基于不变网络的大型分布式信息系统故障检测与定位研究

Fault detection and location is essential to ensure the safe and reliable operation of large scale distribution information systems. But due to the lack of analytical models, there is no way to get ideal results of fault detection and location in the literature. This project will mine the monitoring data and their relationships in large scale distribution information systems, and explore a method for fault detection and location based on an analytical model named invariant networks. The main research of this project includes the definition and measurement of flow intensities, the modeling and parameter identification of invariants (invariant relationship) among flow intensities, the search of invariants, the generation of invariant networks, the online tracking and the ranking of metric anomaly in invariant networks, the method for fault detection and location and its application in smart grid. This project aims to reveal the response rules of inner monitoring data to external faults in large scale distribution information systems. Referring to the concept of model-based fault detection and location in control theory, this project is intended to explore a novel solving method for the fault detection and location in large scale distribution information systems. This project has particular significance to the fault recovery and even the integrated management of large scale distribution information systems. This project will promote the wide application of large scale distribution information systems in the fundamental domains of power grid, transportation, logistics and so on.

故障检测与定位是保证大型分布式信息系统安全可靠运行的重要手段，然而由于解析模型的缺失，一直无法得到理想的故障检测与定位结果。本项目拟挖掘大型分布式信息系统的监测数据及它们之间的关系，探索一种基于不变网络这一解析模型的故障检测与定位方法。研究内容主要包括：流强度的定义与测量、流强度之间不变量（不变关系）的建模与模型参数辨识、不变量的搜索与不变网络的生成、不变网络的跟踪与节点异常排序、故障检测与定位方法及其在智能电网中的应用等。本项目旨在揭示大型分布式信息系统内部监测数据对外部故障的响应规律，借鉴控制论中基于模型的故障检测与定位思想为大型分布式信息系统的故障检测与定位探索一种新的研究手段。本项研究对大型分布式信息系统的故障恢复乃至整个系统的综合管理都具有重要意义，可望促进大型分布式信息系统在电网、交通、物流等基础产业的广泛应用。

本项目针对分布式信息系统由于难以获得精确解析模型而导致此类系统的故障检测与定位问题一直得不到理想解决，提出了一种基于不变网络的故障检测与定位方法，以保证分布式信息系统的安全运行。本项目首先挖掘分布式信息系统的监测数据及它们之间的关系，将系统内部监测数据响应外部用户请求量的强度定义为流强度，将流强度之间不随用户负荷变化的固定关系定义为不变量，然后采用自回归分析方法建立流强度之间的不变量模型，进一步设计全网格搜索算法寻找所有不变量。基于搜索结果，将每个流强度测量视为一个节点，每个不变量视为两个节点之间的连接（边），生成一个无向图，即得到了分布式信息系统的不变网络模型。当系统节点发生故障时，不变网络中的部分连接将被中断，通过跟踪不变网络的结构变化实现故障检测。由于节点故障会在网内发生级联传播，所以本项目基于马尔可夫随机场和环路信度传播算法对发生故障的节点的异常度进行排序，从而实现对故障节点的定位。鉴于能源互联网是一种典型的分布式信息系统，所以项目搭建了能源互联网实验平台对基于不变网络的故障检测与定位方法进行了验证。本项目实施期间，在国内外高水平期刊上发表论文共计10篇（其中SCI收录6篇，SCI待收录2篇，EI收录2篇）；在高水平国际学术会议上发表论文11篇，均被EI收录；申报发明专利6项（其中授权3项），申请软件著作权1项；培养研究生5名；指导本科生完成大学生创新项目1项，1名教师晋升高级职称。此外，在本项目的支持下，形成了一支由项目负责人牵头的能源互联网创新团队，得到了校级立项支持（资助经费50万元，培养周期为2018~2020年）。依托该创新团队，2018年底，由项目负责人牵头申报的安徽省教育厅能源互联网工程技术研究中心成功获批建设。本项目可望促进分布式信息系统在电网、交通、物流等基础行业的应用。