CN110266566B - 一种电力通信网络传输性能的评估方法 - Google Patents
一种电力通信网络传输性能的评估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110266566B CN110266566B CN201910642006.1A CN201910642006A CN110266566B CN 110266566 B CN110266566 B CN 110266566B CN 201910642006 A CN201910642006 A CN 201910642006A CN 110266566 B CN110266566 B CN 110266566B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- node
- transmission
- communication network
- flow
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/14—Network analysis or design
- H04L41/145—Network analysis or design involving simulating, designing, planning or modelling of a network
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
- H04L43/0823—Errors, e.g. transmission errors
- H04L43/0829—Packet loss
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/16—Threshold monitoring
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/50—Testing arrangements
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
一种电力通信网络传输性能的评估方法,所述方法包括以下步骤:a.定义累积和流速;b.对信息流传输进行初始化设置;c.在两种传输模式下生成电力通信网络中的信息流;根据随机数拟合突发事件,改变信息流传输强度,从而得到随机的信息流传输工况;d.得到信息流传输模型;e.定义拥塞率和丢失率;对每一个单位仿真时间计算该时刻的网络拥塞率与丢失率,根据拥塞率与丢失率的大小对电力通信网络的性能进行评估。本发明从信息流的角度出发,在充分考虑电力通信网络的通信架构和发报机制的基础上,以电力网网架结构作为通信网耦合拓扑建立信息流传输模型,实现了网络评价的全面化与综合化,大大提高了网络传输性能评估结果的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及一种应用于电力通信网的网络传输性能评估方法,属于电力技术领域。
背景技术
随着电力网和通信网络之间的进一步耦合,传统的电力网逐渐转变为智能电网,即电力通信网络。在电力通信网络中,通信网使用监控和数据采集系统、自动发电控制系统等作为网络元件,而电力网包括输变电站和传输线路。通过信息流和电力流的交互,电力通信网络可以实现同步通信和智能调度。
一般而言,网络传输性能可以为电力通信网络的性能评估提供方向。目前应用于网络传输性能检测的方法主要有级联故障模型、利用潮流动力学进行关键链路识别、网络模式与防御机制等。这些方法主要是从电力网拓扑出发,通过电力潮流扰动性分析,评估电力通信网络的传输性能。
但是,这些方法主要是从电力网的角度出发,而忽略了通信网络的信息流的影响。作为通信网的主要元素,信息流会对性能评估产生影响,因为电力网越来越依赖通信网,两者已耦合成为一个统一的网络。在调度控制中心越来越依靠通信网中的信息流去监控与调节电力网的趋势下,信息流的作用不能被忽略。因此从信息流的角度出发对电力通信网络的性能进行评估,才能实现网络评价的全面化与综合化,才能更好地反应出电力通信网络的性能特点。然而现有的信息流模型主要应用在互联网中,或单纯研究信息流,没有考虑电力通信网络的运行机制与耦合条件,无法对电力通信网络的传输性能进行准确评估。因此寻找一种适用于电力通信网的网络传输性能评估方法是十分必要的。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术之弊端,提供一种电力通信网络传输性能的评估方法,以实现对电力通信网络传输性能的准确评估。
本发明所述问题是以下述技术方案解决的:
一种电力通信网络传输性能的评估方法,所述方法包括以下步骤:
a.定义累积和流速:
累积:在选定时间段内,节点缓存信息流的净增量;
流速:某条信息流从信源到信宿所用时间的倒数;
b.定义通信网信息流的两种传输模式:
垂直传输模式:电力通信网通常由SCADA系统从接入层获得电网实时信息,信息经过骨干层站点最终传输到位于核心层的调度中心;而调度中心发出的调度控制命令经骨干层调控电网潮流,这种信息流传输模式为垂直传输模式;
随机传输模式:电力通信网中生产信息与办公信息需要实时交换,互相协调,信息流呈现出明显的随机性,称此模式为随机传输模式;
在两种传输模式下生成电力通信网络中的信息流;根据随机数拟合突发事件,改变信息流传输强度,从而得到随机的信息流传输工况;
c.对信息流传输进行初始化设置;
d.仿真每一条信息流在网络中的流向、位置,计算每一个网络节点信息累积量以及转发量,通过统计整个网络所有节点的累积信息流数量与转发任务,得到信息流传输模型;
e.定义拥塞率为在规定仿真时间内仍滞留的信息数量与总信息量之比;定义丢失率为截止规定仿真时间内,整个系统所丢失的信息量与总信息量之比;对每一个单位仿真时间计算该时刻的网络拥塞率与丢失率,根据拥塞率与丢失率的大小对电力通信网络的性能进行评估。
上述电力通信网络传输性能的评估方法,对信息流传输进行初始化设置包括以下内容:
①信息流传输时不考虑信道影响,即通道传输不存在延时;
②通信网节点不可检测信息流是否发生丢失现象,并且不具备复发能力;
③采用OSPF路由协议选择路由链路,即信息流路由路径根据上一时刻各系统拥塞情况选择一条时延最短的路径;
④节点转发信息遵从“先入先出”原则;且节点信息缓存区有限,当节点累积缓存的信息量超过缓存区时,后进信息将不会归入存储区,即产生丢包现象;核心层、骨干层、接入层缓存区大小之比为30:12:5;
⑤根据分层设计原则,对信息网各层路由节点进行差异化配置,本发明假设核心层、骨干层、接入层三者的转发能力之比为10:5:1。
上述电力通信网络传输性能的评估方法,所述信息流传输模型的建立方法如下:
假设通信网中有Nc个节点,以flowij(t)=(fij(t),Sij(t))表示产生的信息流信息,其中fij(t)表示t时刻通信网节点i是否向节点j发送一条信息,而Sij(t)表示在t时刻,信息流flowij(t)所到达的节点,fij(t)满足:
其中,r为[0,1]区间的随机数,λ为发送概率,对于单个节点,t时刻信息流累积模型为:
其中Wi(t)为节点i在t时刻需要转发的信息流数量;Wi(t-1)为在节点i在上一时刻缓存区未发出的信息流数量;Qjk(t)表示flowjk(t)在t时刻发送到节点i;Ki(t)为节点i转发的信息流数量;
令Bi为信息节点i的缓存区大小,则丢失判断依据如下:
Wi(t)>Bi
当上式成立时,节点i关闭信息输入端口,继续向节点i发送信息即产生丢失现象。
上述电力通信网络传输性能的评估方法,所述拥塞率的计算方法如下:
其中μ(t)表示拥塞率,Nc为通信节点数量,Ts为仿真时间。
上述电力通信网络传输性能的评估方法,所述丢失率的计算方法如下:
其中η(t)表示丢失率,Loss(t)为t时刻系统丢失的信息流数量。
上述电力通信网络传输性能的评估方法,根据拥塞率与丢失率的大小对电力通信网络的性能进行评估的方法为:
若拥塞率μ(t)达到或超过拥塞率阈值μm,即μ(t)≥μm,表示通信网处于严重拥塞状态;若丢包率η(t)达到或超过丢失率阈值ηm,即η(t)≥ηm,表示系统在此时的信息丢失情况严重。
上述电力通信网络传输性能的评估方法,所述拥塞阈值μm取0.1,所述丢失率阈值为ηm取0.04。
本发明从信息流的角度出发,在充分考虑电力通信网络的通信架构和发报机制的基础上,以电力网网架结构作为通信网耦合拓扑建立信息流传输模型,实现了网络评价的全面化与综合化,大大提高了网络传输性能评估结果的准确性。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步详述。
图1为信息流传输模型示例;
图2为IEEE39节点系统电力通信网络示意图;
图3为将本发明应用IEEE39节点系统电力通信网络时得出的拥塞率;
图4为将本发明应用IEEE39节点系统电力通信网络时得出的丢失率。
附图或文中所用符号为:flowij(t)表示产生的信息流信息;fij(t)表示t时刻通信网节点i是否向节点j发送一条信息;Sij(t)表示在t时刻,信息流flowij(t)所到达的节点;r为[0,1]区间的随机数;λ为发送概率;Wi(t)为节点i在t时刻需要转发的信息流数量;Wi(t-1)为在节点i在上一时刻缓存区未发出的信息流数量;Qjk(t)表示flowjk(t)在t时刻发送到节点i;Ki(t)为节点i转发的信息流数量;Bi为信息节点i的缓存区大小;μ(t)表示拥塞率;Nc为通信节点数量;Ts为仿真时间;η(t)表示丢失率;Loss(t)为t时刻系统丢失的信息流数量;μm表示拥塞率阈值;ηm表示丢失率阈值;Vj、Vg、Vh分别为通信网接入层、骨干层、核心层节点集合;α(t)为系统传输强度。
具体实施方式
本发明提供了一种应用于电力通信网的网络传输性能的评估方法,该方法包括如下步骤:
1)基于信息流动力学中,以“累积”与“流速”描述信息系统状态变化。定义“累积”为在选定时间段内,节点缓存信息流的净增量;“流速”为某条信息流从信源到信宿所用时间的倒数。
2)对信息流传输进行初始化设置,包括信道延时、复发能力、路由协议选择、节点转发策略、缓存区大小预存。
3)从实际工况中定义通信网信息流传输模式:垂直传输模式、随机传输模式,在两种传输模式下生成电力通信网络中的信息流;根据随机数拟合突发事件,改变信息流传输强度,从而得到随机的信息流传输工况。
4)通过信息流动力学,仿真每一条信息流在网络中的流向、位置,计算每一个网络节点信息累积量以及转发量,通过统计整个网络所有节点的累积信息流数量与转发任务,得到信息流传输模型。
5)本发明以拥塞率、丢失率衡量电力通信网络性能;定义拥塞率,即信息网拥塞率为在规定仿真时间内仍滞留的信息数量与总信息量之比;定义丢失率为截止规定仿真时间内,整个系统所丢失的信息量与总信息量之比;对每一个单位仿真时间计算该时刻的网络拥塞率与丢失率,从而从信息流传输效率的角度评估电力通信网络的性能。
对信息流传输进行初始化设置包括以下内容:
1)信息流传输时不考虑信道影响,即通道传输不存在延时。
2)通信网节点不可检测信息流是否发生丢失现象,并且不具备复发能力。
3)采用OSPF路由协议选择路由链路,即信息流路由路径根据上一时刻各系统拥塞情况选择一条时延最短的路径。
4)节点转发信息遵从“先入先出”原则;且节点信息缓存区有限,当节点累积缓存的信息量超过缓存区时,后进信息将不会归入存储区,即产生丢包现象;核心层、骨干层、接入层缓存区大小之比为30:12:5。
5)根据分层设计原则,对信息网各层路由节点进行差异化配置。一般情况下,核心层节点转发能力最强,骨干层次之,接入层最差,本发明假设三者转发能力比为10:5:1。
假设通信网中有Nc个节点,以flowij(t)=(fij(t),Sij(t))表示产生的信息流信息。其中fij(t)表示t时刻通信网节点i是否向节点j发送一条信息,而Sij(t)表示在t时刻,信息流flowij(t)所到达的节点。fij(t)满足:
其中,r为[0,1]区间的随机数,λ为发送概率。若随机数r小于λ,fij(t)=1,即节点i向j发送1条信息流,否则fij(t)=0。
对于单个节点,t时刻信息流累积模型为:
其中Wi(t)为节点i在t时刻需要转发的信息流数量;Wi(t-1)为在节点i在上一时刻缓存区未发出的信息流数量;Qjk(t)表示flowjk(t)在t时刻发送到节点i;Ki(t)为节点i转发的信息流数量。
此外,令Bi为信息节点i的缓存区大小,则丢失判断依据如下:
Wi(t)>Bi (14)
当满足式(14)时,节点i将关闭信息输入端口,继续向节点i发送信息即产生丢失现象。
电力通信网通常由SCADA系统从接入层获得电网实时信息,经过骨干层站点最终传输到位于核心层的调度中心;而调度中心发出调度控制命令经骨干层调控电网潮流。这种信息流传输模式呈现明显的“垂直”特征,本文称之为垂直传输模式。
另外,随着智能电网智能化进程深入,生产信息与办公信息需要实时交换,互相协调。在这个过程中,信息流呈现出明显的随机性,流量较之垂直传输模式要大。因此,本文称此模式为随机传输模式。
从信源、信宿接发信息流的角度,信息流flowij(t)的信源i,信宿为j,通信网接入层、骨干层、核心层节点集合分别为Vj、Vg、Vh。则在垂直传输模式下,网络中信息流flowij的信源、信宿满足以下条件:
随机传输模式下,网络中信息流i的信宿、信源满足以下条件:
通常情况下,通信网以周期性的SV报文与GOOSE报文进行传输,此时CPS中的流量处于稳态;但是,当出现变电站事件或其他突发事件时,信息流将处于持续突发状态,易出现拥塞丢失现象。定义系统传输强度为α(t),表征t时刻下CPS产生新信息的强度。该时刻系统产生信息数量与它呈正相关,即
λ∝α(t) (17)
λ为CPS节点传输概率,其值越大,系统在t时刻产生新信息的数量越多。
当信息超过站点处理能力,就会造成信息拥塞。本文定义信息网拥塞率为在t时间段内仍滞留的信息数量与总信息量之比,以μ(t)表示:
其中Nc为通信节点数量,Ts为仿真时间。
通信网所能承受的拥塞率,与其自身数据处理能力有关,一旦超过拥塞率阈值,表示通信网处于严重拥塞状态:
μ(t)≥μm (19)
μm为所设拥塞阈值,令μm取0.1。
当通信网节点存储信息量超过其缓存区大小,即发生丢包现象。定义通信网丢包率为截止t时刻内,整个系统所丢失的信息量与总信息量之比,以η(t)表示:
其中Loss(t)为t时刻系统丢失的信息流数量。
同理,定义丢失率阈值为ηm,当满足式(21)时,表示系统在此时的信息丢失情况严重:
η(t)≥ηm (21)
并令ηm取0.04。
以图1中节点0为例,在t时刻,节点0向节点1转发2条信息,即节点1中新增的信息3、4,而节点0中1、2、3信息在t时刻未能转发;而从其他节点又向节点0传输信息4、5。综上,t时刻节点0中缓存区存储的信息流数量为5,t+1时刻按照“先入先出”原则再向外转发。其他节点情况与节点0相同。
从图3中可知,随着传输强度α增大,CPS系统的拥塞率均值曲线缓慢增大,即意味着系统新产生的信息流以及同时在系统中传输的信息流数量更多,系统更容易出现拥塞。由式(19)知垂直模式下,约α=2.1时系统拥塞率均值达到阈值μm,而在随机模式下,约α=2.4时系统拥塞率均值达到阈值。从中可看出相较于垂直模式,系统在随机模式下能承受更大的传输强度。究其原因,由式(15)知在垂直模式下,信息流的信源与信宿分别从接入层与核心层选取,使得所有信息流必经过中间的骨干层,导致骨干层以及与该层相接的重叠节点所承担的转发任务大。但根据式(16),随机模式时信息流信源信宿则可同时在三个通信层中选择,选择范围更加随机,能较大程度地避免单一节点承担过多转发任务,从而减缓拥塞现象发生。
由式(21)知丢失率阈值ηm为0.04。39节点CPS系统的丢失率也随着α的增加而增加,变化规律与拥塞率一致。并且在垂直模式下约α=2.4时,系统丢失率均值达到阈值ηm,而在随机模式下,约α=2.5时,系统丢失率均值达到阈值ηm。这也表明相较于垂直模式,系统在随机模式下能承受更大的传输强度。
此外,相较于丢失率,在相同传输模式下拥塞率会在更小的传输强度下达到阈值。这是因为丢失现象是在节点出现信息拥塞且拥塞情况进一步恶化,以至接收信息量超过节点缓存区后,才出现丢失现象,因此丢失率超过阈值相较于拥塞率更偏后,并且在拥塞严重时丢失现象迅速恶化,这符合常理。例如仿真中垂直模式下IEEE39 CPS系统在约α=2.1时拥塞率均值达到阈值,但此时的丢失率均值为0.0036,远小于阈值0.04。但当α>2.1时,系统处于严重拥塞状态,丢失率均值迅速上升,当传输强度α升至约2.5时,系统丢失率均值即超过阈值。
由图3、图4中箱形图可知,箱体的长度随着传输强度的增大而变长,意味着仿真结果分布范围更广。虽然随机模式下约α=2.5拥塞率均值才达到阈值0.1,但是在约α=2.1时,其仿真数据中的最大值就已超过阈值。同样,随机模式下约α=2.5时丢失率均值才达到阈值0.04,但是由箱形图可知,在α=2.4时,仿真数据的最大值也已超过阈值。此外,约α=2.3时,垂直模式下丢失率箱体约有1/6超过阈值线,但到α=2.7时,箱体约有4/5超过阈值线。因此可得到结论,随着传输强度的增加,系统拥塞率与丢失率总体呈增长趋势,分布范围更广,表明系统拥塞与信息丢失现象存在的可能性更大,更易引发严重事故。
Claims (7)
1.一种电力通信网络传输性能的评估方法,其特征是,所述方法包括以下步骤:
a. 定义累积和流速:
累积:在选定时间段内,节点缓存信息流的净增量;
流速:某条信息从信源到信宿所用时间的倒数;
b.定义通信网信息流的两种传输模式:
垂直传输模式:电力通信网由SCADA系统从接入层获得电网实时信息流,信息流经过骨干层站点最终传输到位于核心层的调度中心;而调度中心发出的调度控制命令经骨干层调控电网潮流,这种信息流传输模式为垂直传输模式;
随机传输模式:电力通信网中生产信息流与办公信息需要实时交换,互相协调,信息流呈现出明显的随机性,称此模式为随机传输模式;
在两种传输模式下生成电力通信网络中的信息流;根据随机数拟合突发事件,改变信息流传输强度,从而得到随机的信息流传输工况;
c.对信息流传输进行初始化设置;
d.仿真每一条信息在网络中的流向、位置,计算每一个网络节点信息累积量以及转发量,通过统计整个网络所有节点的累积信息流数量与转发任务,得到信息流传输模型;
e.定义拥塞率为在规定仿真时间内仍滞留的信息数量与总信息量之比;定义丢失率为截止规定仿真时间内,整个系统所丢失的信息量与总信息量之比;对每一个单位仿真时间计算该时间的网络拥塞率与丢失率,根据拥塞率与丢失率的大小对电力通信网络的性能进行评估。
2.根据权利要求1所述的电力通信网络传输性能的评估方法,其特征是,对信息流传输进行初始化设置,包括以下内容:
①信息流传输时不考虑信道影响,通道传输不存在延时;
②通信网节点不可检测信息流是否发生丢失现象,并且不具备复发能力;
③采用OSPF 路由协议选择路由链路,信息流路由路径根据上一时刻各系统拥塞情况选择一条时延最短的路径;
④节点转发信息遵从“先入先出”原则;且节点信息缓存区有限,当节点累积缓存的信息量超过缓存区时,后进信息将不会归入存储区,产生丢失现象;核心层、骨干层、接入层缓存区大小之比为30:12:5;
⑤根据分层设计原则,对信息网各层路由节点进行差异化配置,核心层、骨干层、接入层三者的转发能力之比为10:5:1。
3.根据权利要求1或2所述的电力通信网络传输性能的评估方法,其特征是,所述信息流传输模型的建立方法如下:
通信网中有N c 个节点,以flow ij (t)=(f ij (t),S ij (t))表示产生的信息流信息,其中f ij (t)表示t时刻通信网节点i是否向节点j发送一条信息,而S ij (t)表示在t时刻,信息流flow ij (t)所到达的节点,f ij (t)满足:
其中,r为[0,1]区间的随机数,λ为发送概率,对于单个节点,t时刻信息流累积模型为:
其中W i (t)为节点i在t时刻需要转发的信息流数量;W i (t-1)为在节点i在上一时刻缓存区未发出的信息流数量;Q jk (t)表示flow jk (t)在t时刻发送到节点i;K i (t)为节点i转发的信息流数量;
令B i 为信息节点i的缓存区大小,则丢失判断依据如下:
当上式成立时,继续向节点i发送信息产生丢失现象,节点i关闭信息输入端口。
7.根据权利要求6所述的电力通信网络传输性能的评估方法,其特征是,所述拥塞阈值μ m 取0.1,所述丢失率阈值为η m 取0.04。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910642006.1A CN110266566B (zh) | 2019-07-16 | 2019-07-16 | 一种电力通信网络传输性能的评估方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910642006.1A CN110266566B (zh) | 2019-07-16 | 2019-07-16 | 一种电力通信网络传输性能的评估方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110266566A CN110266566A (zh) | 2019-09-20 |
CN110266566B true CN110266566B (zh) | 2022-07-01 |
Family
ID=67926506
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910642006.1A Active CN110266566B (zh) | 2019-07-16 | 2019-07-16 | 一种电力通信网络传输性能的评估方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110266566B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113949660B (zh) * | 2021-12-16 | 2022-03-15 | 中通服建设有限公司 | 一种基于多接入边缘计算技术的云网融合管理系统 |
CN115208814A (zh) * | 2022-07-13 | 2022-10-18 | 上海大学 | 网络攻击下考虑信息传输特性的电力信息网路由处理方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106329518A (zh) * | 2016-09-06 | 2017-01-11 | 中国科学院信息工程研究所 | 一种电网信息物理融合系统交互建模方法 |
CN106713043A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-24 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种面向信息物理融合系统的通信网建模分析方法 |
CN107947169A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-04-20 | 清华大学 | 一种电网能量管理系统的信息流建模方法 |
CN109299160A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-02-01 | 东北大学 | 一种基于监控大数据挖掘的电力cps安全性分析方法 |
-
2019
- 2019-07-16 CN CN201910642006.1A patent/CN110266566B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106329518A (zh) * | 2016-09-06 | 2017-01-11 | 中国科学院信息工程研究所 | 一种电网信息物理融合系统交互建模方法 |
CN106713043A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-24 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种面向信息物理融合系统的通信网建模分析方法 |
CN107947169A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-04-20 | 清华大学 | 一种电网能量管理系统的信息流建模方法 |
CN109299160A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-02-01 | 东北大学 | 一种基于监控大数据挖掘的电力cps安全性分析方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110266566A (zh) | 2019-09-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108521375B (zh) | 一种基于SDN的网络多业务流量QoS的传输及调度方法 | |
CN103414650B (zh) | 一种避免拥塞的路由方法和装置 | |
CN105847151A (zh) | 一种面向软件定义网络的多约束QoS路由策略设计方法 | |
CN110266566B (zh) | 一种电力通信网络传输性能的评估方法 | |
CN103414632B (zh) | 一种带状无线传感器网络数据路由方法 | |
CN104410582A (zh) | 一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法 | |
US9686201B2 (en) | Predictive management of a network buffer | |
CN105024940A (zh) | 基于链路自适应的异构网络tcp拥塞控制方法 | |
CN112203300B (zh) | 一种电力物联网无线通信节点路由性能评价方法 | |
CN115665227B (zh) | 一种普适的异构融合算网资源智慧适配网络架构及方法 | |
CN110932969B (zh) | 一种智能电网高级量测系统ami网络抗干扰攻击路由算法 | |
CN103327542A (zh) | 一种应用于MANET网络的QoS保障方法及装置 | |
CN103929778B (zh) | 数据分级传输方法 | |
Wei et al. | A congestion control scheme based on fuzzy logic for wireless sensor networks | |
Ghanavati et al. | A fuzzy technique to control congestion in WSN | |
CN107171957B (zh) | 一种基于资源受限条件下的自适应dtn路由算法 | |
CN104426796A (zh) | 一种路由器的拥塞避免方法及装置 | |
CN110611939B (zh) | 一种基于mesh结构的配电网监测数据智能传输方法 | |
CN110417572A (zh) | 一种基于目标节点相遇概率预测消息传递节点的方法 | |
Li et al. | Intermittent data dissemination using node forwarding capability estimation in vehicle delay tolerant networks | |
Bracciale et al. | A push-based scheduling algorithm for large scale P2P live streaming | |
CN110336755A (zh) | 一种新型舰船网络拥塞控制方法 | |
Kusumawardani | Active queue management (aqm) and adaptive neuro fuzzy inference system (anfis) as intranet traffic Control | |
Argyriou | Data collection from resource-limited wireless sensors for cloud-based applications | |
Dubey et al. | Congestion control for self similar traffic in wireless sensor network |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |