“双碳”背景下,跨域、跨层、跨级的源网荷储高效互动与多能广泛互联给电力通信骨干网的数据承载能力带来挑战。针对电力通信骨干网面临频谱资源受限、调配灵活度差等挑战,华北电力大学周振宇教授团队提出面向业务可靠承载的电力弹性光网络自主协同决策方法,为下一代电力通信骨干网的部署提供可行技术方案,提升电力通信骨干网的业务数据承载能力,为大规模新兴电力业务的开展提供强有力的保障。 “碳达峰、碳中和”战略目标的提出为我国能源电力行业的绿色发展道路指明了方向。未来的新型电力系统建设离不开先进信息通信技术与电力技术的深度融合,各类新兴电力业务的广泛开展将进一步推动电网向全面感知、实时交互方向演进。如何融合新一代信息通信技术,变革升级传统技术应用,提升电力通信骨干网的业务可靠承载能力,支撑电能的广域传输与调控,已成为一个业界关注的热点。对接电力业务的多样性与隔离性需求,本文引入弹性光网络技术,从而有效提升电力通信骨干网的业务可靠承载能力。然而目前研究未能适应网络规模和业务流量的爆发式增长,且大多在业务请求给定的前提下开展,缺乏长时业务性能提升角度的考量,导致突发性和随机性较强的电力业务与动态变化的网络资源之间自主协同能力差。本文结合电力业务差异化性能保障需求,基于李雅普诺夫(Lyapunov)优化和匹配算法,在保障业务可靠传输需求的前提下,解决不同业务对有限网络资源的竞争问题。首先,构建电力弹性光网络自主协同决策模型,如下图所示,主要包含数据平面、业务平面、控制平面和应用平面。控制平面可以根据业务平面动态的电力业务请求信息以及数据平面时变的网络资源可用性自主调整策略,在统一的时间周期中完成对频谱资源的利用,以实现电力业务请求与底层物理资源的自主协同适配,实支撑应用平面具体电力应用实现。 其次,为确保各类电力业务的可靠承载,应当尽可能避免业务请求队列因持续积压而导致的数据丢失问题,基于此构建不同类型业务可靠性约束模型。进一步以提升频谱利用率和减轻频谱碎片化程度为手段,在有限网络资源下尽可能传输更多的业务数据,减少数据丢失事件发生概率,保障业务可靠性约束得到满足。然后,基于李雅普诺夫(Lyapunov)优化和匹配算法,提出一种面向业务可靠承载(Service Reliable Bearing)的电力弹性光网络路由与频谱分配(Routing and Spectrum Allocation, RSA)优化算法,通过虚拟队列漂移实现队列可靠性约束偏差感知,并通过聚合路径与频隙资源将原本业务请求、路径、频隙之间的三维匹配问题降维为一对一匹配问题,最后引入升价匹配算法在统一的时间周期内实现多业务请求与网络资源之间的自主协同,确保电力业务的可靠承载。最后,通过仿真对比,验证所提算法在网络效用提升、业务可靠性约束满足等方面的性能提升效果,其中平均网络效用提升18.45%、35.71%,业务可靠性虚拟队列积压降低54.50%、81.45%,并通过参数调整实现网络整体效用提升与业务差异化性能保障之间的折中。
文章针对电力通信骨干网面临的频谱资源受限、资源调配灵活性差等挑战,提出一种面向业务可靠承载的电力弹性光网络自主协同决策方法,通过在优化中考虑频谱利用率和频谱碎片化程度有效提升网络数据承载量,并通过虚拟队列漂移实现队列可靠性约束偏差感知,避免因持续积压导致的数据丢失问题,实现不同优先级业务的可靠性传输保障。研究人员隶属于华北电力大学新能源电力系统全国重点实验室。文章的通讯作者为周振宇教授,博士生导师,华北电力大学电气与电子工程学院副院长,IET Fellow,研究领域为多模态电力物联网技术与应用。作为负责人完成了20余项包括国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家电网总部科技项目、南方电网总部科技项目等重要项目。先后发表SCI论文100余篇,ESI前1%高被引论文15篇,获授权国家发明专利20余项,荣获省部级科技奖励多项。
本工作成果发表在2023年第21期《电工技术学报》,论文标题为“面向业务可靠承载的电力弹性光网络自主协同决策”。本课题得到国家重点研发计划和国家自然科学基金的支持。 |