a construction planon how to establish a multi-dimensional early warning analysis model of power communication network resources and how to realize the implementation of resource early warning scenarios. The system can provide intelligent analysis and decision-making functions by analyzing the shortage and weak links of power communication resources, and realize automatic warning and closed-loop management of communication resources.

power communication transmission network; communication resources; big data processing; early warning

TP311.5；TN915.853

A

沃瀟瀟（1982—），女，湖南長沙人，高級工程師，從事電力通信調度運行管理工作。王燁（1986—），男，江蘇南京人，工程師，從事電力通信管理系統研發工作。