智能配用电通信网带宽预测研究

发布时间：2017-09-08 17:48

  本文关键词：智能配用电通信网带宽预测研究

  更多相关文章： 带宽预测 业务断面 QoS 排队论

【摘要】：随着电力网信息化、数字化、自动化和互动化的发展,智能电网已经成为电力网研究的热点。智能电网的通信系统是实现智能电网运行的关键所在,构建大容量、高速实时、安全稳定的信息通信系统是智能电网的必然要求。由于配用电通信网存在传输带宽分配不合理的现象：过于超前而增加系统投入和浪费网络资源,或者过于乐观的估算而使网络的传输容量成为其通信的瓶颈。本文针对配用电通信网传输带宽的问题,研究合理的带宽预测模型,通过带宽优化算法设计,实现配用电通信网传输带宽的合理预测。首先针对智能配用电带宽预测建模的问题,论文对智能配用电通信网特性,排队论知识和智能配用电业务QOS需求进行了分析,结合业务断面模型,实现了配用电通信业务QoS参数和排队论参数的映射,完成了配用电单业务的排队论带宽预测建模,并对配用电单业务的排队论带宽预测性能进行分析,为后续单业务累加的断面带宽预测方法即QoS保证的排队论断面带宽预测法的提出奠定基础。然后,在业务断面模型的基础上,考虑各业务QoS参数要求,建立了基于业务断面的排队论带宽预测模型,提出了QoS保证的排队论断面带宽预测法,通过与电力现行带宽预测法进行对比验证本文方法的有效性。最后通过Matlab的仿真实验结果表明：本文提出的QoS保证的排队论断面带宽预测法在充分考虑各业务QOS性能要求的前提下,能够更准确合理的预测配用电通信网带宽,充分验证本文方法的有效性和可靠性。
【关键词】：带宽预测 业务断面 QoS 排队论
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM76;TM73
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 综述9-18
• 1.1 课题背景及研究意义9-10
• 1.2 配用电通信网综述10-14
• 1.2.1 配用电通信网概述10-11
• 1.2.2 配用电通信网特点11-13
• 1.2.3 国内外研究动态13-14
• 1.3 现有带宽预测方法综述14-16
• 1.3.1 网络流量预测方法概述14-15
• 1.3.2 电力通信网带宽预测概述15-16
• 1.4 论文主要工作内容和安排16-18
• 第2章 排队论基本理论18-29
• 2.1 引言18
• 2.2 排队论概述18-26
• 2.2.1 基本概念18-22
• 2.2.2 生灭过程22-24
• 2.2.3 性能指标24-26
• 2.3 基本业务模型26-28
• 2.3.1 M/M/1/∞模型26-27
• 2.3.2 M/M/1/k模型27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 M/M/1/k排队论配用电业务带宽预测模型研究29-51
• 3.1 引言29
• 3.2 配用电业务服务质量分析29-31
• 3.2.1 服务质量概述29-30
• 3.2.2 配用电业务服务质量需求分析30-31
• 3.3 M/M/1/k排队论的配用电业务的带宽预测建模31-33
• 3.3.1 模型基本思想31
• 3.3.2 模型实现步骤31-32
• 3.3.3 模型最优预测带宽计算方法32-33
• 3.4 模型合理性实验与分析33-50
• 3.4.1 实验参数设置33
• 3.4.2 语音业务实验与分析33-38
• 3.4.3 数据业务实验与分析38-42
• 3.4.4 视频业务实验与分析42-46
• 3.4.5 多媒体业务实验与分析46-50
• 3.5 本章小结50-51
• 第4章 保证QoS的排队论配用电业务累加带宽预测方法研究51-64
• 4.1 引言51
• 4.2 现有配用电带宽计算方法分析51-52
• 4.2.1 业务断面分析51-52
• 4.2.2 弹性系数带宽计算方法分析52
• 4.3 保证QoS的排队论配用电业务累加带宽预测方法52-53
• 4.3.1 基本原理52-53
• 4.3.2 方法实现53
• 4.4 业务QoS性能实验与分析53-55
• 4.5 业务预测带宽实验与分析55-63
• 4.5.1 实验参数设置55
• 4.5.2 典型站点带宽计算与分析55-57
• 4.5.3 典型业务断面带宽分析57-63
• 4.6 本章小结63-64
• 第5章 总结与展望64-66
• 5.1 本文工作总结64
• 5.2 进一步的研究工作64-66
• 参考文献66-69
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果69-70
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作70-71
• 致谢71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 白成林;QoS研究的理论框架以及研究现状(1)[J];计算机工程与应用;2002年24期

2 薛可,李增智,刘浏,宋承谦;基于ARIMA模型的网络流量预测[J];微电子学与计算机;2004年07期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 高波;基于时间相关的网络流量建模与预测研究[D];哈尔滨工业大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李丽;基于支持向量机的网络流量预测研究[D];南京理工大学;2007年

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本文编号：815438