孫  濤，任  啟，袁  碩

　?。▏W(wǎng)張家口供電公司，河北 張家口075000）

　　摘  要： 目前電網(wǎng)安全運(yùn)行對通信網(wǎng)的依賴性不斷增強(qiáng)、對通信網(wǎng)安全可靠性要求不斷提高，但通信網(wǎng)的安全風(fēng)險(xiǎn)隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)增長的不斷變化也與日俱增，安全生產(chǎn)工作面臨前所未有的壓力和挑戰(zhàn)，開展通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)防范、做好預(yù)判預(yù)控工作勢在必行。通過建立電力通信設(shè)備運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)綜合評估模型，搭建預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)，分析綜合指標(biāo)體系，利用多層次模糊算法制定風(fēng)險(xiǎn)評估規(guī)則，得到較客觀的預(yù)警信號指示，并給出合理的解決措施方案。結(jié)果表明該方法的有效性和可行性，對電力綜合設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)管理有一定的指導(dǎo)意義。

　　關(guān)鍵詞： 多層次、模糊、綜合網(wǎng)管、風(fēng)險(xiǎn)、預(yù)警

0  引言

　　電力通信網(wǎng)具有多技術(shù)、多層次的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，任何—個(gè)設(shè)備的故障，都會影響到通信系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量，甚至還會對電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行構(gòu)成嚴(yán)重威脅。雖然近年來系統(tǒng)內(nèi)外對電力通信網(wǎng)可靠性/風(fēng)險(xiǎn)分析方法的研究層出不窮，但并沒有找到全面系統(tǒng)及簡單易行同時(shí)兼顧的、能付諸實(shí)際使用的評價(jià)方法及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，用來指導(dǎo)電力通信網(wǎng)日常運(yùn)行管理工作的開展。研究一套全面的風(fēng)險(xiǎn)評估預(yù)警系統(tǒng)是保障電力通信安全運(yùn)行的有效方法，目前國內(nèi)外風(fēng)險(xiǎn)評估預(yù)警的方法很多，主要有基于概率論的方法、基于可靠性理論的方法、基于模糊理論的方法和基于人工智能的方法等。近年來，基于層次分析模糊集方法為風(fēng)險(xiǎn)評估提供了新的思路，通過改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理措施，有效地降低風(fēng)險(xiǎn)或避免風(fēng)險(xiǎn)，提高電力通信系統(tǒng)的安全性。

　　層次分析法AHP(Analytic Hierarchy Process)是數(shù)學(xué)家Thomas L Saaty首先提出的 ，該評價(jià)方法是一種多指標(biāo)綜合評價(jià)方法，采取定性、定量相結(jié)合的方式，保證了模型的系統(tǒng)性和合理性。但對于電力通信系統(tǒng)指標(biāo)評價(jià)體系來說，存在巡檢人員的主觀評價(jià)，引入三角模糊算法來判斷主觀信息，在一定程度上降低了主觀因素對評估帶來的影響，提高了的準(zhǔn)確程度。層次分析模糊化處理方法綜合二者的優(yōu)勢，提高了評估結(jié)果的可信度，加強(qiáng)了預(yù)警系統(tǒng)的有效性和可行性。

　　1 多層次模糊算法介紹

　　多層次模糊算法模型如下：設(shè)U={U1,U2,U3,…,Um},V={V1,V2,V3,…,Vj}，U為指標(biāo)集，V為評價(jià)集。設(shè)R為由m個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的總評價(jià)矩陣，R=(rij)mn，即：

2 電力綜合網(wǎng)管預(yù)警系統(tǒng)

　　2.1 風(fēng)險(xiǎn)評估

　　由于電力通信網(wǎng)分層、分級的管理特點(diǎn)，電力通信網(wǎng)的網(wǎng)管系統(tǒng)建設(shè)長期缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃和指導(dǎo)，國網(wǎng)公司已建網(wǎng)管系統(tǒng)在建設(shè)水平、開發(fā)模式、實(shí)施方式、體系架構(gòu)、系統(tǒng)功能、管理范圍、管理能力等方面都存在較大差異，形成了眾多“信息孤島”，難以實(shí)現(xiàn)信息資源共享。公司電網(wǎng)跨區(qū)聯(lián)網(wǎng)格局的逐漸形成，使得 各級網(wǎng)絡(luò)間的聯(lián)系日益緊密，為消除各層級網(wǎng)管系統(tǒng)“孤島”，規(guī)范各單位通信管理系統(tǒng)的建設(shè)與應(yīng)用，建設(shè)具備實(shí)時(shí)監(jiān)視、資源管理、運(yùn)行管理、專業(yè)管理四大業(yè)務(wù)應(yīng)用，覆蓋各級電力通信骨干網(wǎng)和終端通信接入網(wǎng)，形成具有集約化、標(biāo)準(zhǔn)化、智能化特征的國家電網(wǎng)公司企業(yè)級通信管理平臺，為提升通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行維護(hù)能力和管理水平提供技術(shù)支撐。在電力通信設(shè)備綜合網(wǎng)管平臺建立的基礎(chǔ)上，通過采集的告警信息分析告警原因，提取有用的評價(jià)指標(biāo)，制定分層評價(jià)體系，根據(jù)模糊FAHP算法制定指標(biāo)權(quán)重，獲取風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，以風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)為門限，制定預(yù)警管理平臺。

　　風(fēng)險(xiǎn)評估以風(fēng)險(xiǎn)值為指標(biāo)，綜合考慮設(shè)備狀態(tài)評價(jià)結(jié)果、設(shè)備故障損失程度兩方面的因素，按以下公式計(jì)算獲得：

　　風(fēng)險(xiǎn)值（R） = 故障損失程度（C）×故障發(fā)生可能性（P）

　　式中：R為設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)值，C為故障可能導(dǎo)致的損失程度，P為故障發(fā)生可能性（來自于狀態(tài)評價(jià)結(jié)果）。故障發(fā)生的可能性=故障發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)分值/風(fēng)險(xiǎn)總分值（100）×自然災(zāi)害系數(shù)×社會因素系數(shù)。用下標(biāo)n表示風(fēng)險(xiǎn)事件未發(fā)生，用下標(biāo)d表示風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生，所以風(fēng)險(xiǎn)值：

　　R=1-PnCn=1-(1-Pd)(1-Cd)=Pd+Cd-PdCd

　　本文用多層次模糊算法方法對電力通信設(shè)備網(wǎng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估。層次模型的構(gòu)造基于分解的思想，進(jìn)行對象的系統(tǒng)分解，它的基本層次有三類：目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層。目的是基于系統(tǒng)基本特征建立系統(tǒng)的評估體系。其中目標(biāo)層是最終的判定目標(biāo)；準(zhǔn)則層是判定依據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，往往是多個(gè)準(zhǔn)則的集合，準(zhǔn)則層可以有多層；指標(biāo)層則是在目標(biāo)層和準(zhǔn)則層約束下的各項(xiàng)具體指標(biāo)。經(jīng)過系統(tǒng)分解，得到如圖1所示的電力通信綜合網(wǎng)管設(shè)備指標(biāo)體系模型。

　　2.2  風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警評判等級設(shè)置及對策

　　圖1為25個(gè)電力通信設(shè)備狀態(tài)典型指標(biāo)，為了進(jìn)一步得到風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，需要構(gòu)造判斷矩陣，利用上文描述的FAHP算法構(gòu)造判斷矩陣。判斷矩陣的作用是在上一層某一元素的約束條件下，對同一層次的判斷矩陣采用標(biāo)準(zhǔn)的1-9階標(biāo)度的評價(jià)尺度進(jìn)行專家評價(jià)，得到比較值rij,由于專家對給出的比較值rij信任程度不同，可以在比較值上加入各自的置信度。置信度可以分為5個(gè)等級，為“完全有把握、很有把握、較有把握、把握一般、沒有把握”，分別用數(shù)值“0，0.5，1，1.5，0”描述，同時(shí)又分為對比較值rij的置信度上限（f）和下限（k），可以構(gòu)成三角模糊數(shù)(lij=rij-fij,uij=rij+kij)，同時(shí)，第k個(gè)專家可以構(gòu)造判斷矩陣Rk(aij)aij=(lij,mij,uij),aji=(1/uij, 1/mij,1/lij)(k=1，2，…，m)，其次對第k個(gè)專家構(gòu)造的判斷矩陣進(jìn)行歸一化處理，方法如前面公式所示：

　　由此可以構(gòu)造出歸一化判斷矩陣Rk(vij)。計(jì)算出綜合判斷矩陣R(rij)由于專家組中的專家的知識結(jié)構(gòu)和對電力通信設(shè)備的認(rèn)識程度不同，每個(gè)專家給出的判斷矩陣的信任度也不相同。通過三角模糊算法可以較客觀的對風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行排序。

　　在MATLAB7.0環(huán)境下進(jìn)行計(jì)算，其中在FAHP算法中，評判矩陣由專家得到，并得到25個(gè)二級指標(biāo)的模糊權(quán)重。再根據(jù)三角模糊數(shù)算法計(jì)算得到較客觀的風(fēng)險(xiǎn)值，并進(jìn)行排序。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)值劃分預(yù)警信號和確定警限信號，電力通信設(shè)備預(yù)警可分為5個(gè)預(yù)警區(qū)，即：低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，評判等級一般采用5分制，評判得分為5、4、3、2、1。于是得到評判向量：C=[5,4,3,2,1]T。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)值t在[0,2]時(shí)，C=1；當(dāng)t在[3,4]時(shí)，C=2；當(dāng)t在[5,6]時(shí)，C=3；當(dāng)t在[7,8]時(shí)，C=4；當(dāng)t在[9,10]時(shí)，C=5。仿真結(jié)果如表1所示。

　　2.3  綜合網(wǎng)管預(yù)警管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

　　根據(jù)電力通信設(shè)備狀態(tài)網(wǎng)管預(yù)警管理系統(tǒng)的需求提出總體設(shè)計(jì)原則，并對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、框架進(jìn)行了綜合設(shè)計(jì)，對預(yù)警管理系統(tǒng)的架構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。

　　電力通信設(shè)備狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架采用一個(gè)開放性、可擴(kuò)展的方案，系統(tǒng)由預(yù)警采集平臺、預(yù)警集中平臺、預(yù)警處理平臺及服務(wù)器等組成。系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖2所示。

　　系統(tǒng)采用TCP/IP體系結(jié)構(gòu)、C/S+B/S模式，系統(tǒng)基于J2EE，采用全分布式的模塊化體系結(jié)構(gòu)，使之具有靈活性及擴(kuò)展性，新預(yù)警的引入和刪除不影響現(xiàn)有功能模塊，系統(tǒng)的容量可隨著硬件的擴(kuò)容和軟件的升級達(dá)到更高的要求，以適應(yīng)不同規(guī)模監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和不同數(shù)量監(jiān)控對象的需要，從而滿足于電網(wǎng)的快速發(fā)展。系統(tǒng)主要分為預(yù)警采集層、預(yù)警處理層、預(yù)警管理層和應(yīng)用層4層結(jié)構(gòu)。預(yù)警采集層主要負(fù)責(zé)從不同通信系統(tǒng)采集預(yù)警信息，并且將預(yù)警格式歸一，預(yù)警處理層主要完成預(yù)警的過濾規(guī)則和預(yù)警類型、級別重定義后，通過上層數(shù)據(jù)庫接口模塊將預(yù)警信息存入數(shù)據(jù)庫中的臨時(shí)表中。預(yù)警處理層還為預(yù)警平臺提供了維護(hù)接口，當(dāng)預(yù)警平臺需要人工維護(hù)時(shí)，平臺直接連接預(yù)警采集平臺，通過TCP方式交互維護(hù)命令和維護(hù)結(jié)果。此外，處理層還有一塊系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控模塊，負(fù)責(zé)定期向系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控平臺定期發(fā)送自身運(yùn)行狀態(tài)的UDP包，系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控平臺根據(jù)UDP包判斷采集平臺的運(yùn)行狀態(tài)。預(yù)警管理層主要負(fù)責(zé)預(yù)警任務(wù)的增加、刪除、查詢及修改的功能，決定門限值的設(shè)定及相關(guān)操作。其中通過修改模塊，可以對指標(biāo)的門限值進(jìn)行修改，門限值設(shè)置的合理性直接影響到預(yù)警系統(tǒng)功能的及時(shí)性，巡檢人員在設(shè)置門限值時(shí)需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)以及各種實(shí)際情況進(jìn)行合理分析。應(yīng)用層主要負(fù)責(zé)呈現(xiàn)經(jīng)過處理的預(yù)警、預(yù)警通知、預(yù)警查詢與統(tǒng)計(jì)、電子工單管理等功能。預(yù)警信息可以通過顯示器顯示或通過設(shè)計(jì)顯示燈，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級，分為五個(gè)預(yù)警區(qū)間，設(shè)置5個(gè)不同顏色的顯示系統(tǒng)。即“綠燈”、“藍(lán)燈”、“黃燈”、“橙等”、“紅燈”5種表示進(jìn)行單項(xiàng)預(yù)警。針對不同的預(yù)警區(qū)間，燈號顯示所表現(xiàn)得警情也會有所不同。表2所顯示的是警情情況。

　　預(yù)警查詢和統(tǒng)計(jì)模塊可以對任意時(shí)間段內(nèi)預(yù)警頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并根據(jù)不同預(yù)警網(wǎng)元、預(yù)警級別等字段的任意組合進(jìn)行預(yù)警頻次的統(tǒng)計(jì)。應(yīng)用層還有告警處理方式，根據(jù)指示燈顯示，能夠?qū)?yīng)解決措施，并顯示不同網(wǎng)元設(shè)備的預(yù)警消除方案集。人工維護(hù)模塊負(fù)責(zé)將預(yù)警平臺下發(fā)的維護(hù)命令傳送給網(wǎng)管系統(tǒng)，并將系統(tǒng)返回結(jié)果上傳給接口，然后通過系統(tǒng)自動分析后顯示結(jié)果。

　　為了提高開發(fā)效率，整個(gè)系統(tǒng)采用J2EE Struts構(gòu)架，系統(tǒng)主要分為WEB模塊、業(yè)務(wù)模塊和控制模塊三大部分：WEB模塊主要實(shí)現(xiàn)呈現(xiàn)給客戶的功能部分；業(yè)務(wù)模塊主要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析及操作的各項(xiàng)具體功能；控制模塊主要由StrutS的ActionServlet或其子類與Action類組成，實(shí)現(xiàn)各個(gè)顯示頁面的邏輯關(guān)系，同時(shí)調(diào)用業(yè)務(wù)模塊的接口，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)中的各項(xiàng)功能。

　　其整體框架如圖3所示。

　　JSP頁面主要用于實(shí)現(xiàn)檢修人員在主機(jī)上訪問用戶界面，使用HTML、JSP標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)記和Struts定義標(biāo)記。Struts控制器用于建立和管理通客戶端瀏覽器的會話，同時(shí)也用于初始化信息。Action類處理用戶的提交信息，把結(jié)果反饋給控制器。業(yè)務(wù)模塊接口定義了所有的實(shí)現(xiàn)功能所需要的邏輯接口，WEB模塊用這些接口實(shí)現(xiàn)所有功能。

3 總結(jié)

　　根據(jù)電力通信設(shè)備狀態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估的需求，本文提出了基于FAHP及三角模糊函數(shù)的電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評估方法，充分應(yīng)用了FAHP計(jì)算過程清晰明確、明白易懂的特點(diǎn)，得出主觀評價(jià)。利用三角模糊函數(shù)排序，一定程度上降低了主觀因素對排序結(jié)果的影響，提高了評估結(jié)果的準(zhǔn)確度。利用風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果制訂預(yù)警等級及處理對策，最后設(shè)計(jì)了綜合網(wǎng)管預(yù)警管理系統(tǒng)架構(gòu)。本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)可以應(yīng)用于電力通信巡檢系統(tǒng)，減少故障發(fā)生率，提高巡檢效率。

參考文獻(xiàn)

　　[1]胡偉文，王勝兵．模糊層次分析法及在軍校學(xué)員綜合素質(zhì)評估中的應(yīng)用[J]．?dāng)?shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2003，10：27-32

　　[2]胡壽松，何亞群．粗糙決策理論與應(yīng)用[M]．北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2006．

　　[3]陳志杰，王永杰，鮮明．一種基于粗糙集的網(wǎng)絡(luò)安全評估模型[J]．計(jì)算機(jī)科學(xué)，2007，34(8)：98-100．

　　[4]Cao Jian，Ye Feng．A new method for VE partner selection and evaluation based on AHP and fuzzy theory[C]. The 8th International Conference on Computer Cooperative Work in Design Proceedings．

　　[5]Sarkar M，Yegnanarayana B．Rough-fuzzy membership funcfions[C]. Proceedings of IEEE International Conference on Fuzzy Systems，Anchorage，USA，1998：796-801．