一种基于风险均衡的电网双路由规划方法及系统

1.本发明涉及电网的网络规划领域，特别是涉及一种基于风险均衡的电网双路由规划方法及系统。


背景技术：

2.智能电网是融合了电力网和信息网的电力信息物理系统，其为人们的生活带来了很多便利。借助现代测量技术和通信技术，智能电网可以便捷的获取电网运行数据、发送控制信息，一方面提升了电力资源的合理配置能力，另一方面也能高效的为用户提供经济划算的电力供应。
3.电力作为国家的基础工业，与国计民生、经济发展息息相关，其运行时的安全性和稳定性一直被政府和全社会高度关注。然而，众所周知，电网所处环境是一个开放的状态，实现信息传输的设施难免会因为自身故障、外部攻击、自然灾害等原因而失效。为保障电力系统的稳定性，对关键业务进行双路由配置。即在现网中，在源节点和目的节点之间建立两条不相交的路由路径。将双路由路径中的一条路径作为工作路由，另一条当作备用路由路径。一旦工作路由发生故障，立马切换到备用路由路径，可实现业务的持续、可靠传输。现有双路由算法大多是根据网络拓扑结构和网络资源使用情况去构建的，具有灵活性强、资源利用率高等特点。
4.但是，由于在现有双路由算法中，电力业务的传输具有从低电压站点向高电压站点传播的特性，这将可能引发部分通信链路上承载过多业务的现象。一旦该类链路发生故障，将导致众多业务失效。此外，链路间的耦合关系会扩大安全风险。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种基于风险均衡的电网双路由规划方法及系统，提高了业务传输的可靠性和安全性。
6.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种基于风险均衡的电网双路由规划方法，包括：构建待规划电网的网络模型，所述网络模型包括网络节点集合和网络节点之间边的集合；基于所述网络模型，构建双重目标联合优化的数学模型，对于各待执行业务，所述双重目标联合优化的数学模型的优化目标为最小化路由路径的通信时延和最小化路由路径的网络风险均衡值；各路由路径包括源节点、目的节点以及所述源节点和所述目的节点之间的链路，各链路用网络节点之间的边表示；所述通信时延根据对应路由路径的源节点和目的节点之间的链路确定；所述网络风险均衡值根据对应路由路径的节点风险值和链路风险值确定；采用改进的蚁群算法求解所述双重目标联合优化的数学模型，获得最优路由路径和次优路由路径，所述改进的蚁群算法中启发度为链路可用率和链路时延的比值；将所述
最优路由路径作为待执行业务的主路由路径，将次优路由路径作为待执行业务的备用路由路径。
7.可选地，所述通信时延的计算公式为：；其中，表示待执行业务sk在路由路径p(k)上的通信时延，n表示路由路径p(k)上的节点数量，表示路由路径p(k)上链路的长度，表示节点i到节点o的链路，v表示光速，m表示待执行业务sk在传输中经过的节点数，tc表示待执行业务sk在所经过的节点上的交换时延，δt表示抖动时延。
8.可选地，所述网络风险均衡值的计算过程为：根据公式计算节点发生故障的概率；其中，表示单位时间内节点vj发生故障的概率，表示时间周期t内节点vj的故障次数；根据公式计算节点的重要度；其中，表示节点vj的重要度，表示节点vj的度数，τ表示调节参数，表示节点vj的介数；根据公式计算节点风险值；根据公式计算链路风险值；其中，表示链路e
iu
发生故障的概率，表示链路e
iu
的链路介数；根据公式计算网络风险均衡值；其中，v
avg
表示网络平均风险值，y表示链路总数，p(k)表示路由路径；节点的度数的计算公式为；其中，n
jp
表示节点vj与网络中除了vj之外的x-1个节点中有直接连接的节点总数，x表示节点总数；节点的介数的计算公式为
；其中，表示源节点v
source
和目的节点v
destination
之间最短路径的数量，表示中经过节点vj的最短路径的数量，v表示网络模型中节点的集合。
9.可选地，所述网络平均风险值表示为：。
10.可选地，所述双重目标联合优化的数学模型表示为：；其中，t(
·
)表示各路由路径在网络中的传播时延集合，t
p(n)
表示路由路径p(n)的通信时延，v(
·
)表示各路由路径在网络中的风险均衡值集合，v
p(n)
表示路由路径p(n)的风险均衡值。
11.可选地，所述采用改进的蚁群算法求解所述双重目标联合优化的数学模型，获得最优路由路径和次优路由路径，具体包括：步骤1031：初始化路径规划中参数，所述参数包括蚂蚁总数量q、信息素的挥发因子ρ、信息素的重要程度α、启发式的重要程度β和最大循环次数n
c-max
；步骤1032：根据公式确定蚂蚁q下一个前进节点；其中，表示蚂蚁q对下一个节点的转移概率，nq表示蚂蚁q选择下一个前进节点的集合，t表示时间，τ
fw
表示蚂蚁在边(f,w)上留下的信息素，ε
fw
表示节点f转移到w的启发度，τ
fh
表示蚂蚁在边(f,h)上留下的信息素，ε
fh
表示节点f转移到节点h的启发度；；其中，a
fw
表示边(f,w)的链路可用率最大
值，e
fw
表示节点f到节点w的边，表示链路e
fw
的长度，γ表示节点f到节点w的能见度因子，γ等于的倒数；步骤1033：当蚂蚁q确定下一个前进节点后，根据公式更新蚂蚁在边(f,w)上留下的信息素；其中，δts表示当前次循环所用时间；；；ns表示信息素常量，表示蚂蚁q在当前次循环中经过的所有路径的总长，表示当前次循环中蚂蚁q在边(f,w)上留下的信息素数量，表示当前次循环中边(f,w)上信息素的总变化量；步骤1034：循环执行步骤1032-步骤1033，直到所有蚂蚁都有一条生成的路径；步骤1035：循环执行步骤1032-步骤1034，直到循环次数达到n
c-max
，输出最优路由路径和次优路由路径。
12.本发明公开了一种基于风险均衡的电网双路由规划系统，包括：网络模型构建模块，用于构建待规划电网的网络模型，所述网络模型包括网络节点集合和网络节点之间边的集合；双重目标联合优化的数学模型构建模块，用于基于所述网络模型，构建双重目标联合优化的数学模型，对于各待执行业务，所述双重目标联合优化的数学模型的优化目标为最小化路由路径的通信时延和最小化路由路径的网络风险均衡值；各路由路径包括源节点、目的节点以及所述源节点和所述目的节点之间的链路，各链路用网络节点之间的边表示；所述通信时延根据对应路由路径的源节点和目的节点之间的链路确定；所述网络风险均衡值根据对应路由路径的节点风险值和链路风险值确定；双重目标联合优化的数学模型求解模块，用于采用改进的蚁群算法求解所述双重目标联合优化的数学模型，获得最优路由路径和次优路由路径，所述改进的蚁群算法中启发度为链路可用率和链路时延的比值；将所述最优路由路径作为待执行业务的主路由路径，将次优路由路径作为待执行业务的备用路由路径。
13.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明公开了一种基于风险均衡的电网双路由规划方法，根据各路由路径的通信时延和网络风险均衡值构建双重目标联合优化的数学模型，双重目标联合优化的数学模型
的优化目标为最小化通信时延和最小化网络风险均衡值；采用改进的蚁群算法求解所述双重目标联合优化的数学模型，获得最优路由路径和次优路由路径，改进的蚁群算法中启发度为链路可用率和链路时延的比值；将最优路由路径作为待执行业务的主路由路径，将次优路由路径作为待执行业务的备用路由路径，实现双路由规划，提高了业务传输的可靠性和安全性。
附图说明
14.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
15.图1为本发明一种基于风险均衡的电网双路由规划方法流程示意图；图2为本发明一种基于风险均衡的电网双路由规划系统结构示意图。
具体实施方式
16.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。
17.本发明的目的是提供一种基于风险均衡的电网双路由规划方法及系统，提高了业务传输的可靠性和安全性。
18.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
19.本发明首先将现实通信网络抽象成可用数学方式分析的网络模型；然后计算业务在路径上的通信时延和网络整体风险均衡值，将高可靠的业务双路由规划问题建模为以网络整体风险均衡值为优化目标的目标优化问题；最后，采用智能优化算法求解，得到基于风险均衡的双路由规划方法。
20.图1为本发明一种基于风险均衡的电网双路由规划方法流程示意图，如图1所示，一种基于风险均衡的电网双路由规划方法包括以下步骤：步骤101：构建待规划电网的网络模型，网络模型包括网络节点集合和网络节点之间边的集合。
21.通信网让智能电网实现了高效运行，更好的适应了电力业务的多元化、异构化需求，因此保障通信网的可靠运行至关重要。然而通信网是由各发电厂和变电站的子站通信单元、核心路由器和调度站以太网交换机等构成，其主要任务是将各发电厂和变电站的运行数据等上传到调度主站；将调度主站的控制信息分发给各发电厂和变电站。因此，若想设计可靠的通信方式，首先要将现实通信网络抽象成可用数学方式分析的网络模型。
22.依据智能电网的实际组网情况，将智能电网中通信网络形式化为g(v,e)，用v={v1,v2,
…
,v
x
}表示网络节点集合，节点是对相位量测器（pmu）、数据采集与监视控制系统（scada）、广域量测系统（wams）和调度中心等通信设备的抽象，用e={e1,e2,
…
,ey}表示网络
中边的集合，边是对通信线的抽象。其中，x代表通信网络中的节点总数，y代表通信网络中边的总量。
23.将网络中相邻节点间的关系矩阵用x=[x
ab
]表示，x
ab
表示节点va和节点vb之间的边，节点va和节点vb之间若有边则x
ab
=1，否则x
ab
=0。
[0024]
步骤102：基于所述网络模型，构建双重目标联合优化的数学模型，对于各待执行业务，所述双重目标联合优化的数学模型的优化目标为最小化路由路径的通信时延和最小化路由路径的网络风险均衡值；各路由路径包括源节点、目的节点以及所述源节点和所述目的节点之间的链路，各链路用网络节点之间的边表示；所述通信时延根据对应路由路径的源节点和目的节点之间的链路确定；所述网络风险均衡值根据对应路由路径的节点风险值和链路风险值确定。
[0025]
将通信网络中需要配置双路由的业务用集合s={x1,x2,
…
,xz}表示，二元组表示业务，其中表示业务sk的源节点，表示业务sk的目的节点，和均在集合v内。将业务的所有路由器路径用集合p表示，由于业务的路径是由多个满足业务性能需求的节点和链路组成的，因此业务sk的路由路径可以表示为：p(k)={v
source
(k),e
source,u
(k),
…
,e
f, destination (k),v
destination
(k)};其中，v
source
(k)表示路由路径p(k)的源节点，v
destination
(k)表示路由路径p(k)的目的节点，e
source,u
(k)表示源节点到节点u的链路，e
f, destination (k)表示节点f到目的节点的链路。
[0026]
由于电力业务在传输中具有从低电压站点向高电压站点传播的特性，现有双路由算法可能引发部分通信链路上承载过多业务的现象。加之网络中链路间彼此耦合，增大了因局部问题引发大规模故障的风险。因此，为保障电力业务的可靠传输，降低网络在运行中因业务分布不均衡而引发故障的概率，有必要设计能满足业务通信指标且均衡网络风险的双路由规划方案。本发明将双路由规划问题，建模为多目标优化问题。即：以网络整体风险均衡值与通信时延为优化目标。以下为基于风险均衡的双路由规划的详细步骤。
[0027]
由于需要配置双路由的业务对实时性也有要求，所以基于风险均衡的双路由方案也应满足时延要求。本发明假设通信网络的传输具有高可靠性，即没有业务丢包率、误码率等。根据排队理论，业务在端到端之间传输的通信时延主要由以下几部分组成：传输距离、传输过程中经过的网络设备数和传播媒介。
[0028]
根据公式计算通信时延；其中，表示待执行业务sk在路由路径p(k)上的通信时延，n表示路由路径p(k)上的节点数量，表示路由路径p(k)上链路的长度，表示节点i到节点o的链
路，信号在光纤中的传播速度是光速的2/3，v表示光速，m表示待执行业务sk在传输中经过的网络设备数，tc表示待执行业务sk在所经过的网络设备上的交换时延，δt表示抖动时延。
[0029]
业务的路由路径是由节点和链路组成的，因此计算网络风险均衡值时，从节点和链路的风险均衡值两个角度出发去综合计算网络风险均衡值。
[0030]
节点风险指的是量化因通信节点发生故障而引发事故所产生的影响。本发明主要从如下两个方面评估节点风险：节点发生故障的概率和节点重要度。
[0031]
由于影响节点发生故障的原因主要来源于如下两个方面：一是通信设备使用时间的增加；二是制造缺陷、人为破坏等外界因素。因此，可以基于系统中记录的系统运行历史数据，借助统计方法计算节点发生故障的概率。
[0032]
根据公式计算节点发生故障的概率；其中，表示单位时间内节点vj发生故障的概率，表示记录中时间周期t内节点vj的故障次数。
[0033]
由于节点度数表征节点的连通性，节点的介数表征故障在网络中的传播速度，因此本发明主要从如下两个方面计算节点的重要度：节点的度数和节点的介数。为了更好的评估节点的重要度，本发明综合以上两个要素计算节点的重要度。
[0034]
根据公式计算节点的重要度；其中，表示节点vj的重要度，表示节点vj的度数，τ表示调节参数，主要用于缩减节点度数和介数相差过大的情形，该参数的值依据实际情况而动态变化，表示节点vj的介数。
[0035]
根据公式计算节点风险值。
[0036]
链路风险指的是量化因通信链路发生故障而引发事故所产生的影响。本发明主要从如下两个方面评估链路风险：链路发生故障的概率、链路重要度（本发明仅从链路介数的角度去衡量链路重要度）。依据上述节点发生故障的概率和节点介数的计算思路，分别计算链路发生故障的概率和链路介数。
[0037]
根据公式计算链路风险值；其中，表示链路e
iu
发生故障的概率，表示链路e
iu
的链路介数；链路e
iu
发生故障的概率为时间周期t内链路e
iu
发生故障的次数除以时间周期t。
[0038]
链路e
iu
的链路介数节点对对应的经过链路e
iu
最短路径的数量与节点对之间最短路径的数量的比值，所有节点对对应的比值之和为链路e
iu
的链路介数。
[0039]
为了合理估计业务在网络中分布的均匀程度，本发明从节点风险值和链路风险值两部分出发，采用标准差的方式衡量网络风险均衡值。标准差的数值越小，说明业务分布的均衡性越好；反之，则说明说明业务分布不均衡。
[0040]
根据公式
计算网络风险均衡值；其中，v
avg
表示网络平均风险值，y表示链路总数，p(k)表示路由路径；网络平均风险值表示为：节点的度数的计算公式为；其中，n
jp
表示节点vj与网络中除了vj之外的x-1个节点中有直接连接的节点总数，x表示节点总数；节点的介数的计算公式为；其中，表示源节点v
source
和目的节点v
destination
之间最短路径的数量，表示中经过节点vj的最短路径的数量，v表示网络模型中节点的集合。
[0041]
将双路由规划问题，建模为多目标优化问题。为了满足智能电网对通信系统实时性和可靠性的要求，本发明将业务在路径上的通信时延和网络风险均衡值作为双路由规划的双重目标，即把双路由规划问题建模为多目标优化问题。
[0042]
双重目标联合优化的数学模型表示为：；其中，t(
·
)表示各路由路径在网络中的传播时延集合，t
p(n)
表示路由路径p(n)的通信时延，v(
·
)表示各路由路径在网络中的风险均衡值集合，v
p(n)
表示路由路径p(n)的风险均衡值。
[0043]
路由路径p(k)中k表示路由路径的序号，k∈[1,n]，n表示路由路径的数量。
[0044]
步骤103：采用改进的蚁群算法求解双重目标联合优化的数学模型，获得最优路由路径和次优路由路径，改进的蚁群算法中启发度为链路可用率和链路时延的比值；将最优路由路径作为待执行业务的主路由路径，将次优路由路径作为待执行业务的备用路由路径。
[0045]
针对由双路由规划建模的多目标函数，本发明采用改进的蚁群算法求解，以得到
满足要求的双路由规划方案。当用于传输信息的主路径失效后，可以让备用路径快速接管传输任务，从而确保智能电网的可靠运行。以下为求解双路由规划的详细步骤：步骤1031：初始化路径规划中参数，参数包括蚂蚁总数量q、信息素的挥发因子ρ、信息素的重要程度α、启发式的重要程度β和最大循环次数n
c-max
；步骤1032：根据公式确定蚂蚁q下一个前进节点；蚂蚁q将转移概率最大的节点确定为下一个前进节点。
[0046]
其中，表示蚂蚁q对下一个节点的转移概率，nq表示蚂蚁q选择下一个前进节点的集合，t表示时间，τ
fw
表示蚂蚁在边(f,w)上留下的信息素，ε
fw
表示节点f转移到w的启发度，τ
fh
表示蚂蚁在边(f,h)上留下的信息素，ε
fh
表示节点f转移到节点h的启发度。
[0047]
；其中，a
fw
表示边(f,w)的链路可用率最大值，根据实际组网构建的网络模型中包括每个链路可用率最大值，e
fw
表示节点f到节点w的边，表示链路e
fw
的长度，γ表示节点f到节点w的能见度因子，γ等于的倒数。
[0048]
步骤1033：当蚂蚁q确定下一个前进节点后，根据公式更新蚂蚁在边(f,w)上留下的信息素；其中，δts表示当前次循环所用时间。
[0049]
；；ns表示信息素常量，表示蚂蚁q在当前次循环中经过的所有路径的总长，表示当前次循环中蚂蚁q在边(f,w)上留下的信息素数量，
表示当前次循环中边(f,w)上信息素的总变化量，默认。
[0050]
步骤1034：循环执行步骤1032-步骤1033，直到所有蚂蚁都有一条生成的路径。然后将路径的信息素按照如下公式进行归一化处理。
[0051]
τ
source-destination
→
(1-ρ)τ
tsource-destination
+δτ
source-destination
。
[0052]
其中，τ
source-destination
表示归一化处理后的源节点v
source
到目的节点v
destination
的信息素，τ
tsource-destination
表示归一化处理前的源节点v
source
到目的节点v
destination
的信息素，δτ
source-destination
表示归一化处理过程中的源节点v
source
到目的节点v
destination
的信息素增量。
[0053]
步骤1035：循环执行步骤1032-步骤1034，直到循环次数达到n
c-max
，找出网络风险均衡值和通信时延最小和次之的路径，输出最优路由路径和次优路由路径，并分别作为主备路由。
[0054]
其中，步骤1035直到循环次数达到n
c-max
时输出的是一个路径集合。
[0055]
输出的路径集合包括迭代最后输出的终极最优路径（最优路由路径）和迭代过程中每轮迭代中输出的当前最优路径（即可能存在的路径）。
[0056]
以终极最优路径作为业务的主路由路径。
[0057]
本发明中，将路径的信息素归一化值作为本发明对网络风险均衡值和通信时延多目标优化模型求解得到的综合性指标参数。根据各条路径上蚂蚁信息素归一化值的大小作为传输路径选择的依据，其值越大，路径的质量越优。因此，计算迭代中产生的路径集合中除了最优路由路径之外的其他路由路径的信息素归一化值，将获得的信息素归一化值最大的路径作为待执行业务的备用路由路径。
[0058]
本发明改进的蚁群算法：将启发度定义为链路可用率和链路时延的比值，以此改进蚁群算法中信息素的计算方式，使得找到的最优路径更准确。
[0059]
本发明作为能保障智能电网业务传输可靠性及系统稳定运行的双路由配置，针对现有双路由规划方案存在部分通信链路上业务承载过于聚集的局限现象，以网络整体风险均衡值为优化目标，实现了一个能确保业务在网络中均匀分布的双路由规划方法，以降低网络运行风险。
[0060]
图2为本发明一种基于风险均衡的电网双路由规划系统结构示意图，如图2所示，一种基于风险均衡的电网双路由规划系统包括：网络模型构建模块201，用于构建待规划电网的网络模型，所述网络模型包括网络节点集合和网络节点之间边的集合。
[0061]
双重目标联合优化的数学模型构建模块202，用于基于所述网络模型，构建双重目标联合优化的数学模型，对于各待执行业务，所述双重目标联合优化的数学模型的优化目标为最小化路由路径的通信时延和最小化路由路径的网络风险均衡值；各路由路径包括源节点、目的节点以及所述源节点和所述目的节点之间的链路，各链路用网络节点之间的边表示；所述通信时延根据对应路由路径的源节点和目的节点之间的链路确定；所述网络风险均衡值根据对应路由路径的节点风险值和链路风险值确定。
[0062]
双重目标联合优化的数学模型求解模块203，用于采用改进的蚁群算法求解所述双重目标联合优化的数学模型，获得最优路由路径和次优路由路径，所述改进的蚁群算法中启发度为链路可用率和链路时延的比值；将所述最优路由路径作为待执行业务的主路由
路径，将次优路由路径作为待执行业务的备用路由路径。
[0063]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0064]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。