崔力民，何清素，王俊生，石欣

（1.華北電力大學經(jīng)濟與管理學院，北京102206；2.國家電網(wǎng)新疆電力公司信息通信公司，新疆 烏魯木齊 830018；3.國家電網(wǎng)電子商務有限公司，北京 100053）

基于二分圖模型的通信信息網(wǎng)絡故障聯(lián)合定位

崔力民1,2，何清素3，王俊生3，石欣3

（1.華北電力大學經(jīng)濟與管理學院，北京102206；2.國家電網(wǎng)新疆電力公司信息通信公司，新疆 烏魯木齊 830018；3.國家電網(wǎng)電子商務有限公司，北京 100053）

國家電網(wǎng)信息通信網(wǎng)絡依靠兩套運維系統(tǒng)，分別實現(xiàn)對信息網(wǎng)絡與通信網(wǎng)絡的故障定位與分析，然而通信網(wǎng)絡故障往往會引發(fā)信息網(wǎng)絡故障，如何高效精確地進行通信信息網(wǎng)絡故障聯(lián)合定位是亟需解決的問題。針對信息通信網(wǎng)絡的聯(lián)合故障定位問題，提出了基于二分圖模型的故障聯(lián)合定位算法。首先依據(jù)通信網(wǎng)網(wǎng)絡節(jié)點的關聯(lián)性對網(wǎng)絡分簇，并將每一簇作為一個子域。其次在每個子域內(nèi)建立基于二分圖的故障關聯(lián)影響模型，最終利用目標排序法并行地對多個子域內(nèi)網(wǎng)絡故障進行分析，從而實現(xiàn)通信信息網(wǎng)絡關聯(lián)故障高效精確的聯(lián)合定位。實驗結果表明，該聯(lián)合故障定位分析方法的故障診斷率達85%～95%。

故障聯(lián)合定位；網(wǎng)絡分簇；二分圖故障關聯(lián)模型

1 引言

國家電網(wǎng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡由信息網(wǎng)絡與通信網(wǎng)絡兩部分組成，網(wǎng)絡架構如圖1所示，通信網(wǎng)主要負責信息的傳輸，信息網(wǎng)負責信息的處理。當前信息通信網(wǎng)絡分別由不同的網(wǎng)絡運維系統(tǒng)管理：通信網(wǎng)絡運維通過通信網(wǎng)絡管理系統(tǒng)實現(xiàn)，信息網(wǎng)絡運維通過信息網(wǎng)絡管理系統(tǒng)實現(xiàn)。然而通信網(wǎng)絡故障往往會關聯(lián)引發(fā)信息網(wǎng)絡故障，從而導致網(wǎng)絡異常時不能準確及時地定位故障源，確定故障影響范圍。因此，分析通信網(wǎng)絡與信息網(wǎng)絡故障關聯(lián)影響，實現(xiàn)高效準確的通信信息網(wǎng)絡聯(lián)合故障定位是十分必要的。

目前的故障定位算法有以下幾種。

（1）基于故障依賴關系圖的故障定位方法

杜曉麗等人[1]基于鏈路故障和節(jié)點故障之間的依賴關系改進了故障依賴圖，并提出一種啟發(fā)算法；He M[2]根據(jù)智能電網(wǎng)的馬爾可夫網(wǎng)絡模型中網(wǎng)絡節(jié)點之間的依賴關系建立有向圖，通過某一條件下馬爾可夫網(wǎng)絡的相關矩陣進行故障定位。

（2）基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障定位方法

鄧歆等人[3]提出了通信網(wǎng)功能分層結構的思想，建立不同網(wǎng)絡層次間的貝葉斯網(wǎng)絡故障傳播模型；王開選等人[4]指出了故障傳播模型下的故障定位問題是NP（nondeterministic polynomial）難題，并提出一種啟發(fā)式的最小損失故障定位算法。

（3）基于模糊邏輯推理的故障定位方法

曾飛等人[5]分析了時序推理與模糊推理應用于電力系統(tǒng)故障診斷的可行性，并構建了一種時序模糊邏輯推理故障定位模型；Yu L等人[6]提出了一種基于模糊理論的改進的遺傳算法應用于分布式通信網(wǎng)絡，該算法改善了傳統(tǒng)故障定位中的由于信號傳輸失真造成的問題以及標準遺傳算法中的過早收斂和收斂慢的問題。

（4）基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障定位方法

戚勇等人[7]通過建立前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型（BP模型），通過樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，根據(jù)期望輸出與實際輸出的差值，不斷調節(jié)各神經(jīng)元之間的連接權值，使實際的輸出值以要求的精度逼近期望值；張禹[8]則采用了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法，對故障告警信息進行模糊化后再對模糊化的數(shù)據(jù)進行神經(jīng)網(wǎng)絡訓練。

（5）基于二分圖模型的故障定位方法

趙燦明等人[9]采用了二分圖模型考慮了通信網(wǎng)中故障位置對告警信息的影響，旨在解決大范圍的故障告警下故障定位問題。

針對通信信息網(wǎng)絡的大規(guī)模網(wǎng)絡，建立貝葉斯網(wǎng)絡模型復雜度高，求解最大可能解的計算復雜度也較高。另外建立神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷模型也需要經(jīng)歷較長時間的模型訓練才能獲得貼近實際情況的模型。模糊邏輯推理方法需要大量樣本信息且假設條件過于苛刻。因此，上述方法都不適用于國家電網(wǎng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡這樣的大體量網(wǎng)絡環(huán)境。其次，參考文獻[6，8，9]只考慮了通信網(wǎng)絡故障定位，并沒有考慮故障傳播影響所引發(fā)的聯(lián)合網(wǎng)絡故障定位問題。雖然參考文獻[3]中提出建立了貝葉斯傳播模型，但該模型是建立在同一網(wǎng)絡不同網(wǎng)絡層之間的故障傳播模型。參考文獻[9]中提出的二分圖故障定位模型分析網(wǎng)絡故障位置對告警信息的影響。該模型的兩層結構適用于通信網(wǎng)絡和信息網(wǎng)絡之間的故障影響分析。綜上所述，本文針對電網(wǎng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡中通信網(wǎng)絡和信息網(wǎng)絡間的故障傳播，利用二分圖模型進行故障關聯(lián)分析，實現(xiàn)不同網(wǎng)絡間的故障聯(lián)合定位，提高了故障定位的準確率，其方法可以歸納為以下幾個步驟。

圖1 國家電網(wǎng)信息通信網(wǎng)絡結構

為了在提高故障定位準確性的同時提高網(wǎng)絡故障定位分析的效率，本文首先對網(wǎng)絡節(jié)點進行分簇處理，從而大大降低了相關故障定位模型規(guī)模以及問題求解時間；根據(jù)通信網(wǎng)絡節(jié)點之間的故障關聯(lián)度對網(wǎng)絡進行分簇，將每一簇作為一個網(wǎng)絡子域進行獨立的網(wǎng)絡故障分析。其次，針對每個網(wǎng)絡子域建立二分圖[10]故障關聯(lián)分析模型。該模型依據(jù)通信信息網(wǎng)絡的故障傳播特性，以通信網(wǎng)故障節(jié)點作為根源故障層，以信息網(wǎng)故障節(jié)點作為關聯(lián)故障層，通過源故障節(jié)點和關聯(lián)故障節(jié)點之間的故障傳播關聯(lián)關系，實現(xiàn)通信信息網(wǎng)的聯(lián)合定位。最后，利用目標排序法求解聯(lián)合故障定位問題，實現(xiàn)信息通信網(wǎng)絡間的高效準確的聯(lián)合故障定位。

2 系統(tǒng)模型

本文針對國家電網(wǎng)當前的通信信息網(wǎng)絡結構進行聯(lián)合故障定位分析。信息網(wǎng)絡與通信網(wǎng)絡工作在網(wǎng)絡協(xié)議的不同層：通信網(wǎng)絡是信息傳輸?shù)墓歉删W(wǎng)絡，工作在網(wǎng)絡物理層；而信息網(wǎng)絡直接承載運行業(yè)務，工作在網(wǎng)絡鏈路層、網(wǎng)絡層。通信網(wǎng)絡故障會關聯(lián)引發(fā)信息網(wǎng)絡故障。定義通信網(wǎng)絡故障為源故障，而信息網(wǎng)絡故障為關聯(lián)故障。假設，在某時刻通信網(wǎng)中的源故障集合為 T=（T1，…，Tm，…，TM），其中 Tm表示該時刻通信網(wǎng)絡層第 m個節(jié)點發(fā)生故障，M表示該時刻通信網(wǎng)絡層發(fā)生的故障總數(shù)；而信息網(wǎng)的關聯(lián)故障集合C=（C1，…，Cn，…，CN），其中 Cn表示該時刻信息網(wǎng)絡層第 n個節(jié)點發(fā)生故障，N表示該時刻信息網(wǎng)絡層發(fā)生的關聯(lián)故障總數(shù)。聯(lián)合故障定位的關鍵在于由信息網(wǎng)絡關聯(lián)故障集合狀態(tài)，準確定位到引發(fā)該關聯(lián)故障的通信網(wǎng)絡源故障集合。

為了提高故障定位分析效率，首先通過網(wǎng)絡分簇對通信信息網(wǎng)絡節(jié)點進行劃分。如圖1所示，基于通信網(wǎng)絡節(jié)點相關性將整體網(wǎng)絡劃分為若干子域。

圖2 通信網(wǎng)信息網(wǎng)的分簇與故障影響

其次，針對通信網(wǎng)絡故障對信息網(wǎng)絡故障的關聯(lián)影響，對每一個網(wǎng)絡子域建立二分圖故障關聯(lián)模型。圖2中箭頭表明相關通信網(wǎng)絡故障節(jié)點會關聯(lián)引發(fā)信息網(wǎng)絡故障。該模型參數(shù)可以通過歷史網(wǎng)絡故障信息統(tǒng)計得到，反映網(wǎng)絡的真實故障關聯(lián)關系。最后，根據(jù)已知條件，對通信信息網(wǎng)絡聯(lián)合故障定位問題進行建模求解。

3 基于分簇的網(wǎng)絡子域劃分

網(wǎng)絡子域的劃分基于對通信網(wǎng)絡根源故障節(jié)點相關性的描述與定義。首先，利用二項集支持度[11]的定義，將通信網(wǎng)絡節(jié)點間的相關性表示為：

其中，Aij表示通信網(wǎng)源故障節(jié)點 Ti和節(jié)點Tj在同一時間段發(fā)生故障的數(shù)目，A表示通信網(wǎng)絡發(fā)生的故障的總數(shù)，該比值越大說明相關程度越高，反之則越低。若源故障節(jié)點 Ti和節(jié)點Tj經(jīng)常發(fā)生通信行為，說明若一方發(fā)生故障則另一方會受到影響。用 Dij表示源故障節(jié)點 Ti和節(jié)點 Tj之間的通信次數(shù)，D表示通信網(wǎng)絡中節(jié)點的總通信次數(shù)。同理，比值越大則關聯(lián)性越高，否則關聯(lián)性低。設置門限值 γ（0＜γ＜1），當 Cor（i，j）＞γ時，認為兩個節(jié)點的相關性強，否則相關性弱，或者說不相關。

根據(jù)以上對通信網(wǎng)絡節(jié)點相關性的定義，進一步定義通信網(wǎng)絡節(jié)點關聯(lián)度指示函數(shù)f：

每個節(jié)點的自身相關性強，因此，將每個節(jié)點其自身相關性定義為0，從而構建通信網(wǎng)絡關聯(lián)矩陣：

關聯(lián)矩陣R為對稱矩陣，第i行和第i列均表示節(jié)點i與其他節(jié)點之間的關聯(lián)程度。進一步，本文定義了通信網(wǎng)絡節(jié)點Tl的關聯(lián)度：

當d（Tl）=0時，則通信網(wǎng)絡節(jié)點Tl與其他的通信網(wǎng)絡節(jié)點的關聯(lián)度越高，反之，當d（Tl）數(shù)值越來越大時，則關聯(lián)性較弱。根據(jù)通信網(wǎng)絡節(jié)點關聯(lián)度進行網(wǎng)絡分簇的算法具體步驟如下。

步驟 1利用通信網(wǎng)絡節(jié)點之間的關聯(lián)度構建出關聯(lián)矩陣R，初始化迭代因子h=1，孤立頂點集合分簇集合

步驟2找到所有d（tl）的節(jié)點，更新

步驟3剩余節(jié)點集合

步驟4分簇：

（1）判斷R是否為全零矩陣，是則轉向步驟（3），否則轉向步驟（2）；

步驟5用頂點bh重新構造關聯(lián)矩陣R，若R≠0且|bh|≠1，更新迭代因子h=h+1，轉步驟3；否則Uh+1=bh。

步驟6將孤立頂點集合s中的頂點添加到每一簇中。

基于通信網(wǎng)絡源故障節(jié)點分簇劃分結果以及已知的通信網(wǎng)絡與信息網(wǎng)絡故障關聯(lián)關系，將與每個簇源故障節(jié)點相關聯(lián)的信息網(wǎng)絡關聯(lián)故障節(jié)點添加到簇中，形成包含通信網(wǎng)絡節(jié)點與信息網(wǎng)絡節(jié)點的完整網(wǎng)絡分簇劃分。該網(wǎng)絡劃分方法將通信信息網(wǎng)絡關聯(lián)性強的網(wǎng)絡節(jié)點劃分為一個網(wǎng)絡子域，在每個子域中進行聯(lián)合故障定位分析。

4 基于二分圖的故障聯(lián)合定位分析

二分圖故障模型是一種故障因果關系模型，它不但可以準確描述通信網(wǎng)源故障節(jié)點和信息網(wǎng)關聯(lián)故障節(jié)點的關聯(lián)關系，而且模型簡單易于求解。對每個網(wǎng)絡子域建立故障關聯(lián)二分圖模型。如圖3所示，該模型以通信網(wǎng)源故障節(jié)點作為根源故障層，以信息網(wǎng)關聯(lián)故障節(jié)點作為關聯(lián)故障層，通過源故障節(jié)點和關聯(lián)故障節(jié)點之間的故障影響關聯(lián)關系，實現(xiàn)通信信息網(wǎng)的聯(lián)合故障定位。

圖3 通信網(wǎng)信息網(wǎng)故障傳播二分圖模型

不失一般性，以任一網(wǎng)絡子域為例討論聯(lián)合故障定位問題。假設在時刻t時某一子域內(nèi)通信網(wǎng)的故障狀態(tài)用源故障集合T=（T1，T2，…，TK）表示，K為這一時刻子域內(nèi)通信網(wǎng)的故障總數(shù)。信息網(wǎng)的故障狀態(tài)用關聯(lián)故障集合C=（C1，C2，…，CG）表示，G為這一時刻子域內(nèi)信息網(wǎng)的關聯(lián)故障總數(shù)。通信網(wǎng)相關節(jié)點發(fā)生故障時，Ti取值為1，反之則取為0。同理，信息網(wǎng)絡節(jié)點故障狀態(tài)用Cj表示。

圖2所示的二分圖故障關聯(lián)模型G（V，E）由3部分組成。首先，二分圖下側頂點表示通信網(wǎng)絡源故障節(jié)點，即T?V；其次，二分圖上側頂點表示信息網(wǎng)絡關聯(lián)故障節(jié)點，即C?V；最后，邊集合E包含通信網(wǎng)絡節(jié)點指向信息網(wǎng)絡節(jié)點的邊，其指示通信網(wǎng)源故障節(jié)點對信息網(wǎng)關聯(lián)故障的影響。設為邊（Ti，Cj）的權重，表示通信網(wǎng)源故障節(jié)點Ti對信息網(wǎng)關聯(lián)故障節(jié)點Cj的故障傳播概率。圖2給出了一個故障關聯(lián)模型的具體實例。應用中可以由真實網(wǎng)絡故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲得通信信息網(wǎng)故障關聯(lián)二分圖模型以及故障傳播概率，因此該二分圖故障關聯(lián)模型具有較強的實際應用性。

在此二分圖模型的基礎上，聯(lián)合故障定位問題可以表述為：在候選的通信網(wǎng)的源故障集中找到故障假設集合X，使得發(fā)生實際觀察到的信息網(wǎng)的關聯(lián)故障集H時，該故障假設發(fā)生的概率最大。

根據(jù)貝葉斯法則有：

因為P（H）為常數(shù)，所以式（7）可以化簡為：

定義K維向量x，則源故障Ti與故障假設向量x的關系如下：

其中:

假設源故障x發(fā)生時，信息網(wǎng)關聯(lián)故障發(fā)生的概率為：

得到該問題的目標函數(shù)：

為了方便計算將目標函數(shù)取對數(shù)可以表示為：

由于1n（1-pTi）的大小與未知數(shù)無關，可以直接消除，假設：

則目標函數(shù)最終轉化為：

對于每一個信息網(wǎng)的關聯(lián)故障集H，系統(tǒng)的最優(yōu)診斷定位中應該至少包含一個通信網(wǎng)的源故障。源故障可以解釋關聯(lián)故障的前提是將作為矩陣元素構建源故障和關聯(lián)故障的關聯(lián)關系矩陣B。該矩陣的每一行表示一個關聯(lián)故障 Cj對應的源故障（即這些故障可以導致該關聯(lián)故障發(fā)生），該約束可以表示為：

最終該聯(lián)合故障定位問題可以轉化為下列最小化問題：

該問題為 0-1規(guī)劃問題。其求解方法主要分為兩類：一類是精確算法，如動態(tài)規(guī)劃法、隱枚舉法等；另一類是啟發(fā)式算法，如貪心算法、遺傳算法、模擬退火算法和拉格朗日松弛法等。貪心算法不一定能夠保證求得最優(yōu)解或次優(yōu)解；遺傳算法和模擬退火算法則具有計算量較大的缺點。

本文采用隱枚舉法[12]中的目標排序法求解該問題。該方法不需要過濾條件，也略去了用過濾條件檢驗每個目標函數(shù)的工作。在用過濾法求出解集中各解點 z的基礎上，將z值按大小排序，然后按 z值順序檢驗各解的可行性，確保通過檢驗的第一個可行解即最優(yōu)解。這種直接以z值大小順序檢驗的解法，堅持了按序檢驗的優(yōu)點，同時又消除了迂回排序和重復檢驗帶來的困擾。具體算法分為以下3步。

步驟1求出解集中各解點的值。

步驟2然后將值按大小排序。

步驟3由于0-1規(guī)劃問題是最小化問題，因此本文從值的最小解開始檢驗是否符合約束條件，第一個可行解就是目標函數(shù)的最優(yōu)解。

5 仿真結果分析

仿真將故障診斷率[10]作為評價故障定位算法的指標參數(shù)。故障診斷率的定義為：

TP為故障發(fā)生后對故障進行正確診斷的概率，表示診斷方法的故障定位準確率。仿真選取國網(wǎng)新疆電力公司信息通信公司某一局域網(wǎng)網(wǎng)絡維護系統(tǒng)的離線數(shù)據(jù)作為仿真數(shù)據(jù)。該仿真數(shù)據(jù)包含2015年10月1日網(wǎng)絡維護中的320條告警數(shù)據(jù)以及20個根源故障。首先，使用該數(shù)據(jù)的故障事件集確定二分圖模型故障關聯(lián)影響參數(shù)。其次，使用得到的關聯(lián)模型進行聯(lián)合故障定位分析，將故障診斷結果與真實數(shù)據(jù)比較從而判斷故障定位的準確性。產(chǎn)生仿真數(shù)據(jù)的局域網(wǎng)絡包含30個網(wǎng)絡節(jié)點，通過選取不同數(shù)目網(wǎng)絡節(jié)點的相關數(shù)據(jù)從而改變仿真規(guī)模與設置。為了評價本文提出算法的故障診斷率，本文選取了網(wǎng)絡故障診斷算法MLCP[5]進行比較。

圖4為網(wǎng)絡分簇與否的聯(lián)合故障定位時間仿真結果。仿真中將全網(wǎng)劃分為兩個子域并分別進行聯(lián)合故障定位分析。仿真結果顯示，當節(jié)點數(shù)為28時，未分簇的聯(lián)合故障定位時間近似為350 ms，而分簇的聯(lián)合故障定位時間近似為150 ms，分簇后的處理速度為未分簇時的2.33倍。通過網(wǎng)絡分簇，每個子域并行的進行故障定位分析，從而降低故障定位分析時間，提高分析效率。

圖4 診斷時間比較

圖5為本文所提出的聯(lián)合故障定位算法在不同網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)時的診斷率TP。將本文提出的聯(lián)合故障定位算法與MLCP定位算法進行比較。如圖5所示，本文中的算法的診斷率明顯優(yōu)于MLCP定位算法。MLCP定位算法的診斷率的均值為0.68，方差為0.000 5；本文提出的算法的故障診斷率均值為0.948 2，方差為0.002 6，診斷率均值提升了26.82%。其次，MLCP定位算法的診斷率波動比較大，而本文的算法的診斷率則比較穩(wěn)定。

圖5 故障診斷性能比較

針對不同網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)，將本文提出的基于故障關聯(lián)模型聯(lián)合故障定位算法與基于非關聯(lián)模型的傳統(tǒng)故障定位方法進行了比較。圖6中為兩種方法分別得到的故障診斷率。其結果顯示，基于關聯(lián)模型的故障診斷率明顯優(yōu)于基于非關聯(lián)模型的故障診斷方法。非關聯(lián)模型的診斷率均值為0.710 3，方差為0.000 2。關聯(lián)模型的診斷率的均值0.948 2，方差為0.002 6，關聯(lián)模型的故障診斷率均值提升了33.49%。該結果表明，基于二分圖故障關聯(lián)模型的網(wǎng)絡故障聯(lián)合定位方法提高了信息通信網(wǎng)絡聯(lián)合故障定位準確率。

圖6 關聯(lián)模型與不關聯(lián)模型故障診斷率比較

為了考察本文方法在一般網(wǎng)絡環(huán)境中的應用性能，檢測了該方法在不確定模型參數(shù)條件下的故障診斷率。選取20個網(wǎng)絡節(jié)點作為仿真實驗樣本，首先使用網(wǎng)絡故障數(shù)據(jù)確定故障關聯(lián)模型以及關聯(lián)影響參數(shù)。其次，針對得到的故障關聯(lián)模型，假設模型中故障關聯(lián)影響參數(shù)服從以值為期望的正態(tài)分布，并改變正態(tài)分布的方差值，從而模擬實際網(wǎng)絡環(huán)境中的隨機過程。在試驗中以步長0.05分別測試了取值0.05～0.3的方差值，將故障診斷結果與實際數(shù)據(jù)比較得到不同參數(shù)下的故障診斷率，實驗結果如圖7所示。在不同參數(shù)方差條件下，該算法診斷率的均值仍高達83.83%，相比于MLCP定位算法，診斷率提升了23.27%，說明該算法適用于實際中包含隨機事件的場景，并具有較高的故障診斷準確率。

圖7 不同模型參數(shù)的故障診斷率

6 結束語

快速準確的網(wǎng)絡故障定位對通信信息網(wǎng)絡的運維有非常重大的意義。本文提出了一種基于二分圖模型的通信信息網(wǎng)絡聯(lián)合故障定位模型。通過分簇將全網(wǎng)劃分為多個子域，從而將故障定位局限在較小的范圍內(nèi)，縮減故障檢測范圍，提高故障定位效率。建立子域內(nèi)的故障關聯(lián)定位分析二分圖網(wǎng)絡故障關聯(lián)模型，實現(xiàn)了通信信息網(wǎng)絡的聯(lián)合故障關聯(lián)分析以及聯(lián)合故障定位。通過仿真實驗驗證，本算法可以在通信信息網(wǎng)絡中實現(xiàn)高效且準確的聯(lián)合故障定位。

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Network fault location based on bipartite graphs for comm unication and inform ation networks

CUI Limin1,2,HE Qingsu3,WANG Junsheng3,SHI Xin3
1.College of Economics and Management,North China Electric Power University,Beijing 102206,China
2.China State Grid Xinjiang Information and Telecommunication Company,Urumqi 830018,China
3.State Grid Electronic Commerce Co.,Ltd.,Beijing 100053,China

The current State Grid communication and information networks rely on two separate network management systems.Such managementstructure brings challenges to network fault location,which calls for jointnetwork faultanalyze method.Grasping the transmission correlation of network nodes,a joint network fault location mechanism based on bipartite graph modelwas proposed.Firstly,network nodes were clustered into multiple sub-domains based on their fault correlation.Then,the bipartite graph faultcorrelation modelwas established foreach sub-domain.Finally,the targetsorting method was applied to locate network faults in every sub-domain simultaneously.Simulation experiments show that this method can locate network faults with high accuracy.

fault correlation location,network clustering,bipartite graph fault correlation model

TP393

：A

10.11959/j.issn.1000-0801.2017077

崔力民（1973-），男，華北電力大學經(jīng)濟與管理學院、國家電網(wǎng)新疆電力公司信息通信公司高級工程師，長期從事電力通信運行管理工作，主要研究方向為電力通信網(wǎng)評估。

何清素（1977-），男，國網(wǎng)電子商務有限公司高級工程師，主要研究方向為電力物聯(lián)網(wǎng)、信息通信、電力系統(tǒng)自動化、能源互聯(lián)網(wǎng)及產(chǎn)品研發(fā)等。

王俊生（1978-），男，國家電網(wǎng)電子商務有限公司工程師，主要研究方向為電力物聯(lián)網(wǎng)、信息通信、電力系統(tǒng)自動化、能源互聯(lián)網(wǎng)及產(chǎn)品研發(fā)等。

石欣（1992-），女，國家電網(wǎng)電子商務有限公司工程師，主要研究方向為信息通信、電力系統(tǒng)自動化、能源互聯(lián)網(wǎng)等。

2016-11-22；

2017-02-17

何清素，heqingsu@sgec.sgcc.com.cn

國家電網(wǎng)公司科技項目“信息通信網(wǎng)絡聯(lián)合故障定位與交叉影響分析關鍵技術研究”（No.526802150008）

Foundation Item:The Science and Technology Projectof State Grid Corporation of China：The Research on the Key Technology of The Joint Fault Location and Cross Impact Analysis of Information and Communication Network(No.526802150008)