支持新型电力系统的5G/6G高可靠低时延电力物联网通信设计与分析

新型电力系统中“源-网-荷-储”协同控制具有大规模节点接入、双向可靠和广域低时延的信息传输需求,是5G通信重要垂直应用场景。然而,现有民用5G通信无法完全满足电力业务互动控制对高可靠和低时延的信息传输需求。该文在5G标准基础上,将子载波跳频技术(frequency hopping,FH)应用于可配置正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex,OFDM)系统中,形成OFDM/FH传输新体制,为新型电力系统提供多业务接入和高可靠的信号传输方案;同时,考虑控制业务短包和突发特性,将OFDM/FH信号传输与5G/6G微时隙(mini-slot)调度策略融合,以mini-slot为基本单位的资源调度和重传机制能有效降低时延。随后,通过理论分析,揭示该电力物联网(Internet-of-things,IoT)通信系统传输可靠性与重传时延的内在折中关系。通过对无线通信物理层信号处理和媒介接入层时隙调度联合设计,该文提出的基于mini-slot调度架构OFDM/FH的电力物联网5G/6G通信方案,可支持“源-网-荷-储”多业务泛在接入、高达99.999%传输可靠性和毫秒级低时延要求,实现了5G/6G高可靠低时延通信(ultrareliability and low-latency communications,uRLLC)与泛在电力控制业务的深度融合。

电力物联网零信任架构下的分布式认证模型

针对智能电网大量分布式异构终端无限公网接入、新型电力交互业务、新信息技术应用在电力系统等行业发展趋势给电力系统带来的新型网络安全挑战,基于零信任安全架构,提出一种分布式认证模型,在电力物联网整体安全架构下,充分发挥零信任安全理念和技术的优势,结合电力终端硬件可信计算模块提供的可信信任根技术,拓展和延伸电力智能终端和接入网络的主动安全防护能力,以应对智能电网所面临的新型网络安全挑战.该模型将零信任安全架构中的动态信任评估和南向终端认证模块下沉到边缘智能设备,以终端可信模块提供的信任根为基础,进行信任和访问控制的细分及扩展,在兼容现有电力物联网认证模型基础上,充分发挥零信任安全理念和技术在终端安全接入、安全监控、业务细粒度防护方面的具体优势,提升电力物联网系统整体网络安全防护能力.

电力物联网载波通信节点数据聚合隐私保护算法

电力物联网对通信数据的处理必须遵循隐私连接协议,为保障电力载波通信效果,维护数据的隐私性,提出电力物联网载波通信节点数据聚合隐私保护算法。在电力物联网载波通信平台中,定义完整的聚合映射表达式,完成对载波通信节点数据的聚合处理。按照隐私加密协议,求解多维聚合向量与审计参数,保证电力物联网主机能对通信数据进行编码处理,实现电力物联网载波通信节点数据聚合隐私保护算法的设计。实验结果表明,在所提算法作用下,数据链路聚合长度最大值达到了9.4×10^(8)bit,且物联网主机对于通信数据的处理完全遵循隐私连接协议,能够实现高水平的电力载波通信。

基于云模型综合相似度的电力物联网关键技术综合评价

目前电力物联网关键技术应用的综合评价具有单评价对象的特点,传统评价方法无法适用.为全面评价电力物联网项目建设水平和运营成效,在综合考量电力物联网不同建设和运营阶段及其关键要素基础上,建立电力物联网关键技术综合评价指标体系,根据其单评价对象场景的特点,提出基于云模型综合相似度的评价模型.通过对逼近理想解排序方法的改造构建单评价对象的决策矩阵,提出以兼顾云模型的形状-距离综合相似度为度量,表征逼近理想解排序方法的相对贴近度,进而实现对单评价对象的精准评价.应用所提方法综合评价某电力物联网示范工程,验证了所提综合评价体系和评价方法的客观性与全面性.

电力物联网边缘计算依赖型任务卸载的低时延调度技术

现有电力物联网任务调度技术难以满足任务的低时延和实时性要求,且未考虑到电力物联网任务之间的内部依赖性。针对该问题,融合深度强化学习任务卸载模型和Sequence-to-Sequence神经网络,使用有向无环图表示任务及依赖关系,引入ε-贪婪探索机制和优先经验回放来鼓励探索和提高模型训练效率,构建基于深度强化学习的电力物联网任务卸载模型。通过与其他任务卸载算法进行对比,所提模型的任务平均处理时延显著优于其他算法,验证在电力物联网依赖型任务低时延调度方面的优越性。

电力物联网边缘智能:概念、架构、技术及应用

近年来,随着传感器、采集装置、感知终端的规模化部署,以及人工智能、5G、北斗等新技术的融合应用,智能巡检、在线监测、需求响应等电力物联网应用产生海量感知数据,数据上传至云端服务器会占用大量通信带宽,为网络通道和云端资源带来巨大压力,处理分析的实时性与时效性也不满足应用要求。为解决上述问题,考虑将边缘计算和人工智能赋予电力物联网,电力物联网边缘智能技术应运而生。电力物联网边缘智能通过在边缘侧嵌入人工智能算法,在靠近数据产生源处对数据进行预处理、本地计算、推理研判,从而减少上传到云端的通信带宽需求,降低传输时延和传输功耗,为上述问题的解决提供一种有效技术路径。首先,阐释电力物联网边缘智能的概念与演进,提出电力物联网边缘智能体系架构;其次,从边缘侧芯片、边缘计算操作系统、边缘计算框架3个层次分析电力物联网边缘智能软硬件基础,同时从云边协同、模型压缩、模型加速、群体智能、联邦学习5个方面讨论电力物联网边缘智能关键技术;然后,从“发输变配用”5个环节探讨电力物联网边缘智能应用场景;最后,分析电力物联网边缘智能应用的机遇和挑战。

电力物联网下基于云边协同的计算任务放置算法

电力无线网具有高可靠、安全性优势,但存在频段资源有限、输变电场景基站取能较为困难等诸多不利因素,基于云边协同的计算任务放置算法进行电力无线网的优化研究具有重要意义。云计算作为一种集中式的解决方案可以提供充足的计算资源,但是电力物联网设备与云服务器通信时存在低带宽和高时延的问题。由此,研究人员提出了边缘计算的概念,综合云计算和边缘计算的优点,云边协同逐渐以互补运作的模式得到广泛应用。文章提出一种云边协同场景下计算任务放置的改进优化算法,即基于文化基因(memetic algorithm,MA)的计算任务放置算法,以最小化电力物联网设备的能耗以及电力物联网应用程序的执行时间。基于MA的计算任务放置算法分3个阶段:预调度阶段、并行应用程序的计算任务放置阶段和故障恢复阶段。通过仿真结果验证,与现有算法对比,文章所提算法的性能包括带宽、最大迭代数、决策时间等方面都得到显著提高。

面向电力物联网的轻量化5G通信关键技术研究

新一代5G通信技术在电力物联网应用中存在功耗和成本居高的问题,所以轻量化5G通信关键技术的相关研究具有重要意义。分析了电力5G典型业务场景需求及电力5G技术演进。重点探讨了轻量化5G终端的复杂度、成本、功耗以及安全性。结合国内主流商用5G网络,分析了轻量化5G峰值速率与电力物联网业务需求匹配特性。对轻量化5G在电力行业应用的演进方向展开了讨论。最后,分析了轻量化5G在电力物联网中部署典型应用案例。

电力物联网中基于SCMA-MEC的最优功率分配与卸载决策

在电力物联网(Power Internet of Things, PIoT)中,移动终端设备接入会产生大量的异构数据,给通信信道及中央存储计算系统带来巨大压力,对系统的稳定性和能源消耗带来了挑战。为应对这一挑战,提出了基于稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access, SCMA)技术的移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)的异构网络优化方案。为了最小化系统总开销,考虑了在资源受限的情况下设备的能源消耗和计算资源分配,提出了基于最优功率分配的联合随机码本分配的算法,实现移动终端设备能耗最小化。通过构建约束多目标优化问题的数学模型,设计了一种基于帕累托前沿的多目标鲸鱼优化算法(Pareto Frontier-Multi Objective Whale Optimization Algorithm, PF-MOWOA)用于任务卸载。仿真结果表明,在满足能耗和时延的约束条件下,所提算法相较于其他算法具有更低的系统总能耗,且联合任务卸载优化算法可以进一步降低系统的总开销。

基于混沌映射算法的电力物联网加密通信认证方法

当前电力物联网通信过程中容易受到外界影响,出现数据包丢失的问题,导致获取的通信报文不精准。为了解决这个问题,提出基于混沌映射算法的电力物联网加密通信认证方法。采用位置置乱方法获取迭代密钥,构建扩散函数,结合混沌映射算法设计通信认证加密步骤。在确定混沌映射结果的基础上进行分段线性处理,再加入扰动机制,抵抗已知攻击。以密钥数值作为对称密钥,设计电力物联网加密通信流程。使用具有挑战性的握手验证机制,采用混沌映射技术进行通信验证,实现加密通信验证。由实验结果可知,该方法上、下行包数变化情况与实际数据包统计结果一致,截取的通信认证报文与响应报文一致,说明该方法具有良好的通信认证效果。

电力物联网光伏微网多目标容量配置优化研究

光伏微网内部容量配置较小,导致光伏并网自我消纳能力不足,造成经济损失。为了解决这个问题,提出了电力物联网光伏微网多目标容量配置优化研究。建立运行成本、投资成本、年收益目标函数,以经济最优为目标,构建多目标容量配置目标函数。在改进乌鸦搜索算法中引入最优粒子群算法,求解目标函数,以乌鸦评判感知率为依据,输出配置结果最优解。实验结果表明,该方法光伏负荷曲线与理想光伏负荷曲线一致,总收益比理想收益高1 410万元,说明使用该方法经济效益较高。

面向电力物联网流数据的一种具有隐私保护的KNN查询方法

电力物联网是一个智慧服务系统,为人们提供了状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活的服务,然而在享受服务的同时却面临着隐私泄露的风险。目前有关电力数据的隐私保护的成果主要集中在安全聚合,对于诸多基础服务的核心技术(如KNN查询)却鲜有涉及。与传统关系型数据不同的是,电力物联网采集的是用户用电的流数据,并且电力参数的各数据之间还具有动态相关性,攻击者可以通过数据挖掘等手段推测未来数据的变化趋势。为此,提出了一种具有隐私保护的KNN查询方法。首先,提出了基于桶距离的相似性度量模型,并证明了桶距离的相似性度量模型与基于欧氏距离的相似性度量模型的误差上界和下界;同时通过该模型,能将相似性度量转换为集合的交操作;构造了一种隐私保护函数,通过代入不同参数,可为各智能终端生成不同的数据隐私保护函数和查询隐私保护函数;在此基础上,提出了基于桶划分和随机数分配的数据编码方案,编码数据经过隐私保护函数加密后,具有密文不可区分的特点,能有效抵抗选择明文攻击、数据挖掘攻击、统计分析攻击、ICA攻击以及推理预测等攻击手段。分析和仿真表明,提出的安全KNN查询方法不仅具有较高的安全性,而且开销较低。

电力物联网背景下综合能源微网调度运行策略研究

在电力物联网深化综合能源系统变革的背景下,物联网从技术层面为综合能源服务提供了新的驱动力,但对其面向更多元的能源生产与消费情景提出了更多要求。传统微网系统已经难以适应新形势下调节多能耦合,及精准预测调度的愿景。文中以综合能源系统为根基,提出面向电力物联网的综合能源微网框架。指出应用层面要实现经济优化调度、综合能源整体布局和能源交易。提出能源供应商面向市场的上、下两层迭代优化调度的新型策略。根据模型特点,上层是以综合能源供应商利润最大为目标函数的优化调度数学模型,采用MATLAB/CPLEX求解器求解。下层为能源市场出清的数学模型,采用粒子群算法求解。通过算例结果表明,综合能源市场能够寻优到最佳社会福利点,能源供应商能够合理分配、利用各能源设备,进一步验证了所提方法的实操性。

基于随机巡视机制的电力物联网安全技术研究

电力物联网的建设促进了电力系统各个方面的数据集成,但对电网系统的网络安全提出了较高要求,因此在电力物联网安全技术的基础上,提出了一种基于随机巡视的电力物联网安全行为异常检测方法。通过对网络节点进行编号管理,为不同信誉值的节点设计了不同的随机巡视频率,汇聚节点检测异常行为。通过仿真分析了文中方法在安全性和恶意节点检测方面的性能。结果表明,文中提出的检测方法能够及时有效地检测异常行为和恶意节点,降低了网络能耗,满足电力物联网的安全需求。

基于共识机制的电力物联网群组密钥管理研究

随着电力物联网的建设,终端接入数量的大量增加,实现低延迟和提供实时服务是传统电力物联网面临的两大挑战。虽然在电力物联网系统中已经有一些加密方案被设计来促进安全通信,但是现有的方案通常不支持匿名和灵活的密钥管理。文中基于区块链的共识机制,在电力物联网系统中保证了分散节点在区块链系统中实现一致性。提出了一种基于区块链的智能电网系统互认证和密钥方案,基于区块链共识机制的特性,所提方案可以支持高效的条件匿名和密钥管理,对终端(TA)与数据聚合器(DA)之间安全私有通信和密钥管理问题提出解决方案,提供了一个有效的密钥更新和撤销算法。对所提出方案的存储成本及时间成本进行了实验数据分析,实验结果与其他文献分别提出的三个密钥管理认证方案进行了对比,结果表明所提方案在存储成本及时间成本有明显优势。最后,进行了安全和效率之间的讨论分析,对未来电力物联网建设方面提出了建设性意见。

基于核密度估计的电力物联网并发业务计算负荷建模与任务分配策略

在电力物联网背景下大量并发业务给边缘计算终端处理能力带来了挑战。为此,提出了基于核密度估计的电力物联网并发业务计算负荷建模与任务分配策略。基于核密度估计理论建立了并发业务覆盖等级及计算负荷模型,根据业务覆盖等级决策边缘计算终端的资源配置,以最小化处理延时为目标决策云边协同的任务分配,以电动汽车有序充电业务为例进行仿真分析。结果表明,所提模型和方法能提升系统整体计算资源使用效率、降低业务延时,提高电力物联网应对并发业务处理需求的能力。

基于深度强化学习的电力物联网动态切片策略研究

软件定义电力物联网支持构建承载不同业务的网络切片(Network Slice,NS),通过部署NS为具有业务需求的物联网设备提供端到端服务。业务NS的部署涉及2个互相耦合的问题,即虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)部署和业务传输路由确定。在海量业务需求与动态网络场景中,NS部署方案需要根据网络状态,实现智能的动态灵活部署。针对上述问题,研究动态网络场景下的切片策略,基于深度强化学习算法求解VNF部署和业务传输路由确定这一复杂联合优化问题,实验证明所提策略能根据目前的网络状态灵活地改变部署方案,控制业务路由平均能量损耗、平均可靠性和平均剩余带宽占有率,提高了网络整体传输性能。

基于DES算法的电力物联网信任网关数据远传加密

基于DES算法的电力物联网信任网关数据远传加密是指在电力物联网中,通过信任网关对数据进行加密保护,使用DES算法进行数据加密,并通过远传方式将加密后的数据传输到目标节点。针对电力物联网信任网关的数据传输安全问题,提出了基于DES算法的电力物联网关信任网关数据加密的传输方法。该方法在明文数据中加入了可变化的冗余码,既可以提高数据远传加密的可靠性,又可以将每个数据块经过一系列的操作得到密文,可防止数据被篡改提高其安全性。

电力物联网在智能配电网状态监测中的应用研究

电力物联网是将传感器、通信技术和云计算等技术应用于电力系统中,实现对电力设备的实时监测和远程控制。智能配电网作为电力系统的重要组成部分,对于电力供应的可靠性和效能有着重要影响。本研究以电力物联网在智能配电网状态监测中的应用为主题,探讨了其在配电网设备运行状态监测、故障检测和预测、能源管理等方面的应用。电力物联网在智能配电网状态监测中的应用具有重要意义。通过实时监测和远程控制,可以及时发现和解决设备运行异常和故障问题,提高电力供应的可靠性和效能。此外,通过大数据分析和机器学习算法,可以预测设备故障和优化能源管理,进一步提高电力系统的运行效率和经济性。因此,进一步研究和推广电力物联网在智能配电网中的应用具有重要的实际意义和发展潜力。

电力物联网技术应用与研究

文章主要分析电力物联网技术架构,深入研究目前电力物联网发展现状,如网络建设、平台建设及服务应用的建设情况,探索当前电力物联网存在的问题和难点,就如何实现电力主设备高度智能化提供思考和解决方法,高效推进电力系统智能化和智慧化发展。