基于混合队列模型的配电网状态监测业务通信带宽预测

doi:10.3969/j.issn.1000-7229.2019.11.001

摘要/Abstract

摘要： 配电网状态监测系统建设是构建泛在电力物联网的重要内容，准确预测通信网络带宽对明确业务需求、优化资源配置具有重要意义。针对当前配用电基于排队论的通信带宽预测方法在混合业务并存时带宽计算过程复杂的局限性，提出了一种基于G/M/1/N队列模型的通信带宽预测方法。从状态监测系统架构和数据业务特点出发，分析混合数据业务到达时间间隔的统计描述以及基本传输速率，并给出了满足服务质量（quality of service，QoS)要求的系统带宽最优化化求解方法。以典型配电网状态监测应用为例，讨论了业务带宽、服务质量和带宽利用率之间的量化评价过程；验证了配电网状态监测网络信息流的“小数据”特征，为低功耗广域物联网通信技术在配电网状态监测中的应用提供了理论支撑。

关键词: 配电网状态监测, 混合队列, G/M/1/N模型, 带宽预测

Abstract: The construction of condition monitoring system in distribution network is an important part of constructing ubiquitous power internet of things. Accurate estimation of communication bandwidth is of great significance to identity business requirements and to optimize resource allocation. In view of current communication bandwidth estimation method based on queuing theory results in the limitation of bandwidth computation complexity when hybrid services coexist， a method based on G/M/1/N queue model is proposed. On the basis of the architecture of condition monitoring system and the characteristics of data service， this paper analyzes the statistical description and basic transmission rate of the inter-arrival time of mixed data service， and gives the optimal solution method of bandwidth to meet the requirements of QoS. Taking the typical condition monitoring application as an example， the quantitative evaluation process among service bandwidth， QoS and bandwidth utilization is discussed. The “small data” characteristics of the information flow in the condition monitoring network of distribution network are verified， which provides a theoretical support for the application of low-power wide-area IoT communication technology in condition monitoring.

Key words: status monitoring in distribution network, hybrid queue, G/M/1/N model, bandwidth prediction

中图分类号:

TM 73

王志伟，李建岐，黄毕尧. 基于混合队列模型的配电网状态监测业务通信带宽预测[J]. 电力建设, 2019, 40(11): 1-7.

WANG Zhiwei， LI Jianqi， HUANG Biyao. Communication Bandwidth Prediction Based on Hybrid Queue Model for Condition Monitoring Service in Distribution Network[J]. Electric Power Construction, 2019, 40(11): 1-7.

参考文献

［1］李向阳，喇果彦，向英，等. 大云物移智等新技术在电网应用的研究［J］. 电力信息与通信技术， 2019， 17(1): 89-93.
LI Xiangyang， LA Guoyan， XIANG Ying， et al. Analysis of new technologies including big data， cloud computing， internet of things， mobile internet， artificial intelligence in power grid applications［J］. Electric Power Information and Communication Technology， 2019， 17(1): 89-93.
［2］杨挺，翟峰，赵英杰，等. 泛在电力物联网释义与研究展望［J］. 电力系统自动化， 2019， 43(13): 9-20， 53.
YANG Ting， ZHAI Feng， ZHAO Yingjie， et al. Explanation and prospect of ubiquitous electric power internet of things［J］. Automation of Electric Power Systems， 2019， 43(13): 9-20， 53.
［3］雷煜卿，李建岐，侯宝素. 面向智能电网的配用电通信网络研究［J］. 电网技术， 2011， 35(12): 14-19.
LEI Yuqing， LI Jianqi， HOU Baosu. Power distribution and utilization communication network for smart grid［J］. Power System Technology， 2011， 35(12): 14-19.
［4］张亚健，杨挺，孟广雨. 泛在电力物联网在智能配电系统应用综述及展望［J］. 电力建设， 2019， 40(6): 1-12.
ZHANG Yajian， YANG Ting， MENG Guangyu. Review and prospect of ubiquitous power internet of things in smart distribution system［J］. Electric Power Construction， 2019， 40(6): 1-12.
［5］施永益，黄忠东. 基于排队论和QoS的电力系统主干网带宽估算［J］. 电力系统自动化， 2002， 26(18): 50-53.
SHI Yongyi， HUANG Zhongdong. Bandwidth estimation of power system backbone networks based on queuing theory and QoS［J］. Automation of Electric Power Systems， 2002， 26(18): 50-53.
［6］赵子岩，胡浩. 一种基于业务断面的智能配用电通信网业务流量计算方法［J］. 电网技术， 2011， 35(11): 12-17.
ZHAO Ziyan， HU Hao. A new service section based method to calculate service data flow of communication network for smart power distribution and utilization system［J］. Power System Technology， 2011， 35(11): 12-17.
［7］陆俊，李子，朱炎平，等. 智能配用电信息采集业务通信带宽预测［J］. 电网技术， 2016， 40(4): 1277-1282.
LU Jun， LI Zi， ZHU Yanping， et al. Communication bandwidth prediction for information gathering services in power distribution and utilization of smart grid［J］. Power System Technology， 2016， 40(4): 1277-1282.
［8］李莉，王文韬，彭柏，等. 基于汇聚业务模型的电力通信网节点带宽估算方法［J］. 电力信息与通信技术， 2017， 15(3): 73-77.
LI Li， WANG Wentao， PENG Bo， et al. Bandwidth estimation algorithm of nodes in the power communication networks based on aggregation service model［J］. Electric Power Information and Communication Technology， 2017， 15(3): 73-77.
［9］徐志强，陆俊，翟峰，等. 智能配用电多业务汇聚的通信带宽预测［J］. 电网技术， 2015， 39(3): 712-716.
XU Zhiqiang， LU Jun， ZHAI Feng， et al. Communication bandwidth prediction of aggregation of multi-services for smart power distribution and utilization［J］. Power System Technology， 2015， 39(3): 712-716.
［10］苏汉，钟成，王琳. 河北南网配电通信网建设技术选型策略研究［J］. 电力信息与通信技术， 2015， 13(12): 71-76.
SU Han， ZHONG Cheng， WANG Lin. Research on construction technology selection strategies for southern Hebei power distribution communication network［J］. Electric Power Information and Communication Technology， 2015， 13(12): 71-76.
［11］王炬，唐一鲡，樊绍胜. 分布式电源接入配电网通信方案比较及应用分析［J］. 电力学报， 2017， 32(3): 225-232.
WANG Ju， TANG Yili， FAN Shaosheng. Analysis and application of distributed generation access distribution network communication scheme［J］. Journal of Electric Power， 2017， 32(3): 225-232.
［12］林大朋，王春，毛珊珊，等. 宽带技术在用电信息采集系统中的应用［C］//“电子技术应用”智能电网会议论文集. 北京：中国电力科学研究院有限公司，国网电投（北京）科技中心，《电子技术应用》杂志社，2017.
［13］吕军，栾文鹏，刘日亮，等. 基于全面感知和软件定义的配电物联网体系架构［J］. 电网技术， 2018， 42(10): 3108-3115.
L Jun， LUAN Wenpeng， LIU Riliang， et al. Architecture of distribution internet of things based on widespread sensing & software defined technology［J］. Power System Technology， 2018， 42(10): 3108-3115.
［14］刘建明，赵子岩，季翔.物联网技术在电力输配电系统中的研究与应用［J］.物联网学报，2018，2(1):88-102.
LIU Jianming ， ZHAO Ziyan ， JI Xiang. Research and application of internet of things in power transmission and distribution system［J］. Chinese Journal on Internet of Things， 2018，2(1):88-102.
［15］ RAZA U ， KULKARNI P ， SOORIYABANDARA M . Low power wide area networks: An overview［J］. IEEE Communications Surveys & Tutorials， 2016， 19(2):855-873.
［16］ JIAN， X， ZENG X P， JIA Y J et al. Beta/M/1 model for machine type communication［J］. IEEE Communications Letters， 2013， 17(3):584-587.
［17］中华人民共和国国家发展和改革委员会.电力系统通信设计技术规定:DL/T5391—2007 ［S］.北京：中国电力出版社，2007．
［18］陆传赉. 排队论［M］. 2版. 北京：北京邮电大学出版社， 2009.
［19］宋晖，谢明，叶梧，等. G/M/1与G/M/1/K队列均衡性问题的研究［J］. 科学技术与工程， 2005， 5(15): 1061-1063.
SONG Hui， XIE Ming， YE Wu， et al. Study on the Proportionality in G/M/1 and G/M/l/K Queue［J］. Science Technology and Engineer， 2005， 5(15): 1061-1063.
［20］张虎，殷保群，代桂平，等. G/M/1排队系统的性能灵敏度分析与仿真［J］. 系统仿真学报， 2005， 17(5): 1084-1086， 1096.
ZHANG Hu， YIN Baoqun， DAI Guiping， et al. Sensitivity analysis and simulation of performance for G/M/1 queuing systems［J］. Acta Simulata Systematica Sinica， 2005， 17(5): 1084-1086， 1096.
［21］王景恒. 最优化理论与方法［M］. 北京: 北京理工大学出版社有限责任公司， 2018.
［22］朱新. 配电设备的关键状态监测与评价技术研究［D］. 北京: 华北电力大学， 2017.
ZHU Xin. Research on key condition monitoring and assessment for power distribution equipments［D］. Beijing: North China Electric Power University， 2017.
［23］陈永波，汤奕，艾鑫伟，等. 基于LPWAN技术的能源电力物联专网［J］. 电信科学， 2017， 33(5): 143-152.
CHEN Yongbo， TANG Yi， AI Xinwei， et al. Electricity Internet of Things based on LPWAN technology［J］. Telecommunications Science， 2017， 33(5): 143-152.
［24］刘丽华，张涛，张静文. 码头装卸服务G/M/1排队模型及仿真研究［J］. 计算机仿真， 2010， 27(5): 92-95， 119.
LIU Lihua， ZHANG Tao， ZHANG Jingwen. Research on dock load and unload service G/M/1 queuing model and simulation［J］. Computer Simulation， 2010， 27(5): 92-95， 119.
［25］朱晓临.数值分析［M］.合肥：中国科学技术大学出版社，2014.

[1]	张卫国, 陈良亮, 成海生, 付蓉, 季娟. 基于电动汽车供电资源态势感知的台区负荷弹性调度策略[J]. 电力建设, 2020, 41(8): 48-56.
[2]	王瀚琳, 刘洋, 许立雄, 陈贤邦, 谭思维. 考虑风电消纳的区域多微网分层协调优化模型[J]. 电力建设, 2020, 41(8): 87-98.
[3]	朱旭, 杨军, 李高俊杰, 董旭柱, 刘首文. 计及虚拟储能系统的区域综合能源系统优化调度策略[J]. 电力建设, 2020, 41(8): 99-110.
[4]	尚慧玉, 林鸿基, 李忠憓, 赵宏伟, 陈明辉, 阳曾, 文福拴. 计及不确定性的移动应急电源鲁棒优化调度[J]. 电力建设, 2020, 41(8): 111-119.
[5]	尚慧玉, 林鸿基, 李忠憓, 赵宏伟, 陈明辉, 阳曾, 文福拴. 计及不确定性的移动应急电源鲁棒优化调度[J]. 电力建设, 0, (): 111-119.
[6]	尚慧玉, 林鸿基, 李忠憓, 赵宏伟, 陈明辉, 阳曾, 文福拴. 计及不确定性的移动应急电源鲁棒优化调度[J]. 电力建设, 0, (): 111-119.
[7]	原吕泽芮，顾洁，金之俭. 基于云-边-端协同的电力物联网用户侧数据应用框架[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 1-8.
[8]	姜达军，吴福保，王麒云，张艳军，孙黎霞，吴英俊. 基于调控云的风储联合鲁棒优化调度[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 9-16.
[9]	庞传军，牟佳男，余建明，武力. 基于运行关键指标和Seq2Seq的大电网运行异常识别[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 17-24.
[10]	李恒强，王骏，蒋星燃，匡仲琴，徐石明，杨永标. 面向电网调峰辅助服务的空调负荷调控策略及其虚拟机组建模[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 49-57.
[11]	张浩禹，邱晓燕，周晟锐，赵有林，李凌昊，张楷 . 基于机会约束目标规划的多电-气互联综合能源系统分布式优化模型[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 82-91.
[12]	魏震波，任小林，黄宇涵. 考虑综合需求侧响应的区域综合能源系统多目标优化调度[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 92-99.
[13]	郇嘉嘉，洪海峰，隋宇，余梦泽，潘险险，汪超群. 计及风-光-荷相关性的概率-区间约束潮流模型与算法[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 117-128.
[14]	安麒，王剑晓，李庚银，王宣元，刘蓁. 基于均衡理论的虚拟电厂市场参与模式及方法[J]. 电力建设, 2020, 41(6): 1-8.
[15]	谭忠富，谭彩霞，蒲雷，杨佳澄. 基于协同免疫量子粒子群优化算法的虚拟电厂双层博弈模型[J]. 电力建设, 2020, 41(6): 9-17.