基于Dijkstra算法的電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法

張海龍，李博，賈娜娟

研究與開發(fā)

基于Dijkstra算法的電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法

張海龍，李博，賈娜娟

（國網(wǎng)甘肅省電力公司平?jīng)龉╇姽荆拭C 平?jīng)?744000）

智能運維設(shè)備發(fā)生脫網(wǎng)故障后，往往難以定位，為實現(xiàn)脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系的確定、尋找脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系的最短路徑，設(shè)計一種基于Dijkstra算法的電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法。選擇數(shù)據(jù)驅(qū)動方法中的LightGBM算法，通過大量樣本確定離網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布之間的映射關(guān)系?；贒ijkstra算法尋找映射關(guān)系的最短路徑，實施脫網(wǎng)故障區(qū)段搜索。設(shè)計電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位平臺，實現(xiàn)脫網(wǎng)故障點即智能運維設(shè)備信號丟失的定位與告警。對比實驗顯示，在SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域中的光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位、多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位，以及在環(huán)狀電力區(qū)域中的多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位場景中，該方法的定位結(jié)果與實際位置最貼近，定位最準(zhǔn)確。

Dijkstra算法；電力光通信網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)驅(qū)動方法；智能運維設(shè)備；IBFA算法；脫網(wǎng)故障區(qū)段定位

0 引言

電力光通信網(wǎng)絡(luò)的運維管理對于智能電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟、高效、正常運行有重要意義。目前，電力光通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模正在不斷擴大，目前的管理、維護、運行技術(shù)早已無法滿足實際生產(chǎn)需求[1]。具體來說，在目前的電力光通信網(wǎng)絡(luò)中，存在數(shù)據(jù)模型不統(tǒng)一、組網(wǎng)技術(shù)龐雜等問題，電力光通信網(wǎng)絡(luò)的信息數(shù)據(jù)無法實時獲取，同時網(wǎng)絡(luò)資源也無法動態(tài)更新，使運維情況無法被集中、全面地監(jiān)控，無法對電力光通信設(shè)備進行有效管理與統(tǒng)計。這就造成運維效率的下降，同時也會造成電力通信資源的浪費與閑置。在該背景下，電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運維設(shè)備應(yīng)運而生，能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能化自動運維，獲得了廣泛使用。但在電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運維設(shè)備的使用中經(jīng)常發(fā)生脫網(wǎng)故障，使設(shè)備無法進行正常運維，也無法監(jiān)測到該區(qū)域的故障，給電力光通信網(wǎng)絡(luò)的日常運維帶來很大壓力。因此，本文對電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法進行研究，以彌補智能運維設(shè)備的不足。

對于故障區(qū)段定位方法的研究，目前的研究成果已經(jīng)十分豐富。其中，王鋼等[2]針對現(xiàn)有配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法存在對不同接地故障的適應(yīng)性不強、靈敏度低等問題，分析諧振接地配電網(wǎng)在發(fā)生不同過渡電阻接地故障時，故障點上、下游的零序電流和零序電壓暫態(tài)分量的特征，提出一種能夠適用于諧振接地配電網(wǎng)接地故障區(qū)段定位的方法，在高阻接地故障、低阻接地故障和非線性弧光接地故障下都具有較好的可行性。王毅等[3]針對以往定位方法存在的問題，提出了一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障區(qū)段定位方法，主要使用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障點上下游信號的相似性匹配，從而實現(xiàn)故障區(qū)段的準(zhǔn)確定位。葉雨晴等[4]著眼于柔性開關(guān)設(shè)備的發(fā)展趨勢，提出一種基于柔性開關(guān)設(shè)備的新的定位方法，通過消弧線圈對于低頻外加信號的一種過補償作用實現(xiàn)了故障區(qū)段定位，并通過仿真證明了該方法的可行性與正確性。

以上方法在光纜中斷與經(jīng)過多路由段的光纜故障導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障中實際定位效果不好，本文設(shè)計了一種基于Dijkstra算法的電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法。

1 設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位

1.1 確定映射關(guān)系

選擇數(shù)據(jù)驅(qū)動方法中的LightGBM算法，通過大量樣本確認(rèn)脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系。具體步驟如下。

步驟1 特征選擇在應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動方法前，需要確定標(biāo)簽集與特征集的組成。根據(jù)獲取的實際量測信息，選擇聯(lián)絡(luò)開關(guān)開斷情況與脫網(wǎng)故障前后有效穩(wěn)態(tài)電流值變化量作為樣本特征。并將脫網(wǎng)故障線路編號作為標(biāo)簽，構(gòu)建標(biāo)簽與樣本特征間的映射關(guān)系[5]。

步驟2 選擇分類模型

選擇多分類框架對脫網(wǎng)故障判斷模型進行設(shè)計，具體標(biāo)簽為：

步驟3 構(gòu)建選擇標(biāo)簽與特征的弱學(xué)習(xí)器

通過LightGBM算法構(gòu)建選擇標(biāo)簽與特征的弱學(xué)習(xí)器即多棵決策樹。通過多個樣本對弱學(xué)習(xí)器進行訓(xùn)練，對樹群的輸出結(jié)果進行綜合決策以決定最終的脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間的映射關(guān)系模型[6]。

脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間的映射關(guān)系模型的構(gòu)建過程具體如下。

首先，以迭代方式實現(xiàn)決策樹的生長與增加。

步驟4 生成樣本

利用MATLAB/Simulink 搭建電力光通信網(wǎng)絡(luò)模型，對脫網(wǎng)故障進行仿真，獲得訓(xùn)練樣本。為確保資源數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，在生成樣本的過程中，需要充分考慮負(fù)荷波動、噪聲干擾、運行方式切換、過渡電阻設(shè)置、故障位置分布等因素[7]。

●在負(fù)荷波動因素模擬中，設(shè)定模型在1 s內(nèi)負(fù)荷保持不變。并且在各組樣本仿真前，將各負(fù)荷設(shè)定為在0.8～1.2倍范圍中隨機選取，對不同負(fù)荷的波動進行模擬。

●在噪聲干擾的模擬中，針對實際數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)之間存在一定隨機誤差的問題，在仿真數(shù)據(jù)中對白噪聲進行添加。將添加噪聲后的信噪比控制在50 dB以上，以模仿電力光通信網(wǎng)絡(luò)實際運行情況，并保留一定裕度。

●在運行方式切換的模擬中，設(shè)置每間隔一定數(shù)量的樣本，即重新對系統(tǒng)阻抗進行取值，取值的范圍為（3+4j）～（7+8j）?[8]。在各樣本的仿真開始之前，重新設(shè)定聯(lián)絡(luò)開關(guān)狀態(tài)，保證以全部線路不失電為前提，對一種運行方式進行隨機選取。

●在過渡電阻設(shè)置中，采用隨機方式進行取值，取值范圍為0～1 400 ?。

●在故障位置分布的模擬中，為確保各樣本故障位置的分布相對均勻，首先將故障設(shè)置為均勻分布在所有相，在線路中的任一位置隨機發(fā)生。接著測試訓(xùn)練效果與訓(xùn)練樣本數(shù)量之間的關(guān)系，選擇一個既能確保故障位置分布能夠覆蓋全部線路，又可以獲得良好訓(xùn)練效果的數(shù)量，將其當(dāng)作實際樣本訓(xùn)練數(shù)量。

1.2 脫網(wǎng)故障區(qū)段搜索

基于Dijkstra算法尋找脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系的最短路徑，實施脫網(wǎng)故障區(qū)段搜索。對Dijkstra算法進行改進，設(shè)計一種基于二叉排序樹的Dijkstra算法實施搜索[9]。引入二叉排序樹前，先實施中間節(jié)點的排序，能夠解決Dijkstra算法計算量較大的問題。

二叉排序樹的構(gòu)造流程如下。

步驟4 重復(fù)步驟（2）～步驟（3），直到全部元素都被插入二叉樹中。

基于二叉排序樹的Dijkstra算法的運行流程具體如下。

步驟3 將鄰接節(jié)點的權(quán)值直接導(dǎo)入構(gòu)造的二叉排序樹，實施權(quán)值的排序操作。

步驟6 對二叉排序樹內(nèi)的各元素進行更新，更新后的元素集合如式（5）。

步驟9 再次對二叉排序樹進行更新。

步驟10 重復(fù)步驟4～步驟9，直到Open頂點的集合變成空集。

步驟11 以記錄下的父節(jié)點為依據(jù)，依次向上追溯，獲得映射關(guān)系的最短路徑[10]。

1.3 脫網(wǎng)故障區(qū)段定位

本文設(shè)計了一種電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位平臺，實現(xiàn)脫網(wǎng)故障點即智能運維設(shè)備信號丟失的定位與告警[11]。平臺為5層架構(gòu)，分別為物理層、采集層、數(shù)據(jù)層、能力層和應(yīng)用層。

通過采集層的網(wǎng)管采集適配模塊，將數(shù)據(jù)層的下層網(wǎng)管的告警、配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，存儲在數(shù)據(jù)庫中。通過信號采集卡采集智能運維設(shè)備信號丟失數(shù)據(jù)，梳理設(shè)備端口告警光路信息，獲取光路的光纜段信息，采用自頂向下的方法建立網(wǎng)絡(luò)端口到光路的關(guān)聯(lián)模型。

在數(shù)據(jù)層中，基于第1.1節(jié)實現(xiàn)的脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系，對各種數(shù)據(jù)進行配置，形成統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)，結(jié)合第1.2節(jié)脫網(wǎng)故障區(qū)段搜索建立傳輸?數(shù)據(jù)跨專業(yè)關(guān)聯(lián)分析模型，實施脫網(wǎng)故障數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，挖掘脫網(wǎng)故障溯源數(shù)據(jù)。

在能力層中，資源管理及稽核模塊能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)的資源數(shù)據(jù)管理及稽核校準(zhǔn)功能，并進行脫網(wǎng)設(shè)備告警。

在物理層中，通過路由分析可發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)潛在隱患，設(shè)置任務(wù)進行及時處理[12]。

在應(yīng)用層中，通過改進細(xì)菌覓食算法（improved bacterial foraging algorithm，IBFA）實現(xiàn)脫網(wǎng)故障點定位[13]。同時拓?fù)涔芾硪造o態(tài)圖形方式呈現(xiàn)所有網(wǎng)元與網(wǎng)元間的連接關(guān)系，通過相關(guān)的告警及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)運行狀態(tài)進行渲染呈現(xiàn)，使網(wǎng)絡(luò)運維人員能夠直觀地監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)元、業(yè)務(wù)的運行狀態(tài)以及脫網(wǎng)設(shè)備定位結(jié)果。其中脫網(wǎng)故障設(shè)備定位的具體步驟如下。

步驟2 對各開關(guān)節(jié)點的開關(guān)函數(shù)進行編寫。

步驟3 以開關(guān)函數(shù)為基礎(chǔ)對相關(guān)的評價函數(shù)進行確定。

步驟4 螢火蟲種群具體如式（6）。

對螢火蟲種群實際空間位置進行初始化處理，也就是將每只螢火蟲的位置直接隨機初始化為1或者0。

步驟6 根據(jù)式（8）對螢火蟲的飛行速度進行更新。

步驟7 對螢火蟲的空間位置向量進行更新。

步驟8 對吸引度與評價函數(shù)值進行計算。

步驟9 對記憶池中的個體進行更新。

步驟10 對個體之間的親和度進行計算。

步驟11 通過記憶池中的個體對每代螢火蟲中的較差個體進行替換。

步驟12 對每代螢火蟲中最亮個體實施變異操作，具體如式（9）所示。

步驟12判斷是否運行至最大迭代次數(shù)。如是，直接跳出循環(huán)，找到的螢火蟲最優(yōu)位置向量即各脫網(wǎng)智能運維設(shè)備的定位結(jié)果；如否，則將迭代次數(shù)加一，轉(zhuǎn)至步驟6。

2 實例實驗與結(jié)果分析

2.1 實驗區(qū)段

對于設(shè)計的基于Dijkstra算法的電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法，在某地的電力光通信網(wǎng)絡(luò)中開展其性能測試。在該電力光通信網(wǎng)絡(luò)某段發(fā)生光纜中斷與經(jīng)過多路由段的光纜故障時，對設(shè)計方法進行測試。

實驗電力光通信網(wǎng)絡(luò)由兩種區(qū)域構(gòu)成：一種是 SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域，共有32個光通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，節(jié)點序號為3-4～3-36，也就是有31個區(qū)段；另一種是環(huán)狀電力區(qū)域，共有28個光通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，節(jié)點序號為18-2～18-30，也就是有27個區(qū)段。

在SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域中，共包含50臺智能運維設(shè)備，在外層環(huán)狀電力區(qū)域中，共包含30臺智能運維設(shè)備，分別對SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域、外層環(huán)狀電力區(qū)域進行脫網(wǎng)故障區(qū)段定位。

2.2 實驗方法設(shè)計

首先實施光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位，接著實施經(jīng)過多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位，分別測試設(shè)計方法的定位結(jié)果與定位性能。

在測試中，將文獻[2]與文獻[3]中提出的定位方法作為測試中的對比方法，分別進行測試。

在所提方法的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位中，首先利用MATLAB/Simulink搭建實驗電力光通信網(wǎng)絡(luò)模型，獲得訓(xùn)練樣本。通過大量樣本實現(xiàn)脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系的確定。接著基于Dijkstra算法尋找脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系的最短路徑，實施脫網(wǎng)故障區(qū)段搜索，確認(rèn)脫網(wǎng)故障區(qū)段后，利用設(shè)計平臺進行故障點定位與告警。定位中的IBFA算法參數(shù)設(shè)置見表1。

表1 IBFA算法參數(shù)設(shè)置

2.3 測試結(jié)果

2.3.1 光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位

在 SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域中，光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位結(jié)果如圖1（a）所示。在外層環(huán)狀電力區(qū)域，光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位結(jié)果如圖1（b）所示。

圖1 光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位結(jié)果

由圖1（a）可知，在 SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域內(nèi)電纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位中，本文方法的定位結(jié)果與實際位置最貼近，定位最準(zhǔn)確，其次是文獻[2]中提出的方法、文獻[3]中提出的方法。

由圖1（b）可知，在 外層環(huán)狀電力區(qū)域內(nèi)光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位中，本文方法的定位結(jié)果與實際位置最貼近，但定位精度比SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域內(nèi)的低。文獻[2]、文獻[3]中提出的方法的定位精度相似，低于本文方法。

2.3.2 多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位

在 SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域中，多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位結(jié)果如圖2（a）所示。在環(huán)狀電力區(qū)域，多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位結(jié)果如圖2（b）所示。

圖2 多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位結(jié)果

由圖2（a）可知，在 SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域中，多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位精度整體低于光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位精度，其中本文方法的定位精度最高。

由圖2（b）可知，在 外層環(huán)狀電力區(qū)域中，多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位精度整體同樣低于光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位精度，但本文方法的定位精度仍高于其他兩種方法。

3 結(jié)束語

在智能運維設(shè)備脫網(wǎng)故障的研究中，本文設(shè)計了一種基于Dijkstra算法的電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法，通過與文獻[2]、文獻[3]的對比實驗可知，在SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域中的光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位、多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位，以及在環(huán)狀電力區(qū)域中的多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位，該方法的定位結(jié)果與實際位置最貼近，定位最準(zhǔn)確。本文方法實現(xiàn)了精準(zhǔn)的脫網(wǎng)故障設(shè)備定位，對于電力光通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展有很大意義。

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A method for locating fault sections of power optical communication network intelligent operation and maintenance equipment off-grid based on Dijkstra algorithm

ZHANG Hailong, LI Bo, JIA Najuan

State Grid Gansu Electric Power Company Pingliang Power Supply Company, Pingliang 744000, China

In order to determine the mapping relationship between the off grid fault section and the fault current distribution, and find the shortest path between the off grid fault section and the fault current distribution, an off grid fault section location method based on Dijkstra algorithm was designed for the intelligent O&M equipment of the electro-optical communication network. The LightGBM algorithm in the data-driven method was selected to determine the mapping relationship between the off grid fault section and the fault current distribution through a large number of samples. Based on Dijkstra algorithm, the shortest path of mapping relationship was found, and the off network fault section was searched. The location platform for off grid fault section of intelligent operation and maintenance equipment of power optical communication network was designed to realize the location and alarm of off grid fault point, namely, signal loss of intelligent operation and maintenance equipment. The comparison experiment shows that the location result of this method was the closest to the actual location and the most accurate in the off network fault section location caused by the interruption of optical cable in the SDH ring network circuit area, the off network fault section location caused by the fault of optical cable in the multi way bus section, and the off network fault section location scenario caused by the fault of optical cable in the multi way bus section in the ring power area. It effectively improved the accuracy of fault location and has good applicability.

Dijkstra algorithm, power optical communication network, data-driven method, intelligent operation and maintenance equipment, IBFA algorithm, off-grid fault section location

TM77

A

10.11959/j.issn.1000?0801.2023012

2022-09-16；

2023-01-06

張海龍，yeqinfuc2@163.com

張海龍（1992-），男，國網(wǎng)甘肅省電力公司平?jīng)龉╇姽竟こ處?，主要研究方向為多域光網(wǎng)絡(luò)、自動化系統(tǒng)、有源器件光芯片等。

李博（1998-），男，國網(wǎng)甘肅省電力公司平?jīng)龉╇姽局砉こ處?，主要研究方向為通信系統(tǒng)、通信設(shè)備等。

賈娜娟（1991-），女，國網(wǎng)甘肅省電力公司平?jīng)龉╇姽竟こ處?，主要研究方向為無線光通信網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)等。