申请/专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局

申请日：2021-08-18

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN114124661B

主分类号：H04L41/0654

分类号：H04L41/0654;H04L41/0677;H04L41/14;H04L43/06;H04L43/0817;H04L43/0829;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.03.18#实质审查的生效;2022.03.01#公开

摘要：本发明公开了一种电网Ka高通量卫星网络通信故障判定方法及装置，进行网络故障监测，在出现网络故障时，对网络状态信息进行智能记录，在监测到卫星网络管理平台恢复连接时，将记录的网络状态信息上传至卫星网络管理平台，通过管理平台对历史样本数据的神经网络学习，训练气象和位置信息对网络状态信息的影响模型，实现集中管控，提高了电网Ka高通量卫星网络通信故障判定效率和精度，且准确率高，速度快，实时性好。

主权项：1.一种电网Ka高通量卫星网络通信故障判定方法，包括：通过智能便携天线中的路由器获取电力设备与Ka高通量卫星网络管理平台的通信状态；通过北斗位置定位模块获取电力设备的位置信息，通过气象数据传感设备获取电力设备所在位置的气象信息，其中，所述气象信息包括降雨强度、降雨穿行距离、降雪量、降雪穿行距离和同一时刻的雷电数量；所述管理平台监测若所述通信状态存在故障，则通过所述路由器记录故障前和故障中的网络状态信息；当通信状态故障消除后，通过所述路由器将所述网络状态信息、气象信息和位置信息上报所述管理平台；所述管理平台根据气象信息、位置信息和网络状态信息的历史样本数据建立影响通信网络质量的关系模型，实时判定Ka高通量卫星网络通信是否存在故障；其中，所述管理平台根据气象信息、位置信息和网络状态信息的历史样本数据建立影响通信网络质量的关系模型，实时判定Ka高通量卫星网络通信是否存在故障的步骤包括：建立神经网络模型，令神经网络的层数为K，输入层到输出层的节点个数分别为m0，m1，m2，……mK，输入向量的维度为m0，所述输入向量包括所述降雨强度、降雨穿行距离、降雪量、降雪穿行距离和同一时刻的雷电数量，输出向量维度为mK，所述输出向量为有影响或无影响，网络的第k层输出Yk为： netk＝WkYk-1+bk 其中，bk为第k层的偏置向量，wk为第k层的权重矩阵，Yk-1为第k-1层输出，fk为第k层激活函数，W为权重矩阵，i为向量维度的中间参数，k为层数，j为向量维度的中间参数，T表示向量转置的意思，mk为第k层的节点个数，Wi,jk为第k层的第i个输入向量到第j个输出向量的权重矩阵因子，Yjk-1为第k-1层的输出向量的第j维数，bik为第k层的偏置向量的第i维数，netik为第k层神经元的输入量的第i维数，netk中每个元素表示对输入层向量以及偏置向量的加权和；根据逐层计算，得到所述神经网络模型中每一层的节点输入值和输出值；根据气象信息、位置信息和网络状态信息的历史样本数据与计算的结果，通过误差反向传播的网络更新算法逐层反向求导，对神经网络模型的权重进行更新，直到得到训练完成的神经网络，根据训练完成的神经网络，对实时Ka高通量卫星网络通信状态进行故障判定。

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