【摘 要】
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电力调度自动化系统作为复杂信息物理系统,规模庞大且逻辑拓扑难以获得,一旦其组件发生故障,系统将出现雪崩式告警,现有典型故障溯源方法严重依赖于专家经验和逻辑拓扑关系,故障溯源困难.提出一种基于信息差异图模型的电力调度自动化系统故障溯源方法.首先,通过k-means算法获得所采集每个数据特征时间序列的聚类中心,将其作为划分离散区间的端点,计算区间均值作为离散化结果.然后,根据告警前后的信息度量变化率构建信息差异矩阵,该矩阵元素分别由系统组件自身信息熵和组件间传递熵的归一化差异比率组成.最后,根据告警信息变化较
【机 构】
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北京邮电大学 人工智能学院,北京市 海淀区 100876;国网冀北电力有限公司,北京市 西城区 100054;南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,北京市 海淀区 100192
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电力调度自动化系统作为复杂信息物理系统,规模庞大且逻辑拓扑难以获得,一旦其组件发生故障,系统将出现雪崩式告警,现有典型故障溯源方法严重依赖于专家经验和逻辑拓扑关系,故障溯源困难.提出一种基于信息差异图模型的电力调度自动化系统故障溯源方法.首先,通过k-means算法获得所采集每个数据特征时间序列的聚类中心,将其作为划分离散区间的端点,计算区间均值作为离散化结果.然后,根据告警前后的信息度量变化率构建信息差异矩阵,该矩阵元素分别由系统组件自身信息熵和组件间传递熵的归一化差异比率组成.最后,根据告警信息变化较高的特征及特征间的交互信息建立信息差异图模型,定义图模型中节点状态及链接关系,构建节点及其权值和故障程度之间的映射表,标记表中故障程度排名靠前的组件并回溯到图模型中组件间交互关系进行故障溯源.在仿真数据、某开源分布式系统数据集和某电网调度系统实采数据上的实验结果表明,与典型相关方法相比,所提方法在准确率、召回率等指标上具有显著优势.
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