基于业务风险均衡度的电力通信网可靠性评估算法

根据智能电网电力通信网业务的特点及电力通信网的典型结构,对电力通信网业务进行了分析,提出了业务重要度的概念,确定了业务重要度度量值;在此基础上,提出了业务风险度、通道段业务风险度、全网业务风险均衡度的概念,建立了基于全网业务风险均衡度的电力通信网可靠性的评估测度指标、评估模型及求解方法。以一个6节点、8边的网络为算例,阐述了网络矩阵、业务矩阵、业务重要度矩阵及业务风险均衡度的求解和计算过程。计算结果表明文中提出的指标测度、模型及求解方法具有良好的实用性和可操作性,可对从业务层面实施电力通信网可靠性评估、优化业务网络、科学安排业务通道及通信网运行方式提供参考。

基于业务风险均衡度的电力通信可靠性评估

电力通信可靠性是保障电力信息传输信号稳定性的重要评价标准,本文从电力通信服务范围入手设置评估实验,对基于业务风险均衡度的电力通信可靠性评估进行深入研究,推进我国现代信息传播技术水平的进一步创新发展。

基于风险均衡度的电力5G通信链路自动选择方法研究

为有效自动选择通信链路,降低通信全局风险度,提出了一种基于风险均衡度的电力5G通信链路自动选择方法。首先,以最低全局风险度、最高业务通道可用性为目标函数,以通道带宽、时延与丢包率为约束条件,建立电力5G通信链路自动选择模型。以业务风险度与网络业务风险均衡度等为指标,评估业务风险度。按照风险度大小,由低至高排序通信业务,利用通信链路自动选择模型,优先为风险度较低的业务选择链路。通过量子遗传算法求解通信链路自动选择模型,获取最低全局风险度与最高业务通道可用性值,完成通信链路自动选择。实验证明:该方法可有效获取各通信业务风险度,自动选择通信链路,降低全局风险度,提升业务通道可用性和通道带宽,减少通道时延与丢包率,风险均衡效果较优。

基于风险均衡度的电力5G通信链路自动选择方法研究

在网络物理电力系统(CPPS)中,通信传输链路承载着关键业务。现有的一些路由方式导致业务路由过于集中在链路中,从而增加了业务或网络中断的风险。为了降低通信链路中断对电网业务的影响,提出了一种基于风险均衡度的电力5G通信链路自动选择方法。在分析CPPS中跨空间风险传递的基础上,建立了风险评估模型。该模型通过电网站点负载压力、通信延迟及业务均衡度来衡量通信链路的风险,并采用遗传算法解决了业务路由重构的问题。仿真结果表明,该方法能找到比原Dijkstra算法和采用“轮盘赌”选择策略的遗传算法风险值更低的路由分配方案,且其风险值仅为3.143%,可有效保障电力系统的稳定运行。

基于风险均衡度的电力光网络主备路径时延差优化路由算法

为了解决现有路由算法不能同时兼顾电力通信业务保护需求和弹性光网络路由与频谱分配的问题,提出了电力通信光网络主备路由数学模型来描述业务主备路径时延差和全网风险均衡度等优化目标与条件约束;然后依据该数学模型提出了一种基于风险均衡度的主备路径时延差优化路由算法。所提算法为电力通信业务寻找一对低时延差且风险均衡的主备双路由。实验结果表明,所提算法为业务分配主备路由时,不仅可以保证较低的主备路径时延差和阻塞率,在风险均衡度方面也表现优异,风险均衡度值最低。

考虑全局风险均衡度的电力通信网最优安全链路选择方法

在智能电网环境下,电力通信网全新的运行管理模式需要系统间频繁的进行工作协同和业务传递,产生了信息传输链路选择的风险问题.因此,研究如何降低电力通信网业务通道风险,设计最优的通信业务安全链路选择方法,已成为领域内研究的热点问题.提出了一种新的考虑全局风险均衡度的电力通信网最优安全链路选择方法,即考虑了传输链路的最短性,又根据业务重要级别兼顾了路由选择的安全性.首先,给出了电力通信网业务安全链路选择模型,对业务安全链路选择问题进行了描述和数学建模;然后,采用模糊层次分析法(FAHP)构建了业务重要度评价和排序模型;最后,利用改进的迪杰斯特拉(Di.jkstra)算法和粒子群优化(PSO)算法对多目标优化问题进行了求解,计算出最优安全链路.仿真实验结果表明,所提方法可有效降低电力通信网的全局风险,具有一定的可用性和实效性.

共享风险链路组与风险均衡的电力通信网路由优化策略

从电力通信网的构成出发,分析了网络承载的业务和业务重要度的重要性。提出评价业务重要度的逼近理想解排序法(TOPSIS),分析了网络中广泛存在的共享风险问题,建立了风险均衡模型,提出了共享风险链路组(SRLG)与风险均衡的电力通信网路由优化算法。引入平均业务风险、风险均衡度、阻塞-风险综合指数和SRLG剩余带宽容量占比等指标进行路由优化和性能评价。以江苏省某市的光缆路由拓扑为例进行仿真,验证了所提算法的有效性。仿真结果表明,所提算法在不增加阻塞风险的情况下,有效降低了网络平均业务风险,提高了工作路径的风险均衡度,减少了SRLG剩余带宽容量占比进而降低了共享链路的业务失效风险。

基于业务的电力通信网风险评价方法

针对传统电力通信网风险评价方法的单一性,提出了一种基于业务的电力通信网风险综合评价方法。评价方法首先基于业务分析电力通信网链路的运行风险;其次从网络拓扑角度分析各链路对网络的重要性并得到链路权重值;利用链路权重和链路风险值进行综合运算,从而得到网络风险值和网络风险均衡度这两项风险评价指标值。以一个由8个节点、12条链路组成的基础网络为例,构建电力通信网络模型进行仿真,仿真结果证明了综合评价方法所得指标的有效性与准确性,并可为网络风险控制提供参考,具有现实意义,在风险管理方面有一定的应用前景。

考虑电力通信网可靠性的业务路由优化分配方法

根据电力通信网的典型结构和通信业务特点,提出一种基于电力通信网可靠性的业务路由分配优化算法。该算法以业务平均风险度和业务风险均衡度为网络可靠性评价指标,利用基于快速分类的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)进行通信业务路由优化分配。遗传编码过程中采用基于优先权的间接编码方式进行染色体编码,并在解码过程中增加阻塞数组以防止死路的出现。通过仿真验证了该优化算法应用于电力通信网业务路由优化的可行性和有效性。该方法适用于电力通信网的1对1、1对N、N对1和多个节点顺序执行等各种业务需求,可从业务层面为电力通信运行部门的业务通道安排和网络运行方式优化等提供理论参考。

基于Q Learning算法的区域配网业务路由分配方法研究

传统的配网业务路由分配方法的链条占用率过高,导致丢包率较大。为此,设计了基于Q Learning算法的区域配网业务路由分配方法。按照传统分类方式划分业务路由中的性能指标,根据路由约束条件计算指标的约束值,从而确定业务路由的最优传输路径。结合Bellman Equation方法不断计算并更新配网中的Q值,再综合节点和网络业务指标,利用Q Learning算法计算得到区域配网中的风险均衡度。不断变换VNFs的路由顺序将其转换为TSP路由问题,最终得到路由分配矩阵,实现区域配网业务路由的分配。实验结果表明:与传统分配方法相比,基于Q Learning算法的分配方法的链条占用率低,有效减小了业务数据转发过程的丢包率。