[发明专利]一种电力通信现场运维故障预测方法

说明书

本发明实施例提供一种电力通信现场运维故障预测方法，包括：基于现场运维实时数据和预设的检测器集合，通过基于矩阵形式的否定选择算法，判断现场运维实时数据是否存在异常；若现场运维实时数据存在异常，则将现场运维实时数据输入至故障预测模型，输出故障预测结果，并基于故障预测结果进行故障排查；其中，检测器集合为基于现场运维正常样本数据，通过基于矩阵形式的否定选择算法选取的若干个检测器构成的集合；故障预测模型为基于现场运维故障样本数据以及现场运维故障样本数据的故障类型训练得到的。本发明实施例提供的方法，解决了现有算法需要处理的数据量大的问题，降低了对控制器的性能要求，提高了预测效率和预测精度。

技术领域

本发明实施例涉及电力通信网现场运维技术领域，尤其涉及一种电力通信现场运维故障预测方法。

背景技术

电力通信现场运维包括巡视、检修、施工、验收等作业内容，是获取通信线路和通信设备运行状态和各项技术性能指标等信息最直接的途径。其中，故障的感知和预测，对于保障电力通信设备的健康运行，消除安全隐患，至关重要。

而原有的“分散式维护”方式，完全依赖于维护人员人工巡视，无法在第一时间实现100％的故障发现率。随着电力通信网的技术水平提高，智能运维平台进行预警信息处理后，能够保证在最短时间内收集到运维现场的与故障相关的重要信号，对智能分析和故障预测有辅助作用，提高异常事故处理的快速性、准确性和高效性。现有的故障预测主要依靠智能算法，通过对历史数据进行学习找到故障发生规律，摆脱对专家知识和经验的依赖，预测更加客观合理。

然而，由于电力通信现场运维涉及的通信设备和线路种类繁多、连接关系复杂，现有的用于故障预测的智能算法需要处理的数据量极大，预测效率低下，且容易产生误报警。

发明内容

本发明实施例提供一种电力通信现场运维故障预测方法，用以解决现有的用于故障预测的智能算法需要处理的数据量极大，预测效率低下，且容易产生误报警的问题。

一方面，本发明实施例提供一种电力通信现场运维故障预测方法，包括：

基于现场运维实时数据和预设的检测器集合，通过基于矩阵形式的否定选择算法，判断现场运维实时数据是否存在异常；

若现场运维实时数据存在异常，则将现场运维实时数据输入至故障预测模型，输出故障预测结果，并基于故障预测结果进行故障排查；

其中，检测器集合为基于现场运维正常样本数据，通过基于矩阵形式的否定选择算法选取的若干个检测器构成的集合；故障预测模型为基于现场运维故障样本数据以及现场运维故障样本数据的故障类型训练得到的。

另一方面，本发明实施例提供一种电力通信现场运维故障预测装置，包括：

异常检测单元，用于基于现场运维实时数据和预设的检测器集合，通过基于矩阵形式的否定选择算法，判断现场运维实时数据是否存在异常；

故障预测单元，用于若现场运维实时数据存在异常，则将现场运维实时数据输入至故障预测模型，输出故障预测结果，并基于故障预测结果进行故障排查；

其中，检测器集合为基于现场运维正常样本数据，通过基于矩阵形式的否定选择算法选取的若干个检测器构成的集合；故障预测模型为基于现场运维故障样本数据以及现场运维故障样本数据的故障类型训练得到的。

又一方面，本发明实施例提供一种电力通信现场运维故障预测设备，包括处理器、通信接口、存储器和总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过总线完成相互间的通信，处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以执行如前所述的电力通信网现场运维故障预测方法。

再一方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如前所述的电力通信网现场运维故障预测方法。