一种数据中心电力系统告警风暴根源故障的定位方法与流程

1.本发明涉及电网质量检测领域，具体为一种数据中心电力系统告警风暴根源故障的定位方法。


背景技术：

2.随着智慧型大型数据中心规模的不断扩大和重要性的不断增强，在数据园区配电系统管理中，对于园区内配电设备故障告警信息的处理效率也提出了更高的要求，如何高效准确地定位到故障设备，从而减少运维人员分析的告警信息数量也成为了研究关注的热点。
3.由于数据园区内配电设备的数量很多，为了能够及时发现设备的故障情况，每个设备上都装有故障告警装置。当园区某个配电设备发生故障时，可直接导致与其相连的多个设备产生不正常运行状态，从而引发多节点故障耦合告警，形成告警风暴，并直接导致大型数据中心核心数据丢失及计算瘫痪。对于此类问题，目前主要的处理方式有两种，一是通过机器学习的方式将已有的故障告警和告警根因进行匹配，当下次再有事故发生时，通过模型内预先编好的专家规则进行判断；二是通过组建因果关系网络，通过故障的因果关联分析，一直查找到根源的告警位置。
4.上述的两种故障定位方式均存在缺陷，问题一是机器学习方式需要大量的数据作为训练样本，且其中影响判断准确度的机器学习参数很难确定；问题二是由于园区内配电设备数量很多，且由电流、电压、温升等等引起的故障关联复杂，例如园区市电断路情况下，会引起园区设备失电，从而使大量设备的电压测点发出告警；如果通风系统出现故障，则相关联部分的机柜和通道的温升将会很快增加，导致相关温度告警会大量出现。由于这些故障复杂多样，所以建立大范围的因果网络矩阵比较困难。


技术实现要素：

5.针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种数据中心电力系统告警风暴根源故障的定位方法，通过分析数据园区配电网络的告警大数据信息和网络拓扑矩阵，对配电网中告警信息根因进行精准定位，进而对告警风暴进行抑制。
6.本发明是通过以下技术方案来实现：
7.一种数据中心电力系统告警风暴根源故障的定位方法，包括以下步骤：
8.步骤1、根据园区内配电系统的连接方式对各个节点设备进行排序标号；
9.步骤2、根据各个节点设备的标号并结合配电网络构建拓扑关联矩阵；
10.步骤3、园区告警系统中出现告警风暴，当告警风暴中的告警信息数量大于设定值，进行告警信息的根因寻找；
11.步骤4、根据告警信息的位置，剔除大于设定距离的告警信息；
12.步骤5、提取告警信息的参数并结合设备的状态，构建故障信息矩阵，并根据故障信息矩阵和关联矩阵构建故障判断矩阵，根据故障判断矩阵定位告警信息的位置。
13.优选的，步骤2中所述节点包括市电输入节点、配电柜节点和用电设备节点。
14.优选的，步骤2中构建拓扑关联矩阵的方法如下：
15.所述拓扑关联矩阵为n
×
n的方阵，当电流由i节点流向j节点时则a
ij
取为1，当i和j节点之间没有电流联系时则a
ij
取为0，且规定对角线的元素均为1。
16.优选的，所述告警风暴的表达式如下：
[0017][0018]
其中，γ
s
为告警收敛程序启动数量值，γ
e
为告警收敛程序停止数量值，ζ(t)代表在0～t时间段内产生的告警数量.1和0代表是否出现告警风暴ψ(t)初始值应设为0。
[0019]
优选的，所述告警信息的参数包括电压、电流、频率、位置、告警信息对应的设备编号和告警信息产生的时间。
[0020]
优选的，所述设备状态包括短路状态和断路状态。
[0021]
优选的，当节点发生短路故障时，则故障信息矩阵如下：
[0022]
f＝[3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[0023]
当节点发生短路时，则故障信息矩阵如下：
[0024]
f＝[3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[0025]
优选的，所述故障判断矩阵如下：
[0026]
q＝f
×
a＝[q
1 q2]
[0027]
其中，a为拓扑关联矩阵。
[0028]
优选的，当园区存在历史的告警信息，按照不同的告警根因将高级信息分为不同的告警风暴簇；
[0029]
将步骤3的告警风暴与历史告警簇比较，历史告警簇存在相同的告警风暴，则直接定位告警风暴的位置。
[0030]
优选的，所述定位告警风暴位置的方法如下：
[0031]
将告警风暴与历史告警簇进行拟合，当告警风暴与历史告警簇中存在相同频率的告警信息时，根据相同频率的告警信息的根因定位至告警风暴簇的首端设备。
[0032]
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
[0033]
本发明提供的一种数据中心电力系统告警风暴根源故障的定位方法，对于配电网络大环境中的故障，首先确定园区内配电系统的设备连接方式，对各个节点设备进行排序标号，再根据连接方式和设备标号构建配电网络的关联矩阵，然后根据告警设备发出的告警信息建立故障信息向量，最后利用拓扑矩阵与故障向量进行矩阵乘法运算，得到故障判断矩阵，最后依据故障判断矩阵的特点进行故障根因的定位。本发明结合了配电网的输电线路的故障诊断方法(关联矩阵法)，并在此基础上加以改进，使其能够处理数据中心电力系统的告警风暴，弥补了现有故障定位技术方案的空白。本方法与频率图案法相比对历史告警数据要求不高，应用范围更广；与神经网络法相比算法复杂程度低，计算速度更加迅速，占用内存小；与原有的关联矩阵法相比，能够判别短路和断路两种不同的故障，精确程度更高。
附图说明
[0034]
图1为本发明配电网络连接图；
[0035]
图2为本发明告警风暴根源故障的定位方法的流程图。
具体实施方式
[0036]
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
[0037]
参阅图1和2，一种数据中心电力系统告警风暴根源故障的定位方法，包括以下步骤：
[0038]
步骤1：将数据中心园区获取的历史告警信息按照不同的告警根因分为不同的告警风暴簇。
[0039]
由于同一告警根因引起的告警信息在时间上都比较接近，所以利用k
‑
means聚类算法以告警信息发生的时间为依据，将告警信息分为k簇，其中k为告警信息分成的不同簇的个数，并且利用轮盘赌算法对聚类中心的初始值进行选取，以减少聚类算法的迭代时间。
[0040]
当园区为新建园区或没有保存历史告警数据园区，则不进行该步骤，直接执行步骤2.
[0041]
步骤2：确定园区内配电系统以及设备的连接方式，对各个节点设备进行排序标号。
[0042]
上述节点包括市电输入节点、配电柜节点和用电设备节点。
[0043]
步骤3：根据各个节点设备的标号并结合配电网络构建拓扑关联矩阵。
[0044]
本园区中配电网络是采用放射型方式连接，为了表征配电网络的连接关系，采用关联矩阵对其进行描述。关联矩阵中的元素的定义如下。拓扑关联矩阵是一个n
×
n的方阵，当电流由i节点流向j节点时则a
ij
取为1，当i和j节点之间没有电流联系时则a
ij
取为0，且规定对角线的元素均为1。
[0045]
根据拓扑结构构造的拓扑关联矩阵如下
[0046][0047]
以上步骤为告警收敛程序环境设定，在启动告警收敛程序之前需配置完成。当园区出现设备更换或补充时，需要根据实际情况对关联矩阵a进行增补。
[0048]
步骤4：对园区告警信息进行迭代处理，当告警信息数量大于设定值，进行告警信息的根因寻找。
[0049]
目前数据中心处理告警信息标准参照工业界告警风暴标准，即当十分钟内产生的告警数量大于5条/工程师数量时，定义此次故障产生了告警风暴。具体公式如下：
[0050][0051]
其中，γ
s
＝10为告警收敛程序启动数量值，γ
e
＝5为告警收敛程序停止数量值，ζ(t)代表在0～t时间段内产生的告警数量.1和0代表是否出现告警风暴ψ(t)初始值应设为0。当告警风暴在t
s
出现时，各参数应为：
[0052]
ψ(t
s
)＝1，ψ(t
s
‑
1)＝0
[0053]
当告警风暴在t
e
结束时，应有：
[0054]
ψ(t
e
)＝0，ψ(t
e
‑
1)＝1
[0055]
因此，当参数达到设定值启动告警收敛程序。
[0056]
步骤5，根据告警信息的位置，剔除大于设定距离的告警信息。
[0057]
告警信息是存储在告警数据库中，对于数据库中的误告警首先进行剔除，这些误告警的特点通常是少量的且不属于同一拓扑范围内的告警风暴。因此，当某些告警信息测点位置在拓扑结构上距离大量告警信息测点较远时，距离较远的告警信息与告警风暴内联系几乎为0，依据拓扑结构上点的距离的不同，将误告警分离出该范围内告警风暴的告警列表。
[0058]
步骤6，提取告警信息的参数，并将提取的值存入数据库中，并统计告警出现的频率和顺序。
[0059]
参数包括电压、电流信号、位置、告警信息对应的设备编号和告警信息产生的时间。
[0060]
当园区中储存有步骤1中所述的告警风暴簇时，将告警风暴与历史告警簇相比较，如果存在已知告警风暴则直接定位告警根因。
[0061]
将告警风暴与步骤1中历史告警簇进行拟合，当发现有与历史告警簇相同出现频率的告警产生时，将其列为已知告警风暴，并将根因直接定位至告警风暴簇的首端设备。
[0062]
步骤7、根据告警信息的电压和电流对短路和断路两种故障类型做出故障定位分析。将设备的不同状态分别编号为
[0063]
如果该节点的电压和电流均为正常值，则该节点的值设置为0。
[0064]
如果该节点的电流和电压均为0，则该节点的值设置为1。
[0065]
如果该节点的电压为正常值，但电流为0，则该节点的值设置为2。
[0066]
如果该节点的电流超过阈值，但电压为0，则该节点的值设置为3。
[0067]
步骤8：根据实际短路断路情况做出故障信息向量如下：
[0068]
(1)当节点1后发生短路故障时则故障信息矩阵如下：
[0069]
f＝[3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[0070]
故障判断矩阵如下：
[0071]
q＝f
×
a＝[q
1 q2]
[0072]
q1＝[3 3 1 3 1 3 1 1 3 1 1 3 1 1]
[0073]
q2＝[3 1 1 3 1 1 3 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1]
[0074]
(2)当节点2后发生短路时则故障信息矩阵如下：
[0075]
f＝[3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[0076]
故障判断矩阵如下：
[0077]
q＝f
×
a＝[q
1 q2]
[0078]
q1＝[3 3 3 3 1 3 3 1 3 3 1 3 3 1]
[0079]
q2＝[3 1 1 3 1 1 3 1 1 3 3 1 1 3 3 1 1]
[0080]
(3)当节点4后发生短路时则故障信息矩阵如下：
[0081]
f＝[3 3 1 3 1 1 1 1 1 1 1]
[0082]
故障判断矩阵如下：
[0083]
q＝f
×
a＝[q
1 q2]
[0084]
q1＝[3 3 3 3 1 3 3 3 3 3 1 3 3 1]
[0085]
q2＝[3 1 1 3 1 1 3 1 1 3 3 3 1 3 3 1 1]
[0086]
通过以上计算可知，当配电网中某一节点后发生短路时，该节点以及从电源一直到该节点的通路中所连接的节点都会出现很高的短路电流，越靠近供电网络末端的节点距离电源越远，短路电流流过的节点数也就越多，则此时在故障判断向量q中所表现出的就是第i个位置的值为多个因子3的和，最终短路节点发生的节点位置为相加的因字数均为3的节点。且因子3的个数为最多。
[0087]
(4)当节点1发生断路时则故障信息矩阵如下：
[0088]
f＝[2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[0089]
故障判断矩阵如下：
[0090]
q＝f
×
a＝[q
1 q2]
[0091]
q1＝[2 2 1 2 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1]
[0092]
q2＝[2 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1]
[0093]
(5)当节点2发生断路时则故障信息矩阵为
[0094]
f＝[0 2 0 1 1 1 0 0 0 1 1]
[0095]
故障判断矩阵如下：
[0096]
q＝f
×
a＝[0 2 0 2 1 2 1 2 1 0 0 0 2 1 1 2 1 1]
[0097]
(6)当节点4发生断路时则故障信息矩阵如下：
[0098]
f＝[0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 0]
[0099]
故障判断矩阵如下：
[0100]
q＝f
×
a＝[0 0 0 2 0 0 0 0 0 2 1 0]
[0101]
(7)当节点10和11后发生断路故障时，则故障信息矩阵如下：
[0102]
f＝[0 0 0 2 2 0 0 0 0 2 2]
[0103]
故障判断矩阵如下：
[0104]
q＝f
×
a＝[0 0 0 2 2 0 0 0 0 2 2 2 2]
[0105]
通过以上计算可知，当配电网中某一节点i后发生断路时，该节点以及从该节点一
直到末端用电设备的通路中所连接的节点都会失去电能而显示出没有电压和没有电流的状态，越靠近供电网络首端的节点距离电源越近，断路时影响的节点数也就越多，则此时在故障判断向量q中所表现出的就是第i个位置的值为1个或多个数字2相加的结果，且故障判断矩阵q中的含2最多的节点为故障节点，并且该方法可以有一定的容错性，当(5)中如果因为漏报而使节点2的故障信息变为0即
[0106]
f＝[0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1]
[0107]
故障判断矩阵如下：
[0108]
q＝f
×
a＝[0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1]
[0109]
显示节点4,5,6,节点值为0 1证明为节点4,5,6供电的节点有告警漏报，导致4,5,6节点同时失去电量但是告警信息并没有显示出来，从而达到可以识别漏报的目的。
[0110]
步骤9：对关联矩阵和故障信息向量进行处理得出故障地点后，屏蔽非根源告警。将确定出的告警根因以及在步骤6存储的告警信息释放出来上报给运维人员。
[0111]
本发明提供的一种数据中心电力系统告警风暴根源故障的定位方法，对于配电网络大环境中的故障，依据配电网络中各个节点的连接关系建立拓扑矩阵，然后利用各个节点上所测得的电压和电流值进行故障向量的建立，然后利用拓扑矩阵与故障向量进行矩阵乘法运算，得到故障判断矩阵，最后依据故障判断矩阵的特点进行故障根因的定位。
[0112]
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。