CN110048950A - 一种电力光网络全业务负载感知方法 - Google Patents

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朱秋莎
卢文冰
韦荣桃
涂昕
马跃
张少军
杨斌
杨琦
彭柏
金燊
纪雨桐
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Abstract

本发明公开了一种电力光网络全业务负载感知方法，所述全业务负载感知方法包括以下步骤：步骤1：根据光分配节点采集的数据包信息结合排队理论得到数据包等待时延；步骤2：结合加权移动平均估测机制评估下个周期内的链路数据流状态；步骤3：根据利特尔法则得到缓存队列长度；步骤4：通过极差化处理法计算归一化链路负载；步骤5：统计全网络带宽总利用率；步骤6：网络状态周期性更新；步骤7：判断网络宽带利用率是否满足业务QoS请求，当网络宽带利用率满足业务QoS请求执行步骤8，否则接入请求拒绝返回步骤6；步骤8：数据包获准接入，并分配合适路由。

Description

一种电力光网络全业务负载感知方法
技术领域
本发明涉及电力系统业务可靠性保障技术领域，特别是涉及电力光网络全业务负载感知方法。
背景技术
电力光网络作为电力通信的骨干网，是支撑主、配、用电网业务的综合信息传输平台，可以实现高压厂站、电网调度控制中心、管理营销机构等重要节点的全覆盖。而随着能源互联网与智能电网建设的稳步推进，电网规模不断扩大，网架结构日益复杂，智能配用电通信的本地接入业务流量日益庞大，因此要求电力光网络能够提供动态的连接建立、高效的业务保护和支撑能力，以满足业务不断增长的复杂需求。
业务感知通常定义为识别感知通信网络中业务流所属的业务类型、业务的QoS需求、业务优先级以及带宽和实时性等。目前电力通信网络的业务感知技术大多采用检测数据帧所包含的协议标示字和I P地址等方法。但是随着智能电网新业务的多样化和复杂性与日俱增，传统方法越来越难以适应业务的发展。因此，利用业务流量的传输特征进行业务感知成为新的研究方向。
光网络中每一个数据分组由终端转发到骨干网，依次经过网关、光纤、分光器及光线路终端，不同节点及链路的实时状态均是业务服务质量的影响因素之一。前端节点的负载情况关联到数据包的排队时延以及接入下一跳信道的难易程度，被发送到不同负载光网络单元的数据包可能需要等待不同的轮询周期，上行接入光线路终端过程中光纤故障是突发性的且影响是大规模的。受到广域树形拓扑低健壮性的影响，节点之间的连接态势及数据转发路径呈现多样性。
然而现有基于光网络为骨干网的电力数据通信网分布式架构缺乏全网状态获取能力，数据网络与光传输网联动困难，业务流量难以精确识别。为克服网络瓶颈，实现数据的可靠传输，亟需一种全网络业务负载感知方法，来提升光网络对于电力业务承载的可靠性。
发明内容
本发明公开了一种电力光网络全业务负载感知方法，所述全业务负载感知方法包括以下步骤：
步骤1：根据光分配节点采集的数据包信息结合排队理论得到数据包等待时延；
步骤2：结合加权移动平均估测机制评估下个周期内的链路数据流状态；
步骤3：根据利特尔法则得到缓存队列长度；
步骤4：通过极差化处理法计算归一化链路负载；
步骤5：统计全网络带宽总利用率；
步骤6：网络状态周期性更新；
步骤7：判断网络宽带利用率是否满足业务新业务流的服务质量(QoS)请求，当网络宽带利用率满足业务新业务流的服务质量(QoS)请求执行步骤8，否则接入请求拒绝返回步骤6；
步骤8：数据包获准接入，并分配合适路由。
优选地,所述步骤1的光分配节点采集的数据包信息包括：光分配节点的分布式业务流感知采集数据包到达率λ与统计平均服务时间x。
优选地,数据包在系统中的等待时间t，所述步骤1中的数据包等待时延ti如公式(1)所示：
其中，排队系统强度
优选地，所述步骤2制评估下个周期内的链路数据流状态的公式，如公式(2)：
其中，是tn时刻预测的下一周期数据包到达率，λi(tn)表示tn时刻感知到的数据包到达率，表示前一时刻相同链路预测的数据包到达率，α为损耗指数，S是用于预测的样本数。
优选地,在所述步骤3的利特尔法则中稳态系统中队列长度q等于所述数据包到达率λ与所述数据包在系统中的等待时间t的乘积，由此，公式(3)为下个周期链路i中的缓存队列长度qi：
其中，是预测的下一周期数据包到达率。
优选地，所述步骤4中极差化处理法计算归一化链路负载，即链路占用度ci如公式(4)所示：
优选地，所述步骤5统计全网络带宽总利用率如公式(5)所示：
本发明提出的电力光网络全业务负载感知方法提升了电力光网络对于业务承载的可靠性，提出了通过分布式业务流感知预测各条链路的流量，以获取全网络的业务负载的方法及系统。目前的电力光网络难以承担随时可能出现的新业务对网络带宽爆炸性增长需求。针对此现状，本发明设计的系统优势在于通过感知和预测各条链路负载的情况，能够准确全面地获取全网业务的负载情况。根据光网络链路业务流的历史状态参数并结合随机函数，对业务广播周期内的链路负载状况进行实时预测，并统计全网络的业务负载情况，对网络动态进行周期性更新，在达到新业务流的服务质量(QoS)需求时为其分配合适的路由，由此有效保证了业务数据包高效稳定的收发，提高了网络资源利用率，并最终达到提升电力光网络对业务支撑可靠性的目的。
附图说明
图1是基于时空基准的无线通信方法流程图。
图2是发射时隙脉冲与接收时隙脉冲生成示意图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，电力光网络的基本拓扑结构由用户终端、光网络单元ONU、网关、分光器、光分配节点以及光线路终端OLT构成。从OLT将电力业务传输到ONU的过程为：OLT采用广播的方式将数据通过由光分配节点构成的光分配网络发送给所有的网关节点，且其中的每个数据包都携带着目的网关节点的地址。各网关节点接收到来自OLT的广播数据包之后进行地址识别，若判断属于该网关节点的数据包则接受，同时丢弃地址不匹配的数据包。然后网关节点根据数据包的目的地址以单播的方式将数据发送给指定用户。
电力光网络单元以及各节点的所在位置相对固定，光分配网络多跳传输的链路负载可近似预测，而电力用户群体规模相对固定且用户行为有迹可循，其流量高峰可进行时间段划分。因此电力光网络的业务请求及其链路负载的实时状态可被预测，进而可以根据全网络的负载状况分配计算新业务路由，并周期性的对网络进行更新。下面对方法做进一步详细解释：
链路负载与光分配节点转发数据时的拥塞程度相关联，单个光分配节点的上行时隙长短与其余每个光分配节点的请求带宽相关。因此拥塞程度与数据的时延、丢包率等性能直接相关，一般以链路缓存的队列长度表示。假设网络数据源服从泊松流模型，多条泊松流汇聚到光分配网络，并采用非受限的多用户轮询请求授权机制接入光线路终端，光分配网络中链路的服务速率与report帧中的带宽申请及发出申请的光分配节点个数有关，因此，光网络链路的服务速率随机性较强，一般不符合某种规律化模型，即服务过程具有一般性。
如图2所示，电力光网络全业务负载感知方法包括以下步骤：
(1)通过对光分配节点的分布式业务流感知采集数据包到达率λ与统计平均服务时间x，节点队列特性符合M/G/1特征，结合排队理论，由此可获知数据包在系统中的等待时间t，如公式(1)所示，其中ti表示数据包等待时延，排队系统强度
(2)结合加权移动平均预测机制，预估下个周期内的链路数据流状态，如公式(2)：
其中，是tn时刻预测的下一周期数据包到达率，λi(tn)表示tn时刻感知到的数据包到达率，表示前一时刻相同链路预测的数据包到达率，α为损耗指数，S是用于预测的样本数。
(3)根据利特尔法则得到缓存队列长度，利特尔法则：稳态系统中队列长度q等于所述数据包到达率λ与所述数据包在系统中的等待时间t的乘积，由此，公式(3)为下个周期链路i中的缓存队列长度qi：
其中，是预测的下一周期数据包到达率。
(4)采用具有较好稳定性和数据差异不变性的极差化处理法计算归一化链路负载，即链路占用度ci,如公式(4)所示。
(5)统计全网络带宽总利用率如公式(5)所示：
(6)最后根据光网络负载情况对网络状态进行周期性更新，当网络带宽利用率满足业务QoS请求时，数据包获准接入网络，并分配合适的路由，否则接入请求被拒绝。
本发明专利基于分布式业务感知获取电力光网络各条链路的历史状态参数，并预测链路负载情况，能够准确全面地统计全网络业务负载情况，为电力新业务路由的合理分配提供了可靠依据。本发明专利综合排队理论、加权移动平均预测、利特尔法则、极差化处理法等对电力光网络全业务负载状况进行预测，通过归一化预测结果及可靠传输的多指标需求，对传统的负载感知方法实现了优化。
最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种电力光网络全业务负载感知方法，其特征在于，所述全业务负载感知方法包括以下步骤：
步骤1：根据光分配节点采集的数据包信息结合排队理论得到数据包等待时延；
步骤2：结合加权移动平均估测机制评估下个周期内的链路数据流状态；
步骤3：根据利特尔法则得到缓存队列长度；
步骤4：通过极差化处理法计算归一化链路负载；
步骤5：统计全网络带宽总利用率；
步骤6：网络状态周期性更新；
步骤7：判断网络宽带利用率是否满足业务新业务流的服务质量请求，当网络宽带利用率满足业务新业务流的服务质量请求执行步骤8，否则接入请求拒绝返回步骤6；
步骤8：数据包获准接入，并分配合适路由。
2.根据权利要求1所述的电力光网络全业务负载感知方法，其特征在于：所述步骤1的光分配节点采集的数据包信息包括：光分配节点的分布式业务流感知采集数据包到达率λ与统计平均服务时间x。
3.根据权利要求2所述的电力光网络全业务负载感知方法，其特征在于：数据包在系统中的等待时间t，所述步骤1中的数据包等待时延ti如公式(1)所示：
其中，排队系统强度
4.根据权利要求3所述的电力光网络全业务负载感知方法，其特征在于：所述步骤2制评估下个周期内的链路数据流状态的公式，如公式(2)：
其中，是tn时刻预测的下一周期数据包到达率，λi(tn)表示tn时刻感知到的数据包到达率，表示前一时刻相同链路预测的数据包到达率，α为损耗指数，S是用于预测的样本数。
5.根据权利要求4所述的电力光网络全业务负载感知方法，其特征在于：在所述步骤3的利特尔法则中稳态系统中队列长度q等于所述数据包到达率λ与所述数据包在系统中的等待时间t的乘积，由此，公式(3)为下个周期链路i中的缓存队列长度qi：
其中，是预测的下一周期数据包到达率。
6.根据权利要求5所述的电力光网络全业务负载感知方法，其特征在于：所述步骤4中极差化处理法计算归一化链路负载，即链路占用度ci如公式(4)所示：
7.根据权利要求6所述的电力光网络全业务负载感知方法，其特征在于：所述步骤5统计全网络带宽总利用率如公式(5)所示：
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