[發明專利]一種智能變電站二次網絡測量與多模決策方法及裝置

有效

• 申請號: 201210350289.0
• 申請日: 2012-09-20
• 公開（公告）號: CN102868224A
• 公開（公告）日: 2013-01-09
• 發明（設計）人: 王晉;陶騫;胡剛;夏勇軍
• 申請（專利權）人: 湖北省電力公司電力科學研究院;國家電網公司
• 主分類號: H02J13/00
• 分類號: H02J13/00;H04L12/24;H04L12/26
• 代理公司: 武漢楚天專利事務所 42113
• 代理人: 孔敏

1.一種智能變電站二次網絡測量與多模決策裝置，其特征在于：包括網絡配置文件讀取模塊(20)、網絡配置文件解析模塊(21)、網絡測量模塊(22)、網絡測量解析模塊(23)、網絡質量預測模塊(24)、網絡質量決策模塊(25)、網絡質量數據庫(30)、網絡質量模型庫(31)及網絡質量決策庫(32)；

網絡配置文件讀取模塊(20)的輸入端與智能變電站后臺(12)的輸出端連接，用于讀取智能變電站后臺(12)導出的變電站配置描述文件；

網絡配置文件解析模塊(21)的輸入端與網絡配置文件讀取模塊(20)的輸出端連接，用于解析網絡配置文件讀取模塊(20)讀取的變電站配置描述文件，將網絡配置文件中的配置數據解析后生成智能變電站全站配置表；

網絡測量模塊(22)的一個輸入端與網絡配置文件解析模塊(21)連接，用于利用全站配置表獲取整個網絡的拓撲結構，另兩個輸入端與智能變電站中的兩個分光器連接，分別獲取網絡中傳輸的GOOSE報文和SV報文，利用收到的GOOSE報文、SV報文和整個網絡的拓撲結構，并通過SNMP協議對智能變電站二次網絡的質量參數進行全方位測量，形成網絡測量的原始數據；

網絡測量解析模塊(23)的輸入端與網絡測量模塊(22)輸出端連接，用于對網絡測量模塊(22)中的獲取的網絡原始數據進行解析，利用網絡原始數據中數據報文內容分析網絡數據的流向特點，利用網絡原始數據中的質量參數分析整個網絡的網絡質量，為網絡數據的處理預測提供數據基礎，并將網絡測量模塊(22)的網絡原始數據解析以后得到的網絡質量數據存入網絡質量數據庫(30)；

網絡質量預測模塊(24)用于利用網絡質量數據庫(30)中的網絡質量數據動態訓練多種模型建立網絡質量模型庫(31)，對未來網絡運行狀態進行預測，并在智能變電站后臺(12)動態展示；

網絡質量決策模塊(25)用于利用網絡質量預測模塊(24)對未來網絡運行狀態的預測，通過網絡質量決策庫(32)提供的決策方法進行推理，根據推理結果得到未來網絡運行狀態的安全等級和預警方案，為運行維護人員提前避障提供有效的輔助決策手段。

2.如權利要求1所述的智能變電站二次網絡測量與多模決策裝置，其特征在于：網絡質量預測模塊(24)通過灰色時變馬爾科夫或粒子群小波神經網絡算法對未來網絡運行狀態進行預測。

3.如權利要求1所述的智能變電站二次網絡測量與多模決策裝置，其特征在于：所述智能變電站二次網絡的質量參數包括吞吐量、時延、丟包率、帶寬利用率及網絡伸縮性。

4.一種智能變電站二次網絡測量與多模決策方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟一：通過網絡配置文件讀取模塊(20)讀取智能變電站后臺(12)導出的變電站配置描述文件；

步驟二：網絡配置文件解析模塊(21)解析網絡配置文件讀取模塊(20)讀取的SCD文件，將SCD文件中的配置數據解析后生成智能變電站全站配置表；

步驟三：網絡測量模塊(22)通過SV分光器(14)和GOOSE分光器(15)獲取SV報文和GOOSE報文，利用收到的GOOSE報文、SV報文和整個網絡的拓撲結構，并通過SNMP協議對智能變電站二次網絡的質量參數進行全方位測量，并形成網絡測量的原始數據；

步驟四、通過網絡測量解析模塊(23)，對網絡測量模塊(22)測量的網絡原始數據進行實時在線解析，并將解析后得到的網絡質量數據存入網絡質量數據庫(30)；

步驟五：網絡質量預測模塊(24)利用網絡質量數據庫(30)中的網絡質量數據動態訓練多種模型建立網絡質量模型庫(31)，對未來網絡運行狀態進行預測，并將預測結果在智能變電站后臺(12)動態顯示；

步驟六：網絡質量決策模塊(25)利用網絡質量預測模塊(24)對未來網絡運行狀態的預測結果，通過網絡質量決策庫(32)提供的決策規則進行推理，根據推理結果提出相應的預警方案，為運行維護人員提前避障提供有效的輔助決策手段。

5.如權利要求4所述的智能變電站二次網絡測量與多模決策方法，其特征在于：步驟五中是利用網絡質量模型庫(31)中的灰色時變馬爾科夫或粒子群小波神經網絡兩種模型算法對未來網絡運行狀態進行預測。

6.如權利要求4所述的智能變電站二次網絡測量與多模決策方法，其特征在于：所述智能變電站二次網絡的質量參數包括吞吐量、時延、丟包率、帶寬利用率及網絡伸縮性。