论文部分内容阅读
智能配用电通信网覆盖配用电终端到配电业务主站之间的一系列通信实体，包括通信线路设施和通信设备等，其承载着一系列电力发电、运输与使用之间的接入通信业务，是智能电网通信网的关键环节。作为接入通信业务中极为重要的一个，智能配用电通信网数据采集业务承担着多种与智能电网运营管理密切相关的数据采集工作，诸如与网络状态监测与分析相关的配用电侧通信设备的状态信息和直接影响智能电网运营决策的用户侧用电信息数据。 智能配用电通信网数据采集业务对数据准确性、完整性、实时性、可靠性、安全性要求较高。传统承载配用电通信网数据采集业务的通信网络技术主要包括光纤、电力线载波以及无线公网等，均存在不同程度的局限性。传统的采集网络结构难以满足未来需要具备灵活接入、可扩展性、互操作性等特点的智能配用电通信网数据采集业务的需求。无线多跳网络在信号抗衰减、采集区域无缝覆盖、设备灵活接入、可扩展性等方面具有明显的优势，能够适应智能配用电通信网数据采集业务的上述需求。但是以无线多跳通信的方式组织专有的智能配用电通信网数据采集网络还必须解决智能电网信息业务不断丰富、数据大集中趋势下，快速增加的业务流量与有限的网络带宽之间的矛盾。无线多跳智能配用电数据采集网络将承载越来越多高质量要求的配用电通信业务的数据采集。这将带来大量持续增长的数据流量，导致网络的通信压力增加，容易产生网络拥塞从而影响网络通信性能。流量调度能够在数据采集具体通信过程中均衡网络的数据流量分布、充分利用通信网络的链路资源，缓解网络拥塞，保证业务数据的传输质量。因而，需要研究数据流量调度机制来缓解庞大数据流量带来的通信压力、提升网络通信性能。 本文面向智能配用电通信网中设备分布特点和业务需求，针对无线多跳智能配用电数据采集网络的流量调度问题进行研究。本文面向不同的网络场景提出了四种无线多跳智能配用电数据采集流量调度算法，致力于解决单邻域网内的、多邻域网联合的以及带通信干扰的楼宇采集网络内的数据采集流量均衡分布问题，消除网络瓶颈，降低网络拥塞的可能性，缓解网络通信压力，以提高网络的安全可靠性等。具体的来说，本文的贡献在于: (1)针对无线多跳数据采集网络场景，提出一种基于数据平衡的最短路径树的流量调度分配算法。基于对数据完整性、准确性、实时性等数据质量需求的分析，本文引入丢包率和端到端时延作为数据采集网络通信性能的评价指标，分析网络拓扑特点和结点数据状态等因素对数据采集效果的影响。利用将繁忙父结点接受到的子结点数据调度到其他空闲的可能作为父结点的结点中去的思想，提出在按用户地域分布的数据采集基本区域——邻域网中生成流量均衡的最短路径数据采集树的算法。仿真实验表明，算法能够均衡流量分布，达到满足网络通信时延需求以及缓解拥塞的目的。 (2)针对最短路径数据采集树在无线多跳数据采集网络场景中不能从整个邻居结点集中选择数据转发下一跳的局限性，提出了一种基于随机切换的数据流量调度算法。首先，提出了以结点流量负载和路径负载为核心的流量分布模型，确定了以最优λ边界平衡树为数据采集流量调度的目标，提出了基于随机切换的流量调度算法。随后，对算法过程中存在震荡操作的现象以及算法结果进行了分析，提出了两种算法优化方案，一种是与数据平衡的最短路径树流量调度算法联合，一种是在随机切换流量调度算法结果上进行子树结构优化。仿真实验表明，算法能够实现数据流量的全局均衡和局部均衡，适用于解决数据采集通信网络的瓶颈问题。 (3)在单邻域网数据采集技术的基础上，利用同一时刻相邻邻域网之间网络繁忙程度的差异性和采集设备分布的随机性特点，采用多邻域网联合调度的思想在相邻邻域网之间平衡数据流量，提出了一种基于加权队列的多邻域网联合的数据流量调度算法。首先，对数据目的网关在传输过程中可变的多邻域网联合采集网络的拓扑特点进行了分析，并在此基础上提出了以结点不同时刻数据缓冲区队列长度为核心的流量分布模型，随后，提出了以数据缓冲区队列长度加权方法和结点数据传输下一跳选择方法为核心的基于加权队列的多邻域网联合数据采集流量调度算法。仿真实验表明，算法适用于利用周边网络解决数据采集网络的拥塞问题，也可用作主动拥塞避免。 (4)针对部署于高楼大厦环境下无线多跳数据采集网络中结点密集造成采集数据过程中的干扰现象，提出了一种面向干扰避免的楼宇数据采集网络流量调度算法。首先分析了楼层采集网络拓扑结构的变化，并提出了适应该网络变化的流量分布模型。随后，提出了楼层采集网关间选择合适无线频道的方法与给楼层采集网络中数据源结点分配不同数据传输时间单元的方法相结合的通信干扰避免策略，并在此基础上提出了楼宁采集网络流量调度算法。仿真实验表明，算法能够有效避免楼宁采集网络中各数据采集设备之间的通信干扰，实现流量的均衡分布和高效可靠的数据传输，适用于高层楼宇数据采集通信网络的建设规划以及流量调度传输。