CN114554324A - 智能电网通信网中业务容忍时间的拥塞缓解方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了智能电网通信网中业务容忍时间的拥塞缓解方法,包括:首先,基于业务QoS性能指标要求及电力业务特性,构建业务模型,然后,依据通信链路上频谱资源使用情况,从时间域及频谱域构建链路二维资源模型以实现对频谱资源状态的精确掌握,在此基础上,设计了基于业务容忍时间的拥塞缓解算法。该方法可以在网络资源受限情况下,降低业务在主备路径间频繁切换的次数,从而保证电力业务的可靠传输,实现网络资源的高效利用。
Description
技术领域
本发明涉及拥塞处理技术领域,更具体的涉及智能电网通信网中业务容忍时间的拥塞缓解方法。
背景技术
云计算、边缘计算等新技术的兴起,新型电力应用的出现及各种增值服务的广泛部署,再加上电力二次系统网络化、智能化和业务承载IP化的发展趋势,智能电网中电力业务种类、数量呈指数级增长。依据电力系统安全防护的有关规定,对不同类型电力业务要进行安全分区,而处于不同安全分区中的业务在发生传输中断时对电网的影响程度不同,相应的具有不同重要性,通常高重要度业务要求进行双路由或迂回路由配置。此外,大部分电力业务具有低时延、高可靠、高安全及从低电压等级站点向高电压等级站点及调度中心站点汇聚的特性。由于智能电网中不同电压等级站点间相距较远,且省际站点间一般只有1到2条通信通道并主要承载了测量、调节、控制、保护、调度等信息,部分跨区主干光缆上纤芯资源使用紧张,带宽使用已达到75%以上,因而业务承载不均衡、网络资源利用率低等问题凸显。此外,通信网络故障是不可避免的,在发生故障后或网络资源紧缺时往往要在工作与备用路径之间进行切换,通常最小倒换时延为50ms,而该值已超过部分电力业务端到端时延要求。为降低因路径频繁切换而带来的额外时延代价并确保业务性能,依据差异化业务需求,设计基于业务容忍时间的拥塞缓解方法成为亟需解决的关键问题。
在SDH光传输网络中,因设备老旧、停产,售后服务终止等导致故障率攀升,难以适应未来电力业务大颗粒、高带宽及数据共享等通信需求。双平面、双路由的IP组网虽支持多业务、高速率信息交互,可靠性较高;但随着网络规模的扩大及结构日趋复杂化,传统网络架构下因传输层与网络层相互隔离且缺少端到端OAM功能,可能造成电力业务传输时延偏大且不可控。频谱灵活弹性光网络(Elastic Optical Network,EON)以多速率业务通道供给、灵活高效的接入服务等优势成为下一代光传送网的发展方向。在软件定义光网络和网络虚拟化技术驱动下,IP与光协同组网成为未来智能电网的通信网络架构演进趋势。基于此,结合网络资源使用状态和电力业务特征,设计拥塞感知的频谱资源分配算法,对实现电力业务可靠传输及提升网络资源利用率具有重要意义。
针对通信网络故障后重路由过程中网络拥塞问题,目前主要有以下两种处理方法。第一种是从网络拓扑结构出发,通过对拥塞链路、路径上承载的业务重新计算满足其性能要求的重路由路径,进而确保业务持续传输,但该方法一般基于贪心算法开展,在网络资源不足时业务中断概率较大。另外,各种重路由算法在设计时仅关注网络层信息,对底层资源使用关注不够,缺乏依照QoS 指标联合传输层、网络层等进行跨层资源分配的能力。第二种是在光网络中设计拥塞感知的路由频谱资源分配算法,但大多数算法缺乏对电力业务差异性及网络结构特征的考虑,对电力业务可靠传输适用性不强。同时大多数算法设计相对单一、扩展性有限、灵活性不足;缺乏对电力业务特征、随机性到达及业务等级等因素考虑,很少联合业务特征及整体网络资源情况进行有效拥塞缓解。
为了解智能电网通信网中拥塞处理方法和技术发展,对现有文献和专利进行检索、分析与比较,筛选出如下与本发明相关度比较高的技术信息:
技术方案1:专利公开号为CN113055084A的《一种光网络业务故障恢复的方法和系统》专利,公开了一种光网络故障时的业务重路由方法。首先,在集中式和分布式混合架构下,控制器搜集全网拓扑信息及业务连接信息,创建全网拓扑信息数据库及业务连接信息库;之后,集中控制器依照故障业务类型创建路径计算类型,并将其分配至各集中式或分布式节点进行处理,同时发送重路由计算结果;最终,根据重路由计算结果更新全网拓扑数据库及业务连接信息库,从而实现业务恢复。
技术方案2:专利公开号为CN104579999B的《一种解决光网络拥塞的新型路由算法》专利,公开了一种以链路代价函数为线性递增凸函数的新型路由方法,以实现流量分配的均衡化设计并降低网络拥塞。所述方法包括:首先随机产生业务带宽及起始节点,运行负价环算法产生下一跳节点;然后,设置与网络规模和流量相适应的链路代价上限,并用线性递减凹函数定义链路代价函数。根据新的链路代价函数确定路由及流量分配。若检测出链路拥塞,则改变链路代价函数,否则进行新流量分配。
技术方案3:专利公开号为CN 108781190B的《缓解网络中控制通道上的拥塞方法及网络中的节点》专利,公开了一种在软件定义网络(SDN)中通过单个节点缓解控制平面拥塞的方法。所述方法包括:对网络中给定的由控制通道连接至控制器的节点,首先检测该控制通道中链路的拥塞情况;在网络中检测到的拥塞情况的计数超过阈值时,生成压缩后的控制分组以减小拥塞控制通道上的流量。通过本发明可以在控制通道上发送经压缩后的控制分组,进而实现控制通道上的拥塞缓解。
技术方案4:专利公开号为CN113114582A的《基于机器学习的链路拥塞故障预测及网络自主管控方法》专利,公开了一种基于LSTM的链路拥塞及故障预测及网络自住管控方法。该方法包括:首先对SDN数据平面的转发链路进行周期性性能监测以获取链路实时性能参数;然后使用LSTM进行流量预测、统计并进行链路拥塞风险判断;同时为量化业务路径与业务QoS需求的满足程度,依据不同类型业务QoS需求定义不同的效用函数;最后依据效用值与链路拥塞判断结果实现为不同业务流配置合适的QoS路由。
技术方案1中基于不同业务故障类型,将集中式和分布式计算方式相结合进行重路由计算,对提升业务恢复恢复率具有重要意义,但该方法没有对不同电力业务作进一步类型区分,没有体现业务差异性。
技术方案2中主要从路由跳数角度出发进行网络拥塞控制,但缺乏对具体承载业务通信需求考虑,业务与路由契合度不高且没有规避业务聚集风险。
技术方案3提出了一种多传输的控制分组压缩方案,以实现控制通道上的拥塞缓解,但压缩的控制分组对传输的具体业务类型关注不够,但该方法对以业务为核心电力通信网拥塞缓解适用性有限。
技术方案4针对不同业务QoS指标提出了基于机器学习的链路拥塞、故障预测方法,该方法能够根据网络状态及业务需求实现自适应的网络拥塞控制及业务路由计算,并保证业务服务质量,但由于人工智能算法在运行过程中需要进行精细的参数调整,存在算法收敛时间不确定等问题,对时延敏感性要求极强的电力业务可靠传输存在极大挑战。
发明内容
本发明的目的是在智能电网通信网“IP+光”协同控制网络架构下,针对网络故障后网络资源受限场景下,针对差异化电力业务提出了一种基于业务容忍时间的拥塞缓解处理方法。首先,基于业务QoS性能指标要求及电力业务特性,构建业务模型;然后,依据通信链路上频谱资源使用情况,从时间域及频谱域构建链路二维资源模型以实现对频谱资源状态的精确掌握;在此基础上,提出了基于业务容忍时间的拥塞缓解算法,该方法可以在网络资源受限情况下,降低业务在主备路径间频繁切换的次数,确保电力业务的可靠传输,实现网络资源的高效利用。
本发明实施例提供智能电网通信网中业务容忍时间的拥塞缓解方法,包括:
基于业务QoS性能指标要求及电力业务特性,构建业务模型r和业务路径 p,同时获取业务路径p上对应的资源状态使用标志Flag的值;
若Flag为第一值,将TSC值最大的资源块分配给r,更新路径p上各链路的频率隙占用状态,遍历受影响业务集合;
若Flag为第二值,计算业务r的业务容忍时间Δt(r),遍历路径p上各链路上频率隙的剩余持续时间RTe t,f,若RTe t,f<Δt(r),将链路e上频率隙状态变量中的第f个值置1,同时找到满足业务r要求的频谱资源块,将链路上可用频谱资源块分配给业务r,更新路径p上各链路频率隙的占用状态,切换至下一业务。
近一步,业务模型r,包括:
r(s,d,ta,tdt,td,κ,η,B,l)
其中s,d分别为业务源、目的节点,ta、tdt、td分别表示最迟处理时间、业务到达时间及频谱资源占用时间,κ为二进制决策变量,κ=1表示业务r需要进行双通道配置,κ=0则不需要,η表示资源分配标志位,若业务资源请求得到满足则为1,反之为0,l表示业务等级。
近一步,业务等级的配置,包括:
实时性极强、重要度极高的需要双通道配置保护、控制类业务等级为1;
实时性强、重要度高,需要双通道配置的业务等级为2;
实时性、重要度一般的宽带业务等级为3;
非实时窄带无需双路径配置的业务等级为4。
近一步,链路时间频谱连续度TSC计算步骤,包括:
其中,T表示一个时间周期内的时间片数,F表示链路上总频率隙数,t 表示时间片;
近一步,业务容忍时间Δt(r),计算公式包括:
Δt(r)=td-tdt-ta
ta、tdt、td分别表示最迟处理时间、业务到达时间及频谱资源占用时间。
近一步,剩余持续时间RTe t,f用当前时间与已承载业务开始时间的差值表示。
近一步,若RTe t,f>Δt(r),则链路上不存在满足业务容忍时间要求的资源块,则阻塞业务r,并置Flag为第三值,算法结束。
本发明实施例提供智能电网通信网中业务容忍时间的拥塞缓解方法,与现有技术相比,其有益效果如下:
本发明提出了一种基于业务容忍时间的拥塞缓解处理方法。首先,基于业务QoS性能指标要求及电力业务特性,构建业务模型;然后,依据通信链路上频谱资源使用情况,从时间域及频谱域构建链路二维资源模型以实现对频谱资源状态的精确掌握;在此基础上,设计了基于业务容忍时间的拥塞缓解算法,该方法可以在网络资源受限情况下,降低业务在主备路径间频繁切换的次数,从而保证电力业务的可靠传输,实现网络资源的高效利用。
附图说明
图1为本发明实施例提供的智能电网通信网中业务容忍时间的拥塞缓解方法实施流程图;
图2为本发明实施例提供的智能电网通信网中业务容忍时间的拥塞缓解方法基于业务容忍时间的拥塞缓解处理示意图。
具体实施方式
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清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做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。
参见图1~2,本发明实施例提供智能电网通信网中业务容忍时间的拥塞缓解方法,该方法包括:
1、业务模型
构建业务模型为r(s,d,ta,tdt,td,κ,η,B,l),其中s,d分别为业务源、目的节点;ta、 tdt、td为业务的到达时间、传输时间、最迟结束时间;κ为二进制决策变量,κ=1表示业务r需要进行双通道配置,κ=0则不需要;η为资源分配标志位,若业务资源请求得到满足则为1,反之为0;l为业务等级,在业务批量到达时,高等级业务优先被处理。本发明结合实时性、重要度及可靠性等性能指标,通过层次分析法,将业务分为以下四个等级:(1)实时性极强、重要度极高的需要双通道配置保护、控制类业务等级为1;(2)实时性强、重要度高,需要双通道配置的业务等级为2,如调度电话、调度自动化、广域相量测量及遥测类业务等;(3)实时性、重要度一般的宽带业务,如视频会议、变电站视频监测和保护信息管理等业务等级为3;(4)非实时窄带无需双路径配置的业务等级为4,如雷电定位、办公自动化等。
2、二维链路资源模型
在弹性光网络中,链路上频谱资源被分为多个频率隙,随着业务的到达与离开,每个频率隙的占用状态也随时在发生变化。为实现对频率隙使用的精确掌握,提高频谱资源利用率,本发明将各频率隙占用时间离散化为等间隔的时间片(Time Slice,TS),每个TS表示一定的实际时间,而业务所需时间片数取决于具体业务请求的时延值。例如定义单位TS大小为10ms,则时延低于 200ms的数据采集类业务需要20个TS。需要注意的是,将频谱资源在时间域上离散化之后,频谱资源在时间域和频谱域上以“矩形块”形式进行分配。这里假设F为链路上总频率隙数,T为一个时间周期内的时间片数,每个频谱资源块可能对应时间域上多个时间片。链路eij上频率隙在不同时间片内的占用情况用矩阵表示,矩阵中元素为二进制变量,则表示在时间片t链路 eij上的频率隙f被占用;反之则空闲。业务sk在路由路径p(k)上频率隙的占用情况用矩阵表示,由于p(k)为一条或多条链路的组合,其频率隙占用为各链路时频占用状态的交集,即
为精确衡量频谱资源动态可用性,本发明用链路时间频谱连续度衡量链路上各频率隙在时间、频谱两个维度下的邻接情况,计算方式如下:
其中,表示链路eij在时间片t时的时间频谱连续度(Time SpectrumConnectivity,TSC);计算了时间和频谱域上的空闲资源占比;计算了在时间域和频谱域上空闲资源块的平均连接点数;为链路上总空闲资源块数。
3、基于业务容忍时间的拥塞缓解算法
由于在通信网中路由切换的最小时延为50ms,然而大多电力业务通信时延需求同行为毫秒级时间尺度,因此该值实际上已远超部分电力业务端到端时延要求,尤其在切换路径上频谱资源面临瓶颈状态时,亟需为业务寻找网络资源可用的光路,为尽量降低因频繁路径切换所带来的时延代价并确保业务性能,本发明提出基于业务容忍时间的拥塞缓解算法。
在光网络中,每个频率隙的占用状态随业务请求的到达和离开呈动态变化,即使在占用状态下,频率隙的可用性也随时间在动态变化。一般来说,业务在已分配频率隙上剩余占用时间越短,则该频率隙的可用性就越大,这在频谱资源紧张情况下对缓解路径拥塞尤为重要。此外,除时延敏感性极强等级1 的业务外,对其它实时性要求一般的等级2、3、4业务,本发明均假设有一定的初始处理时间容忍,即允许业务到达后控制器有一定的调度决策时间,那么如何确定业务是否可用当前已占用频率隙资源成为关键问题。为此将业务容忍时间定义为业务最迟处理时间、业务到达时间及频谱资源占用时间三者差值,即Δt(r)=td-tdt-ta。
进一步的,各频率隙可用性不仅与新到达业务容忍时间有关,还与各频率隙被已承载业务持续占用时间有关,而后者可以用当前时间、与已承载业务开始时间的差值表示。以链路e上第f个频率隙为例,假设在时间片t链路e上频率隙f的持续时间用RTe t,f表示,新到达业务r的容忍时间为Δt(r),若RTe t,f<Δt(r) 表示业务r确保业务性能前提下,可以在RTe t,f时间后使用频率隙f传输业务;反之,则频率隙f对业务r不可用。
4、基于业务容忍时间的拥塞缓解算法
基于业务容忍时间的拥塞缓解算法主要解决业务工作路由发生故障,且其备用路由上频谱资源处于瓶颈状态时,频繁的路由切换可能产生额外时延代价的问题,通过比较被占用频率隙的剩余持续时间与新到来业务容忍度时间之间的关系,以确定业务是继续等待还是进行路由切换。
步骤一:初始化:获取业务参数信息r及业务路径p,同时获取业务路径上对应的资源状态使用标志Flag的值,其中路径p由Ksp算法计算;若Flag=1 表示为不需要双路由的业务,Flag=2则为需要双路由配置的业务;
步骤二:判断与计算:对业务r,若Flag=1,计算业务r路径p上链路时频连续度(TSC)值,并将TSC值最大的资源块分配给r,更新路径p上各链路的频率隙占用状态,遍历受影响业务集合;
步骤三:判断与计算:若Flag=2,计算业务r的容忍时间Δt(r),遍历路径 p上各链路上频率隙的剩余持续时间RTe t,f;
步骤四:比较:若RTe t,f<Δt(r),将链路e上频率隙状态变量中的第f个值置 1,同时找到满足业务r要求的资源块;
步骤五:资源分配:采用First-Fit分配方案,将链路上可用资源块分配给业务r;
步骤六:更新:更新路径p上各链路频率隙的占用状态,切换至下一业务并转至步骤一;
步骤七:比较:若RTe t,f>Δt(r),说明链路上不存在满足业务容忍时间要求的资源块,则阻塞业务r,并置Flag=0,算法结束。
实施例:
为了验证所提出方法的有效性,下面通过实例对作进一步说明。假设在图2左中光通道AB上有10个频率隙,每个时间周期包含6个TS。在时间片t=1,有3条业务到达:r1(A,B,1,1,1,1,0,2,2),r2(A,C,1,2,3,1,0,3,2),r3(A,D,1,3, 5,1,0,3,2),业务的主备路径如图1(a)中虚线所示。图2右给出了在时间片 t链路AB上频率隙的占用情况,其中f9,f10为等级1业务的专用频率隙。假如此时业务r3工作路径A-C-D上链路CD发生故障,但同时备用路径A-B-D 上AB链路已处于瓶颈状态。一般将r3切换至其它迂回路径或者阻塞业务,但计算发现业务r1在1个时间片后将释放链路AB上的频谱资源,并且所需时间不超过业务r3的可容忍时间Δt(r3),根据上述方法,则选择在1个时间片后将链路AB上的f1、f2频率隙分配给r3,从而实现了基于业务容忍时间的拥塞缓解处理。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例,本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围,但是,本发明实施例并非局限于此,任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.智能电网通信网中业务容忍时间的拥塞缓解方法,其特征在于,包括:
基于业务QoS性能指标要求及电力业务特性,构建业务模型r和业务路径p,同时获取业务路径p上对应的资源状态使用标志Flag的值;
若Flag为第一值,将TSC值最大的资源块分配给r,更新路径p上各链路的频率隙占用状态,遍历受影响业务集合;
2.如权利要求1所述的智能电网通信网中业务容忍时间的拥塞缓解方法,其特征在于,所述业务模型r,包括:
r(s,d,ta,tdt,td,κ,η,B,l)
其中s,d分别为业务源、目的节点,ta、tdt、td表示最迟处理时间、业务到达时间及频谱资源占用时间,κ为二进制决策变量,κ=1表示业务r需要进行双通道配置,κ=0则不需要,η表示资源分配标志位,若业务资源请求得到满足则为1,反之为0,l表示业务等级。
3.如权利要求2所述的智能电网通信网中业务容忍时间的拥塞缓解方法,其特征在于,所述业务等级的配置,包括:
实时性极强、重要度极高的需要双通道配置保护、控制类业务等级为1;
实时性强、重要度高,需要双通道配置的业务等级为2;
实时性、重要度一般的宽带业务等级为3;
非实时窄带无需双路径配置的业务等级为4。
6.如权利要求2所述的智能电网通信网中业务容忍时间的拥塞缓解方法,其特征在于,所述业务容忍时间Δt(r),计算公式包括:
Δt(r)=td-tdt-ta
ta、tdt、td分别表示最迟处理时间、业务到达时间及频谱资源占用时间。
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CN (1) | CN114554324B (zh) |
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CN105721309A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-06-29 | 江苏省邮电规划设计院有限责任公司 | 一种软件定义传送网中的频谱资源优化方法及装置 |
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CN111800679A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-10-20 | 重庆邮电大学 | 一种基于串扰避免和资源预留的节点冲突解决方法及装置 |
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2022
- 2022-02-25 CN CN202210182442.7A patent/CN114554324B/zh active Active
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CN114554324B (zh) | 2023-10-20 |
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