API融合AI技术下的电力接口运维监测平台设计

2021-01-30 05:30张龙军明涛邹岳琳郭江涛尹蕊
电子技术与软件工程 2020年22期
关键词:网络服务报文运维

张龙军 明涛 邹岳琳 郭江涛 尹蕊

(国网新疆电力有限公司信息通信公司 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830000)

为了满足我国社会经济发展所需的电力能源需求,电力行业的发展不断增速,使各地电网建设的实际规模不断扩大。从信息化与智能化层面来说,我国大部分地区都已经进入了电网的智能化发展时代[1]。而我国发展电力系统的模式与其他国家相比有很大差异,因此在提升电网的整体智能化水平后,电力接口的复杂度相比原来有很大提升,其种类与数量相比原来也有很大增长[2]。对于电力企业而言,电力接口的运维与监测变得更为重要,只有确保电力接口的正常运行,才能保障电力系统的正常、平稳运行。基于此背景对电力接口运维监测平台进行设计与研究。对于电力接口运维监测平台的设计与研究,各个国家都非常重视,并取得了多样化的研究成果。其中国外早在六十年代就开始对电力接口运维监测平台的设计进行研究,有学者提出过基于可视化技术的电力接口运维监测平台、基于自动化技术的电力接口运维监测平台。但是以上平台存在网络服务响应时间较长的问题,因此,将API 融合AI 技术应用于电力接口运维监测平台的研究中,设计一种API融合AI技术下的电力接口运维监测平台。

1 电力接口运维监测平台设计

1.1 数据采集模块

数据采集模块主要通过SNMP 协议来实施电力接口数据的采集,作为后续对数据进行存储、处理、分析等的基础[3]。通过SNMP 协议实施电力接口数据采集的流程具体如下:管理者首先对SNMP 报文进行创建,并对对应的报文首部进行填写。在该报文中必须对请求 ID、版本号、共同体名称等进行指定,并对PDU 类型进行选择,然后绑定列表与变量后将其放进报文,向 UDP 传输层进行报文传输。管理者利用RequestID 配对报文与接收的响应,平台通过启动定时器对响应时间进行计算以对响应超时进行处理。当接收到反馈的SNMP 报文以后,模块将会对报文进行存储,存储地点是一个变量对象,然后将其向其他模块传送,完成一个数据采集流程,接着模块将对下一次轮询进行等待[4]。

数据采集模块还能通过SNMP 协议对表变量进行查询,具体查询流程如图1所示。

1.2 检测网络性能模块

检测网络性能模块主要通过 SNMP 协议作为通信与获取数据手段对网络性能数据进行获取,接着通过Get 操作与接口组获取固定时间间隔的电力接口错误流出字节数、错误流入字节数、流出字节数、流入字节数等数据并将其作为基础电力接口数据,结合错误率、可用性的计算公式获取网络性能的对应指标值[5]。

其中错误率包括输出错误率与输入错误率,二者的计算公式具体如下:

式(1)中P 代表输入错误率;ifInErrors 代表错误的网络接收包流量;if InNUcastPKts 代表非单播包接收流量;if InUcastPKts 代表单播包接收流量。

图1:表变量具体查询流程

式(2)中W 代表输出错误率;ifOutErrors 代表错误的网络发送包流量;if OutNUcastPKts 代表非单播包发送流量;if OutUcastPKts 代表单播包发送流量[6]。

可用性则需要通过接收字节流量与发送字节流量对象来计算。

表1:搭建的平台实验环境

表2:网络服务响应时间对比实验数据

1.3 电力接口运维模块

运维的具体流程包括登记缺陷流程、巡视设备流程、特检设备流程、管理工作流程、接口上线流程以及接口下线流程。

其中登记缺陷流程是当电力接口监测模块监测到电力接口异常数据时,对电力接口异常数据进行登记,并将登记单向机房电力接口管理人员发送,由机房电力接口管理人员对电力接口的缺陷、故障与问题进行判断,并负责派遣相关人员进行维修与处理。在处理中需要对维修与处理人员的工作时限进行规定,以便提高维修与处理的效率[7]。处理后需要对处理与维修结果进行登记,并对结果进行复检。

管理工作流程具体如下:在电力接口运维模块对电力接口的日常管理中,模块会对各电力接口的执行操作进行详细记录,包括执行操作的工作人员,以及其他相关信息。

接口上线流程主要负责新接口的投运申请,包括对接口的资料验收情况、接口的运行属性、接口的接线装置进行管理。

接口下线流程负责对接口的废除信息进行管理。

2 实验分析

2.1 实验设计

为证明API融合AI技术下的电力接口运维监测平台的性能,对其进行实验验证。在实验中对某电力公司的电力接口进行运维监测。实验中搭建的平台实验环境具体如表1所示。

在搭建的实验环境下利用API融合AI技术下的电力接口运维监测平台进行该电力公司电力接口的运维监测实验。获取该平台的网络服务响应时间数据作为实验数据。

为使实验结果更具对比性,将原有的两种电力接口运维监测平台作为实验中的对比平台进行对比实验。包括基于可视化技术的电力接口运维监测平台与基于自动化技术的电力接口运维监测平台。同样利用这两种电力接口运维监测平台进行实验电力公司电力接口的运维监测实验,并获取两种平台的网络服务响应时间数据作为对比实验数据。比较几种实验平台的网络服务响应时间对比实验数据。

2.2 实验结果

在电力接口运维监测平台运维监测接口数量的不断增加中,API融合AI技术下的电力接口运维监测平台与基于可视化技术、基于自动化技术的电力接口运维监测平台的网络服务响应时间对比实验数据具体如表2所示。

根据表2 的网络服务响应时间对比实验数据可知,在电力接口运维监测平台运维监测接口数量的不断增加中,API融合AI技术下的电力接口运维监测平台的网络服务响应时间比基于可视化技术、基于自动化技术的电力接口运维监测平台的网络服务响应时间短,实现了网络服务响应时间的缩短,提升了电力接口运维监测平台的服务性能。

3 结束语

将API 融合AI 技术应用于电力接口运维监测平台的研究中,实现了网络服务响应时间的降低,对于智能电网的发展有很大意义。

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