寇德谦,燕伯峰,苏 焰,刘宇鹏,黄 欣
(内蒙古超高压供电公司,内蒙古 通辽 010080)
人工抄表方式工序复杂,需要耗费大量的人力与财力。除此之外,人工抄表数据量较多,不能快速实现数据整合与分析,存在计量故障问题时未能实现实时诊断[1-3]。在电子技术高速发展大环境下,电能表信息采集终端的出现使抄表工作也向智能化发展,远程抄表系统能够优化用电管理信息的智能程度,实现电能准确、科学化抄表。而电能表信息采集终端所采集到的用电数据规模较大,大规模数据传输会导致链路拥塞问题发生,链路拥塞会直接影响电能表信息采集终端通信链路的吞吐量和数据安全[4]。当前对于网络拥塞控制及网络安全控制方面的研究较多,但将两者相结合的研究较少,为此,本文提出新的电能表信息采集终端通信链路拥塞安全自动控制方法,以此保证通信链路的信息传输安全性。
1.1.1 通信链路拥塞自动控制目标函数
a.通信链路拥塞自动控制模型。将电能表信息采集终端通信链路网络描述为有向图F(U,D),U、D分别为网络节点集合、链路集合,U={u1,u2,…,uM},D={d1,d2,…,dM}。假设源节点是r,目的节点是e,网络的节点数量是M,随机一个从源节点r至目的节点的链路是q,那么链路q的瓶颈带宽A(q)、时延E(q)的计算公式分别为:
A(q)=minci,j
(1)
(2)
式中:ci,j为第i个节点、第j个节点之间链路带宽可用值;ei,j为第i个节点、第j个节点之间链路传输时延。
假设A、E分别表示通信链路中传输的带宽限值、时延限值。若链路q的带宽、时延都满足上述条件,那么该链路可用。
b.资源消耗函数设置。针对一个特定的链路,电能表信息采集业务流使用的网络资源为此链路预留资源以及此业务流占用该链路的时间之积[5-7]。假设链路q中的网络资源是S(q),那么存在
(3)
式中:k(q)为链路q跳数。
分析式(3)可知,资源耗损和锁定链路q的跳数、时延具有高度关联性,k(q)较小、E(q)较小的链路耗损的网络资源也较少。资源耗损函数S(q)主要明确了最小跳数与最小时延的控制条件。
c.链路使用率。通过接入新的连接后对原始链路带宽资源的影响来描述负载状态,则第i个节点、第j个节点之间链路的使用率Vi,j计算公式为
(4)
链路的带宽可用值越大,说明此链路的安全性越高。如果A和ci,j数值相近,Vi,j和1接近,表示第i个节点、第j个节点之间链路的带宽可用值和电能表信息采集业务需要的带宽吻合度较高,则此条链路安全性较低,若此链路接受了此业务,便不能接受其他业务。反之,A和ci,j数值不相近,第i个节点、第j个节点之间链路的带宽可用值较大,则此链路安全性较高,接受新电能表信息采集业务后,带宽余值较大,对新电能表信息采集业务的接纳程度较高[8]。因此,需尽全力将负载分散在空闲链路中,实现通信链路负载均衡。
链路负载的均衡状态可以通过此链路使用率的方差描述,即
(5)
此时链路使用率方差为
(6)
方差越大,表示链路使用率越高,链路的负载均衡状态越差[9]。
d.目标函数。电能表信息采集终端通信链路拥塞自动控制目标满足
(7)
式(7)中,要求链路q的瓶颈带宽不大于A、链路信息传输时延不大于E,且网络资源占有率最低,链路使用率方差最小[10]。
则通信链路拥塞自动控制目标函数为
O=A·S(q)+β·E(q)
(8)
1.1.2 基于入侵杂草算法的目标函数求解
本文使用入侵杂草算法求解通信链路拥塞自动控制目标函数时,各杂草的位置就是通信链路拥塞自动控制的可行解,杂草种群就是通信链路拥塞自动控制可行解的集合,杂草的适应度就是通信链路拥塞自动控制的目标函数值。进化时,杂草结合适应度决策可以产生种子的数目,种子分布在父代附近构建新的杂草群体,若全部杂草数目大于种群规模最大值,杂草之间便会存在竞争关系,适应能力强的杂草才会参加后续进化。
基于入侵杂草算法的通信链路拥塞自动控制目标函数求解步骤如下:
a.杂草种群初始化。假设通信链路拥塞自动控制方案可行解的维度是W,代表通信链路拥塞自动控制方案初始解的杂草数目和初始种群中最大杂草数目依次是M0、Mmax,进化次数最大值是tmax,各杂草可以衍生的种子数量最多是Zmax,最少是Zmin,非线性调制系数是m。
b.杂草繁殖。在代表通信链路拥塞自动控制方案可行解集合的杂草群体里,杂草的适应度函数值变大,表示杂草适应能力显著,衍生的子杂草数目也慢慢变多。种子的数量为
(9)
式中:g为此杂草的适应度函数;gmax、gmin分别为适应度最大值与最小值。
杂草所衍生的种子数目与其适应度呈正比关系,如图1所示。
图1 种子数量设置方法
c.杂草扩散。父代杂草衍生种子后,种子以正态分布模式扩散于父代杂草附近,分布均值就是父代杂草的坐标,标准差是ε,以此方式构建杂草群落,此群落就是通信链路拥塞自动控制方案可行解集合。如果迭代次数慢慢变多,正态分布的标准差便会自初始值ε0慢慢衰减至最终值εf。
(10)
d.竞争生存。由于群体里杂草数目受限于杂草数量最大值Mmax,迭代次数变多后,若目前的杂草数目和种子数目之和不大于Mmax,便把全部杂草与种子相加,建立新父代杂草群体再次繁殖。若目前代表通信链路拥塞自动控制方案可行解的杂草数目和种子数目之和不小于Mmax,需要在群体中执行过筛处理,筛掉竞争能力不强的杂草。主要根据杂草适应度选择,把小于Mmax的杂草筛掉。其他杂草以新父代杂草身份继续繁殖。若迭代次数为最大值,便输出适应度最大的杂草位置和适应度值,获取通信链路拥塞自动控制方案的最优解。
通过1.1节实现电能表信息采集终端通信链路拥塞控制后,使用基于条件随机场模型的链路数据安全传输控制方法,有效保证电能表信息的传输安全。假设电能表信息的调制码元是Np,根据码元之间差异性与分簇链路稀疏性配置系数,将目前多个通信链路执行同步解调处理[11-12]。通过随机码元宽度调节技术执行电能表信息序列传输的加权调节,此时权值为
ϖ=μ1Np
(11)
式中:μ为加权系数,需结合获取的电能表信息序列的传输延迟执行自适应调节处理[13]。
结合上文分析,电能表信息序列传输的条件随机场分布模型表达式为
(12)
设第a个码元的速率是θa,电能表信息序列的码元宽度是Ha,Ha=1/θa,计算链路中的干扰频率M,通过脉冲响应调整方法设计电能表信息序列的跟踪模型,该模型为
(13)
使用波特间隔均衡调整模型,对跟踪的电能表信息执行调制解调操作[14-15],此时便可获取电能表信息序列数据安全传输的加密向量为
(14)
综上所述,基于条件随机场模型的链路数据安全传输控制步骤如下:
a.通过条件随机场模型将电能表信息序列执行分簇聚类。
b.通过脉冲响应调整方法,设计电能表信息序列的跟踪模型,使用波特间隔均衡调整模型,对跟踪到的电能表信息执行调制解调操作,得到数据安全传输的加密向量,保证数据传输安全。
为分析本文方法对电能表信息采集终端通信链路拥塞安全的控制效果,在MATLAB平台中搭建电能表信息采集终端通信网络结构。实验参数信息如表1所示。
表1 实验参数信息
本文方法应用后,电能表信息采集终端通信链路的瓶颈带宽与带宽限值如图2所示。
图2 通信链路的瓶颈带宽与带宽限值变化
分析图2可知,本文方法应用后通信链路的瓶颈带宽小于带宽限值,说明此时电能表信息采集终端通信链路畅通。
本文方法应用后,通信链路的信息传输时延变化如图3所示。
图3 通信链路的信息传输时延变化
分析图3可知,本文方法应用后,电能表信息采集终端通信链路的信息传输时延小于时延限值,传输时延明显得到抑制,说明本文方法对通信链路拥塞自动控制后,链路信息传输效率提升。
本文方法应用前后,通信链路的网络资源占有率变化如图4所示。
图4 通信链路的网络资源占有率变化
分析图4可知,本文方法控制后的网络资源占有率明显比控制前少,说明本文方法在控制电能表信息采集终端通信链路拥塞问题时,不会耗费过多网络资源。
本文方法应用前后,通信链路的链路使用率方差变化如表2所示。
表2 通信链路的链路使用率方差变化
分析表2可知,本文方法控制前,通信链路的链路使用率方差较大,说明链路应用情况饱和度高,此时如果出现新的电能表信息,易导致链路拥塞,控制后的链路使用率方差变小,说明本文方法可实现链路负载均衡,优先使用空闲链路,防止出现拥塞问题。
电能表信息采集终端通信链路在本文方法控制下,电能表信息序列传输时的数据状态如图5所示。
图5 数据安全传输控制效果
分析图5可知,本文方法应用前,用电量数据变化趋势明显,说明用电量随着时间的变化呈现不规则变化趋势,符合实际规律。而本文方法应用后用电量数据变化不显著,数据特征不明显,以此证明此时用电量数据处于被加密状态,原始数据特征全部隐藏,数据安全性较高。
本文提出一种新的电能表信息采集终端通信链路拥塞安全自动控制方法,该方法主要分为链路拥塞自动控制、数据安全传输控制2部分,能够有效保证电能表信息采集终端通信链路负载均衡的同时,实现数据安全传输。测试结论如下:
a.本文方法控制后,通信链路的瓶颈带宽小于带宽限值。
b.本文方法控制后,通信链路的信息传输时延小于时延限值,时延明显得到抑制。
c.本文方法控制后的网络资源占有率明显比控制前少,说明本文方法在控制电能表信息采集终端通信链路拥塞问题时,不会耗费过多网络资源。
d.本文方法控制后的链路使用率方差变小,可防止拥塞问题。
e.本文方法控制下,电能表信息采集终端通信链路中,用电量数据传输时属于被加密状态,安全性能高。