基于改进VECMP的电力通信网络路由优化算法研究

在电力通信网络中,负载均衡可降低瓶颈节点的过载,提高网络资源的利用率以及系统可靠性.针对电力通信网络路由算法效率较低的问题,文中在传统等价多路径ECMP算法和遗传算法的基础上,结合可变等价多路径算法VECMP与改进的遗传算法IGA用于电力网络中的路由优化.通过优化三种遗传算子,提高了 VECMP算法的效率,并通过算例与现有优化算法的比较,验证了该算法在路由优化中的优越性.结果表明,该优化算法能够快速获得网络的最优权值分配方案,降低链路的最大利用率.所提研究为我国电力通信网路由优化方法的发展提供了参考和借鉴.     

基于社会活性和副本限制的DTN路由算法

容忍延迟网络(DTN)为提高消息传输成功率,往往采用多副本策略,导致网络消息泛洪现象,需要对消息副本进行限制。提出了一种基于社会活性和副本限制的DTN路由算法(social activity and copy-limited based DTN routing algorithm,SACRA),该算法基于节点运动历史轨迹和相邻节点特性定义社会活性,根据社会活性和可用缓冲区大小合理分配相遇节点携带消息的份额和交换消息类型,使消息加速扩散,能尽快到达目标节点。仿真结果表明,与典型的多副本DTN路由算法相比,SACRA能够有效降低了消息转发数和负载比率,当时间在1 000 s后成功率在50%以上,从而降低了网络开销,并获得较高的消息递交成功率。     

基于拥塞感知的ASON路由算法

针对网络中瞬间涌现的大量并发数据流导致网络拥塞的问题,提出了一种改进的拥塞感知路由算法。该算法可实时根据节点和邻居节点到目的节点的路径长度及拥塞状况选择路径,以自动交换光网络(Automatically Switched Optical Network, ASON)网数据包拥塞指标为链路代价值,根据网络实际的信息包传输状况,对各节点链路进行加权计算。该算法能够动态感知网络拥塞状态,是一种可自适应调节的路由算法。仿真实验表明,相比传统最短路径路由算法,所提算法能够有效提高ASON网动态选路的合理性及传输网数据的传输效率,优化网络资源利用率。     

A maximum neural network algorithm for route selection problems in multihop radio networks

In a multihop radio network, packets are transmitted from course nodes to destination nodes by activating several links between nodes. Each node can either send a packet to, or receive a packet from, at most one of its adjacent nodes simultaneously. To minimize the transmission time for given requests, the problems must be solved by selecting a transmission route for each request (the routing problem) and by finding a link activation schedule (the link activation problem). The routing problem is decomposed into two subproblems: the candidate extraction problem and the route selection problem. In this paper, we propose a neural network algorithm using the maximum neuron model for the route selection problem. We verify through simulations that our algorithm finds better solutions in a shorter time than the existing algorithms. We also probe the NP‐hardness of this problem. © 1999 Scripta Technica, Electr Eng Jpn, 129(2): 78–86, 1999     

计及设备信息的配电设备多组巡检路径优化策略

针对现有巡检策略存在的效率较低问题,提出了计及设备信息的配电设备多组巡检路径优化策略,以提高配电设备巡检路径制定的科学性和巡检设备较多时巡检工作的效率。建立了配电设备信息模型,并以总巡检费用最小为优化目标提出了多组配电设备巡检路径优化模型,采用遗传算法进行求解。给出了针对某配电网设备巡检任务的具体巡检优化策略,分析了不同策略下的巡检总距离。     

计及设备信息的配电设备多组巡检路径优化策略

针对现有巡检策略存在的效率较低问题,提出了计及设备信息的配电设备多组巡检路径优化策略,以提高配电设备巡检路径制定的科学性和巡检设备较多时巡检工作的效率。建立了配电设备信息模型,并以总巡检费用最小为优化目标提出了多组配电设备巡检路径优化模型,采用遗传算法进行求解。给出了针对某配电网设备巡检任务的具体巡检优化策略,分析了不同策略下的巡检总距离。     

超密集物联网中的多蜂窝网络选择算法

随着物联网终端爆炸式的增加,物联网致密化成为发展的必然。在海量终端数量和资源严重受限的情况下,如何确定物联网终端设备的接入基站以及如何有效地为接入的用户进行资源分配,成为超密集物联网系统所需解决的重要问题。文章在吞吐量和系统能耗之间进行折中,以系统能效为优化目标,设计了一种超密集物联网中的多蜂窝网络选择算法。该算法为用户和基站设置效用函数,基于匹配理论完成用户的选择过程。最后对该算法和对比算法进行仿真,结果表明,多蜂窝网络选择算法在能耗和能效性能上均优于对比算法。     

基于泛在电力物联网的换流站在线监测系统优化综述

为解决当前换流站在线监测系统在运行中存在的可靠性、安全性以及误告警频发等问题,文中基于泛在电力物联网技术对系统进行优化重构。首先,通过构建平台层,将系统接入物联管理平台以及数据中台,实现数据的融通共享,减轻云端存储压力,提升服务响应。其次,设计基于边缘计算的物联智能终端,实现站内设备的安全接入和泛在物联,该装置作为边缘计算节点通过集成深度学习算法,实现站端数据的采集存储、计算分析与异常识别,提高了告警的准确性和系统运行的可靠性。因此,基于泛在电力物联网的换流站在线监测系统架构优化为后续工程实践提供了一种新的建设应用模式。     

泛在电力物联网中基于网络虚拟化的节能卸载机制

针对泛在电力物联网(electric internet of things, EIoT)中海量物联网设备信息处理任务卸载到云端时存在能耗较高的问题,文章提出了一种泛在电力物联网中基于网络虚拟化的节能卸载策略。首先由虚拟网络管理层中的虚拟网络控制器采集网络中的任务请求状况与网络状态信息,并构建多目标整数规划模型;然后由路由和优先级决策算法确定物联终端协作节点和划分资源分配优先级,依据上述结果,根据网络单元剩余电量对抽象的虚拟资源进行分配,然后将虚拟链路嵌入到物理链路的未使用资源中,实现资源的重复利用,达到节能的目的;最后提出一种有效性保障策略,保证重用链路的有效性。根据仿真分析证明,文章所提的节能卸载机制在降低网络能耗,优化网络性能方面具有显著成效。     

基于海量存储云调度机制的云网络数据存储算法

针对当前云网络超宽带存储难以实现流量的分流,且存储过程中存在严重的存储效率低下及存储时延过高等问题,提出了一种基于海量存储云调度机制的云网络数据超带宽存储算法。采用周期调度及梯度优化方式,且综合考虑数据存储中使用强度,最小传输粒度等数字特征,对数据存储过程中的指纹梯度进行优化,且将该梯度引入到数据传输过程中,成功地实现了数据的流量分离,提高了数据存储效率。仿真实验表明,与当前广泛使用的超线性存储调度算法（super linear memory scheduling algorithm,SLMS）相比,本文算法的存储效率更高,能够在流量分离的前提下显著降低存储时延。     

基于并行遗传蚁群算法的组播路由调度算法

组播是将信息从源节点同时发送到网络中多个目的节点的通信方式,这是网络规模日益增大,信息流量增大的必然结果.组播路由是用一点到多点的方式传送信息,组播路由问题已被证明是NP-Complete问题.文中结合遗传算法GA和蚁群算法ACA的优点,提出了一种并行的遗传蚁群算法GACA,并把该算法应用到求解组播路由问题中.GACA算法利用遗传算法的快速性、随机性、全局收敛性产生求解问题的初始信息素分布,通过选择,交叉,变异等遗传操作产生一组新的个体,然后再利用蚂蚁算法群体并行性、正反馈性、求解效率高的特点,实现组播路由优化选择.仿真实验结果表明,该算法不但实现了组播路由的全局优化,而且在时间效率上优于现有的组播路由算法.     

一种基于云模型和半监督聚类的入侵检测算法

入侵检测是网络安全防御体系的关键技术之一,针对目前网络入侵检测率低、误报率高的问题,提出了一种将云模型和半监督聚类相结合的入侵检测算法。由于属性对分类贡献程度不同,引入了云相对贴近度的概念,给出了计算属性权重的方法。以改进的聚类方法为基础建立云模型,对属性使用动态加权和更新云模型的方法逐渐强化分类器指导数据的分类。通过KDD CUP99实验数据的仿真,实验结果证明了该算法的有效性。     

Contact modeling and prediction-based routing in sparse mobile networks

Mobile ad-hoc networks (MANETs) provide highly robust and self-configuring network capacity required in many critical applications, such as battlefields, disaster relief, and wild life tracking. In this paper, we focus on efficient message forwarding in sparse MANETs, which suffers from frequent and long-duration partitions. Asynchronous contacts become the basic way of communication in such kind of network instead of data links in traditional ad-hoc networks. Current approaches are primarily based on estimation with pure probability calculation. Stochastic forwarding decisions from statistic results can lead to disastrous routing performance when wrong choices are made. This paper introduces a new routing protocol, based on contact modeling and contact prediction, to address the problem. Our contact model focuses on the periodic contact pattern of nodes with actual inter-contact time involved, in order to get an accurate realization of network cooperation and connectivity status. The corresponding contact prediction algorithm makes use of both statistic and time sequence information of contacts and allows choosing the relay that has the earliest contact to the destination, which results in low average latency. Simulation is used to compare the routing performance of our algorithm with three other categories of forwarding algorithm proposed already. The results demonstrate that our scheme is more efficient in both data delivery and energy consumption than previously proposed schemes.     

基于可预测p-保持CSMA的低压电力载波抄表自动路由技术

针对入户配电网结构复杂、干扰严重、抄表系统内部各点之间不能完全实现直接通信的特点,采用动态路由中继方法,提出基于可预测p-保持载波侦听多路访问(CSMA)机制,根据预测信道上的数据流量来确定发送时隙。阐述了蚁群路由算法和洪泛路由算法应用于电力载波抄表网络的具体方案,设计和开发出一种适合于电力载波抄表系统的组网方式。基于NS2网络仿真软件对Ad Hoc网络中的按需距离矢量路由(AODV)协议进行了仿真测试,结果表明采用该自动路由技术可以提高低压电力载波抄表快速性和可靠性。     

面向多服务质量参数约束的电力线通信路由搜索算法

提出了一种面向多服务质量(QoS)参数约束的电力线通信路由搜索算法。该算法的实现需在每个节点存储目的路由表、源路由表和逆向搜索空间路由表3个路由表。逆向搜索空间路由表不仅使算法可适用于非对称电力线信道网络,而且可避免启发式算法中局部最优和环路路由的产生。路由搜索过程中遇到不满足约束条件的链路时,立即终止搜索包含该链路的整条路由,提高了搜索效率。针对节点数量增多时带来搜索空间增大的问题,采用跳数限制方法有效降低了搜索空间。当存在多条满足约束条件的路由时,采用最优函数选择标准可实现最优路由的选择。基于MATLAB软件建立了算法模型,仿真结果表明所提算法可以在多QoS参数约束条件下实现最优路径的选择。     

基于物联网的电动自行车充电过程监测系统

为了进一步加强对高校电动自行车充电过程的监测,方便电动自行车用户和电池研究者获取充电数据,设计了基于物联网的电动自行车充电过程监测系统。系统主要依靠ZigBee模块局域组网,STM32通过网络向各IM1281B模块下达控制指令,实现对多台电动自行车充电数据的采集与汇总,通过WiFi模块将汇总数据上传到云服务器,微信小程序获取云服务器实时信息实现用户交互,数据公开网站存储长期充电数据为电池研究者提供大量数据。实验结果表明：ZigBee模块组网范围为150 m,满足高校内电动自行车充电点的组网距离要求,采集到的充电数据通过标准的电工数字钳形表VC866A校准,相对误差小于3%。系统成功实现对多台电动自行车充电数据的采集、传输、存储以及显示。     

Adaptive routing algorithm for network load balancing

This paper introduces a routing algorithm which distributes the network traffic for each feasible route based on the reinforcement learning scheme. The aim of this algorithm is to reduce the transfer delay caused by congestion of the network. Most routing algorithms based on the reinforcement learning scheme could not avoid forwarding traffic toward the source of data packets. This property creates transfer loops and a lot of packet loss. In particular, the transfer loop may cause change in the order of packets, and also retransmit on the TCP connection. Thus, we employ a method that estimates the lower boundary of the probability for valid route to the destination, and this lower boundary can be used to reject the routes which cause the transfer loop. © 2011 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

配电物联网边缘物联代理网络安全防护研究

配电物联网是配电监控系统向物联网模式演进的结果,边缘物联代理是连接物联网终端与云端的重要感知层设备。通过分析边缘物联代理自身及交互面临的安全风险和安全需求,研究了可信启动、身份认证、密钥协商、数据机密性保护、数据完整性保护、安全监测等技术,构建了基于可信启动的设备本体安全、基于身份认证和数据保护的交互安全以及基于日志、流量信息实时采集的安全监测于一体的安全防护架构,有效避免了因边缘物联代理遭受恶意攻击而导致整个系统瘫痪事件发生,有助于提升配电物联网在新的网络安全形势下抵御恶意攻击的能力。     

10 kV电力线载波通信自动组网算法

为了实现远距离传输,获取更高通信质量,提高通信的可靠性和抗毁性,提出了一种适合10kV电力线载波通信的改进动态路由自动组网算法,其以通信质量最优化理论和非交叠分簇路由算法为基础,并结合相应通信协议实现自动组网的目的。该算法以10kV电力通信网中的主站和子站终端为网络节点,按照通信方式进行逻辑分层,建立初始路由表,并对路由表进行基于通信质量的优化、更新及重构策略设定。在MATLAB环境下对该算法进行了模拟仿真,分析了通信质量和耗时。仿真实验证明,该算法能够实现中压电力线载波通信的自动组网,有效提高网络的可靠性和抗毁性。     

泛在电力物联网传输网优化关键技术研究

泛在电力物联网作为能源互联网建设的重要基石,对于提升电网综合效能和社会效能,促进满足用户需求的新兴业务的发展具有重要意义。面对新形势、新要求,通过优化泛在电力物联网内部通信网络架构,加快建设泛在电力物联网步伐,实现“能源数据”广泛互联,成了亟待解决的关键问题。本文以泛在电力物联网架构下的传输网为例,分别从网络拓扑结构和路由层面2个角度出发,制定优化策略。从网络拓扑角度出发,提出了基于节点权重的加边优化策略;从路由层面出发,考虑业务均衡性问题,提出了基于边介数的优化路由策略;通过构建网络性能评价指标,将本文提出的优化策略与传统策略进行对比,验证了优化策略能够提升网络的健壮性,扩充网络容量。