智能配用电信息采集业务通信带宽预测

智能配用电信息采集业务通信带宽预测

吴梦圆  涂明建 张北京 

国网安徽省电力有限公司郎溪县供电公司 安徽郎溪 242100

摘要：针对现行配用电信息采集业务带宽计算方法存在带宽资源利用率不高的局限性，提出一种基于排队论的业务通信带宽计算方法。从智能配用电信息采集业务通信特点出发，分析了现行计算方法带宽资源利用率不高的原因；阐述了基摘要：针对现行配用电信息采集业务带宽计算方法存在带宽资源利用率不高的局限性，提出一种基于排队论的业务通信带宽计算方法。

关键词：

引言：随着配用电网智能化建设的进一步深入，业务类型在原有传统配用电业务基础上，增加了诸如新能源接入、用电交互式业务等新型配用电业务，以上业务呈现出的新特点对配用电通信网的建设与规划提出了快速、高效、可靠的信息传输新要求。本文针对电力现行弹性系数带宽计算方法在计算智能配用电信息采集业务带宽时带宽利用率不高的局限性，受排队论与业务 QoS 指标相结合来估算电力业务带宽思想的启发，提出一种基于排队论的智能配用电信息采集业务通信带宽计算方法，运用排队论将配用电业务的通信服务质量要求(延迟和丢失率)与业务带宽计算相结合，以期在保证智能配用电信息采集业务传输安全可靠的前提下优化带宽资源分配，提高通信网络的带宽利用率。

1.用电通信网概述

用电信息采集终端负责用电信息的采集，是一种能够实现电能表数据的采集、双向传输、管理Ｗ及转发的设备，必要时候还需要执行相应的控制命令。一般从智能配用电信息采集业务通信特点出发，分析了现行计算方法带宽资源利用率不高的原因；阐述了基用电信息采集系统，顾名思义，就是负责电力用户巧电信息的采集、处理和监控的一种系统。负责实现用电信息的自动采集、电能质量监测、计量异常监测、分布式能源监控、用电分析和管理、智能用电设备的信息交互Ｗ及相关信息发布等功能。

2. 智能配用电信息采集业务带宽计算分析

本节阐述现行配用电弹性系数带宽计算方法，以典型智能配用电信息采集业务带宽测算为例，分析现行计算方法存在带宽利用率不高的局限性。

2.1 配用电信息采集业务带宽峰值

业务带宽峰值peakB 定义为业务带宽的最大值，通常对应业务基本流量。按照国家电网典型智能配用电信息采集业务基本流量1.2 弹性系数法带宽计算现行配用电带宽计算方法是电力直观预测和弹性系数法(以下简称弹性系数法)，描述如下：若配用电业务的业务基础带宽为basicB 、业务链路(通道)数为 N 、并发比例为h 、冗余系数为1j 、容灾系数2j (业务带宽峰值记为peakbasicB = B × h)，则该配用电业务到达通信业务节点的带宽elasticB 按照式(1)进行计算。peakelastic basic 1 2 1 2B = B × h × N × j × j =B × N× j × j(1)对于配用电信息采集业务，业务带宽峰值peakB计算式为peakB = 每用户业务流量 ′ 用户流量′h，N 通常取 1，1j 取值 1.3 和2j 取值 1.1，等价取平均带宽利用率取 70%的弹性系数法简化计算(1′1.3′1.1 1/0.7)。peakelastic=BB平均带宽利用率由弹性系数法是以业务带宽峰值peakB为基础值计算和分配业务带宽elasticB ，elasticB 将大于业务带宽峰值peakB ，因此采用该方法计算所得带宽值完全满足电力业务通信要求，尤其是可靠性和实时性等 QoS 要求高的业务(如继电保护业务)。

2.2 低带宽利用率分析

如上节所述，弹性系数法能够完全满足电力业务通信服务要求，但另一方面，弹性系数法对于配用电信息采集业务则存在带宽预测值过大而导致通信网络带宽利用率低的局限性。具体分析如下：配用电信息采集业务包括多个信息采集点(用户)，每个信息采集点采集对应业务数据信息构成业务的单用户流量，在网络丢失率条件下，信息采集业务通常都支持超时重发功能，允许采集数据在时间上有一定的延迟。

3. 基于排队论的智能配用电信息采集业务带宽计算方法

3.1 基本思想

智能配用电信息采集业务数据传输在时间上是一个动态随机过程。根据排队论计算业务带宽的相关理论与方法，智能配用电信息采集业务数据到达通信节点或采集主站的处理过程类似排队论过程。因此可以在带宽预测计算方法中加入数据采集业务动态到达特性因素，运用排队论 M/M/1/k模型将业务 QoS 指标与带宽相结合的方法计算带宽预测值，由此获得兼顾业务 QoS 要求和网络带宽利用率的预测值queueB 。queueB 能够保证信息采集业务的通信 QoS 要求且在预测值上通常小于按照式(2)计算的弹性系数法预测带宽elasticB ，因此可以提高网络带宽利用率。

3.2 实现步骤

基于排队论的智能配用电信息采集业务带宽计算方法具体如下：

1）配用电信息采集业务通信服务质量指标的排队论参数映射。将指定业务与排队论相关 3 个参数，包括业务基本流量(对应本文业务带宽峰值)、表征业务 QoS要求的时延和误码率，映射转换为排队论中数据到达速率l 、时延约束TC 和丢失率约束lossC 的过程。如电能采集业务，该业务的排队论到达速率l 为业务基本流量 0.378 Mbit/s，最大时延TC = 1 s、最大误码率3lossC10-= ，用电信息采集作为数据类业务，其时延抖动要求不考虑。

2. 配用电信息采集业务 M/M/1/k 排队论建模。

参照排队论理论，业务数据分组到达业务断面节点满足先进先出(FIFO)转发原则和缓存满则抛弃数据的存储原则，将配用电信息采集业务数据到达业务断面节点(如变电站通信节点)的通信过程按照 M/M/1/k 排队论模型建模。以电能采集单一业务为排队论建模对象，将业务数据分组到达某一业务断面通信节点的过程描述为数据分组的到达、等待处理、转发处理的 M/M/1/k 排队论过程。

3.3业务服务质量影响性实验与分析

电能采集系统业务数据为算例数据，讨论业务带宽、服务质量与带宽资源利用率间的量化关系，阐述所提方法借助业务服务质量的量化评价支持配用电信息采集业务根据带宽资源充裕度情况合理分配带宽。按照本文方法计算带宽值，带宽资源配置和通信节点传输性能 QoS 定量关系随着业务断面通信节点配置带宽增大，业务的延迟和丢包率呈递增趋势不断提高，高于业务 QoS 需求，但带宽利用率呈递减趋势，表明可以通过带宽的有效配置来控制业务的 QoS 性能；3）满足 QoS 要求的临界带宽为 0.448 Mbit/s。

4.典型配用电信息采集点业务带宽计算分析

当配置带宽高于临界带宽时，带宽利用率逐渐下降，说明为业务配置合理的通信带宽可以提高通信系统的有效性，节省通信资源。例如，在实际带宽配置中，可依据定量关系曲线，按照配用电通信网带宽资源充裕情况，制定高-中-低带宽配置策略，如高带宽配置(带宽为 0.9 Mbit/s)，中带宽配置(带宽为 0.53 Mbit/s)和低带宽配置(带宽为 0.448 Mbit/s)。相对于弹性系数法满足 QoS 指标的定性分析，本文方法在预测带宽的同时，支持业务QoS 量化分析，弹性系数法预测带宽为0.18Mbit/s，满足业务的 QoS 要求，本文方法在最优预测带宽0.176 Mbit/s 下，业务的 QoS 指标可定量为 0.611s和47.4 10-′ %；3）本文方法预测的配用电信息采集业务带宽均小于弹性系数法预测带宽。图 1 中与弹性系数法的比率在 78.9%~97.8%之间，说明在满足业务 QoS 要求的情况下本文方法可进一步减少带宽资源配置，这是将信息采集业务动态到达特性因素用于带宽预测所得到的合理结果。

图 1 配用电信息采集业务预测带宽比值

结语：本文开展智能配用电信息采集业务通信带宽预测研究，针对电力现行的弹性系数法带宽资源利用率较低的问题，提出一种基于M/M/1/k排队论模型的业务通信带宽计算方法验证方法在保证业务 QoS 条件下能有效提高网络带宽利用率。

参考文献：

1. 赵子岩，胡浩．一种基于业务断面的智能配用电通信网业务流量计算方法[J]．电网技术，2011，35(11)：12-17．

2. 胡学浩．智能电网：未来电网的发展态势[J]．电网技术，2009，33(14)：l-5．