程效偉 袁平亮 劉 超

（國網(wǎng)甘肅省電力公司信息通信公司 蘭州 730050）

1 引言

近年來，隨著智能電網(wǎng)的不斷發(fā)展，通信網(wǎng)絡(luò)承載的各類電網(wǎng)業(yè)務(wù)快速增多，通信網(wǎng)絡(luò)在電網(wǎng)生產(chǎn)運行與經(jīng)營管理中正扮演著越來越重要的角色。特別是安全穩(wěn)定、繼電保護等實時性較高的重要電網(wǎng)業(yè)務(wù)，以及視頻會議等大顆粒流媒體業(yè)務(wù)，其對電力通信網(wǎng)絡(luò)的承載能力、穩(wěn)定性和魯棒性提出了越來越高的要求。然而，在實際長期運行的電力通信網(wǎng)絡(luò)中，通信設(shè)備或網(wǎng)絡(luò)元件的失效是常見且不可避免的，當(dāng)通信網(wǎng)絡(luò)中某些鏈路、通道或節(jié)點發(fā)生失效時，上面所承載的電網(wǎng)業(yè)務(wù)通常會受到這些失效因素的影響，可能會導(dǎo)致電網(wǎng)業(yè)務(wù)的中斷，進而對整個電網(wǎng)的安全生產(chǎn)運行產(chǎn)生潛在隱患［1～2］。因此，在電力通信專業(yè)中業(yè)務(wù)方式的設(shè)計與保護是一項基礎(chǔ)性的日常關(guān)鍵工作，業(yè)務(wù)方式的設(shè)計好壞將直接影響到整個通信網(wǎng)絡(luò)的承載能力和資源利用效率，而業(yè)務(wù)方式的保護則可以有效提高電網(wǎng)業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性和魯棒性。

電網(wǎng)業(yè)務(wù)的方式設(shè)計在本質(zhì)上是根據(jù)電力系統(tǒng)的特點，求解有限網(wǎng)絡(luò)資源條件下通道路由調(diào)配的最優(yōu)解。在經(jīng)典的路由尋址算法中，基于圖論的廣度優(yōu)先算法（Breadth First Search，BFS）、深度優(yōu)先算法（Depth First Search，DFS）、Floyd 算法以及DijKstra算法通常用于計算最短路徑或基于業(yè)務(wù)重要性和資源可用性等多約束條件的組合［3～7］。隨著通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜性的不斷增大，傳統(tǒng)路由尋址算法的空間復(fù)雜性與時間復(fù)雜性也呈指數(shù)級別增長。

本文在對電力通信網(wǎng)絡(luò)分層分析的基礎(chǔ)上，針對電力系統(tǒng)的特點，提出了通信網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)模型。通過對典型蟻群算法基本原理的研究，借助其所特有的自適應(yīng)路徑優(yōu)化搜索優(yōu)勢，將蟻群算法與電網(wǎng)分層優(yōu)化模型相結(jié)合，提出了一種基于分層的電力通信方式智能優(yōu)化算法，從而得到一個具有較低算法復(fù)雜度的電力通信網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)配優(yōu)化方法。仿真結(jié)果表明，該算法能在較低方式設(shè)計失敗率下可獲得更優(yōu)化的路徑調(diào)配，具有較好的實用性和有效性。

2 通信網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)模型

電力通信網(wǎng)是一種網(wǎng)架結(jié)構(gòu)復(fù)雜、技術(shù)體制多樣的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)絡(luò)資源有限的情況下，需要進行方式設(shè)計的優(yōu)化，開展高效、合理的資源調(diào)配從而獲得較高的資源利用率和可靠的業(yè)務(wù)保障率。傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)方式設(shè)計通常針對業(yè)務(wù)層面開展網(wǎng)絡(luò)資源的調(diào)配，優(yōu)化方式設(shè)計，這種設(shè)計模式有利于網(wǎng)絡(luò)的擴展和設(shè)計的獨立性，但也容易造成各層之間邏輯關(guān)系的割裂以及網(wǎng)絡(luò)資源的浪費，難以從整體上對整個通信網(wǎng)絡(luò)資源進行最優(yōu)化的調(diào)配［8～9］。

本文在借鑒OSI 七層網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議框架的基礎(chǔ)上，結(jié)合電力系統(tǒng)的特點和要求，提出電力通信網(wǎng)的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)模型，將其分成物理層、邏輯層和業(yè)務(wù)層，各層級之間是一種承載耦合的關(guān)系。通過綜合考慮鄰層或多層之間的制約影響因素，構(gòu)建一個跨層級的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)模型，將分散在分層的制約影響因素進行協(xié)調(diào)融合，轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)優(yōu)化問題，再使用優(yōu)化理論去分析求解，進而保證方式設(shè)計能夠達到整體最優(yōu)或近似最優(yōu)。其通信網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

在物理層上通信設(shè)備之間傳送的是光電物理信號，在邏輯層上通信網(wǎng)元之間通過電路通道進行連接，在業(yè)務(wù)層上業(yè)務(wù)網(wǎng)元之間傳送的是電網(wǎng)相關(guān)業(yè)務(wù)。

圖1 通信網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)模型圖

3 基于分層的智能優(yōu)化路徑算法

3.1 蟻群算法基本原理

蟻群算法（Ant Clony Optimization，ACO）是由意大利學(xué)者Dorigo M 等首先提出，它作為一種尋找路徑的啟發(fā)式智能搜索算法，在旅行商問題、工序的排序問題，圖的著色問題，網(wǎng)絡(luò)路由的尋址問題等領(lǐng)域得到了廣泛研究與大量應(yīng)用。由于蟻群算法具有信息分布式性、動態(tài)性、隨機性和異步性等特點，它可以更好地滿足全局網(wǎng)絡(luò)路由的最優(yōu)尋址［10～13］。其主要原理是蟻群在尋找食物過程中，通過辨別所經(jīng)路徑遺留的信息素濃度強度，形成正反饋機制，進而引導(dǎo)整個蟻群尋找到最優(yōu)的食物路徑［14～16］。

蟻群算法的數(shù)據(jù)模型：設(shè)定整個蟻群數(shù)量為S，路徑di，j在t 時刻的信息素強度為τi，j(t)且初始時刻τi，j(0)為常量c，則螞蟻n 在di，j上遺留的單位長度信息素強度為，信息素的揮發(fā)速度為ρ(0 ≤ρ ＜1)。信息素強度更新規(guī)則為

不聽話歸不聽話，周小羽對于麻糍來講，卻是受用的。麻糍每天回家時，都會見到周小羽在門口等，黑夜月夜一個樣。這個就令麻糍蠻感動的。麻糍說，小羽，你要好好讀書，爸爸以后給你買很好看的書。小羽說，我不要書，我只要你早點回來。麻糍說，你以后把等我回家的時間去做你喜歡做的事。

若Ln為螞蟻n 在本次循環(huán)中所經(jīng)路徑長度，則

其中，Q為常量。

利用蟻群的這種特性用信息素來代替整個網(wǎng)絡(luò)的每個節(jié)點路徑情況，信息素的強度以概率值來表示，每經(jīng)過一個節(jié)點后會更新當(dāng)前所經(jīng)路徑的信息素。

在通信網(wǎng)絡(luò)尋徑過程中，設(shè)定ηi，j為路徑di，j的可預(yù)見度，路徑重要度為α(α ≥0)，路徑可預(yù)見性重要度為β(β ≥0)，T 為網(wǎng)絡(luò)中可行頂點集合，則螞蟻n在t時刻的選擇下一節(jié)點跳轉(zhuǎn)概率為

典型蟻群算法實現(xiàn)的流程如圖2所示。

圖2 典型蟻群算法流程圖

3.2 分層優(yōu)化模型

設(shè)定一通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)錇镚(V，E，W)。其中，V=(V1，V2，V3，…，V5) 為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點集合，E=(E1，E2，E3，…，EL) 為 網(wǎng) 絡(luò) 路 徑 集 合，W=(W1，W2，W3，…，WM)為每條路徑上可用的鏈路集合。

根據(jù)圖1 的通信網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)模型，將網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞譃槲锢怼⑦壿嫼蜆I(yè)務(wù)三層。每一層的網(wǎng)絡(luò)路徑權(quán)值根據(jù)各層特性設(shè)定相應(yīng)的權(quán)值，物理層以誤碼率作為權(quán)重指標(biāo)，邏輯層以帶寬可用容量作為權(quán)重指標(biāo)，業(yè)務(wù)層以鏈路長度作為權(quán)重指標(biāo)。其分層示意如圖3所示。

圖3 拓?fù)浞謱邮疽鈭D

利用分層優(yōu)化模型進行方式業(yè)務(wù)設(shè)計時，通過從下至上分層蟻群尋址，依次對每一層拓?fù)洳檎移瘘c、終點之間的可用鏈路，下層的信息素強度可以作為上層選擇下一節(jié)點，每層得到的鏈路集合通過“與”算法進行比較，得到最優(yōu)路徑解。分層優(yōu)化模型只需一次路徑計算過程，即可實現(xiàn)路徑計算與方式優(yōu)化設(shè)計，計算更簡單，且方式設(shè)計失敗率較低。

3.3 基于分層的改進算法

基于分層優(yōu)化的改進算法可以讓每只螞蟻在進行路徑尋址的同時，完成業(yè)務(wù)方式的優(yōu)化，即先行在物理層進行誤碼率的判定，再在邏輯層進行帶寬容量的判定，最終在業(yè)務(wù)層完成整個通信業(yè)務(wù)方式的優(yōu)化設(shè)計。

在實際仿真實驗中，首先確定通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，通信設(shè)備的誤碼率、帶寬容量等參數(shù)，然后將蟻群算法與分層優(yōu)化模型相結(jié)合，依次在各個拓?fù)鋱D中查找通路。其具體流程如下：

1）構(gòu)建分層優(yōu)化模型的通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，給定的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓髀窂降某跏紶顟B(tài)信息存儲在數(shù)組集合A，其中信息素初始值用τi，j(0)表示；

2）將跳數(shù)t和螞蟻值n設(shè)置為0；

3）螞蟻分別從物理層、邏輯層和業(yè)務(wù)層的起點出發(fā)到達第一個節(jié)點，查詢禁忌表和相應(yīng)的參數(shù)表，得到本層級下一跳的可能鏈路集合；

4）將各層級的可能鏈路集合進行“與”運算，若交集不為空，則該鏈路的下一個節(jié)點可作為下一跳地址，并將該條鏈路的下一節(jié)點存儲到數(shù)組集合A中，并繼續(xù)執(zhí)行步驟8）；

5）若交集為空，則該條鏈路的下一節(jié)無法存儲到數(shù)組集合A中，并更新信息素表；

6）從數(shù)組集合A 中選擇一條可用鏈路跳轉(zhuǎn)到下一節(jié)點，判定是否為終點，若不是終點則跳數(shù)t=t+1，繼續(xù)執(zhí)行步驟8）；

7）若為結(jié)點，則程序結(jié)束；

8）判定當(dāng)前跳數(shù)t是否為起點到終點所經(jīng)路由的最大跳數(shù)T，若t ≥T ，則程序結(jié)束；若t ＜T ，則執(zhí)行步驟9）；

9）判定所有螞蟻是否已完成搜索，若螞蟻值n ≥S ，則程序結(jié)束；若n ＜S ，則執(zhí)行步驟3）。

4 仿真分析

為分析基于分層的改進算法，本文模擬了一個具有14 個節(jié)點、21 條光纜的通信網(wǎng)絡(luò)。如圖4 所示。

圖4 仿真網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

設(shè)定此仿真網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點均具有無限制的光纖轉(zhuǎn)換能力，通過對基于分層優(yōu)化模型的蟻群改進算法進行仿真驗證，計算方式設(shè)計失敗率。方式設(shè)計失敗率是指在方式設(shè)計過程中，由于帶寬容量、路徑性能等限制因素，建立失敗的方式開通申請數(shù)量占整個方式開通申請總數(shù)量的比值。

對此仿真網(wǎng)絡(luò)采用傳統(tǒng)蟻群算法和基于分層的改進算法的方式設(shè)計失敗率進行實驗驗證，仿真結(jié)果如圖5所示。

圖5 方式設(shè)計失敗率仿真對比圖

由圖5 可見，無論傳統(tǒng)蟻群算法還是基于分層的改進算法，其方式設(shè)計失敗率均會隨著通信網(wǎng)絡(luò)中方式開通申請數(shù)量的逐漸增加而不斷升高，但在同等方式開通申請數(shù)量下，基于分層的改進算法的方式設(shè)計失敗率明顯低于與傳統(tǒng)蟻群算法的方式設(shè)計失敗率。特別在方式開通申請數(shù)量為60 以及140 時，方式設(shè)計失敗率的差值可達到0.1。因此，與傳統(tǒng)蟻群算法相比，采用基于分層的改進算法作為方式設(shè)計優(yōu)化算法可以降低方式設(shè)計失敗率，達到提高工作效率，保障業(yè)務(wù)安全的目的。

5 結(jié)語

近年來，智能電網(wǎng)的持續(xù)增長導(dǎo)致通信網(wǎng)絡(luò)承載的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)量急劇遞增，確保電網(wǎng)業(yè)務(wù)的安全可靠傳輸已經(jīng)成為電力通信專業(yè)日常工作的重中之重。在當(dāng)前電力系統(tǒng)中，電網(wǎng)重要業(yè)務(wù)均基于骨干傳輸通信網(wǎng)中，因此業(yè)務(wù)保障技術(shù)和業(yè)務(wù)優(yōu)化能力是確保電網(wǎng)業(yè)務(wù)的安全可靠傳輸?shù)谋匾獥l件，而方式設(shè)計則是業(yè)務(wù)保障技術(shù)和業(yè)務(wù)優(yōu)化的基礎(chǔ)。

本文提出的一種基于分層的電力通信方式智能優(yōu)化算法，在仿真分析中通過與典型蟻群算法的對比表明，該算法具有較好的可行性與實用性。為使得基于分層的改進算法具有更好的適用性和通用性，后續(xù)研究工作將在真實電力通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中進行下一步的優(yōu)化與改進，從而能夠?qū)嶋H指導(dǎo)電力通信專業(yè)的電網(wǎng)方式設(shè)計與優(yōu)化工作。