电力OTN业务风险影响因素的相关性分析

丁慧霞,陈希,王法宁,张颖,刘革,高会生

(1.中国电力科学研究院,北京 100192; 2.华北电力大学,河北保定 071003;3.四川省电力公司信息通信公司,成都 610041)



电力OTN业务风险影响因素的相关性分析

丁慧霞1,陈希1,王法宁2,张颖3,刘革3,高会生2

(1.中国电力科学研究院,北京 100192; 2.华北电力大学,河北保定 071003;
3.四川省电力公司信息通信公司,成都 610041)

摘要:电力OTN(光传送网)的业务风险与链路和节点的失效概率以及业务路径配置类型存在复杂的依赖关系。为了确定不同因素对业务风险的影响程度,需要采用有效的方法对业务风险及其影响因素进行相关性分析。文章首先给出了电力OTN业务风险模型和分析方法,并针对链路和节点失效场景进行了业务风险分析;然后确定了6项业务风险影响指标,并采用Spearman秩相关系数法对影响指标与业务风险间的相关性进行了分析;最后实例验证了风险分析和相关性分析算法的可行性。研究结论对电力OTN业务风险评估以及业务路径优化配置具有参考价值。

关键词:业务风险分析;电力通信网;光传送网;风险影响因素;相关性分析

0　引 言

OTN(光传送网)发挥同步数字体系和波分复用技术的优势,扩展了网络带宽,提高了管理维护能力,并且可以对以太网业务进行高效透明传输。电力通信网利用OTN的技术优势,在地区调度与省调度之间构建了大容量骨干网。随着OTN技术在电力通信网中的广泛应用,人们研究了电力OTN的传输性能[1]、交叉技术[2]、保护机制[3]和故障定位[4]等问题。电力OTN作为骨干通信网,承载着大容量的电力通信业务,网络节点或链路的失效会造成业务的严重损失,进一步影响电力系统的安全稳定运行,从而使电力OTN存在业务风险。针对OTN的风险管理问题,文献[5]阐述了通信网在设计和运行阶段考虑业务风险的必要性。骨干通信网的风险研究包括基于风险的光网络弹性设计[6],基于风险的网络配置策略优化[7],网络业务风险均衡[8]和电力通信网风险综合评价方法[9]。上述研究成果在一定程度上解决了OTN业务风险的分析与评估问题,但是没有涉及业务配置方式给定条件下的网络业务风险分析和影响因素相关性分析问题。本文给出了电力OTN的业务风险模型和风险分析方法;统计了链路失效直接影响和间接影响业务数量、节点失效直接影响和间接影响业务数量等风险影响因素指标;对OTN业务风险与指标作了相关性分析,得到不同指标对网络业务风险的影响程度。

1　电力OTN业务风险及相关性分析

1.1电力OTN业务风险模型

电力OTN业务风险事件是指光纤链路或网络节点的失效事件组合。第i个事件组合的发生概率为psi,失效事件发生后导致电力OTN的业务损失为ci。考虑到电力OTN属于高可靠性网络,在同一时刻仅有一条链路或一个节点失效,这样全网可能出现的失效事件组合数量N近似等于链路和节点数之和。风险事件场景si与链路或节点具有对应关系,si可以表示为第i个链路或节点失效而其他均正常的事件。电力OTN的业务风险可表示为

式中,R为网络整体业务风险,Ri为风险事件场景si的业务风险。si发生的概率为

式中,pi和pj为链路或节点的失效概率;NE为链路数与节点数之和。

考虑光放大器的影响,电力OTN第i条光纤链路的失效概率LFPi可表示为

式中,rL为单位长度光缆的平均不失效概率,rA为光放大器的不失效概率,mAi为光纤链路上光放大器的配置个数,li为光缆长度(单位为km)。

节点是指电力OTN中的光通信设备。由于光通信设备失效后可以通过维修使其功能得以恢复,所以第i个节点的失效概率NFPi可表示为

式中,λi为第i个节点的失效率,μi为第i个节点的修复率。

电力OTN业务通常采用3种配置类型,分别是单路径无保护、完全双路径1+1保护和部分双路径1+1保护。业务损失是指业务配置路径中第i个链路或节点NEi由正常转换为失效导致业务j不失效概率降低的程度,记为δij,表示为

式中,fj(·)为业务j的不失效概率函数,r为业务j路径中所包含链路或节点的不失效概率数组,fj(r)为业务j的不失效概率。0i表示r中第i个元素取0值时的不失效概率数组,fj(0i)为第i个元素失效时业务j的不失效概率。

当链路或节点不属于业务j的路径集合时, δij=0;当链路或节点属于业务j的单路径集合时, δij=fj(r);当链路或节点属于业务j的保护路径集合时,δij由业务路径配置方式决定。第i个链路或节点失效造成的OTN总业务损失为

式中,M为网络配置的业务总数。

1.2业务风险影响因素

本文重点考虑LFP、NFP、链路失效直接影响业务数量、链路失效间接影响业务数量、节点失效直接影响业务数量和节点失效间接影响业务数量等6个影响因素。

链路失效直接影响业务数量是指导致完全失效的业务数量,记为NLDi;链路失效间接影响业务数量是指不会导致完全失效的业务数量,记为NLIi;节点失效直接影响业务数量是指直接导致完全失效的业务数量,记为NNDi;节点失效间接影响业务数量是指不会导致完全失效的业务数量,记为NNIi。

1.3相关性分析

设样本向量X和Y,其样本数均为n,第i个观察值Xi和Yi的秩分别为xi和yi,秩的差记为di= xi-yi,X和Y的Spearman秩相关系数为

设电力OTN包含NL条链路,第i条链路的失效概率为LFPi,该条链路的业务风险为Ri,秩的差为dLFP,i,那么LFPi与Ri之间的Spear man秩相关系数ρLFP可由式(7)求得。同理,可以得到NFPi、NLDi、NLIi、NNDi和NNIi等5个影响因素指标与业务风险值的Spearman秩相关系数,分别记为ρNFP、ρNLD、ρNLI、ρNND和ρNNI。

2　算法描述

业务风险分析及影响因素相关性分析算法包括如下步骤:

(1)统计业务数据。链路数据包括链路数、光缆长度li、光缆单位长度的不失效概率rL、每条链路上光放大器的个数mAi以及光放大器的不失效概率rA等。节点数据包括节点数、节点失效率λi和节点修复率μi等。业务数据包括业务数M、每条业务的配置类型和业务路径与链路、节点的对应关系等。

(2)计算失效概率。根据式(3)计算LFPi,则光纤链路的不失效概率为1-LFPi。根据式(4)计算NFPi,则节点的不失效概率为1-NFPi。

(3)计算风险事件概率。根据式(2)计算风险事件发生的概率,用概率向量P=(psi)N×1表示。

(4)计算业务损失。根据式(5)计算第i个链路或节点失效对第j条业务产生的损失δij,其中,i= 1,2,…,N,j=1,2,…,M;计算业务损失矩阵Δ= (δij)N×M。根据式(6),对矩阵Δ按行对列求和,得到全网业务损失向量C=(ci)N×1。

(5)计算业务风险。根据式(1)计算全网业务风险R。

(6)统计业务风险影响指标。对业务配置数据进行统计,得到链路或节点的NLDi、NLIi、NNDi和NNIi。

(7)相关性分析。利用Spearman秩相关系数分析法对业务风险R与LFPi、NFPi、NLDi、NLIi、NNDi和NNIi等指标进行相关分析。由式(7)得到6个影响因素的Spearman秩相关系数ρLFP、ρNFP、ρNLD、ρNLI、ρNND和ρNNI。

3　算 例

本文以国家电网大容量骨干传输网为例对所提出的算法进行验证。全网共有289个站点,其中包括164个OTN站点和125个线路光放站点。光缆有206条,主要以24芯光缆为主,少部分线路采用16、36或48芯光缆。全网共配置153条业务,其中单路径业务45条,完全双路径1+1保护业务57 条,部分双路径1+1保护业务51条。

3.1业务风险分析

根据式(3),并设rL=0.999 99、rA=0.999 99,已知每条光纤配置的光放大器数量和长度,可计算光链路的失效概率和不失效概率。节点的不失效概率服从[0.999,0.999 9]范围内的均匀分布。根据算法步骤(1)～(5),得到链路和节点的业务风险分析结果分别如图1和图2所示。

图1　链路的业务风险变化

从图1可以看出,不同链路具有不同的业务风险,大部分业务风险值集中在0～0.005之间。链路业务风险均值为0.001 8,均方差为5.85×10-6。由图2可以看出,大部分节点业务风险值集中在0～ 0.003之间。节点业务风险均值为0.001 4,均方差为1.60×10-6。

图2　节点的业务风险变化

3.2影响因素相关性分析

根据算法步骤(6)和(7),对全网业务风险R与LFPi、NFPi、NLDi、NLIi、NNDi和NNIi等影响因素之间的相关性进行分析。利用SPSS软件实现相关分析,计算结果如表1所示。

表1　Spearman秩相关系数

经显著性检验,表1中给出的Spearman秩相关系数均在0.01水平(双侧)上显著相关。可以看出,LFP和NND对业务风险的Spearman秩相关系数分别为0.788和0.715,在0.5～0.8之间,属于中度相关。其他4个相关系数均<0.5,属于弱相关。由相关系数的大小可知,链路对业务风险的影响程度由强到弱依次为ρLFP>ρNLD>ρNLI;节点对业务风险的影响程度由强到弱依次为ρNND> ρNFP>ρNNI,影响最为显著的是配置业务数量最多的节点,而不是NFPi。

4　结束语

本文通过电力OTN业务风险分析,研究了LFP、NFP、链路失效直接影响业务数量、链路失效间接影响业务数量、节点失效直接影响业务数量和节点失效间接影响业务数量等6项风险影响因素指标与业务风险的相关性。研究表明,在单路径上的LFP和节点承载的业务数量对电力OTN业务风险具有最为显著的影响,而在主备用路径上的链路和节点承载的业务数量对业务风险却具有较弱的影响。研究结论对电力OTN业务风险评估以及业务路径优化配置具有参考价值。下一步工作是根据相关分析结果建立业务风险评估指标体系,简化风险评估过程,实现有效的电力OTN业务风险管理。

参考文献:

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[4] 马辰,丁慧霞,赵永利,等.电力光传输网中基于主动监测业务的多链路故障定位算法[J].电网技术, 2013,33(11):3221-3226.

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[7] Dikbiyik F,Tornatore M,Mukherjee B.Minimizing the Risk From Disaster Failures in Optical Backbone Networks[J].Journal of Lightwave Technology, 2014,32(18):3175-3183.

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[9] 亓峰,李琪,韩骞,等.基于神经网络的电力通信网风险评估方法[J].北京邮电大学学报,2014,37(1): 90-93.

Correlation Analysis of Electric Power OTN Service Riskfactors

DING Hui-xia1,CHEN Xi1,WANG Fa-ning2,ZHANG Ying3,LIU Ge3,GAO Hui-sheng2
(1.China Electric Power Research Institute,Beijing 100192,China; 2.North China Electric Power University, Baoding 071003,China; 3.Information and Communication Company of Sichuan Grid,Chengdu 610041,China)

Abstract:There exist complex dependencies between electric power Optical Transport Network(OTN)service risk factors and link or node failure probability and type of service path configuration.In order to determine the influence degree of different factors on the service risks,it is necessary to adopt effective methods to analyze the correlation of service risks and their influence factors.This paper first gives the service risk model and the analytical approaches and analyzes the service risks in the failure scenario of the links or nodes.Then,it defines six service risk influence indicesand analyzes the correlation between the influence indices and the service risks using the Spearman’s rank correlation coefficient method.Finally,it verifies the feasibility of risk analysis and correlation analysis algorithmin practical cases.The research conclusions have certain reference value to OTN service risk assessment and service path optimized configuration.

Key words:service risk analysis;electric power communication network;OTN;risk influence factor;correlation analysis

中图分类号:TN915

文献标志码:A

文章编号:1005-8788(2016)01-0001-03

收稿日期:2015-07-20

基金项目:国家电网科技项目资助(XX71-14-046)

作者简介:丁慧霞(1981-),女,河南新乡人。高级工程师,硕士研究生,主要研究方向为电力光纤通信技术的研究应用。

通信作者:王法宁,硕士研究生。E-mail:wfn_ncepu@163.com

doi:10.13756/j.gtxyj.2016.01.001