基于离散贝叶斯的电力线局域网通信节点故障定位方法

朱 莹，穆 巍

（1.国网宁夏银川供电公司，宁夏 银川 750001；2.宁夏回族自治区电力设计院有限公司，宁夏 银川 750001）

0 引 言

21 世纪，随着计算机与微电子技术的飞速发展，电力系统、大型电力设备的综合性能越来越优，其内部结构也越来越复杂，相关建设的自动化水平也越来越高。为满足电力系统的建设需求，各建设单位加大了对电力线局域网的建设力度，并明确电力线局域网通信节点优化等相关工作实施的重要意义[1]。在深入行业发展的研究中发现，当前电力系统电子器件呈现小型化、轻质化和集成化发展趋势，随着电力系统功能的日益增强，其内部结构也日趋复杂，对电力线局域网通信建设的投入也逐步增加。但在提升电力线局域网通信综合效能的同时，电力线局域网通信节点故障导致电力系统出现运行问题也成为了有关单位的关注重点[2]。在很多大规模的电力系统中，各个组件在电力线局域网上都是紧密相连的，且电力线在同一局域网内的功能是一体的。当一个小的节点存在错误时，便极有可能引发一系列的连锁反应，使整个系统在一瞬间陷入瘫痪，造成极其严重的后果。因此，研究适用于电力线局域网通信节点的故障诊断方法，对于保证大规模电力线的安全、稳定运行，有着重要的现实意义。为全面落实此项工作，本文将引进离散贝叶斯网络，以某电力线局域网为例，开展通信节点故障定位方法的设计，旨在通过此次设计，为局域网的高可用性建设提供技术层面指导。

1 电力线局域网通信节点故障特征参数提取

为满足电力线局域网通信节点故障的定位需求，开展相关研究前，应明确电力线局域网由中心骨干网络、分支网络与若干通信节点构成[3]。在提取节点故障参数特征时，需要设定不同节点在通信过程中的参数具体取值，通过此种方式，掌握是否有节点在通信中存在异常。根据用户的通信需求，进行电力线局域网通信分割粒度的计算，计算公式为

式中：Q为电力线局域网通信分割粒度；W为网络分割参数。可以根据计算得到的参数Q，进行局域网通信状态的感知，通过此种方式，实现对通信网络中特定区域的分割，减少故障节点定位的复杂性。同时，根据通信网络节点的分布，计算不同节点在通信过程中的风险指数，计算公式为

式中：E为不同节点在通信过程中的风险指数；T为电力线局域网通信时长；R为节点通信异常的权重[4]。将计算结果E与电力线局域网通信节点标准进行比对，进行通信网节点与故障形式的匹配，匹配度计算公式为

式中：Y为通信网节点与故障形式的匹配度；U为匹配过程中的补偿差。根据式（1）～式（3），计算用于电力线局域网通信节点故障的特征值，实现对节点故障特征参数的提取。

2 基于离散贝叶斯的节点故障辨识与自动定位

基于参数提取结果引进离散贝叶斯网络，进行节点故障的辨识，在此过程中，提取节点的随机变量集合，将其表示为{X1,X2,X3,…}，用一个二元组B描述离散贝叶斯网络，在此过程中应明确X与B两者之间存在一一对应的关系[5]。建立针对节点故障离散数据的故障诊断模型，计算节点可能出现故障的概率。计算公式为

式中：P为节点可能出现故障的概率；Bi为二元组B中对应的第i个通信节点；x为离散数据。输出计算结果，将计算结果与通信节点进行匹配，即可实现对节点故障的诊断。假设故障节点之间存在一定的相互独立性，设定T为故障阈值，将节点故障概率与故障阈值进行比对，如果差值较大，证明节点的故障风险较高。找到故障风险较高的节点分布区域，在分布区域找到第i个通信节点中第j类特征的节点，明确j的取值在1 ～m。定位中，将提取的所有电力线局域网通信节点故障特征参数作为依据，进行节点故障概率值的修正，反复执行此步骤，直到j=k-1 时停止上述步骤，其中k表示最大节点数量。将得到的结果以降序方式进行排列，通过此种方式，可以掌握最大故障节点。保留概率值较高的节点，将其与离散贝叶斯网络中的离散节点进行匹配，完成匹配后按照故障概率值的大小输出节点，排除未匹配的节点，按照此种方式，完成基于离散贝叶斯的节点故障辨识与自动定位，实现电力线局域网通信节点故障定位方法的设计研究。

3 对比实验

引进离散贝叶斯网络后，以某电力线局域网为例，完成了通信节点故障定位方法的设计。为实现对该方法在实际应用中故障定位效果的检验，以某地区大型供电服务单位为例，采用设计对比实验的方式，展开如下研究。

为确保实验结果的真实性与可靠性，开展实验前，对电力线局域网的通信传输架构进行描述，相关内容如图1 所示。

图1 电力线局域网通信传输架构

设置电力线局域网通信中的常见故障，包括通信节点物理类故障、线路破损故障、电力线通信传输端口故障、局域网路由器故障、局域网集线器故障、通信网卡故障、通信进程端口故障、通信驱动故障、通信过程中节点IP 冲突故障等。

在电力线局域网节点中随机插入故障，使用本文设计的方法，进行节点故障的定位。定位过程中，先进行电力线局域网通信节点故障特征参数的提取。引进离散贝叶斯网络，对通信过程中的节点是否存在故障进行诊断，完成对故障的诊断后，即可实现对故障节点的自动定位。

为满足实验结果的对比性需求，引进基于多分辨奇异值分解-门控循环单元（Multi Resolution Singular Value Decomposition-Gate Recurrent Unit，MRSVDGRU）的节点故障定位方法、基于ZigBee 协议栈的节点故障定位方法，将提出的2 种方法作为传统方法1 与传统方法2。使用传统方法与本文方法，对电力线局域网通信节点故障进行定位。

为记录3 种方法的故障定位效率，在电力系统通信传输接口接入计时器，调用后台数据，记录故障定位时长。其中接入的计时器参数如表1 所示。

表1 电力线局域网中接入计时器技术参数

记录接入的计时器在电力线局域网中统计的通信节点故障定位时长，将其作为检验设计方法应用效果的关键指标，其结果如表2 所示。

表2 电力线局域网通信节点故障定位时长

从上述表2 所示的实验结果可以看出，使用本文方法进行局域网通信节点故障定位，定位时长可以被控制在10 ms 以内，使用传统方法1 进行局域网通信节点故障定位，定位时长可以被控制在100 ms以内，使用传统方法2 进行局域网通信节点故障定位，不仅存在定位时长较高的问题，还存在部分节点故障无法被精准识别的现象。因此，在完成上述实验后，得到如下结论：相比传统定位方法，本文设计的基于离散贝叶斯的定位方法实际应用效果良好，应用该方法不仅可以实现对电力线局域网通信节点故障的定位，还可以缩短定位时长，实现对电力线局域网通信过程中节点故障的快速感知，提高电力线局域网通信的可靠性、连续性与稳定性。

4 结 论

为满足电力线局域网的稳定、连续通信需求，引进离散贝叶斯网络，以某电力线局域网为例，通过电力线局域网通信节点故障特征参数提取、节点故障辨识与自动定位，完成了通信节点故障定位方法的设计。完成设计后，以某地区大型供电服务单位为例，通过对比实验证明，该方法不仅可以实现对电力线局域网通信节点故障的定位，还可以缩短定位时长。因此，在后续的研究中，可以根据电力线局域网的通信建设需求，加大对本文方法的应用，通过对该方法的推广使用，掌握此方法的缺陷、优势，为完善节点故障定位方法的综合性能提供进一步的指导与帮助。