CN108833156A - 一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估方法及系统，所述方法包括：将电力通信仿真节点网络中带有性能指标数据的节点根据预设规则映射为一一对应的虚拟节点；所述一个或多个虚拟节点构成一个类簇；生成类簇间的相似度，并根据所述相似度对多个类簇进行聚类处理；根据预设规则获得每一个类簇对应的典型节点；对多组典型节点进行评估，获得所述电力通信仿真节点网络中的性能指标的评价结果；所述方法及系统通过对电力通信网的仿真网络中各层的统计指标数据进行归一化处理获得多个虚拟节点；并通过对虚拟节点进行聚类处理，并使用获得的类簇中的典型节点代替原始数据，进而大幅的缩小了待处理的数据量，进而大幅提高了处理效率。

Description

一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估方法及系统

技术领域

本发明涉及电力通信领域，更具体地，涉及一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估方法及系统。

背景技术

电力通信网是现代电力系统不可缺少的重要组成部分，是现代电网安全稳定运行的三大支柱之一。它同电力系统的安全稳定控制系统、调度自动化系统被合称为电力系统安全稳定运行的三大支柱。目前，它更是电网调度自动化、网络运营市场化和管理现代化的基础；是确保电网安全、稳定、经济运行的重要手段；是电力系统的重要基础设施。由于电力通信网对通信的可靠性、保护控制信息传送的快速性和准确性具有及严格的要求，实现电力通信网的性能指标评估，对提高电力通信网建设水平具有重要意义。

在现有的电力通信网的性能指标评估方法中，因网络仿真的特点，使其在实现上存在诸多问题；因仿真网络大规模性、交互性、动态性且持续时间长等特点，在仿真过程中会产生大量的性能指标数据，各节点及链路间也会定期统计各种指标数据，海量的数据给性能评估及优化工作的计算和存储带来了挑战；同时，仿真数据的每个指标都是时间上的二维向量，在评估计算上，复杂度和存储量都进一步的发生了量的变化；巨大的数据量使得电力通信网的性能指标评估需要重复处理大量的数据、效率低且要求的运算能力非常高。

发明内容

为了解决背景技术存在的在对电力通信网进行性能指标评估中需要处理海量的数据，对于运算能力的要求非常高且效率较低的问题，本发明提供了一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估方法及系统，所述方法及系统通过对电力通信网的仿真网络中各层的统计指标数据按预设规则进行聚类处理，并使用获得的类簇中的典型节点代替原始数据，进而大幅的缩小了待处理的数据量；所述一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估方法包括：

将电力通信仿真节点网络中带有性能指标数据的节点根据预设规则映射为一一对应的虚拟节点；所述一个或多个虚拟节点构成一个类簇；

生成类簇间的相似度，并根据所述相似度对多个类簇进行聚类处理；

根据预设规则获得每一个类簇对应的典型节点；

对多组典型节点进行评估，获得所述电力通信仿真节点网络中的性能指标的评价结果；

进一步的，所述将电力通信仿真节点网络中的性能指标数据根据预设规则映射为一一对应的虚拟节点，包括：

将所述性能指标数据进行归一化处理获得所述虚拟节点，所述每一个虚拟节点的描述参数包括其对应的采样时刻、发送节点ID以及接受节点ID；

进一步的，所述生成类簇间的相似度，并根据所述相似度对多个类簇进行聚类处理，包括：

计算每两个类簇之间的最大距离和平均距离差值，所述类簇中包含一个或多个相似度高的虚拟节点；所述最大距离以及平均距离的计算量度采用欧氏距离；所述虚拟节点的的无量纲的性能指标参数包括业务时延、时延抖动、丢包率以及链路利用率；

将所述差值最小的两个类簇进行合并，形成新类簇；

再次计算新类簇和其他类簇中每两个类簇直接的最大距离和平均距离间的差值，将所述差值最小的两个类簇进行合并，再次形成新的类簇；

当所述多个类簇达到预设终止规则时，停止计算，输出聚类处理结果，所述聚类处理结果为经过一轮或多轮合并的多个类簇；

进一步的，根据预设规则获得每一个类簇对应的典型节点包括：

计算所述类簇中每一个虚拟节点与其他所有节点间误差平方的总和作为该虚拟节点对于该类簇的总体误差；

将总体误差最小的虚拟节点作为该类簇的典型节点；

进一步的，所述典型节点对应的总体误差小于可接受的误差范围，继续多类簇进行聚类处理，进而生成新的典型节点；当典型节点的总体误差大于可接受的误差范围，停止进行聚合处理，取上一轮生成的典型节点作为最终的典型节点；当典型节点的总体误差等于可接受的误差范围，停止进行聚合处理，取本轮生成的典型节点作为最终的典型节点；

进一步的，对所述多个类簇对应的多个典型节点设置权重，所述每个典型节点对应的权重与该典型节点所在类簇内的虚拟节点数量成正比。

所述一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估系统包括：

虚拟节点生成单元，所述虚拟节点生成单元用于将电力通信仿真节点网络中带有性能指标数据的节点根据预设规则映射为一一对应的虚拟节点；并将所述一个或多个虚拟节点构成一个类簇；

聚类处理单元，所述聚类处理单元用于生成类簇间的相似度，并根据所述相似度对多个类簇进行聚类处理；

典型节点计算单元，所述典型节点计算单元用于根据预设规则获得每一个类簇对应的典型节点；

评估单元，所述评估单元用于对多组典型节点进行评估，获得所述电力通信仿真节点网络中的性能指标的评价结果；

进一步的，所述虚拟节点生成单元用于将所述性能指标数据进行归一化处理获得所述虚拟节点，所述每一个虚拟节点的描述参数包括其对应的采样时刻、发送节点ID以及接受节点ID；

进一步的，所述聚类处理单元用于计算每两个类簇之间的最大距离和平均距离差值，所述类簇中包含一个或多个相似度高的虚拟节点；所述最大距离以及平均距离的计算量度采用欧氏距离；所述虚拟节点的的无量纲的性能指标参数包括业务时延、时延抖动、丢包率以及链路利用率；

所述聚类处理单元用于将所述差值最小的两个类簇进行合并，形成新类簇；

所述聚类处理单元用于在所述多个类簇达到预设终止规则时，停止计算并输出聚类处理结果，所述聚类处理结果为经过一轮或多轮合并的多个类簇；

进一步的，所述典型节点计算单元用于算所述类簇中每一个虚拟节点与其他所有节点间误差平方的总和作为该虚拟节点对于该类簇的总体误差；并将总体误差最小的虚拟节点作为该类簇的典型节点；

进一步的，所述典型节点单元用于判断所述典型节点对应的总体误差是否小于可接受的误差范围；若所述典型节点对应的总体误差小于可接受的误差范围，则所述聚类处理单元继续进行下一轮的聚类处理进而生成新的典型节点；若所述典型节点的总体误差大于可接受的误差范围，则取上一轮生成的典型节点作为最终的典型节点；若所述典型节点的总体误差等于可接受的误差范围，则取本轮生成的典型节点作为最终的典型节点；

进一步的，所述评估单元用于对所述多个类簇对应的多个典型节点设置权重，所述每个典型节点对应的权重与该典型节点所在类簇内的虚拟节点数量成正比。

本发明的有益效果为：本发明的技术方案，给出了一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估方法及系统，所述方法及系统通过对电力通信网的仿真网络中各层的统计指标数据进行归一化处理获得多个虚拟节点；并通过对虚拟节点进行聚类处理，并使用获得的类簇中的典型节点代替原始数据，进而大幅的缩小了待处理的数据量；所述方法及系统通过预设规则进行典型节点的选取，使典型节点代替原始数据的误差达到最小，通过调节可接受的典型节点的误差，进而调节电力通信网仿真性能指标数据量的压缩率；使得在误差可接受的条件下，极大的提高对电力通信网仿真性能指标的处理效率。

附图说明

通过参考下面的附图，可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式：

图1为本发明具体实施方式的一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估方法的流程图；

图2为本发明具体实施方式的一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估系统的结构图。

具体实施方式

现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。

除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。

图1为本发明具体实施方式的一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估方法的流程图；如图1所示，所述方法通过对电力通信网的仿真网络中各层的统计指标数据按预设规则进行聚类处理，并使用获得的类簇中的典型节点代替原始数据，进而大幅的缩小了待处理的数据量；所述一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估方法包括：

步骤110，将电力通信仿真节点网络中带有性能指标数据的节点根据预设规则映射为一一对应的虚拟节点；所述一个或多个虚拟节点构成一个类簇；

进一步的，将所述性能指标数据进行归一化处理获得所述虚拟节点，所述每一个虚拟节点的描述参数包括其对应的采样时刻、发送节点ID以及接受节点ID；

因所述电力仿真节点网络中设计到的数据众多，其各个数据间的量纲可能不尽相同，为了后续完成性能指标数据间的运算处理，需将各个量纲不同的数据进行无量纲的归一化处理；所述每一个虚拟节点的描述参数包括采样时刻，因所述仿真节点网络是二维的，即在一维的基础上增加了时间轴，故使用采样时间作为每一个虚拟节点的描述参数以保证每一个虚拟节点的唯一性；在本实施例中一次运算中各个电力反正节点网络中的节点仅对应出现一次，即一次运算中，我们可以认为是在一维的网络环境下进行的。

进一步的，所述虚拟节点的集合成为类簇，所述类簇中可以包含一个或多个虚拟节点，在初始时刻，可以认为所述每个类簇中包含一个虚拟节点；所述在同一个类簇内的各个虚拟节点的相似度高，而不同类簇间的各个虚拟节点的相似度低；

步骤120，生成类簇间的相似度，并根据所述相似度对多个类簇进行聚类处理；

计算每两个类簇之间的最大距离和平均距离差值，所述类簇中包含一个或多个相似度高的虚拟节点；所述最大距离以及平均距离的计算量度采用欧氏距离；所述虚拟节点的的无量纲的性能指标参数包括业务时延、时延抖动、丢包率以及链路利用率；

通过欧氏距离计算每两个类簇间最大距离和平均距离的差值，若差值小，说明该两个类簇间相似度高；

将所述差值最小的两个类簇进行合并，形成新类簇；

在一轮差值计算时，选取差值最小的两个类簇进行合并，即选择相似度最高的两个类簇完成合并，使整个虚拟网络间的类簇数量越来越少(可以认为最开始的类簇数量与虚拟节点数量相同，经过多轮的聚类，实现类簇数量的减少)；

再次计算新类簇和其他类簇中每两个类簇直接的最大距离和平均距离间的差值，将所述差值最小的两个类簇进行合并，再次形成新的类簇；

依次循环不断，直至当所述多个类簇达到预设终止规则时，停止计算，输出聚类处理结果，所述聚类处理结果为经过一轮或多轮合并的多个类簇；

所述预设的终止规则包含多种，可以为类簇的数量值、也可以为类簇对应的典型节点的误差大小；

步骤130，根据预设规则获得每一个类簇对应的典型节点；

计算所述类簇中每一个虚拟节点与其他所有节点间误差平方的总和作为该虚拟节点对于该类簇的总体误差；

将总体误差最小的虚拟节点作为该类簇的典型节点；

所述每个虚拟节点与其他所有节点的误差平方的总和，即计算找到一个在同一类簇中离所有节点最近、最能代表该类簇中所有虚拟节点的一点；

所述虚拟节点与其他虚拟节点的误差，即在多个维度下(以本实施例为例，所述多个维度为业务时延、时延抖动、丢包率以及链路利用率四个维度)两点间的欧氏距离即为其误差；

进一步的，所述典型节点对应的总体误差小于可接受的误差范围，继续多类簇进行聚类处理，进而生成新的典型节点；当典型节点的总体误差大于可接受的误差范围，停止进行聚合处理，取上一轮生成的典型节点作为最终的典型节点；当典型节点的总体误差等于可接受的误差范围，停止进行聚合处理，取本轮生成的典型节点作为最终的典型节点；

以本实施例为例，选取可接受的误差为0.02，在使用典型节点代替原始数据误差小于0.02时；在此情况下完成聚合处理后的电力通信网仿真性能指标压缩率达到56％。

步骤140，对多组典型节点进行评估，获得所述电力通信仿真节点网络中的性能指标的评价结果；

进一步的，对所述多个类簇对应的多个典型节点设置权重，所述每个典型节点对应的权重与该典型节点所在类簇内的虚拟节点数量成正比；

所述对多个典型节点进行评估的方法与所述电力通信仿真节点正常的评估方法相同，该点并非本发明的重点，本领域技术人员也应熟知，故再次不做赘述。

图2本发明具体实施方式的一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估系统的结构图；如图2所示，所述系统包括：

虚拟节点生成单元210，所述虚拟节点生成单元210用于将电力通信仿真节点网络中带有性能指标数据的节点根据预设规则映射为一一对应的虚拟节点；并将所述一个或多个虚拟节点构成一个类簇；

进一步的，所述虚拟节点生成单元210用于将所述性能指标数据进行归一化处理获得所述虚拟节点，所述每一个虚拟节点的描述参数包括其对应的采样时刻、发送节点ID以及接受节点ID；

聚类处理单元220，所述聚类处理单元220用于生成类簇间的相似度，并根据所述相似度对多个类簇进行聚类处理；

进一步的，所述聚类处理单元220用于计算每两个类簇之间的最大距离和平均距离差值，所述类簇中包含一个或多个相似度高的虚拟节点；所述最大距离以及平均距离的计算量度采用欧氏距离；所述虚拟节点的的无量纲的性能指标参数包括业务时延、时延抖动、丢包率以及链路利用率；

所述聚类处理单元220用于将所述差值最小的两个类簇进行合并，形成新类簇；

所述聚类处理单元220用于在所述多个类簇达到预设终止规则时，停止计算并输出聚类处理结果，所述聚类处理结果为经过一轮或多轮合并的多个类簇；

典型节点计算单元230，所述典型节点计算单元230用于根据预设规则获得每一个类簇对应的典型节点；

进一步的，所述典型节点计算单元230用于算所述类簇中每一个虚拟节点与其他所有节点间误差平方的总和作为该虚拟节点对于该类簇的总体误差；并将总体误差最小的虚拟节点作为该类簇的典型节点；

进一步的，所述典型节点单元用于判断所述典型节点对应的总体误差是否小于可接受的误差范围；若所述典型节点对应的总体误差小于可接受的误差范围，则所述聚类处理单元220继续进行下一轮的聚类处理进而生成新的典型节点；若所述典型节点的总体误差大于可接受的误差范围，则取上一轮生成的典型节点作为最终的典型节点；若所述典型节点的总体误差等于可接受的误差范围，则取本轮生成的典型节点作为最终的典型节点；

评估单元240，所述评估单元240用于对多组典型节点进行评估，获得所述电力通信仿真节点网络中的性能指标的评价结果；

进一步的，所述评估单元240用于对所述多个类簇对应的多个典型节点设置权重，所述每个典型节点对应的权重与该典型节点所在类簇内的虚拟节点数量成正比。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本公开的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。本说明书中涉及到的步骤编号仅用于区别各步骤，而并不用于限制各步骤之间的时间或逻辑的关系，除非文中有明确的限定，否则各个步骤之间的关系包括各种可能的情况。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本公开的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本公开的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本公开还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者系统程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本公开的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本公开进行说明而不是对本公开进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本公开可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干系统的单元权利要求中，这些系统中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。

以上所述仅是本公开的具体实施方式，应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开精神的前提下，可以作出若干改进、修改、和变形，这些改进、修改、和变形都应视为落在本申请的保护范围内。

Claims (12)

1.一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估方法，所述方法包括：

将电力通信仿真节点网络中带有性能指标数据的节点根据预设规则映射为一一对应的虚拟节点；所述一个或多个虚拟节点构成一个类簇；

生成类簇间的相似度，并根据所述相似度对多个类簇进行聚类处理；

根据预设规则获得每一个类簇对应的典型节点；

对多组典型节点进行评估，获得所述电力通信仿真节点网络中的性能指标的评价结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将电力通信仿真节点网络中的性能指标数据根据预设规则映射为一一对应的虚拟节点，包括：

将所述性能指标数据进行归一化处理获得所述虚拟节点，所述每一个虚拟节点的描述参数包括其对应的采样时刻、发送节点ID以及接受节点ID。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成类簇间的相似度，并根据所述相似度对多个类簇进行聚类处理，包括：

计算每两个类簇之间的最大距离和平均距离差值，所述类簇中包含一个或多个相似度高的虚拟节点；所述最大距离以及平均距离的计算量度采用欧氏距离；所述虚拟节点的的无量纲的性能指标参数包括业务时延、时延抖动、丢包率以及链路利用率；

将所述差值最小的两个类簇进行合并，形成新类簇；

再次计算新类簇和其他类簇中每两个类簇直接的最大距离和平均距离间的差值，将所述差值最小的两个类簇进行合并，再次形成新的类簇；

当所述多个类簇达到预设终止规则时，停止计算，输出聚类处理结果，所述聚类处理结果为经过一轮或多轮合并的多个类簇。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：根据预设规则获得每一个类簇对应的典型节点包括：

计算所述类簇中每一个虚拟节点与其他所有节点间误差平方的总和作为该虚拟节点对于该类簇的总体误差；

将总体误差最小的虚拟节点作为该类簇的典型节点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述典型节点对应的总体误差小于可接受的误差范围，继续多类簇进行聚类处理，进而生成新的典型节点；当典型节点的总体误差大于可接受的误差范围，停止进行聚合处理，取上一轮生成的典型节点作为最终的典型节点；当典型节点的总体误差等于可接受的误差范围，停止进行聚合处理，取本轮生成的典型节点作为最终的典型节点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：对所述多个类簇对应的多个典型节点设置权重，所述每个典型节点对应的权重与该典型节点所在类簇内的虚拟节点数量成正比。

7.一种针对电力通信网的仿真性能指标的评估系统，所述系统包括：

虚拟节点生成单元，所述虚拟节点生成单元用于将电力通信仿真节点网络中带有性能指标数据的节点根据预设规则映射为一一对应的虚拟节点；并将所述一个或多个虚拟节点构成一个类簇；

聚类处理单元，所述聚类处理单元用于生成类簇间的相似度，并根据所述相似度对多个类簇进行聚类处理；

典型节点计算单元，所述典型节点计算单元用于根据预设规则获得每一个类簇对应的典型节点；

评估单元，所述评估单元用于对多组典型节点进行评估，获得所述电力通信仿真节点网络中的性能指标的评价结果。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：所述虚拟节点生成单元用于将所述性能指标数据进行归一化处理获得所述虚拟节点，所述每一个虚拟节点的描述参数包括其对应的采样时刻、发送节点ID以及接受节点ID。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：所述聚类处理单元用于计算每两个类簇之间的最大距离和平均距离差值，所述类簇中包含一个或多个相似度高的虚拟节点；所述最大距离以及平均距离的计算量度采用欧氏距离；所述虚拟节点的的无量纲的性能指标参数包括业务时延、时延抖动、丢包率以及链路利用率；

所述聚类处理单元用于将所述差值最小的两个类簇进行合并，形成新类簇；

所述聚类处理单元用于在所述多个类簇达到预设终止规则时，停止计算并输出聚类处理结果，所述聚类处理结果为经过一轮或多轮合并的多个类簇。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：所述典型节点计算单元用于算所述类簇中每一个虚拟节点与其他所有节点间误差平方的总和作为该虚拟节点对于该类簇的总体误差；并将总体误差最小的虚拟节点作为该类簇的典型节点。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于：所述典型节点单元用于判断所述典型节点对应的总体误差是否小于可接受的误差范围；若所述典型节点对应的总体误差小于可接受的误差范围，则所述聚类处理单元继续进行下一轮的聚类处理进而生成新的典型节点；若所述典型节点的总体误差大于可接受的误差范围，则取上一轮生成的典型节点作为最终的典型节点；若所述典型节点的总体误差等于可接受的误差范围，则取本轮生成的典型节点作为最终的典型节点。

12.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：所述评估单元用于对所述多个类簇对应的多个典型节点设置权重，所述每个典型节点对应的权重与该典型节点所在类簇内的虚拟节点数量成正比。