电力通信光传输网综合评估方法研究

2016-05-31 07:48李明洋张利军徐宇啸徐志强邵炜平池灏浙江大学信息与电子工程学院杭州007国网浙江省电力公司经济技术研究院杭州0008国网浙江省电力公司杭州0007
光通信技术 2016年1期
关键词:模糊评价

李明洋,张利军,徐宇啸,徐志强,邵炜平,池灏(.浙江大学信息与电子工程学院,杭州007;.国网浙江省电力公司经济技术研究院,杭州0008;.国网浙江省电力公司,杭州0007)

电力通信光传输网综合评估方法研究

李明洋1,张利军2,徐宇啸1,徐志强3,邵炜平3,池灏1
(1.浙江大学信息与电子工程学院,杭州310027;2.国网浙江省电力公司经济技术研究院,杭州310008;3.国网浙江省电力公司,杭州310007)

摘要:提出了一种对电力通信光传输网进行综合评估的方法。建立了电力通信光传输网评价指标体系模型,描述了模糊综合评价算法的实现流程,并结合客观赋权法的变异系数法实现了评估算法,通过实例说明了评估算法的具体操作方法,验证了方法的可行性。

关键词:电力光传输网;网络可靠性;网络可发展性;模糊评价;变异系数法

0 引言

电力通信光传输网是电力系统的重要基础设施之一,主要功能是确保电力系统的安全稳定运行。随着电力行业的快速发展,信息网络与电力网络之间相互结合的趋势越来越明显[1],电力通信光传输网扮演着越来越重要的角色,对电力通信光传输网进行高可信度的综合评估也愈加重要。目前,国内外研究人员已经开展了对电力通信光传输网的评估,并取得了一定的研究成果。黄邵远等人虽然以网络路由层、网络拓扑层、网络运行层和网络设备层为电力通信网的评估指标进行了研究,但没有给出具体的算法[2]。苏波采用了模糊三角层次分析法确定了指标权重,但该方法计算量比较大[3]。李杰、赵子岩等研究了基于网络结构的评估,通过数学建模的方式抽象出网络可靠性模型[4]。然而,这些研究都只是通过某个定量对电力通信光传输网进行评估,为进一步提高评价结果的可信度,本文对电力通信光传输网进行综合定量评估。

1 指标体系建立

进行综合评估前,我们必须明确选取指标模型。由于本文旨在对电力通信光传输网进行综合性评估,因此,指标体系建立将覆盖可靠性、业务支撑能力和可发展性等几个方面。

1.1指标选取原则

我们遵循以下原则选取指标[5]:①系统全面性原则,指标的设计应尽可能地综合反应电力通信光传输网的真实情况;②指标独立性原则,设计指标之间应尽可能地相互独立,避免重复,具有概括性;③灵活可操作性原则,指标的设计应该具有容易获取、容易进行数据分析以及适合进行横向和纵向比较的特点。

1.2模型建立本文采用传统的递阶层次结构模型进行综合指标模型的建立,模型分为目标层、准则层和指标层,具体模型图如图1所示。U为电力通信光传输网综合评价指标,U1、U2、U3分别是网络可靠性、网络业务支撑能力和网络可发展性。

1.2.1网络可靠性

我们认为网络可靠性的评估至少应该包含如下指标:①光设备成环率U11,指在环上的节点设备数量与总的节点设备数量的比值;②复合光缆占比U12,指复合光缆里程数与总光缆里程数的比值;③光设备双备率U13,指有备份设备的数量与总设备数量的比值;④光设备冗余度U14,指网络中实现冗余的设备数与总设备数的比值。

1.2.2网络业务支撑能力

业务支撑能力反映电力光传输网对电力系统的业务保障支撑能力,应该考虑的指标包括:①光通信覆盖率U21,指光通信已覆盖站点数与总站点数的比值;②租用网络占比U22,指租用网络与总网络的比值,包括租用设备数占总设备数的比值、租用光缆里程数与总光缆里程数的比值;③带宽容量U23,带宽容量越大表示对业务的支撑能力越好。

1.2.3网络可发展性

网络可发展性体现了网络进一步升级建设的能力,应该考虑的指标包括:①平均纤芯使用率U31,指光缆已用纤芯与总纤芯的比值;②高负载光缆比例U32,指纤芯使用率超过75%的光缆里程数与总光缆里程数的比值;③端口利用率U33,端口利用率分为2M端口利用率和155M端口利用率,端口使用过于频繁会影响新业务的接入;④带宽预留U34,指预留的带宽大小,预留带宽越多表示可发展能力越强;⑤网络设备先进性U35,指使用的新设备与总设备的比值。

2 电力通信光传输网模糊综合评价

2.1模糊综合评价算法

在建立电力通信光传输网综合评估模型的基础上,本文采用模糊综合评价算法对电力光传输网进行综合评估,具体评价步骤如下[6]:

①根据结构模型,建立评估模型的指标体系,本文的综合评估模型指标体系的建立如表1所示。其中“+”表示正指标,指标变化方向和综合评价结果的方向一致;“-”表示负指标,指标变化方向和综合评价结果的方向相反[7]。

②选择适当的评价向量作为评语等级。本文选择了6个等级,评语等级V=(1,0.9,0.85,0.8,0.7,0.6)。

③建立模糊关系矩阵R:

R体现了指标体系U与评语等级V之间的关系。指标体系中第i个指标的评价是由m个rij(i=1,2,……,n;j=1,2,……,m)实现的。rij的值可以通过比较法确定。

④确定评价指标的权向量W=(w1,w2,……,wn)。确定指标权重的方法有很多,本文采用客观赋权法的变异系数法。

图1 指标递阶层次结构模型

表1 电力通信光传输网综合评估指标

⑤得到模糊综合评价模型:

2.2基于变异系数法的指标权重确定方法

变异系数法的原理是根据所有被评价依据的变异程度大小来确定对象的权重[3]。该方法具有客观性,具体的确定步骤如下。

①本文选用极值处理法[8]对指标进行无量纲处理,消除各种差异对评价结果的影响。

则每个指标的权重向量W=(w1,w2,……,wn)。

3 综合评价方法实例应用

为了说明综合评价方法的具体操作方法和流程,我们以某市电力光传输网为例,进行电力光传输网的综合评估,并对评估结果进行分析,得出算法的可行性,具体评估步骤如下:

①根据式(4)和式(5)确定指标的权重向量W,W= (0.166,0.124,0.168,0.084,0.098,0.042,0.056,0.068,0.036, 0.052,0.062,0.044)。

②计算模糊关系矩阵。根据10位专家给出的评价数据,按照模糊评价矩阵的建立原则,我们得出2010~2012年的网络模糊关系矩阵R1、R2和R3。

③通过模糊矩阵合成算子计算结果。按照准则层将电力通信光传输网综合评估结果分为3类,从而确定基本的突出影响因子λ(k)。对任意类别设其突出影响程度λi=λ(k)·wi,则k=1,2,3。按照λ(k)对电力通信光传输网的突出影响程度我们取λ(1)=6,λ(2)=4,λ(3)=2,其中λ= 1.008,计算Δ=(λ1,λ2,……,λn)。

Δ=(0.996,0.744,1.008,0.504,0.392,0.168,0.224,0.136,0.072,0.104,0.124,0.088)

B1=(4.0516,3.8426,3.6038,2.5345,2.1309,0)

B2=(4.2180,3.7871,3.3171,1.6330,1.1452,0)

B3=(4.3470,3.5399,2.3330,0.9975,0.6537,0)

对B进行归一化处理分别得到B1′,B2′,B3′。

④根据以上步骤得到2010~2012年的综合评价结果:H1=B1′×VT=0.8719;H2=B2′×VT=0.8903;H3=B3′× VT=0.9075。这表明该市电力通信网的综合评价结果指数逐年增加,2012年的综合评价结果超过0.9,评语等级达到优秀。综合以上结果可以看出,本文提出的评价方法可以对电力通信光传输网进行综合评估。

4 结束语

本文给出了一种电力通信光传输网的综合评估方法,本方法结合了网络可靠性、网络业务支撑能力和网络可发展性3方面指标对电力通信光传输网进行全面评估,采用变异系数法计算各个指标间的权重,通过模糊数学中的模糊评价算法进行指标的综合。由于变异系数法是一种客观赋权法,模糊评价算法是一种主观的评价算法,整个评估过程主客观相互结合,避免了评价结果过于主观或过于客观。实例验证表明本算法切实可行。本文的研究成果可以为电力通信光传输网的综合评估提供借鉴。

参考文献:

[1]任柳明,何光宇,沈沉,等. IECSA项目介绍[J].电力系统自动化, 2006, 30(13): 99-104.

[2]黄邵远,王斌,田森平.电力通信网可靠性工程的测度指标研究[J].电力系统通信, 2008, 29(10): 61-64.

[3]苏波,齐苗苗.一种电力通信网可靠性综合评价方法[J].电力系统通信, 2010, 31 (215): 5-8.

[4]李杰,李纲,陈希,等.电力通信网可靠性模型及仿真[J].电力系统通信, 2012, 33(1): 23-27.

[5]赵振东,娄云永,张亚东,等.电力通信网可靠性评价模型的构建[J].电力技术,2010,5(19); 74-77.

[6]李冶文,孟洛明,亓峰.基于运行统计的网络管理系统连接质量模糊评价[J].电子学报, 2003, 31(5): 747-750.

[7]许雪燕.模糊综合评价模型的研究及应用[D].成都:西南石油大学, 2011.

[8]朱喜安,魏国栋.熵值法中无量纲化方法优良标准的探讨[J].统计与决策, 2015 (2): 12-15.

Research on the comprehensive assessment model of electric power communication optical transmission network

LIMing-yang1, ZHANGLi-jun2, XUYu-xiao1,XUZhi-qiang3,SHAOWei-ping3,CHIHao1
(1.College of Information & Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China; 2.Economy Research Institute, State Grid Zhejiang Electric Power Company, Hangzhou 310008, China;
3.State Grid Zhejiang Electric Power Company, Hangzhou 310007, China)

Abstract:The paper proposes a comprehensive assessment model to evaluate electric power optical transmission network. It establishes the evaluation model of electric power optical transmission network, discusses the implementation process of fuzzy evaluation algorithm, and presents the evaluation algorithm with the help of the variation coefficient method based on objective weighting, it gives an example to illustrate the detailed operation process and verify the effectiveness of model.

Key words:electric power optical transmission networ, network reliability, network development ability, fuzzy evaluation, variation coefficient

中图分类号:TN915.853

文献标识码:A

文章编号:1002-5561(2016)01-0005-03

DOI:10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2016.01.002

收稿日期:2015-10-19。

作者简介:李明洋(1991-),男,硕士研究生,主要研究方向为光网络与光通信。

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