数据处理下通信设备论文

1状态检修系统中的关键

状态检修是以状态评价为前提，并结合设备分析诊断结果等因素加以考虑，然后做出时间及项目安排的一种主动检修方式。传统的检修方法只能反映检修时设备的状态，比较片面。而状态检修则是对整个过程的监测。某供电公司根据状态检修方式设计的信息通信设备系统状态检修流程图，如图1所示，包括了基本信息、巡视数据、在线监测系统等诸多内容，与传统的检修方式比自然更加科学，但同时也带来了新的问题，例如如何有效处理海量数据、如何将处理后得到的设备数据用于状态评价服务等。为解决这两个关键点，在此建立相适应的数据处理模型和评价模型，并对其可行性加以验证。假设状态检修周期是一个月，计算周期是一天。

2数据处理模型分析

针对不同的设备，评价标准也各有差异。为全面反映设备的运行状态，评价标准中含有多项指标，均有专家系统为其打出的分值。在此将指标主要分为两大类，一是连续变化型，二是开关型。

2.1面积法

先将周期内采集的所有数据转换为面积数据，将其作为评价模型的输入。此方法主要用于连续变化型指标的处理。通过在线监测系统将监测数据生成统计曲线，可反映指在特定阶段内的运行状况；而后挑选设备的一个指标，将其评价标准与相应的统计曲线置于同一个坐标系中，以方便观察分析。评价标准会将曲线划分为两部分，只考虑能够表示设备超标运行的异常面积。面积越大、异常时间越久，表明设备超标越严重，则评价时给的分数就低；相反，超标越轻，得分越多。可根据实际运行的异常面积在最大异常面积占的比重衡量设备指标的异常程度。通常需要考虑两种情况，即当某一指标有且只有一条评判标准线和某一指标有多条评判标准线。此外，设备在实际工作时，随着时间的变动，电力系统负荷也在起伏变动。这必然会影响到信息通信系统中的数据流量，所以就同一个指标而言，在其不同的运行阶段，应制定相适应的标准。标准变化的幅值与时间区间可参考电力系统负荷曲线、系统运行经验以及各通信设备运行特点而具体确定。须注意的是，在求面积时，还应观察设备指标是否长时间运行在规定的最高告警线上方。并根据实际情况设计一个合理的值，一旦超过此值，必须提出紧急告警，并予以相应的处理。

2.2统计方法

适用于开关型指标。该方法具有离散性，所以不适宜采用曲线模型处理，可借助概率统计的方法加以处理。即将周期内采集的数据信息转换为概率，作为评价模型的输入。同时规定采集结果为真时，其值为1，否则为0。该方法有两个步骤，先求取参考值，然后确定处理结果。

3评价模型

3.1阈值型评分模型

主要适用于给定正常运行边界或者是极限运行范围的指标，其中，i表示设定的指标运行边界或者是指标极限运行条件；ki（i=0，1）表示设备每种状态下的应扣除的分数。

3.2曲线型评分模型

主要适用在指标偏离基准越大扣分越多的情况。本文选择指数函数作为评分模型，基本模式如下：y=ax－1该模型输入x为连续变化型数据处理的结果S或者是开关型指标最后为0的状态量的个数。在实际计算中，指标类型不同，确定底数a的方式也不同。4.3逻辑与型评分模型主要适用于某一指标由若干状态共同决定的情况，其基本模型如下：x=x1∩x2∩…xi∩…∩xn其中，布尔值1代表状态良好；布尔值0表示故障；xi代表评分对象中第i个状态的布尔值；ki（i=0，1）代表建议设备每种状态下的应扣除分数。最终评分方法则分为三个步骤，先筛选，确保筛选后的数据包含有分值和时间；再判断，最后加以处理。

4模型可行性的验证

采用的是自2012年05月20日到2012年06月20日的CPU利用率数据。已知评价标准为设备CPU平均利用率高于60%的部分越限越多扣越多，严重故障警戒为90%，该指标满分5分。经过对所有指标模型的实际校验，本文提出模型均符合现有实际系统，能够满足信息和通信系统状态检修的基本要求。但必须经过长期实际运行检验，不断修正参数和完善模型，最终才能达到更加符合实际、更加精确的评价效果。

5结语

信息通信设备的意义不言而喻，为保证其能够正常运行，必须做好检修工作。针对目前状态检修面临的困难，即数据处理和状态评价，在此以数学建模的方法予以解决。

作者：郭兴 单位：国网福建长汀县供电有限公司