[發明專利]電力自動化系統流量異常智能分析系統

無效

• 申請號: 201110051268.4
• 申請日: 2011-03-03
• 公開（公告）號: CN102122374A
• 公開（公告）日: 2011-07-13
• 發明（設計）人: 尹飛;高雪生;張斌;李新家;夏衛進;熊政;仲春林;祝永晉;鄭飛
• 申請（專利權）人: 江蘇方天電力技術有限公司;江蘇省電力公司鎮江供電公司
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00;G06Q50/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林;許婉靜

1.電力自動化系統流量異常智能分析系統，其特征在于：包括以下功能模塊

預警規則與策略模塊：根據網絡帶寬、每秒字節數、每秒包數、數據包大小、訪問限制、網絡攻擊特征6個方面制定符合自動化系統各業務模塊運行網絡流量特征的預警規則，由歷史流量數據，生成初始化規則參數，再由用戶根據實際情況手動調節參數，設定規則生效周期，以適用于系統運行網絡流量周期特征，系統各業務模塊的預警規則組合形成自動化系統的預警策略；

實時監測分析模塊：基于自動化系統業務監測模型所關聯預警策略，將各業務模塊的預警規則在指定周期應用于業務實時流量數據的監測分析，識別各業務模塊的網絡帶寬異常、每秒字節數異常、每秒包數異常、數據包大小異常、訪問限制異常、網絡攻擊異常；

FRR分析推理引擎模塊：基于流量數據、預警規則以及規則引擎網絡建立FRR分析推理引擎，當實時監測分析發現業務流量異常后，根據異常流量數據、異常類型、預警規則，在規則引擎網絡中推導專家知識庫中可行的異常解決方案；

云推理架構模塊：當監測分析系統多地部署，在網絡可達情況下，異常分析推理任務將通過消息中間件發送到所有監測分析系統，應用各地系統的專家知識庫資源，推理合適的異常解決方案；

業務健康度分析模塊：應用自動化系統各業務模塊的流量帶寬占用率、總流量、平均流量、異常次數計算業務模塊網絡流量負荷率，再根據各業務模塊在系統中所占權重值，計算自動化系統網絡健康度。

2.根據權利要求1所述的電力自動化系統流量異常智能分析系統，其特征在于：在預警規則與策略模塊中，所述的預警規則，包括異常分類、閥值參數、有效周期、監測對象4個要素。

3.根據權利要求1或2所述的電力自動化系統流量異常智能分析系統，其特征在于：所述的實時監測分析模塊由自動化系統各業務模塊關聯的所有預警規則組成的。

4.根據權利要求1或2所述的電力自動化系統流量異常智能分析系統，其特征在于：所述的實時監測分析模塊支持分布式集群部署方式。

5.根據權利要求1或2所述的電力自動化系統流量異常智能分析系統，其特征在于：在FRR分析推理引擎模塊中，以輪換對稱法在規則引擎網絡中推導專家知識庫中可行的異常解決方案，所述的輪換對稱法，是演繹法與歸納法相結合的推理方法。

6.根據權利要求1或2所述的電力自動化系統流量異常智能分析系統，其特征在于：所述的云推理架構模塊通過消息中間件發送推理任務，由各地部署的監測分析系統執行后匯總推理結果。

7.根據權利要求1或2所述的電力自動化系統流量異常智能分析系統，其特征在于：要業務健康度分析模塊中，所述權重值根據自動化系統各業務模塊在運行過程中的重要性制定。