面向智能配电的异构融合通信网络动态负载均衡

发布时间：2016-08-26 11:19

  本文关键词：面向智能配电的异构融合通信网络动态负载均衡，由笔耕文化传播整理发布。

DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.2013.01.017

第33卷 第1期 2013年1月5日 中 国 电 机 工 程 学 报

Proceedings of the CSEE Vol.33 No.1 Jan.5, 2013 ?2013 Chin.Soc.for Elec.Eng.

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(2013) 01-0039-11 中图分类号：TM 73；TN 92 文献标志码：A 学科分类号：470·40 文章编号：0258-8013

面向智能配电的异构融合通信网络动态负载均衡

唐良瑞1，盛洁1，祁兵2，黄宇峰3

(1．新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)，北京市 昌平区 102206；2．华北电力大学电气与电子工程学院，北京市 昌平区 102206；3．江苏省电力公司检修分公司苏州分部，江苏省 苏州市 215131)

Dynamic Load Balancing in Heterogeneous Integrated Communication Networks Oriented to

Smart Distribution Grid

TANG Liangrui1, SHENG Jie1, QI Bing2, HUANG Yufeng3

(1. State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources(North China Electric Power University), Changping District, Beijing 102206, China; 2. School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Changping District, Beijing 102206, China; 3. Jiangsu Electric Power Maintenance Branch Company Suzhou

Division, Suzhou 215131, Jiangsu Province, China)

ABSTRACT: To improve the quality of service (QoS) of communication services in smart distribution grid (SDG), a heterogeneous network model oriented to SDG was presented, and based on the development targets of smart distribution automation system combined with the minute analysis of QoS requirements of various types of communication services, a dynamic load balancing algorithm was proposed. Firstly, an adequate number of ongoing calls can be transferred from overload networks into the overlapping ones with light workload according to the load rate and QoS assurance degree of real time and non-real time services of each candidate networks. Then, new calls with different priorities are differently served according to call admission control strategy obtained by genetic algorithm. A heterogeneous network model was built within the coverage area from a 35 kV substation to 10 kV transformers for simulation, and the experimental results show that the model and the algorithm are effective and feasible. The proposed model can provide reference for the construction and service dispatching of smart distribution communication network.

KEY WORDS: smart distribution grid (SDG); heterogeneous integrated communication networks; load balancing

摘要：为提高智能配电通信业务的服务质量，建立了面向智能配电的异构网络模型，并结合智能配电自动化系统的发展目标，分析了各类型通信业务的服务质量(quality of service，

基金项目：国家科技重大专项(2010ZX03006-005-001)；中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(11QX47)。

Project Supported by National Science and Technology Major Project(2010ZX03006-005-001); the Fundamental Research Funds for the Central Universities (11QX47).

QoS)需求，进而设计了一种包括重载网络业务转移与新业务接入控制的动态负载均衡算法。算法首先根据候选网络的负载水平，以及对实时和非实时业务的QoS保证程度，将重载小区的适量业务向重叠覆盖的轻载小区转移；其次通过遗传算法获得最优业务接入方案，为不同优先级的新到业务提供有差别的服务。以某市一座35 kV变电站到10 kV变压器的覆盖范围为例，构建异构网络模型进行仿真，仿真结果证明了所提模型与算法的合理性和有效性，该模型为智能配电通信网络的构建和业务的调度提供参考。 关键词：智能配电；异构融合通信网络；负载均衡

0 引言

建设智能电网面临的一个重要问题，就是如何设计与建造一个不仅能够满足当前电网的需求，并为将来发展提供充分可能的、覆盖整个电网的信息系统[1-2]。智能配电网(smart distribution grid，SDG)作为智能电网的重要组成部分，以灵活、可靠、高效的配电网网架结构和高可靠性、高安全性的通信网络为基础，支持灵活自适应的故障处理和自愈，可满足高渗透率的分布式电源和储能元件的接入要求，满足用户提高电能质量的要求[3]。智能配电网的实现对通信技术的要求将不断提高，其中骨干网和接入网部分在条件允许的环境下将以光纤通信网络作为首选，宽带无线通信网络作为辅助方 式[4]。然而在一些环境比较恶劣的地区，光纤的铺设和维护困难较大，因此需采用多样化的无线接入技术(radio access technology，RAT)，互相补充，以

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形成重叠覆盖的网络环境来保证接入网部分的高可靠性和高安全性。

智能配电通信网融合了配电自动化系统、配电设备检测系统、电网生产管理系统、营销现代化系统，来实现电网运行管理的现代化，业务类型复杂、通信服务质量(quality of service，QoS)需求多样，且在通信安全性、可靠性和经济性等方面具有工业级要求，需要合理、高效的通信资源管理方法来保证通信服务的质量[5]。此外，配电网设备数量十分庞大，通信数据具有周期性强、数据量巨大的特点，需要优化的负载均衡方法来调节通信网络的负载水平，降低由于各网络负载不均衡而带来的配电业务阻塞概率。

基于以上分析，本文在前期研究的基础[6]

上，结合智能配电网中通信业务的类型及其QoS需求，提出了一种动态的负载均衡算法(dynamic load balancing，DLB)。该算法首先根据异构融合网络中各宽带无线接入网的实时负载水平动态调节重载网络与轻载网络之间的业务量；其次对新产生的配电通信业务，依据业务优先级和QoS需求，采用接入选择机制为其分配合理的网络资源，从而有效地控制各接入网络之间的负载均衡。实验结果表明，该算法能有效地降低配电通信业务的阻塞率，为智能配电通信业务提供了可靠、经济、高效的服务。

1 面向智能配电的异构网络模型及业务等

级划分

1.1 网络模型

本文针对光纤铺设受环境影响或老城区配网改造工程复杂的区域，构建智能配电异构网络模型。如图1所示，异构网络主要部署在配电子站与10 kV变电站业务终端层之间的通信接入网层。

异构融合网络中存在着多样化的无线接入网络，例如：以GPRS/CDMA/3G通信技术为代表的无线公网，以WiMax/McWiLL为代表的无线专网以及以TD-LTE为代表的新一代宽带无线通信网络等，实现了多网络的融合。在一个异构网络覆盖的范围内，业务终端可根据当前的各个接入网络实时性能指标保证QoS，通过各网络的接收信号强度保证服务的可靠性，并结合业务实际需求选择最合适的通信网络来实现信息的传送，避免了在单一网络覆盖环境下，由于网络负载过重而导致的业务延迟、阻塞等概率。

图1 智能配电异构网络模型

Fig. 1 Heterogeneous wireless network model towards

smart distribution grid

1.2 智能配电通信网业务类型及等级划分

根据国家电网公司制定的一系列配电自动化技术标准[7-9]的相关要求，

智能配电通信系统作为配电网各类信息传输的载体，在建设和改造时应充分考虑配电自动化系统的需求，以覆盖全部配电终端为目的，为配电终端信息接入提供符合要求和标准的通信网络。具体来说，智能配电通信网要求实现智能配电自动化中智能配电终端、分布式能源/储能设备/微网接入的业务节点、变压器用电信息采集中智能电能表和负荷控制管理的业务节点等的全覆盖[9-10]。

1）智能配电终端通信业务分析。

智能配电终端主要包括配电开关监控终端馈线终端(feed terminal unit，FTU)、配电变压器监测终端(transformer terminal unit，TTU)和公用及用户配电所的监控终端(distribution terminal unit，DTU)等，主要实现配电自动化系统的“三遥”，即遥测、遥信和遥控功能。智能配电通信网应实现所有配电终端对配电设备、线路的监测信息、自愈控制信息、故障定位信息的传送[7,11]。其中“三遥”功能对无线通信方式的速度要求是小于60 s；智能配电网自愈动作速度要求是小于3 s，

除去元件采集和调度系统处理时间，双向通信通道时间应小于1 s，实时性、可靠性要求较高，所需带宽范围在20~100 kbit/s之间，一般以64 kbit/s可满足需求。

2）分布式电源/储能设备/微网接入的通信业务分析。

随着分布式发电资源以及微电网技术的发展，

第1期 唐良瑞等：面向智能配电的异构融合通信网络动态负载均衡 41

城市配电网受端系统出现发电单元并且其发电能力得到不断提升[12]。分布式电源/储能设备/微网系统接入配电网，需要在配电主站和分布式电源/储能设备/微网之间部署通信通道，并为站内每个间隔和需要接入的分布式电源/储能设备/微网配置一台智能电子设备(intelligent electronics device，IED)，通过IED之间的通信来实现对分布式电源/储能设备/微网的状态监测、控制与管理[13-15]。储能站状态监测、控制、管理信息通信时延为s级，通信带宽为64 kbit/s~1 Mbit/s。分布式能源站控制信息通信时延为s级，所需带宽约为30 kbit/s。分布式能源站负荷曲线预测信息通信时延为min级，通信带宽约为5 kbit/s。

3）居民用电信息采集通信业务分析。 在配电的变压器层，对居民用户的用电信息采集通过集中器收集居民电表信息获得。居民用户电能表实时采集用户用电量信息，各智能家电功率、用电状态等信息上传给配电调度端，向用户传送实时电费、分时电价、智能家电控制等信息，每个电

表信息量达300 Byte/15 min。每台集中器接收约500个居民电表的电能量数据，其所需带宽约为5 kbit/s。

4）负荷控制与管理通信业务需求。

由负荷控制与管理终端采集获得大负荷用户用电信息。针对大负荷用户的特殊需求，需要进行负荷需求侧管理，包括负荷预测、电能质量监测、负荷控制参数下发等功能。负荷控制与管理的通信业务所需带宽约为5 kbit/s。此类通信业务时延要求为min级，实时性要求较低。

根据以上分析，智能配电通信网配电子站到10 kV变压器之间接入网层的通信业务等级划分如表1所示。智能配电网通信业务以数据通信为主，根据每类业务的时延要求可分为实时(real time，RT)控制业务和非实时(non-real time，NRT)监测、表1 智能配电通信业务等级划分

Tab. 1 Level classification of communication services in

smart distribution grid

业务类型

单业务节点

时延 业务等级

所需带宽/(kbit/s) 要求

划分 智能配电终端通信业务 64 s级 分布式能源站控制信息 30 s级 实时性储能站状态监测业务 64 s级

业务

变压器用电信息采集业务 5 min级非实时性分布式能源站负荷曲线预测信息 5 min级

业务

管理业务2类，其所需通信带宽根据具体业务类型有不同的特点和需求。但是由于配电网覆盖范围内设备种类繁杂、数量庞大，需要实时或非实时传输、分析和处理的数据量惊人，亟需可靠性、稳定性和安全性有保障的通信网络的全覆盖。

2 动态负载均衡算法

2.1 基于效用函数的接入网性能分析

负载均衡是改善网络运行质量的有效途径，可用于缓解或解决异构融合网络中资源分布不均的问题，从而提升系统的容量和服务质量，提高日益紧张的无线资源利用率[16]。智能配电通信网络中业务信息具有周期性和数据突发性强的特点，虽然每个业务节点占用带宽有限，但是由于配电终端数目庞大，某一信息传输时刻点需要同时传送的业务量可观，因此需要对各业务进行合理的资源分配和网络选择，以保证各接入网的负载均衡从而保证配电通信业务的可靠传输。此外，配电网中通信相关终端位置基本固定，本文在考虑无线资源管理和分配

时并未考虑终端的移动性。

业务转移主要是将重载网络的部分业务转移到其他轻载网络中去，从而改善系统性能。本文DLB算法重载网络业务转移策略针对智能配电通信业务需求将其分为RT业务和NRT业务，结合各网络的当前有效可用带宽、RT业务阻塞率和NRT业务的平均传输时间，利用效用函数与三角模融合算子[17]，灵活调整转移的业务量，实现网络的动态负载均衡。

假设本文异构网络中共有m个无线接入网络(radio access networks，RANs)，第i个无线接入网络RANi可以提供的有效带宽资源为Ci，该网络当前共承载K个RT配电通信业务和L个NRT配电通信业务，并假设第k个RT业务需求的有效带宽为BRT(k)，第l个NRT业务占用的有效的带宽为BNRT(l)。分析RT业务QoS满意度时，在保证业务时延的前提下更关注其业务的阻塞率；而NRT业务更强调业务平均传输时间的保证。因此DLB算法在效用函数方面，针对2种业务的不同需求，分别设计了2种不同的效用函数。

首先，定义RANi当前剩余的有效可用带宽与网络总有效带宽的比值FBW(i)： K

L

FBW(i)=[Ci?(∑BRT(k)+∑BNRT(l))]/Ci (1)

k=1

l=1

42 中 国 电 机 工 程 学 报 第33卷

其次，对于RT业务，首要的原则是保证业务的阻塞率在业务需求的范围之内，定义当前网络对

入网RANi综合性能水平效用函数U(i)。

RT业务的QoS保证程度QRT为

**URT(i)UNRT(i)

(6) U(i)=****

1?URT(i)?UNRT(i)+2URT(i)UNRT(i)

**?lgPRT(i)式中URT(i)和UNRT(i)为参与融合的2个参数。 ,P(i)>PRTRT_tag?

(2) QRT(i)=?lgPRT_tag三角模融合算子是将单源决策映射到另一空

??

1,PRT(i)≤PRT_tag

式中：PRT(i)为RANi对RT业务的阻塞率，由

Erlang-B分布模型[18]获得；PRT_tag为RT业务对阻塞率的限制要求。几何平均法是运用几何平均数求得一组数值的平均数的一种方法，具有受极端值的影响较小且适用于具有比率性质数据的特点，适合本文对FBW和QRT值的融合。据此，定义RANi对

RT业务的效用函数URT(i)为

URT(i)=式中URT(i)综合考虑了RANi当前剩余有效带宽和对RT业务的实时阻塞率这2个因素，网络的阻塞率越低，则其取对数后与目标阻塞率对数值的比值越大，效用函数的值也越大。

对于NRT业务，重点关注的是业务数据包的平均传输时间，参考指数调度算法[19]，定义当前网络对NRT业务的QoS保证程度QNRT为

?

T?

?T(i)

Qi)=?

?

NRT(?

TNRT(i)>T (4) NRT_avg??

1,TNRT(i)≤TNRT_avg式中：TNRT(i)为RANi的NRT业务平均传输时间，由文献

[20]

中计算NRT业务平均传输时间的模型获

得；TNRT_avg为所有网络对NRT业务的平均传输时间的均值；TNRT_tag为NRT业务对平均传输时间的限制要求。同理，根据几何平均法，定义RANi对

NRT业务的效用函数UNRT(i)为

UNRT(i)= (5)

式中UNRT(i)考虑RANi当前剩余有效带宽和对NRT

业务的平均传输时间这2个因素。当RANi的平均

传输时间低于所有网络对NRT业务平均传输时间

的均值时，其QoS保证程度将成指数上升，其对应

的NRT业务的效用函数值也将增加。

分别对URT(i)和UNRT(i)进行归一化处理，得到

UR*T(i)和UN*RT(i)，并利用三角模融合算子

[17]

对RT业务和NRT业务的效用函数值进行融合，得到接

间进行比较来完成融合判决的方法，可解决单一特征无法衡量决策合理性的问题。其设计简单、复杂度低、实时性强、效费比高，并具有同类信息的加强性和矛盾信息的调和性，对参与融合的参数给出合理的融合结果。结合本文的实际应用可知：

1）当UR*T(i) < 0.5且UN*

RT(i) < 0.5时，表明该网

络对2类业务均不能提供较为可靠的服务，网络性能较差，此时根据三角模融合算子的同类信息加强

性，由式(6)所得U(i)值将小于UR*T(i)和UN*RT(i)的较

小值。

2）当UR*T(i) < 0.5且UN*RT(i) ≥ 0.5，或UR*

T(i) ≥ 0.5且UN*

RT(i) < 0.5时，，表明该网络只对一类业务的服

务质量提供保证，网络性能无法通过单一效用函数值确定，而根据三角模融合算子的矛盾信息的调和

性，U(i)值将介于UR*T(i)和UN*RT(i)之间。

3）同理，当UR*T(i) > 0.5且UN*

RT(i) > 0.5时，表

明该网络对2类业务均能提供较为可靠的服务，网络性能较好，根据三角模融合算子的同类信息加强

性，U(i)值将大于UR*T(i)和UN*RT(i)的较大值。

因此，采用三角模融合算子可以较好地满足本文对接入网的综合性能水平所要进行的模糊融合衡量的要求。 2.2 业务转移策略

设异构网络中RANi和RANj的综合性能水平分别满足U(i) = max{U(1), U(2),???, U(m)}和U( j

) =

min{U(1), U(2),???, U(m)}。

定义重载网络业务转移的触发门限值为 η

0，当满足条件：FBW( j

) ≤ η

0且

FBW(i) > η

0，业务转移策略被触发，将从RANj中转

移适量的配电通信业务至RANi。 为了避免业务转移过程中被转移的业务量由

于不能被目标网络承载而导致丢包，需要依据不同

接入网对业务的接收能力来确定合理的待转移业

务量，该业务量由式(7)确定：

wj,i=min(??(FBW(i)?η0)Ci??,??(η0?FBW(j))Cj??) (7) 式中：??? 表示向上取整；??? 表示向下取整。容易证明，wj,i既能保证转移的业务被RANi全部接纳，也能保证RANi不会由于接收了转移的业务而陷入

第1期 唐良瑞等：面向智能配电的异构融合通信网络动态负载均衡 43

重载。

业务的转移必然会对业务的服务时间和可靠性方面造成一定的影响，RT业务在这2方面的要求较高，而NRT业务通常对服务的延迟有一定的容忍性，因此在本文的业务转移过程中，优先选择

NRT业务。此外，当一个配电通信业务被要求执行多次被动业务转移时，由于切换的延迟，其QoS会受到严重的影响。因此，为了在一定程度上保证转移业务的QoS，每个被执行转移的业务将被打上标记，在业务转移时优先选择不带标记的业务。 2.3 接入控制优化模型

接入控制策略是为配电网中新产生的通信业务选择最合适的接入网络进行服务，旨在保证新业务需求完全满足的同时达到异构网中各个接入网间负载的均匀分布，提高系统的可靠性。结合本文的研究背景，面向智能配电的异构无线网络接入控制策略前提条件是配电终端对于各候选网络的信号强度均达到需求的门限值，应在“尽力而为”地为所有新业务服务的同时，合理分配这些新业务至候选的接入网络，以达到异构网络间的负载无差别化。

根据以上分析，可将本文的接入控制策略映射为如下问题：假设异构系统中共有m个候选网络，每个候选网络的剩余可用资源为Bj( j = {1,2,???, m})；当前共有n个新业务等待服务，且每个新业务需要占用的网络资源为bi(i = {1,2,???, n})；接入控制即要实现n个业务在m个候选网络中的合理分配。本文以负载率的方差最小为优化的目标，设置约束条

件：1）每个业务只能同时被一个候选网络服务；2）每个候选网络承载的业务所需资源的总量不能超过网络自身所能提供的总有效资源；3）尽力为所有的RT和NRT业务提供服务。从而上述接入控制优化问题可以定义为如式(8)所示的基于0/1规划的数学模型。

??minf(X)=1mj)?1m2

?

m∑(η(m∑η(j))

j=1j=1

???m

??∑xij≤1,

i=1,2,L,n??j=1

? (8) ??s.t.?n?∑xijbi≤Bj,j=1,2,L,m

??i=1??mn

?max

????

∑∑xij,i=1,2,j=1i=1L,n,j=1,2,L,m

n

式中：η(j)=(B*j

+∑xijbi)/Cj，为每个候选网络的

i=1

负载率；Bj*为网络j当前已占用的带宽资源；xij表示业务i与网络j的连接情况，当业务i接入网络j时，xij为1，否则为0。则该模型的解X为一个n × m的0/1矩阵。

虽然X的定义域和可行解集合是有限的，但采用常规的枚举法寻找解，需要考察的分配方案数为

2mn，当业务和候选网络数量较大，这显然是不可接受的。可以证明该问题是NP难问题[21]，因此必须寻找合适的求解方法。本文采用遗传算法解决上述问题。

2.4 基于遗传算法的接入控制优化模型求解

1）遗传编码。接入控制优化模型的遗传编码方法采用常用的二进制编码。由于解空间X为一个

n × m的0/1矩阵，对其做如式(9)所示的变换所得向量X' 为长度等于mn的二进制符号串，符合二进制编码的要求。因此，可直接将上述规划问题的解空间映射成基因位空间，即本模型的遗传编码可直接用矩阵X来表示。

X′=[x11,L,xn1,x12,L,xn2,L,x1m,L,xnm] (9) 2）适应性函数。在上述编码的情况下，定义

接入控制优化问题的适应性函数如下：

n

m

n

f*

(X)=Q(f(X))+∑Ri(X)+i=1

∑Sj(X)+j=1

∑Ti(X)(10)

i=1

式中：Q( f (X))为模型的目标函数；Ri(X)为业务i隶属于多个候选网络的惩罚函数；Sj(X)为候选网络

j承载业务总资源超出约束条件的惩罚函数；Ti(X)

为业务被阻塞的惩罚函数。上述函数的构造如下：

Q(f(X))=

1

1+εf(X)

(11)

?

mm

?α(1?∑xij),1?∑xij<0

R(X)=?

?j=1j=1i?m

(12) ?0,1??∑xij≥0j=1?

βnn?(Bj?∑xijbi),Bj?∑xijb

S?i<0i=1i=1

j(X)=? (13) ?n

??

0,Bj?∑xijbi≥0i=1m

Ti(X)=γ(∑xij?1)bi (14)

j=1

式(11)为接入控制优化模型目标函数的复函

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