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考慮電力通信網可靠性的業(yè)務路由優(yōu)化分配方法論文
0引言
電力通信網是電力系統(tǒng)第2張實體網絡，承擔著電網公司生產調度、經營管理和企業(yè)信息化管理等業(yè)務需求。其安全可靠性直接影響電網的安全穩(wěn)定運行。國內外學者在電力系統(tǒng)可靠性與通信網可靠性方面的研究取得了大量的成果。
目前電力通信網可靠性研究主要集中在通信網絡拓撲優(yōu)化和網絡結構本身的可靠性等方面。文獻提出了基于節(jié)點重要性的平衡度網絡拓撲優(yōu)化算法，文獻提出考慮容量需求關系與光纜共享的光纜路由優(yōu)化方法，文獻提出了基于復雜網絡理論的電力通信網脆弱性評估方法。這些文獻都沒有從業(yè)務層面對電力通信網的可靠性進行評估。
考慮到電力通信網絡及電力通信業(yè)務日益發(fā)展，與電網之間的聯(lián)系也更加緊密，文獻指出研究電力通信網整體業(yè)務可靠性對于指導電力通信運行部門日常業(yè)務規(guī)劃設計、網絡運行方式優(yōu)化調整等方面具有重要的意義，并提出了業(yè)務重要度、全網業(yè)務平均風險度和業(yè)務風險均衡度等可靠性評價指標，建立了基于全網業(yè)務風險均衡度的電力通信網可靠性的評估測度指標、評估模型及求解方法。該文獻是在給定業(yè)務通道(路由)情況下展開研究的，沒有研究提高業(yè)務可靠性的方法。以文獻提出的業(yè)務風險評價指標為基礎，研究業(yè)務路由的優(yōu)化分配方法。研究中發(fā)現，以網絡業(yè)務風險均衡度為評價指標進行 路由優(yōu)化分配具有局限性，網絡業(yè)務風險均衡度最小的路由分配方法并不一定是實際情況下的最優(yōu)路由分配方法。
本文以業(yè)務風險均衡度和業(yè)務平均風險度為電力通信網的可靠性評估指標，利用多目標遺傳算法實現業(yè)務路由優(yōu)化分配，從業(yè)務層面為電力通信業(yè)務可靠性評估和網絡運行方式優(yōu)化提供理論參考。
1問題的提出
1.1以業(yè)務風險均衡度為路由優(yōu)化指標的局限性參考文獻[10]，業(yè)務平均風險度RVg和業(yè)務風險均衡度BR計算方法分別為
式中：R為全網業(yè)務總的風險度，為所有通道的業(yè)務風險度總和；N為網絡業(yè)務的總通道數；RE()為網絡中第/個通道的風險度。
網絡業(yè)務風險均衡度BR反應網絡中各通道所承載的業(yè)務風險度均衡分布情況。該指標過高，則表示網絡中業(yè)務通道上承載的業(yè)務分布不均；如果該指標趨近于0，則標志著全網業(yè)務安排風險均衡，網絡運行風險較小。但以網絡業(yè)務風險均衡度為評價指標進行路由優(yōu)化分配可能具有局限性。
以圖1所示電力通信網拓撲為例。網絡某時刻只有風到風的調度數據網業(yè)務，若此時網絡上有路徑1(NrN2-N5)，路徑2(NrN3-N6-N4-N5)這2條可選路徑。根據文獻中計算方法分別求出這2條路徑下相關指標，如表1所示。
從表1可以看出，完成業(yè)務需求，路徑1需要經過2個通道，路徑2需要經過5個通道。路徑1所承擔的業(yè)務風險度要遠小于路徑2，而路徑1的業(yè)務風險均衡度要高于路徑2。我們更傾向于選擇路徑1完成業(yè)務需求，也就是說，單純基于業(yè)務風
險均衡度進行路由優(yōu)化不一定合適，實際中，應該結合業(yè)務的需求以不同的評價指標來選擇路由。
1.2路由優(yōu)化指標及方法的選擇
從上述分析可看出，單獨以業(yè)務風險均衡度為評估指標，很難準確描述網絡通路上業(yè)務承載情況。同時，對電力通信網業(yè)務進行可靠性評估的過程中同樣需要考慮網絡業(yè)務平均風險度的大小。因此，我們同時考慮業(yè)務風險均衡度和業(yè)務平均風險度這2個指標，實現電力通信網路由的多目標優(yōu)化分配。
多目標遺傳算法的核心是調節(jié)各目標函數之間的關系，找出使各目標函數能盡量達到比較小(或比較大)的最優(yōu)解集[1'NSGAII是最常用的多目標優(yōu)化算法，其計算效率和魯棒性較好。
2應用NSGAII的路由優(yōu)化分配方法
2.1染色體的編碼
應用遺傳算法進行路由優(yōu)化分配的關鍵是染色體的編碼和解碼，即確定可靠性指標與染色體之間的聯(lián)系。本文采用基于優(yōu)先權的間接編碼方式。對網絡中每個業(yè)務進行染色體獨立編碼，形成染色體編碼段。每個染色體段中基因的位置表示節(jié)點，基因組值的大小對應于該節(jié)點的優(yōu)先權大小。染色體個體共有N個獨立的編碼段，染色體長度L為
式中：N為當前所有業(yè)務需求總數；N為網絡的節(jié)點總數。
以圖1拓撲為例，假設某時刻網絡有沖到凡的調度數據網業(yè)務需求。則染色體業(yè)務需求總數N為1，網絡節(jié)點總數N為6，則染色體長度L為6。某個染色體個體的表示方法為：（2-5-1-6-3-4)。貝IJ節(jié)點1對應的優(yōu)先權為2，節(jié)點2對應的優(yōu)先權為5。
2.2染色體的解碼
染色體解碼的關鍵是根據具有優(yōu)先編碼的染色體求出業(yè)務需求的路徑。對于某個染色體編碼段，從起始節(jié)點開始進行循跡，當有多個可選通道時，選擇優(yōu)先權高的路徑，直至到達終點。每個節(jié)點只允許在路徑中存在1次。
以圖1所示拓撲為例，假設某時刻網絡有節(jié)點Nj到Ns的調度數據網業(yè)務需求。其對應染色體段的編碼方式為(2-5-1-6-3-4)。則從沖出發(fā)，有通道Nj-N2和風我可選，由于節(jié)點2對應基因的優(yōu)先權高于節(jié)點3對應基因的優(yōu)先權，因此循跡過程為NrN2，依次循跡可得業(yè)務路徑為N1-N2-N6-N4-N5。
由于基于優(yōu)先權編碼方式的特殊性，在反求路徑過程中會出現死路的情況。同樣以圖1所示拓撲為例，假設某時刻網絡有節(jié)點沖到N5的調度數據網業(yè)務需求。其對應的染色體段的編碼方式為(2-5-4-6-1-3)。則路徑依次為NrN2-N6-N4-N3，當循跡過程達到節(jié)點N3后，由于與之相連的節(jié)點(NuN4,N6)都已經存在路徑中，則循跡過程出現死路。為此我們增加阻塞數組。當循跡過程到節(jié)點N3，發(fā)現無路可走后，則將節(jié)點N3放入前面一個節(jié)點(N4)的阻塞數組中，循跡過程返回到節(jié)點N4。在繼續(xù)選路的過程中，選擇排除阻塞節(jié)點(N3)和已存在路徑中的節(jié)點風)后的剩余節(jié)點的)中優(yōu)先權最大的節(jié)點。即路徑依次為N7N2-N6-N4-N5，循跡結束。
當對基于優(yōu)先權染色體解碼求出各電網通信業(yè)務的路徑后，利用第1節(jié)的計算方法進行網絡評價指標的計算，求出各個染色體對應的業(yè)務平均風險度Ravg和業(yè)務風險均衡度。
2.3應用NSGAII的路由優(yōu)化算法流程
1)隨機產生初始種群P。。計算每個個體的業(yè)務平均風險度Ravg和業(yè)務風險均衡度Br；根據這1個目標函數的值，對種群進行非劣排序，計算擁擠距離。
2)根據非劣排序和擁擠距離計算結果，對P0進行選擇、交叉、變異，得到新種群0。，令?=0。
3)形成新的種群R=P,U0,，計算每個個體的Ravg和Br；根據這2個目標函數的值，對新的種群進行非劣排序，計算擁擠距離。
4)根據非劣排序和擁擠距離計算的結果，選擇新種群R中最好的N個體形成新的種群PM；對種群Pm進行選擇、交叉、變異，得到新的種群。
5)若終止條件成立，則遺傳過程結束；否則?=?+1，跳轉到步驟3)繼續(xù)進行循環(huán)。
遺傳算法中選擇過程采用二元錦標賽選擇，交叉過程采用基于位置的雜交運算法，變異過程則隨機的改變某個染色體中2個基因的位置。
3優(yōu)化算例
3.1算例1
以文獻所示拓撲為例，網絡中節(jié)點個數為6，業(yè)務通道邊的數目為8。設網絡中有5個業(yè)務需求，分別為：節(jié)點沖到N5的調度數據網業(yè)務；節(jié)點沖到N6的調度數據網業(yè)務；節(jié)點風到N4的變電站綜合監(jiān)控業(yè)務；節(jié)點沖到N5的智能電網信息支撐(SG-ERP)業(yè)務；節(jié)點風到凡的會議電視系統(tǒng)業(yè)務。
利用遺傳算法進行路由優(yōu)化分配。網絡中有5個業(yè)務需求，則每個染色體個體有5個染色體段；網絡節(jié)點數為6，每個染色體段的長度為6；則染色體的總長度為30。算例中NSGAII參數設置如下：初始種群規(guī)模為100，迭代次數為200，變異率為0.1。
圖2顯示了Pareto最優(yōu)解對應的個數在種群中所占的比例在迭代過程中的變化情況，本文設置的最大運行次數為200次，由圖可知運行到30代左右時，Pareto最優(yōu)解對應的個數在種群中所占的比例已基本保持不變，為45%左右。
圖3為NSGAII算法初始種群和運行200代后種群的分布空間。結果表明NSGAII算法用于電力
通信網路由優(yōu)化的有效性。由于業(yè)務平均風險度Rmg和業(yè)務風險均衡度BR這2個目標函數的相互矛盾性，一般情況下不能同時使2個函數同時最小，因此通常根據實際情況從Pareto最優(yōu)解集中進行選擇。
表2所示為部分Pareto最優(yōu)解，各種方案對應的業(yè)務路由見表3。若以降低電力通信網的業(yè)務風險均衡度BR為主要優(yōu)化目標，則選擇方案1；若以降低業(yè)務平均風險度Ravg為主要優(yōu)化目標，則選擇
方案5；若無特殊要求時，則可以選擇方案3。
3.2算例
電力通信網中不全是1對1的業(yè)務。有可能是1對N{1個起始點，N個終止點)，N對(N個起始點，1個終止點)或者多個節(jié)點順序執(zhí)行(從某起始節(jié)點出發(fā)，順序經過多個中間節(jié)點，最終到達終止節(jié)點)等情況。此時可將業(yè)務請求分解成多個子業(yè)務請求。如圖1，某時段網絡中有N1到風的調度數據網業(yè)務請求，其必須經過N6。則可分解成2個子業(yè)務請求，分別為N1到N6和N6到風的調度數據網業(yè)務。
對圖4網絡(NSFNET)進行最優(yōu)路由分配。設網絡中有5個業(yè)務需求，分別為：風到叫的調度數據網業(yè)務，其必須經過N9；N5到Nm的變電站綜合監(jiān)控業(yè)務；N?到風的SG-ERP業(yè)務；N1到N6的會議電視業(yè)務；N3到N13的行政電話業(yè)務。由于業(yè)務1有中間節(jié)點的約束，因此可以拆分成從N1到叫和從N9到N7的2個子業(yè)務，則網絡中有6個業(yè)務需求。每個染色體有6個染色體段；網絡節(jié)點數為14，每個染色體段長度為14；則染色體總長度為84。算例中NSGAII參數設置：初始種群規(guī)模為100，迭代次數為300，變異率為0.1。
圖5顯示了Pareto最優(yōu)解對應的個數在種群中所占的比例在迭代過程中的變化情況，本文設置的最大運行次數為300次，由圖可知運行到100代左右時，Pareto最優(yōu)解對應的個數在種群中占的比例基本保持在35%左右。圖6為NSGAII算法初始種群和運行300代后種群的分布空間。
表4為部分Pareto最優(yōu)解，各種方案對應的業(yè)務路由如表5所示。若以降低電力通信網的業(yè)務風險均衡度BR為主要優(yōu)化目標時，則選擇方案1；若以降低業(yè)務平均風險度Rvg為主要優(yōu)化目標時，則選擇方案5；若無特殊要求時，則可以選擇方案3。4結語
4.結語
對電力通信網可靠性進行評估時，不僅要考慮網絡固有的可靠性，還應該從業(yè)務層面對網絡所承載的電力系統(tǒng)業(yè)務可靠性進行分析。本文提出的考慮電力通信網可靠性的業(yè)務路由優(yōu)化分配方法，能夠在已確定網絡拓撲的情況下，為電力系統(tǒng)通信部門安排業(yè)務通道和組織運行方式提供科學合理的輔助決策方案，使得電力通信網絡業(yè)務運行在高可靠性方式下。關于業(yè)務在通信過程中時延和網絡節(jié)點擁擠度對于電力通信網可靠性的影響，均需進行深入的分析和研究。
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