基于双模冗余架构的电力线载波通信单元故障自愈方法及相关设备与流程

本技术涉及通信故障检测，尤其是涉及一种基于双模冗余架构的电力线载波通信单元故障自愈方法及相关设备。

背景技术：

1、双模冗余架构主要通过在通信单元内部设置hplc（high-speed power linecarrier，高速电力线载波）通信模块和hrf（high-speed radio frequency，高速微功率无线）通信模块两套通信引擎，使两者协同工作，实现通信链路的冗余备份。当某一通信模块因线路噪声、信号衰减、环境干扰等因素导致通信质量下降时，另一通信模块仍可维持通信业务的正常进行，从而在一定程度上提升通信单元的通信稳定性和连续性。然而，双模冗余架构的应用效果高度依赖于通信引擎的故障处理能力，若无法及时发现并有效处理故障，通信业务仍将受到严重影响，无法发挥双模冗余架构应有的容错优势。

2、常规技术手段通常采用以下方式应对：一是依赖远端集中器或主站通过抄表超时被动感知通信中断，再下发指令进行通道切换，该方式故障发现滞后严重，从故障发生到业务恢复往往需要数分钟甚至更长时间；二是采用模块内部自带的看门狗定时器进行复位，但看门狗仅能监测本模块运行状态，无法在模块彻底死机或程序跑飞时有效触发。上述方案均存在响应滞后、误判漏判等缺陷，因此可能导致故障自愈的效率较低，从而可能难以满足电力线载波通信对高可靠性和高连续性的要求。

技术实现思路

1、为了提升双模冗余架构下故障自愈的效率，从而提高电力线载波通信单元的通信连续性，本技术提供了一种基于双模冗余架构的电力线载波通信单元故障自愈方法及相关设备。

2、第一方面，本技术提供一种基于双模冗余架构的电力线载波通信单元故障自愈方法，采用如下的技术方案：

3、一种基于双模冗余架构的电力线载波通信单元故障自愈方法，应用于包含hplc通信模块和hrf通信模块的通信单元，包括：

4、获取所述hplc通信模块与所述hrf通信模块之间的互发心跳信号；基于所述互发心跳信号，判断所述hplc通信模块对应的hplc通道和所述hrf通信模块对应的hrf通道中，是否发生心跳超时故障；

5、若是，则将所述hplc通道和所述hrf通道中发生心跳超时故障的通道确定为故障通道，将另一未发生心跳超时故障的通道确定为健康通道；

6、基于所述互发心跳信号确定所述故障通道的故障特征类型，并基于所述故障特征类型确定所述故障通道对应的故障自愈策略。

7、通过采用上述技术方案，通过对hplc通信模块与hrf通信模块之间的互发心跳信号进行分析，便于实现通信单元内部模块间故障的本地秒级感知与精准定位，在此基础上，通过进一步分析互发心跳信号确定故障通道的故障特征类型，并据此匹配差异化的故障自愈策略，使自愈策略与故障类型精准对应，避免无效或过度的故障干预操作，从而便于提升双模冗余架构下故障自愈的效率，保障电力线载波通信单元的通信连续性。

8、在一种可能实现的方式中，基于所述互发心跳信号判断所述hplc通信模块对应的hplc通道是否发生心跳超时故障，包括：

9、从所述互发心跳信号中识别hplc心跳信号和所述hplc心跳信号在当前心跳周期的当前心跳响应延迟值；

10、获取所述hplc心跳信号对应的历史延迟信息，基于所述历史延迟信息确定所述hplc心跳信号在当前心跳周期之前的至少两个历史心跳周期的历史心跳响应延迟值，并根据所述至少两个历史心跳响应延迟值，确定所述hplc心跳信号对应hplc通道的历史延迟变化速率；

11、根据所述历史延迟变化速率和所述当前心跳响应延迟值，确定下一心跳周期的预测心跳响应延迟值；

12、当所述预测心跳响应延迟值超过预设故障阈值时，判定所述hplc通道在所述当前心跳周期内发生心跳超时故障。

13、通过采用上述技术方案，通过获取当前心跳周期之前的至少两个历史心跳周期的历史心跳响应延迟值并确定历史延迟变化速率，再结合当前心跳响应延迟值预测下一心跳周期的预测心跳响应延迟值，当预测值超过预设故障阈值时在当前心跳周期内即判定心跳超时故障，便于实现基于变化趋势的预测性判定机制，能够在心跳信号尚未实际超时时提前一个周期预判超时风险，提升故障发现的时效性，有效减少因瞬时干扰导致的误判，从而便于提高故障检测的准确性和自愈响应的及时性，保障通信业务的连续性。

14、在一种可能实现的方式中，所述基于所述互发心跳信号确定所述故障通道的故障特征类型，包括：

15、从所述互发心跳信号中识别故障心跳标识，并基于所述故障心跳标识，获取所述故障通道在预设历史分析时间段内对应的历史心跳延迟时序数据，并生成故障心跳曲线；

16、识别所述故障心跳曲线中心的至少一个故障时段，和每个所述故障时段对应故障曲率和故障心跳值，所述故障时段为心跳响应延迟值超过预设故障时段阈值的连续时间段，所述故障曲率为所述故障心跳曲线在所述故障时段内的斜率最大值；

17、将每个所述故障时段与所述故障通道在所述预设历史分析时间段内的相同历史时段内执行的上传任务进行时间轴关联匹配，确定每个所述故障时段对应上传任务的故障任务类型；

18、根据每个所述故障时段对应所述故障曲率、所述故障心跳值以及所述故障任务类型，确定所述故障通道的故障特征类型。

19、通过采用上述技术方案，通过获取故障通道在预设历史分析时间段内的历史心跳信号生成故障心跳曲线，并识别曲线中的故障时段及其对应的故障曲率和故障心跳值，便于实现对心跳信号变化规律的精细化捕捉，在此基础上，将每个故障时段与相同时段内执行的上传任务进行时间轴关联匹配，将心跳信号的时序特征与业务层面的任务类型进行跨域关联，便于精准识别故障与特定任务之间的对应关系，从而便于提升故障诊断的准确性和自愈策略的针对性。

20、在一种可能实现的方式中，所述根据每个所述故障时段对应所述故障曲率、所述故障心跳值以及所述故障任务类型，生成所述故障通道的故障特征类型，包括：

21、根据每个所述故障时段对应所述故障曲率、所述故障心跳值以及所述故障任务类型，确定每个所述故障时段的故障时段类型；

22、从所述故障心跳曲线中识别出每个故障时段类型对应的故障数量和故障密度，并基于每个所述故障时段类型对应的所述故障数量和所述故障密度，确定所述故障通道的故障特征类型。

23、通过采用上述技术方案，通过根据每个故障时段对应的故障曲率、故障心跳值和故障任务类型，先确定每个故障时段的故障时段类型，便于实现对单个故障时段的精细化分类，然后从故障心跳曲线中识别出各故障时段类型对应的故障数量和故障密度，并据此确定故障通道整体的故障特征类型，将诊断维度从单故障时段的个体分析提升至多故障时段的整体态势评估，便于准确反映各类型故障在通道整体运行过程中的分布规律和严重程度，从而为后续自愈策略的选择提供更全面、更准确的决策依据，进一步提升故障自愈的精准性和有效性。

24、在一种可能实现的方式中，根据所述故障时段对应所述故障曲率、所述故障心跳值以及所述故障任务类型，确定所述故障时段的故障时段类型，包括：

25、按照时间先后顺序对所有的故障时段进行排序，得到故障时段序列，并从所述故障时段序列中确定目标故障时段的相邻故障时段，所述目标故障时段为任一故障时段；

26、根据每个相邻故障时段与所述目标故障时段之间的故障间隔，和每个所述相邻故障时段与所述目标故障时段之间的故障任务类型匹配度，确定每个所述相邻故障时段对应的时段影响权重；

27、基于每个所述相邻故障时段对应相邻故障曲率和相邻故障心跳值，以及每个所述相邻故障时段对应的时段影响权重，确定所有相邻故障时段对应的相邻影响调整值，所述相邻影响调整值包括相邻影响曲率调整值和相邻影响心跳调整值；

28、获取所述目标故障时段对应的传输环境影响因素，并基于所述传输环境影响因素确定环境影响调整值，所述传输环境影响因素包括所述目标故障时段对应的影响环境温度、影响电网谐波干扰强度以及影响供电电压波动值，所述环境影响调整值包括环境影响曲率调整值和环境影响心跳调整值；

29、基于每个所述相邻故障时段对应所述相邻影响调整值、所述环境影响调整值以及时段影响权重，对所述目标故障时段对应的所述故障曲率和所述故障心跳值进行优化，得到所述目标故障时段对应的优化故障曲率和优化故障心跳值；

30、基于所述目标故障时段对应的所述优化故障曲率和所述优化故障心跳值，以及所述故障任务类型，确定所述目标故障时段的故障时段类型。

31、通过采用上述技术方案，通过引入相邻故障时段之间的关联关系，并据此计算相邻影响调整值，便于充分考虑故障时段之间的相互影响和时间连续性，同时，通过引入传输环境影响因素，从外部环境维度对故障曲率和故障心跳值进行补偿修正，便于克服单纯依赖心跳信号进行诊断时易受环境干扰导致误判的问题，在此基础上，融合相邻影响调整值与环境影响调整值对故障时段的特征参数进行优化，便于使得优化后的故障曲率和故障心跳值能够更真实地反映故障通道的实际运行状态，从而便于显著提高故障时段类型判定的准确性和可靠性。

32、在一种可能实现的方式中，所述基于所述故障特征类型确定所述故障通道对应的故障自愈策略，包括：

33、当所述故障特征类型为偶发干扰型时，对应的所述故障自愈策略为保持双通道并行工作状态，不执行任何接管或复位操作；

34、当所述故障特征类型为任务过载型时，对应的所述故障自愈策略为将所述故障通道中的相关待执行通信任务迁移至所述健康通道执行，所述相关待执行通信任务为任务类型与所述故障通道对应故障时段的故障任务类型相同的待执行通信任务；

35、当所述故障特征类型为趋势恶化型时，对应的所述故障自愈策略为控制所述健康通道按照预设比例分阶段逐步接管所述故障通道的全部待执行通信任务；

36、当所述故障特征类型为严重故障型时，对应的所述故障自愈策略为控制所述健康通道接管所述故障通道的全部待执行通信任务，停止对所述故障通道的复位尝试，并将所述故障通道标记为不可恢复状态；

37、当所述故障特征类型为混合波动型时，对应的所述故障自愈策略为对所述故障通道执行协议栈重启。

38、通过采用上述技术方案，通过根据故障特征类型的不同，匹配并执行差异化的故障自愈策略，便于避免无效复位操作对系统资源的浪费和对通信业务的干扰。

39、在一种可能实现的方式中，在所述健康通道维持单通道工作状态期间，还包括：

40、控制所述健康通道对应的健康通信模块持续向所述故障通道对应的故障通信模块发送探测心跳信号，并接收所述故障通信模块返回的探测心跳响应信号；

41、根据所述探测心跳响应信号，确定所述故障通道在当前探测时刻的恢复程度值，所述恢复程度值由所述探测心跳响应信号中的探测心跳响应延迟值和探测心跳响应成功率确定；

42、获取所述健康通道在当前时刻的当前传输负载率，当所述当前传输负载率高于预设负载率，且，所述恢复程度值高于预设恢复阈值时，基于所述当前恢复程度值和所述故障通道的故障特征类型，确定所述故障通道的待回切任务量和待回切任务类型；

43、根据所述待回切任务量和所述待回切任务类型，从所述健康通道当前承担的待传输任务中选取目标任务回切至所述故障通道执行。

44、通过采用上述技术方案，通过在健康通道维持单通道工作状态期间持续向故障通道发送探测心跳信号并接收响应，实时监测故障通道的恢复程度，便于对故障通道恢复状态的动态追踪，在此基础上，综合评估健康通道的当前传输负载率，基于恢复程度值和故障特征类型确定待回切任务量和待回切任务类型，便于实现渐进式、有选择性的任务回切，通过根据故障特征类型区分待回切任务类型，优先回切与历史故障关联度低的任务，便于进一步降低故障复发风险，从而便于提升双模冗余架构在故障恢复阶段的可靠性和智能化水平，保障通信业务的连续性和稳定性。

45、第二方面，本技术提供一种通信单元，采用如下的技术方案：

46、一种通信单元，该通信单元包括：

47、至少一个处理器；

48、存储器；

49、至少一个应用程序，其中所述至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行，所述至少一个应用程序配置用于：执行上述基于双模冗余架构的电力线载波通信单元故障自愈方法。

50、第三方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：

51、一种计算机可读存储介质，包括：存储有能够被处理器加载并执行上述基于双模冗余架构的电力线载波通信单元故障自愈方法的计算机程序。

52、第四方面，本技术提供了一种计算机程序产品，采用如下的技术方案：

53、一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于双模冗余架构的电力线载波通信单元故障自愈方法。

54、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

55、通过对hplc通信模块与hrf通信模块之间的互发心跳信号进行分析，便于实现通信单元内部模块间故障的本地秒级感知与精准定位，在此基础上，通过进一步分析互发心跳信号确定故障通道的故障特征类型，并据此匹配差异化的故障自愈策略，使自愈策略与故障类型精准对应，避免无效或过度的故障干预操作，从而便于提升双模冗余架构下故障自愈的效率，保障电力线载波通信单元的通信连续性。

56、通过引入相邻故障时段之间的关联关系，并据此计算相邻影响调整值，便于充分考虑故障时段之间的相互影响和时间连续性，同时，通过引入传输环境影响因素，从外部环境维度对故障曲率和故障心跳值进行补偿修正，便于克服单纯依赖心跳信号进行诊断时易受环境干扰导致误判的问题，在此基础上，融合相邻影响调整值与环境影响调整值对故障时段的特征参数进行优化，便于使得优化后的故障曲率和故障心跳值能够更真实地反映故障通道的实际运行状态，从而便于显著提高故障时段类型判定的准确性和可靠性。