【摘 要】
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近年来我国通信行业发展十分迅速,运营商通信网络的规模也随之壮大。在运营商通信网络中,数据中心机房是不可或缺的重要枢纽,承担着巨大的通信压力,数据中心机房的配电系统故障率和安全事故的风险也在不断提高,同时也导致机房运维难度和运维成本与日剧增。引发机房设备故障的原因有很多,如:各种设备的异常终止、机房内部温度、湿度等环境因素的异常变化等。故障的发生往往是异常状况不断累积造成的,这些异常状况会反映在设备
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近年来我国通信行业发展十分迅速,运营商通信网络的规模也随之壮大。在运营商通信网络中,数据中心机房是不可或缺的重要枢纽,承担着巨大的通信压力,数据中心机房的配电系统故障率和安全事故的风险也在不断提高,同时也导致机房运维难度和运维成本与日剧增。引发机房设备故障的原因有很多,如:各种设备的异常终止、机房内部温度、湿度等环境因素的异常变化等。故障的发生往往是异常状况不断累积造成的,这些异常状况会反映在设备运行时的各种参数上,如果能对这些运行参数进行精准的采集,从中发现潜在的规律,做出预防工作,就能显著降低故障发生的概率。除此之外,在当前许多机房的运维工作中,运维人员都习惯于使用自己的经验设置告警阈值,但是由于设备数量庞大,运行环境复杂,使用这种经验数值会存在较高的漏报率和误报率,告警结果无法为机房维护人员提供有效的信息,也增大了维护难度与维护成本。针对上述配电监测问题,本文做了以下研究工作:（1）以数据中心机房动力环境监控系统为背景,阐述了其研究意义与国内外发展现状,查阅了大量文献资料和技术手册,针对这些问题进行需求分析,介绍了STM32、RS-485、ucosII、modbus等相关技术,分析了随机森林算法及研究现状并作为本文的主要理论支撑;（2）设计并实现了一种以STM32系列芯片作为核心处理器的智能配电监测系统,用模块化的设计思路对最小系统、数据采集、数据处理、通信等模块进行嵌入式硬件电路及软件实现;（3）提出一种基于改进随机森林算法的故障预警方法。针对系统采集数据不平衡的特点,提出一种改进的ADASYN算法并对采样过程采用混合采样策略;针对传统的依靠经验设置阈值导致漏报、误报以及预测精度不准确的问题,引入K-means算法生成阈值,并以智能配电监测系统采集的数据集为基础,对改进随机森林算法的故障预警能力进行了验证;（4）根据需求提出测试方案,并根据测试方案对本文设计的智能配电监测系统进行集成测试,验证了本系统具有实时性好、精度高、成本低等优点,符合预期并实际投入了应用。
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