基于光路的电力通信网风险预测及评估方法研究

郑启薇，黄俊桦，张 涵，陈 卓，孟 平

（国家电网有限公司信息通信分公司，北京 100761）

0 引 言

电力通信网作为电力系统的重要组成部分，为电力系统中的电网调度、自动化、继电保护、安全自动控制、电力市场交易以及企业信息化提供了信息传输通道。一旦发生电力通信网安全事件，将直接影响到电力通信系统的服务质量与电网的安全稳定运行。因此，为确保电力通信网的安全、可靠、稳定以及高效运行，开展电力通信网的安全风险预测及评估具有重要意义[1]。

近年来，电力通信网的安全风险预测及评估在评估系统模型分析、评估指标体系构建以及评估算法理论研究等方面的成果较为显著。文献[2]基于通信网业务链提出了一种链路贡献值模型，并基于业务链路重要度建立更为全面有效的可靠性评估模型。文献[3]基于电力通信网存在的安全风险因素，构建并优化安全风险指标体系，形成层次化结构分明的指标系统。文献[4]提出了一种基于系统安全工程能力成熟模型，集合模拟模糊综合评判法对电力通信系统安全风险度进行计算。文献[5]根据电力通信网络风险评估的多层次、多指标且指标间具有深度相关性、耦合性的特点，利用模糊测度和模糊积分法对风险进行综合评估。

由于光路是传递、承载业务信息的基础资源，光路中断会直接影响电力通信网的稳定运行，因此本文提出了一种基于光路的风险预测及评估方法。通过对电力通信网光路相关资源、业务、告警以及性能数据进行多维度分析，并结合评分机制及风险等级判定规则评估光路潜在风险，最后在可视化平台上展示光路拓扑图、预测列表及风险预测详情。

1 基础模型

电力通信网是一个综合了传输网、交换网、数据网以及管理网等多种业务子网的复杂网络系统，各业务子网依赖于电力传输网，其核心部分则是SDH光传输网。因此，基于SDH光传输网中光路资源，对电力通信网安全风险进行预测和评估。由此确定了评估对象的基础模型，即构成SDH光路的设备及连接设备的光缆段。如图1所示，两台设备的光端口间通过光缆两根纤芯一收一发成对组成一条完整光路进行连接。通过建立基础资源模型、完善基础数据，标识清楚设备端口与光路的关联关系以及光路与光缆纤芯的对应关系，为光路风险预测提供基础的数据支撑。

图1 SDH光路基础模型

2 风险预测及评估方法

基于SDH光路基础模型，从设备光缆等基础资源、光路资源可用率、业务重载情况、历史告警以及光功率性能5个方面进行风险预测分析。通过设定权重值及风险系数等参数来评估相应的风险指数，其范围值为[0,1]，因此可得到5个维度的风险指数值，即基础资源风险指数、可用度风险指数、业务重载风险指数、基于历史告警风险指数以及基于光口性能风险指数，如图2所示。将这5个维度的风险指数值求和，即可得到该SDH光路的总风险指数值。

图2 光路风险指数

根据光路的总风险指数值将光路潜在风险划分为4个等级，即一级风险、二级风险、三级风险以及四级风险，分别对应紧急、重要、警告以及正常4种状态，如表1所示。运维人员根据光路状态及各项风险指数值，决定处置的时效性及处置方式，其中处置方式包括光路疏导、业务疏导、设备检修以及光缆检修等。

表1 总风险指数等级及状态划分

3 风险指数分析

3.1 基础资源风险指数分析

光路基础资源的风险是衡量其业务承载能力的重要标尺。对于风险指数较低的光路，承载重要生产业务通道时，其业务的安全运行水平相对较高，且业务方式安排也较合理。通过对承载光路的设备、光缆等基础资源进行综合分析，最终得出基础资源风险指数。

（1）设备风险指数。对影响设备风险指数的主要因素进行分类，包括运行站点的电压等级、运行年限以及电源情况等，如表2所示。

表2 设备风险指数各影响因素权重及风险系数

通过设定风险指数系数和权重，可得到设备风险指数为：

（2）光缆风险指数。对影响光缆风险指数的主要因素进行分类，包括电压等级、运行年限、光缆类型等，如表3所示。

表3 光缆风险指数各影响因素权重及风险系数

通过设定风险指数系数和权重，可得到光缆风险指数为：

（3）结合光路的基础模型及基础资源数据，可计算出一段SDH光路两端设备的风险指数、以及第段光缆的风险系数。因此对于一段SDH光路，其基础资源风险指数为：

3.2 可用度风险指数

光路的资源占用率过高，会导致网络的可扩展性较差，且承载业务的应急迂回难度较大。因此评估光路的可用度风险是分析光路风险隐患的重要指标之一，可从光缆纤芯不可用率和光口带宽占用率两方面来评估光路的可用度风险指数。

（1）光缆纤芯不可用率。即不可用纤芯数量与总纤芯数量的比值：

其中，不可用纤芯数量包括已使用纤芯数量、故障空余纤芯数量。根据光缆纤芯不可用率来制定风险分析规则，设定纤芯可用度风险指数，如表4所示。

表4 光缆纤芯不可用率及风险系数

（2）光口带宽占用率。即已占用时隙带宽与总带宽的比值：

其中，VC4、VC3、VC12表示SDH中不同带宽的虚容器（Virtual Container，VC）。SDH的交叉则是基于VC的交叉，最小颗粒为VC12。根据光口带宽占用率制定风险分析规则，设定的风险系数即可得到带宽可用度风险指数，如表5所示。

表5 光口带宽占用率及风险系数

（3）结合光路的基础模型及基础资源数据，可计算出一段SDH光路的光口带宽可用度风险指数和第n段光缆的纤芯可用度风险指数。对于一段SDH光路，其可用度风险指数为：

3.3 业务重载风险指数

光路的业务重载风险指数反映此光路由于集中承载了继电保护、安全自动装置等重要生产业务通道而导致引发等级事件的紧迫程度。根据承载的重要生产业务数量来制定风险规则，设定的风险系数即业务重载风险指数，如表6所示。

表6 重要业务承载数量及风险系数

3.4 基于历史告警风险指数

历史告警为已经发生的告警，通过分析总结各厂家传输设备与光路相关告警名称，将其中反应光路中断的告警名称做标识，如华为SDH的R_LOS与R_LOF、中兴SDH的信号丢失（LOS）与RS_LOF、烽火SDH的LOS与LOF以及上海贝尔的Loss Of Signal与LOF告警等，形成历史告警统计单。基于该历史告警表，从同一类告警发生次数和该段光路发生告警次数两个维度分别统计，来评估该段光路的风险指数。

3.4.1 同一类告警发生次数统计

获取光路两端设备的厂家、设备型号、板卡型号，统计历史告警表中1年内同厂家、同设备型号以及同板卡型号的光路相关告警数量。根据1年内告警发生频次来设定风险系数，即同类告警发生风险指数，如表7所示。

表7 同一类告警发生频次及风险系数

3.4.2 该段光路发生告警次数统计

统计历史告警表中1年内光路两端设备相关告警数量，并根据告警发生频次来设定风险系数，即该光路告警发生风险指数，如表8所示。

表8 该段光路发生告警频次及风险系数

结合以上两个告警统计及相应的风险指数值，可以得出该段光路基于历史告警的风险指数Ka，即：

3.5 基于光口性能风险指数

通过北向CORBA接口采集光路两端光口的15 min平均发光功率和收光功率，于每日0点开始采集任务，每2 h采集一次。设定设备A的发光功率为Pta、收光功率Pra，设备Z的发光功率为Ptz、收光功率Prz，可从光路的收光功率与门限值对比、收发纤芯的衰耗差值两个维度来分析光口性能风险指数。

3.5.1 光路的收光功率与门限值对比分析

根据厂家标准制定光口光功率预警门限，结合光路承载的业务类型来制定风险规则，设定的风险系数即光口收光功率风险指数，如表9所示。

表9 光口收光功率与门限下限差绝对值及风险系数

取两端设备光口的收光功率最大风险指数，即可到该光路的光功率风险指数为：

3.5.2 收发纤芯的衰耗差值分析

光缆纤芯衰耗值为光口性能数据中端口的发光功率减去对端光口的收光功率，体现了光信号在传输的衰弱程度，衰耗越大，接收到的光信号越差。结合光路基础模型，设定光路收发纤芯衰耗差值为，即光路A-Z与Z-A衰耗差的绝对值：

结合光路承载的业务类型来制定风险规则，设定的风险系数即衰耗差风险指数，如表10所示。

表10 光路收发纤芯衰耗差值及风险系数

结合上述光口光功率及光路衰耗差值分析，可得到基于光口性能的风险指数，即：

4 可视化平台展示

结合以上分析，可得出SDH光路的总风险指数值，即：

基于基础模型以及北向CORBA接口采集专业网管配置、告警、性能等基础数据，搭建综合网管平台，对光路风险拓扑、光路风险预测列表以及光路风险预测详情进行可视化展示。

图3为光路风险拓扑图展示，4种光路状态采用不同形状的线条进行区分，可直观判断出光路风险指数较高的光路段。当光标移至某光路段时，可展示出该段光路的风险指数分析。也可通过预测列表的形式展示出所有光路的总风险指数值及风险指数分析，如图4所示。

图3 光路风险拓扑展示

为了便于运维人员有针对性地做出应急预案，平台相应展示出了光路风险预测详情，如图5所示。结合该段光路中存在的风险隐患以及5个维度风险指数分析的当前状态列表，给出相应的处置建议。

图 4 光路风险预测列表

图 5 光路风险预测详情

5 结 论

本文基于电力通信网中SDH光路的基础资源、资源可用率、业务重载、历史告警及性能数据等进行多维分析，通过设定权重、风险系数及风险规则等，计算出光路的总风险指数。最后在可视化平台中展示光路的风险指数值及预测详细等信息，便于运维人员实时掌握光路可能存在的风险隐患，及时有效地制定应急措施及预案，确保电力通信网安全可靠的稳定运行。