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申请/专利权人：海南电网有限责任公司信息通信分公司
摘要：本发明提供模型驱动和数据驱动相结合的链路故障诊断方法，本发明是以电力自动化网络领域的设备特点、网络特点以及业务特点为基础，从电力系统一次设备的采集、二次设备的检测、控制信息等的输送、交换服务和连通这些网路资源的网络设施中，形成一套电力系统调度数据网网络，围绕调度数据网运行业务的自动化网络故障诊断、电力调度系统运行故障诊断，保证自动化控制大区、非控制大区、信息大区的业务正常运行和由此形成的网络运行、设备运行的特点，在故障诊断中起到了发现网络、设备、软件故障影响调度运行管理的情况，结合故障定位手段，支持电力调度数据网运维工作快速启动消缺程序，及时、准确地排除故障，提高效率，减少排查时间的浪费。
主权项：1.模型驱动和数据驱动相结合的链路故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、构建网络资源基础信息库，通过网络资源基础信息库设立网络设备、服务器和数据库运行性能监视指标，如果监视对象运行性能信息超过该对象设置的指标，但超越指标程度显示为不高，且能恢复正常运行的，则异常告警信息退出；如果监视对象运行性能信息超过该对象设置的指标，且有数据流量的现象持续一段时间，则进入异常告警；S2、构建异常列表分类库，用于接收异常告警信息；S3、构建维度模型，通过维度模型将异常告警信息进行维度划分，具体为：构建维度模型包括重点链路模型、网络资源模型和检测数据模型，通过重点链路模型、网络资源模型和检测数据模型将不同类型的异常告警信息进行匹配；S4、构建AI故障集，用于提取维度模型中的不同维度特征；S5、构建AI匹配分析模块，通过AI匹配分析模块对不同维度特征进行分析；S6、依据AI匹配分析模块的分析结果进行故障定位，并且将故障定位信息进行推送。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南电网有限责任公司信息通信分公司 模型驱动和数据驱动相结合的链路故障诊断方法
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