[發明專利]一種調度自動化系統運維異常指標推薦方法及系統

在審

• 申請號: 202310450388.4
• 申請日: 2023-04-24
• 公開（公告）號: CN116307930A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 彭程;高尚;陳子韻;黃鑫健;徐麗燕;孔彥茹;李昊;季學純;季惠英;沙一川
• 申請（專利權）人: 國電南瑞南京控制系統有限公司
• 主分類號: G06Q10/0639
• 分類號: G06Q10/0639;G06Q10/0631;G06Q10/20;G06Q50/06
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 張賞

本發明公開了一種調度自動化系統運維異常指標推薦方法及系統，該方法包括：計算運維指標間的相關性，得到調度自動化系統運維指標相關性矩陣；以及根據異常數據在時間上的連續性，檢測出當前運維異常指標；使用調度自動化系統運維指標相關性矩陣計算運維異常指標的異常得分；對異常得分進行過濾和排序給出推薦異常。本發明方法能夠有效消除單個時間點的單個指標的誤報，準確識別電網調度自動化系統中服務器節點的運維指標異常，降低運維人員處理海量異常告警的成本。

技術領域

本發明屬于電力系統自動化技術領域，尤其是一種調度自動化系統運維異常指標推薦方法及系統。

背景技術

隨著調度自動化系統架構的變化，以及大量云計算，大數據，人工智能等新技術的應用，目前的調度自動化系統內部復雜度越來越高，這也導致了運維工作的難度越來越大。傳統的人工運維已經難以支撐動輒上百臺服務器的運維需求。因此，調度自動化系統的智能運維是一個迫切需要解決的任務。而運維指標異常檢測是調度自動化系統智能運維的一個重要方向。智能化的運維指標異常檢測就是要通過算法，自動、實時、準確地從監控數據中發現異常，為后續的系統診斷與自愈提供基礎。

由于運維數據異常標注難以及對運維數據異常實時性快速檢測的需求，目前工業界對系統運維指標還是以無監督異常檢測算法為主。運維指標的無監督異常檢測是對系統內每個機器的每個運維指標的最近數據點進行異常檢測。通過對數據進行分析計算，識別出最新的數據點相對于之前的點而言是否為孤立的點，把這些孤立的點視為異常點。無監督異常檢測會給出被檢測數據點的異常排名或者異常分值，依據基于樣本之間的距離或樣本點所在的密度來判別是否為異常。然而調度自動化系統的運維數據含有大量的數據的抖動和毛刺，這很容易讓無監督異常檢測產生大量誤報。而過高的誤報率會給運維人員帶來過多的干擾，最后導致智能運維不可用，并且產生大量的告警信息，使得告警人員無法準確定位故障位置。

發明內容

本發明的目的在于提供一種調度自動化系統運維異常指標推薦方法及系統，解決現有單指標無監督異常檢測方法誤報高的問題，降低誤報率，保障電網調度自動化系統安全穩定運行。

為達到上述目的，本發明采用的技術方案如下：

本發明提供一種調度自動化系統運維異常指標推薦方法，包括：

獲取調度自動化系統各服務器節點中，以當前時刻為基準的預設時間長度的各運維指標數據序列；

分別對所述預設時間長度的各運維指標數據序列進行拆分，得到各運維指標的子序列；

分別對所述各運維指標的子序列進行異常檢測，識別出當前時刻的運維異常指標；

基于當前時刻調度自動化系統運維指標相關性矩陣計算當前時刻的運維異常指標的異常得分；

基于所述當前時刻的運維異常指標的異常得分進行當前時刻異常指標推薦。

進一步的，所述各服務器節點的運維指標包括運維指標類別：服務器節點負載、cpu、磁盤、內存、文件句柄和網絡；每個運維指標類別包含多個該類別下的運維指標。

進一步的，所述運維指標的采樣間隔為1分鐘。

進一步的，所述獲取調度自動化系統各服務器節點中，以當前時刻為基準的預設時間長度的各運維指標數據序列，包括：

從調度自動化系統信息管理大區的時序庫中抽取當前時刻各服務器節點的各運維指標數據；

對各服務器節點，選取以當前時刻為基準，往前時間窗口T₂分鐘內的運維指標數據，構成運維指標數據序列。

進一步的，所述時間窗口T₂取值為30分鐘。

進一步的，分別對所述預設時間長度的各運維指標數據序列進行拆分，得到各運維指標的子序列，包括：