[发明专利]一种基于动态贝叶斯网络的载波网络故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于动态贝叶斯网络的载波网络故障诊断方法，涉及载波网络管理技术领域。所述方法包括根据故障和症状的关系，构建故障传播模型；根据异常症状节点集合和异常故障节点集合，构建动态贝叶斯故障传播模型，并根据所述动态贝叶斯故障传播模型，得到两个时间片上的故障诊断模型；根据两个时间片上的故障诊断模型，得到前一阶段最大可能的故障节点状态集合；根据前一阶段最大可能的故障节点状态集合，得到当前阶段最大可能的故障节点状态集合。本发明通过将动态网络环境下的故障诊断问题建模为动态贝叶斯故障诊断模型，提出基于动态贝叶斯网络的载波网络故障诊断方法，能够有效降低动态网络环境给故障诊断模型带来的噪声问题。

技术领域

本发明涉及载波网络管理技术领域，尤其涉及一种基于动态贝叶斯网络的载波网络故障诊断方法。

背景技术

在智能电网领域，为了满足越来越多的物联网设备对网络的需求，载波网络逐渐成为电力公司重点建设的基础网络资源。为进一步提升载波网络资源的利用率，网络切片技术被应用到载波网络的建设中。在网络切片的技术下，传统的载波网络被划分为基础网络和虚拟网络。基础网络资源包括底层节点和底层链路资源，负责为虚拟网提供基础资源。虚拟网络资源包括虚拟节点和虚拟链路资源，负责为用户提供特定的电力业务。为了提升载波网络上承载的电力业务的服务质量，快速准确的故障定位技术是电力公司需要掌握的关键技术。通过快速准确的故障定位技术，可以在电力业务出现故障时，快速找到故障根源，修复发生故障的底层网络资源，从而提升电力业务的服务质量。

随着网络切片技术的发展和应用，网络资源的数量随着业务的增加和减少而变化。底层网络资源的动态关闭和开启，提升了底层网络资源的利用率和可靠性。如果将已有研究的静态网络故障诊断技术应用到动态网络故障诊断中，容易导致故障诊断模型不准确，从而降低故障诊断算法的性能。

发明内容

本发明目的在于，提供一种基于动态贝叶斯网络的载波网络故障诊断方法，以解决载波网络环境下故障诊断模型不准确导致故障诊断算法性能低的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于动态贝叶斯网络的载波网络故障诊断方法，包括：

根据故障和症状的关系，构建故障传播模型；其中，所述故障为底层网络资源的状态，所述症状为电力业务的状态；

根据异常症状节点集合和异常症状节点集合，构建动态贝叶斯故障传播模型，并根据所述动态贝叶斯故障传播模型，得到两个时间片上的故障诊断模型；

根据两个时间片上的故障诊断模型，得到前一阶段最大可能的故障节点状态集合；

根据前一阶段最大可能的故障节点状态集合，得到当前阶段最大可能的故障节点状态集合。

优选地，所述根据故障和症状的关系，构建故障传播模型，还包括优化所述故障传播模型：

根据管理系统中与所述故障相关联的症状为异常症状的概率，以及所述故障传播模型中与所述故障相关联的症状为异常症状的概率，得到故障节点的可信度；

根据所述故障传播模型中不同节点之间的跳数，得到节点中心性；

根据所述故障传播模型中所有节点中心性的最大值和最小值，得到归一化节点中心性；

根据所述归一化节点中心性，得到优化后节点的故障可信度；

根据异常症状相关疑似故障的可信度之和，得到所述异常症状的异常可信度，并根据所述异常可信度，过滤噪声异常症状。

优选地，所述根据管理系统中与所述故障相关联的症状为异常症状的概率，以及所述故障传播模型中与所述故障相关联的症状为异常症状的概率，得到故障节点的可信度，通过以下公式进行计算：