基于模糊映射的电力通信网路由流量负载均衡方法

许 剑

（北京中电飞华通信有限公司，天津 100070）

0 引 言

现今，电网正在全方位地朝着自动化、智能化的方向发展，智能电力系统在人们日常生活、生产以及工作当中的应用越来越广泛[1]。在新兴科学技术不断发展的时代背景下，以往的电力系统正在不断向着智能化、全球化的方向升级与进步[2]。在电力系统中，电力通信网是保证整个电网主网、电网配网稳定高效运行的重要部分，也是智能电网的基础承载模块。其中，电力通信网路由流量负载的均衡性与电力系统中相关电力节点的生产、传输、配置以及控制等环节，有着非常直接的关系。因此，对电力通信网路由流量负载进行动态均衡调控技术的研究，对电力系统的良性循环与长久发展具有重大的积极意义和价值[3]。模糊映射理论是一种对具有多维性、异构性、模糊性数据信息的分析处理方法，可以找寻到数据信息内在的规律性与分类结构[4]。基于以上背景，本文研究了一种基于模糊映射理论的电力通信网路由流量负载均衡方法，希望可以提高电力通信网路由流量负载的均衡程度，降低电力通信网运行过程中遇到安全风险的概率，以此来保证电力网络整体运行的安全性，为电力工程领域的稳定、高效、持续、良性循环发展奠定良好的技术基础。

1 设计电力通信网路由流量负载均衡的约束条件

电力通信网路由流量负载的均衡，可以通过调节电力通信网部分节点链路的承载业务，有效地提高通信网的传输、处理、监测效率，保证电力网路整体的安全性[5]。为了实现电力通信网路由流量负载均衡方法，现结合电力通信网的拓扑关系，设计相关的约束条件。确定路由流量业务得到传输延时约束条件为

式中：Ai表示路由流量业务i的传输时延；Bmn表示路由链路；A'表示中继节点对应的转发时延；Lmn表示路由链路Bmn的长度；η表示路由光纤芯区的折射率；v表示在真空环境下光的传播速度；A0表示所有通信网业务的时延上限。确定路由节点不相交的约束条件为

式中：φi表示路由业务i经过主路径的中继节点集合；φi'表示路由业务i经过备份路径的中继节点集合。确定路由链路正常运行的可靠度与风险度的约束条件为

式中：ϖ(Bmn)表示路由链路Bmn正常运行的可靠度；c1表示链路的历史故障间隔时间；c2表示链路的历史故障修复时间；ϖ(Bmn)表示路由链路的风险度；e(zmn)表示路由链路的风险度曲线，其中zmn表示链路Bmn的占用率；s(Bmn)表示链路Bmn当前承载业务量的总带宽；t(Bmn)表示链路的极限承载带宽。与链路风险度同理，得到路由节点yi的风险度ω(yi)，表示为

式中：fmn表示路由节点对应业务重要度的占用率；ϖ(yi)表示路由节点正常运行的可靠度。通过上述对电力通信网路由流量负载均衡相关约束条件的确定，为后续负载的优化均衡，提供了可靠的理论依据。

2 建立负载优化均衡模型

在负载均衡约束条件的基础上引入电通信网路由流量的风险均衡度，作为目前电力通信网留有流量的负载均衡程度。基于此，综合分析通信网路由链路与路由节点对网路流量业务风险均衡度的影响，建立电力通信网路由流量负载优化均衡模型，表示为

式中：γi表示电力通信网路由流量负载的风险均衡度；γB表示路由链路Bmn的风险度标准差值；γy表示路由节点yi的风险度标准差值；G表示电力通信网路由流量负载优化均衡模型的目标函数。

3 基于模糊映射的模型求解

为了得到最终的负载均衡方案，本文利用模糊映射理论，上文建立的电力通信网路由负载均衡模型求解。模糊映射理论是一种通过将普通集之间的关联性拓展为模糊集之间的映射关系，从而实现相关信息的模糊分析与优化的聚类算法[6]。为了使模糊映射的关系可以满足上文所述的负载均衡多维度约束条件， 对多种约束条件之间的映射关系进行优化，得到最终的负载均衡结果。设电力通信网路由流量负载均衡约束条件的功能域为H={h1,h2,…,hr}，对应的物理对象域为D={d1,d2,…,ds}。将功能域与物理对象域之间多维度的关系标记为ζhd。其中，存在一部分h∈H，会使得d∈D，且(h,d)∉ζhd。当负载均衡约束条件满足以上关系时，即表示完成负载均衡条件的功能域到物理对象域的模糊映射关系，表示为

式中：表示的模糊映射关系φ是H×D的模糊集，该集合表示为H×D={(h,d)|h∈H,d∈D}。根据负载均衡约束条件的客观特点，当物理对象域中的元素d，满足功能h，其之间的模糊关系记为φ0，模糊映射关系的隶属度大小为τ0(h,d)，那么可以得到负载均衡约束条件之间的模糊关系矩阵，表示为

式中：m=1, 2, …, r；n=1, 2, …, s。根据模糊关系矩阵计算得到不同负载均衡约束条件之间的关联度影响，从而确定其对应的权值，代入电力通信网路由流量负载优化均衡模型，就可以得到最终的最优计算结果，在满足电力通信网路由主、备份链路承载业务需求的同时，保证负载的均衡程度，为电力通信网的安全、高效运行提供了技术支持。

4 试验与检测

4.1 试验准备

为检测本文设计的基于模糊映射理论的电力通信网路由流量负载均衡方法的可行性，设计了仿真模拟对比试验。根据某地区的电力通信网的基本信息，利用Matlab软件搭建仿真拓扑作为试验的基础条件。相关的参数信息如表1所示。

表1 某地电力通信网仿真拓扑的相关参数表

4.2 检测结果与分析

在上述试验准备的基础上进行电力通信网路由流量负载均衡效果的检测与分析。随机选取5组不同的电力通信网路由流量业务量，作为试验对象。分别采用本文设计的基于模糊映射的负载均衡方法（试验组）、传统方法（对照组1）以及基于蚁群算法的负载均衡方法（对照组2）对5组不同大小的业务量进行负载的优化均衡处理。记录不同方法处理运行时间的平均值以及均衡后主、备份链路的传输时延的平均值，进行对比分析，如表2所示。

表2 不同方法的运行时间与链路传输时延对比表

由表2可知，对于5组不同大小的业务量，试验组完成负载优化均衡处理的运行时间平均值均低于对照组 1、对照组 2，分别低 22.91 s、8.62 s。经过负载均衡处理后，试验组方法路由流量的主链路传输时延平均值均低于对照组1、对照组2，分别低0.14 ms、0.06 ms；试验组方法路由流量的备份链路传输时延平均值均低于对照组1、对照组2，分别低3.26 ms、1.89 ms。上述试验结果表明，本文设计的基于模糊映射理论的电力通信网路由流量负载聚能方法具有高效性与实时性，保证负载均衡处理速度的同时，优化了通信网主、备份链路的传输路径，提高了电力通信网整体的通信效率。

在本文设计方法具有高效性的基础上，检测其负载均衡效果。与上述试验条件一致，随机选取5组不同大小的业务量作为试验对象，分别利用3种方法进行负载的优化均衡处理，记录不同方法的均衡结果，计算链路负载的均衡度，进行对比分析，如图1所示。

图1 不同方法的链路负载均衡度对比

由图1可知，对于5组不同大小业务量，试验组方法的链路负载均衡度均低于对照组1、对照组2，试验组方法的链路负载均衡度的平均值为0.028 5。表明本文设计方法的负载均衡效果更加优秀，可以更加精确地选择链路负载均衡度最低的传输路径，从而提高电力通信网路由流量的传输效率，降低链路的业务承载量，为电力通信网的高效运行提供了有效的技术支持。

5 结 论

电力通信网络作为电力系统的基础承载结构，其稳定性是保证电网主、配网稳定运行的重要部分。为了提高智能电网整体运营的安全性，必须加强研究电力通信网络路由流量负载的均衡方法，提高电力通信网络的安全运行性，促进电力工程领域的良性循环发展。