基于电力大数据的电力骨干通信网络毁伤韧性评估方法

研究了基于电力大数据的电力骨干通信网络毁伤韧性评估方法,利用毁伤韧性评估结果制定保护策略,提升网络的生存能力。将电力骨干通信网络与攻击方设为博弈双方,利用极大极小法确定双方的纳什均衡策略,利用纳什均衡策略获取节点的毁伤概率,将节点毁伤概率转化为网络破坏形态。针对网络破坏形态,利用云计算技术调取电力大数据中包含的修复条件,依据各节点重要度为节点分配修复资源以及修复预算,构建电力骨干通信网络的性能时程响应曲线,输出网络毁伤韧性的动态评估结果。实验结果表明,利用云计算技术处理海量电力大数据的所有操作时间不超过330 ms,当修复预算与修复资源均为最高时,电力骨干通信网络的毁伤韧性最高可达0.925,说明该方法可以有效评估电力骨干通信网络的毁伤韧性。

骨干通信网络流量告警信息关联分析

提出一种以骨干通信网络流量特征参数告警信息为基础的关联分析方法,首先提取通信网络中多个与异常事件相关的相对粗粒度的流量特征参数,将这些特征参数看做是随时间变化的信号(以下称为流量特征信号),通过流量特征信号分析获得异常事件的多个告警信息;然后采用Apriori算法进行告警信息关联分析,获得告警信息与异常事件的关联规则。实际网络流量数据的分析表明:使用上述规则能有效地发现骨干通信网异常事件。

骨干通信网络计算机并行仿真平台研制

网络仿真是开展计算机网络相关研究的重要途径之一,针对骨干通信网络仿真常常需要面对计算工作量大、存储空间需求高,普通微机使用单机运行模式很难满足仿真的需求。本文在现有开源的串行网络仿真软件NS2的基础上,以MPI作为并行计算和进程间通信的支持,采用分层结构分离各模块的耦合性;提出一种进程之间分工协作与管理的策略;以及一套数据序列化传递机制,设计和实现了一种并行分布式仿真系统。Internet2网络的流量数据的并行仿真结果表明:本文研制的PNS仿真系统能将计算需求和存储需求分散到网络的多台计算机中,以并行的方式完成网络仿真。

智能变电站与骨干通信网络技术

智能变电站的站内信息网络、与调控、运检端的骨干通信网络对新一代的智能变电站起到了至关重要的作用,作为坚强智能电网的核心组成部分,智能变电站与通信网络技术建设获得了越来越多的关注。

基于复杂网络的电力通信骨干网络关键点甄别

智能电网以通信系统为支持,完成信息流的控制,实现电力系统的智能化。通信网络的安全稳定直接影响电网系统的可靠运行。文章基于复杂网络理论,对复杂电力通信骨干网络进行分析,建立静态测度和动态测度,提出辨识网络脆弱节点和薄弱环节算法,采用实际电力通信光网络计算验证所提方法的正确性。基于复杂网络的电力通信骨干网络关键点甄别方法为提升电力通信网络运行管理提供技术支持,对保障电力系统可靠性、降低大规模电网事故的发生也具有重要意义。

骨干通信网多流多特征流量异常检测

异常流量的隐蔽性和异常检测的实时性是骨干通信网流量异常检测面临的两大难题,为此提出一种多流多特征的流量异常检测方法:将网络业务量细分为多个与网络异常密切相关的子流,在各子流中分别提取多种流量特征参数与数据包特征参数等中粒度信息,对多流多特征参数同时进行异常检测。Internet2的实际数据检测结果表明,该方法能够快速准确检测出骨干网络的洪泛攻击和端口扫描等异常流量,检测结果与离线精细检测结果大致相当。

高速公路综合信息传输网络建设经验浅谈

随着高速公路信息化建设的深入进行,高速公路干线通信的重要性越来越凸显出来。文章通过对高速公路的现状和发展进行梳理,对高速公路信息化数据业务通信需求进行分析,并综合分析主要几种通信技术及其演进趋势,最终对高速公路干线通信管网建设在光缆敷设、网络拓扑结构、带宽规划、通信制式选择以及建设注意事项作出建议。