一种能源互联网控制流-信息流综合可靠性分析方法与流程

文档序号:18898576发布日期:2019-10-18 21:37阅读:504来源:国知局
一种能源互联网控制流-信息流综合可靠性分析方法与流程

本发明涉及一种能源互联网控制流-信息流综合可靠性分析方法,属能源互联网技术领域。



背景技术:

在第三次工业革命的思潮下,能源互联网的概念被提出并逐渐受到业界关注。能源互联网是能源和互联网深度融合的产物,是一种综合技术,包括多种能源供应传输技术,互联网技术、信息通信技术等。其中,信息通信技术是能源互联网架构中的中枢神经,其负责信息收集、传输和处理,是能源合理调配以满足用户用能需求的技术保障。然而在大数据时代,信息传输过程中面临的干扰更多,并且在处理过程中很容易增加工作量。因此,要适应全球能源互联网的发展、信息通信内容的快速增长、信息通信范围的大幅扩张,就要对信息通信的安全性、实时性、可靠性提出更高要求,研究其通信故障的控制可靠性势在必行。



技术实现要素:

本发明的目的是,为适应全球能源互联网的发展,研究能源互联网通信故障的控制可靠性,提出一种能源互联网控制流-信息流综合可靠性分析方法。

实现本发明的技术方案如下,一种能源互联网控制流-信息流综合可靠性分析方法,所述方法按照信息采集、传输以及控制指令下发的信息流程,建立以控制-通信关联矩阵、通信-通信关联矩阵和通信-控制关联矩阵组成的能源互联网控制流-信息流耦合模型,通过双流耦合控制概率推导分析能源互联网可控性。

所述控制-通信关联矩阵,表示控制节点到通信节点的关联关系,当控制拓扑中一个控制节点与多个通信节点存在连接时,以概率表示其连通性。

所述控制-通信关联矩阵的形成规则如下:

(1)行数表示电力节点的个数,行号对应能源节点编号;列数表示通信网节点个数,列号对应通信节点编号;

(2)矩阵元素(i,j)表示控制节点pni和通信节点cnj之间的连接关系;当控制节点pni只与唯一通信节点cnj存在链接,则矩阵元素(i,j)为1,同行的其他矩阵元素(i,s)(s≠j)为0;当控制节点pni与n个通信节点相连时,与控制节点pni相连的通信节点号所对应的列号上的元素值令为1/n。

所述通信-通信关联矩阵,表示通信拓扑中通信节点之间的连接关系;关联矩阵中的矩阵元素表示通信网络节点间的连通率;连通率为通信网络当前状态下始末节点之间的有效路径数与初始状态下始末节点之间有效路径数比值。

所述有效路径的计算方法如下:

其中,k为节点间所有路径划分簇数,根据路径相关性进行划分,一般情况下相关性大于0的路径在同一簇,不同簇之间路径不相交;sk表示第k簇路径数目;在上式中,每一簇中单条路径s以该簇最短路径为参考进行修正,令第k簇中最短路径长度,令mks表示第s条路径与所属第k簇最短路径重合路径的长度,lks表示第s条路径长度,则该式括号内即为单条路径s的有效路径数,将所有的路径有效数相加即为最终有效路径数。

所述连通率为通信网络当前状态下始末节点之间的有效路径数与初始状态下始末节点之间有效路径数比值,即:

表示通信网初始状态时始末节点之间有效路径数,表示通信网当前状态时始末节点之间有效路径数;通信网初始状态为正常非故障状态;通信网当前状态有可能是正常状态,也有可能是故障状态。

所述通信-通信关联矩阵中行数与列数相等,均表示通信节点个数;对角线元素表示通信节点自身的运行状态,1为正常状态,0为故障状态;非对角线元素表征通信业务发出节点与接收节点之间的连通率cij。

所述通信-控制关联矩阵,与控制-通信关联矩阵互为转置阵;所述通信-控制关联矩阵表征接收到信息或控制指令的通信节点将信息或控制指令传递给相应的控制节点。

所述双流耦合控制概率推导,用于分析通信中断对能源互联网可控性的影响;事件成功的概率等于其中所有环节成功的概率之积;关联矩阵中的元素分别表示了节点之间的连通率,取关联矩阵相关元素进行概率推理,即可获得相应的能源节点控制可靠性指标。

所述能源互联网中控制流-信息流的综合可控性由以下部分组成:控制节点信息监测,从控制节点-通信节点;监测信息传输,从通信节点-通信节点;控制指令下发,从通信节点-控制节点。

本发明的有益效果在于,本发明按照信息采集、传输以及控制指令下发的信息流程,提出了以控制-通信关联矩阵、通信-通信关联矩阵和通信-控制关联矩阵组成的能源互联网控制流-信息流耦合模型,详细阐述了根据通信网拓扑结构和运行状态计算关联矩阵中各矩阵元素的方法。并基于双流耦合控制概率推导分析通信中断对能源互联网可控性的影响,定量地计算通信阻塞下的可控概率。本发明得到链路中断情形下能源互联网节点间可控概率,该指标是对基于通信传输指令的可控性的量化度量,可应用于能源控制决策中,提高能源互联网控制可靠性。

附图说明

图1为本发明能源互联网信息流-控制流耦合模型图;

图2为通信-控制关联矩阵(即为控制-通信关联矩阵的转置阵)示意图;

图3为通信-通信关联矩阵示意图。

具体实施方式

本发明的具体实施方式如图1所示。

本实施例一种能源互联网控制流-信息流综合可靠性分析方法,该方法以控制-通信关联矩阵、通信-通信关联矩阵和通信-控制关联矩阵组成的能源互联网控制流-信息流耦合模型,通过双流耦合控制概率推导分析能源互联网可控性。详细内容包括:

(1)控制-通信关联矩阵。用来表示控制节点到通信节点的关联关系,当控制拓扑中一个控制节点与多个通信节点存在连接时,以概率表示其连通性。

(2)通信-通信关联矩阵。通信业务从发出节点到接收节点(始末节点)之间需要经过若干通信节点,考虑到始末节点之间的通信链路往往非唯一性,以有效路径和连通率表示其矩阵元素,用以构造通信节点与通信节点间的关联矩阵。

(3)通信-控制关联矩阵。表征接收到信息(或控制指令)的通信节点将信息传递给相应的控制节点。由于通信拓扑上行数据通道与下行数据通道为对称构造,其特征在于与控制-通信关联矩阵互为转置阵。

三个矩阵的具体形成方法如下:

a、控制-通信关联矩阵

为便于区分起见,本实施例控制节点和通信节点分别用符号pni和cnj来表示。在控制-通信双网交互模型中,控制节点跟部分通信节点往往存在链路关联,当控制节点跟多个通信节点相连时,则称该控制节点存在备用通信连接。本实施例采用控制-通信关联矩阵来表示控制节点到通信节点的关联关系,并给出该矩阵的形成规则如下:

1)行数表示电力节点的个数,行号对应能源节点编号;列数表示通信网节点个数,列号对应通信节点编号。

2)矩阵元素(i,j)表示控制节点pni和通信节点cnj之间的连接关系。当控制节点pni只与唯一通信节点cnj存在链接,则矩阵元素(i,j)为1,同行的其他矩阵元素(i,s)(s≠j)为0;当控制节点pni与n个通信节点相连时,与控制节点pni相连的通信节点号所对应的列号上的元素值令为1/n,如图2所示。

b、通信-通信关联矩阵

关联矩阵中的矩阵元素表示通信网络节点间的连通率。连通率定义为通信网络当前状态下始末节点之间的有效路径数与初始状态下始末节点之间有效路径数比值。

1)有效路径的计算:

有效路径表征通信业务的发出与接收节点之间所有可行的通信链路,根据能源互联网的特点,通信节点之间的路径单向无环,但是通信链路存在共用、分支等情况,通常的路径遍历的方法,无法真实区分其实际的连通状况。因此,定义重合路段长度占该路径长度的比例为该路径相关性系数。利用路径相关性修正初始状态下两个节点间的总路径数,得到通信节点cni到cnj间的有效路径数:

其中,k为节点间所有路径划分簇数,根据路径相关性进行划分,一般情况下相关性大于0的路径在同一簇,不同簇之间路径不相交;sk表示第k簇路径数目;在公式(1)中,每一簇中单个路径如s以该簇最短路径为参考进行修正,令第k簇中最短路径长度,令mks表示第s条路径与所属第k簇最短路径重合路径的长度,lks表示第s条路径长度,则该式括号内即为单条路径s的有效路径数,将所有的路径有效数相加即为最终有效路径数。

2)连通率的计算:

连通率定义为通信网络当前状态下始末节点之间的有效路径数与初始状态下始末节点之间有效路径数比值,即:

表示通信网初始状态(正常非故障状态)时始末节点之间有效路径数,表示通信网当前状态(有可能是正常状态,也有可能是故障状态)时始末节点之间有效路径数。

3)通信-通信关联矩阵元素的形成:

通信-通信关联矩阵中行数与列数相等,均表示通信节点个数;对角线元素表示通信节点自身的运行状态,1为正常状态,0为故障状态;非对角线元素表征通信业务发出节点与接收节点(始末节点)之间的连通率cij。

c、通信-控制关联矩阵

通信-控制关联矩阵表征接收到信息(或控制指令)的通信节点将信息传递给相应的控制节点。由于通信拓扑上行数据通道与下行数据通道为对称构造,故通信-控制关联矩阵即为控制-通信关联矩阵的转置阵,如图3所示。

(4)基于双流耦合控制概率推导,事件成功的概率等于其中所有环节成功的概率之积。根据已经构建的由控制—通信,通信—通信,通信—控制三个关联矩阵组成的控制流-信息流耦合模型。关联矩阵中的元素分别表示了节点之间的连通率,取关联矩阵相关元素进行概率推理,即可获得相应的能源节点控制可靠性指标,如图3所示。

图3为相应的贝叶斯条件概率推导过程,a-e表示能源控制节点pni向节点pnj成功传达信息或指令所需发生的连续事件。事件a表示控制节点pni通过上行通信通道将信息或指令上传给对应的通信节点cni,用(pni→cni)来表示;事件b表示通讯节点cni通过通信网向节点cnj传递信息,用(cni→cnj)表示;事件c表示通信节点cnj通过下行通信通道向目的控制节点pnj下达控制信号,用(cnj→pnj)表示。事件d为事件a和b的条件概率推导结果,e则为d和c的条件概率推导结果。p(a)、p(b)、和p(c)分别对应控制—通信关联矩阵、通信—通信关联矩阵和通信-控制关联矩阵中相应的矩阵元素值。p(a)和p(b)相乘后得到信息传输事件d成立的概率,用条件概率p(d|a,b)表示;事件d与c条件概率相乘后得到信息从通信网络成功下发到目的节点事件(e)成立的概率,用条件概率p(e|c,d)表示。由此,控制节点pni到pnj信息或指令传输完毕,概率值p(e|c,d)即为节点pni到pnj的可控概率。

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