技术摘要：
本发明公开了基于贝叶斯的电力数据网拥塞链路推断算法，包括以下步骤：S1)构建备选探测集合：S2)主动探测并获得探测结果：S3)求解疑似拥塞链路集合：S4)使用最大后验概率进行拥塞链路推断；本发明基于网络拓扑和探测的关系，构建探测矩阵并使用高斯约旦消元法将探测矩  全部
背景技术：
随着电力数据网规模逐渐扩大，越来越多的重要业务运行在电力数据网上，给电 力数据网的可靠性提出了更多要求。为了提高网络的可靠性，快速找到网络的拥塞链路已 成为一个急需解决的问题。为解决此问题，主动探测技术被提出，并且成为解决此问题的关 键技术。 已有研究主要包括探测技术实现、探测选择两个方面。在探测技术实现方面，文献 [Handigol  N，Heller  B，Jeyakumar  V，et  a1.I  know  what  your  packet  did  last  hop： Using  packet  histories  to  troubleshoot  networks.In：Proc.Of  the  NSDI，2014,14: 71-85]基于探测报文的流表分析，获取探测报文经过的真实路径，从而为链路检测提供数 据支撑。文献[Tammana  P,Agarwal  R,Lee  M.Cherrypick:Tracing  packet  trajectory  in  software-defined  datacenter  networks[C]//Proceedings  of  the  1st  ACM  SIGCOMM  Symposium  on  Software  Defined  Networking  Research.2015:1-7.]采用报文头部存储 探测路径信息的方式，避免了在交换机上部署记录探测信息的相关流表规则，降低了探测 对网络性能的影响。在探测选择方面，文献[Natu  Maitreya ,Sethi  Adarshpal .Probe  station  placement  for  robust  monitoring  of  networks[J].Journal  of  Network  and  Systems  Management,2008,16(4):351-374]以降低故障定位算法复杂度为目标，采用路径 关联关系分析，提出基于路径独立性的探测站点选择机制，较好的降低了故障定位算法的 复杂度。文献[ALI  M  L,HO  P  H,TAPOLCAI  J.SRLG  failure  localization  using  nested  m-trails  and  their  application  to  adaptive  probing[J] .Networks ,2015,66(4): 347–363.]以解决光网络中链路故障定位问题为目标，分析了链路关系，并针对链路故障定 位过程制定了探测选择策略。文献[Jeswani  D,Korde  N,Patil  D,et  al.Probe  station  selection  algorithms  for  fault  management  in  computer  networks[C]//2010  Second  International  Conference  on  COMmunication  Systems  and  NETworks (COMSNETS  2010) .IEEE,2010:1-9.]以选择最优的探测站点为目标，采取源路由方法，根据 网络拓扑的特点对探测站点进行增加和优化。文献[Zheng  A  X ,Rish  I ,Beygelzimer  A.Efficient  test  selection  in  active  diagnosis  via  entropy  approximation[J] .arXiv  preprint  arXiv:1207.1418,2012.]以解决网络不确定条件下的资源分配问题为 目标，采用贝叶斯理论对网络探测信息进行多次优化，在多次交互过程中确定探测站点。 通过对已有研究分析可知，当前在探测选择方面主要关注探测的选取，对探测数 量增加导致网络拥塞的问题研究较少。为解决这个问题，我们提出一种基于贝叶斯的电力 数据网拥塞链路推断算法。 4 CN 111600805 A 说　明　书 2/8 页
技术实现要素：
本发明的目的在于提供基于贝叶斯的电力数据网拥塞链路推断算法，以解决上述