基于ILP和最優(yōu)光路的智能電網(wǎng)實時虛擬拓撲模型

余戰(zhàn)秋

(安徽工業(yè)經(jīng)濟職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽 合肥 230051 )

智能電網(wǎng)[1]系統(tǒng)即是對所有單元和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)同時進行優(yōu)化。在發(fā)電和配電單元之外，快速、可靠、安全的雙向通信網(wǎng)絡(luò)對于電網(wǎng)的穩(wěn)定性來說至關(guān)重要，實時發(fā)電、智能感知、優(yōu)化和能量管理方法要求性能優(yōu)秀的雙向數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)。由于智能電網(wǎng)單元常常分布在不同的地理位置，因此對于關(guān)鍵任務(wù)運行來說，在智能電網(wǎng)組件和通信網(wǎng)絡(luò)之間的有線和無線通信技術(shù)之外[2]，還需要可靠、安全、優(yōu)化和低延遲的智能電網(wǎng)骨干通信網(wǎng)絡(luò)。

在可用帶寬和有限資源的約束下，人們希望以最小限度的跳數(shù)、擁塞、數(shù)據(jù)丟失、波長以及最低延遲量構(gòu)建出可靠的通信網(wǎng)絡(luò)。為此，很多研究者對其進行了研究與開發(fā)。如文獻[3]基于光網(wǎng)絡(luò)中1:1保護和共享保護的保護光路在非故障情況下是“虛光路”特性，提出了一種節(jié)能的1:1保護路由波長分配的框架。文獻[4]開發(fā)了另一個啟發(fā)式解法，但其不能保證得到全局最優(yōu)解；文獻[5]使用了一個顯式路由技術(shù)以最大限度降低網(wǎng)絡(luò)擁塞。文獻[6]提出了一個基于啟發(fā)式的最短路徑確定算法，優(yōu)化了帶寬通信業(yè)務(wù)的分配。文獻[7]則提出了一個局部啟發(fā)式優(yōu)化方案，用于光突發(fā)交換網(wǎng)絡(luò)[8]中的虛擬拓撲設(shè)計。獨立的網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化方法可以與智能電網(wǎng)單元相集成，并可以將優(yōu)化算法應(yīng)用到實時操作中。

此外，通過拓展現(xiàn)有商用骨干網(wǎng)絡(luò)的可行性，可以最大限度節(jié)約初始投入和維護成本。在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化之外，研究人員還提出了許多智能電網(wǎng)運營的優(yōu)化方法，比如智能電網(wǎng)一體化的魯棒框架或智能化框架[9,10]，以及用于智能電網(wǎng)中最優(yōu)分配的多目標優(yōu)化框架[11]等。

本文研究考慮了骨干網(wǎng)絡(luò)傳播、傳輸、交換過程和數(shù)據(jù)檢索延遲項，并構(gòu)建出一個基于延遲的整數(shù)線性規(guī)劃(Integer Linear Programming, ILP)框架。提出的ILP框架通過對網(wǎng)絡(luò)流量和延遲數(shù)據(jù)的成功整合，自適應(yīng)地定義端到端智能電網(wǎng)通信的網(wǎng)絡(luò)拓撲，從而確定大部分實時操作的最優(yōu)虛擬拓撲。此外，該框架在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)以及可能的運行約束下，通過利用智能化實時感知、決策制定和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力，實現(xiàn)了智能電網(wǎng)的最優(yōu)運營。提出的框架源于凸優(yōu)化，因此該框架提供了合理的計算復(fù)雜度，對實際應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模具有可伸縮性，其不但具備良好的收斂性，且能夠在應(yīng)用到不同數(shù)量的智能電網(wǎng)組件時得到近全局最優(yōu)解。

1 智能電網(wǎng)中的延遲問題

智能電網(wǎng)控制中心根據(jù)估計出的電力需求實現(xiàn)發(fā)電和配電運營的優(yōu)化。同時，智能電表也會生成用戶實時用電的數(shù)據(jù)，這些海量數(shù)據(jù)會被快速發(fā)送到控制中心，為運營控制、經(jīng)濟優(yōu)化提供額外分析。在該過程中，網(wǎng)絡(luò)延遲經(jīng)常發(fā)生，網(wǎng)絡(luò)延遲一般指源和目的地之間數(shù)據(jù)行程的時間總量，包括數(shù)據(jù)傳輸、交換過程以及數(shù)據(jù)檢索延遲等。因此，在設(shè)計光網(wǎng)絡(luò)時，不但需要考慮到高負載(大量數(shù)據(jù)流量)的處理能力，同時還需要在最小跳數(shù)、最小鏈路長度和鏈路容量等其他可能約束的同時，降低網(wǎng)絡(luò)的延遲。其核心問題是在骨干網(wǎng)絡(luò)中不同的數(shù)據(jù)流量下，對智能電網(wǎng)單元之間的光路創(chuàng)建進行優(yōu)化，以進行高效的實時操作。

目前，數(shù)據(jù)傳輸延遲組件和SprintLink IP性能工具可被用于監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)性能和相關(guān)的延遲量，其中，SprintLink骨干網(wǎng)是全球一級商用網(wǎng)絡(luò)，服務(wù)供應(yīng)商在OC-192骨干網(wǎng)標準[12]下提供互聯(lián)網(wǎng)通信環(huán)境，包括10-Gb以太網(wǎng)光纖鏈路、同步光網(wǎng)絡(luò)標準，并支持傳輸多數(shù)據(jù)流的標準化協(xié)議。WDM就是應(yīng)用到SprintLink網(wǎng)絡(luò)的主要復(fù)用方案，可充分利用該網(wǎng)絡(luò)的全部帶寬。

2 提出的ILP框架

本文提出的ILP框架能夠通過建立連續(xù)專用的通信信道或確保所需帶寬，在智能電網(wǎng)中實現(xiàn)源至目的地之間的高效數(shù)據(jù)傳輸，從而最大限度降低公共或私有網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸延遲，以進行高效的實時操作。此外，可以根據(jù)實際數(shù)據(jù)通信速率和期望的帶寬要求，對智能電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)配置進行調(diào)整。

為了便于演示所提算法，本文利用實時SprintLink網(wǎng)絡(luò)特征，采用了一個帶有不同網(wǎng)絡(luò)延遲量的異地分布的光網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，考慮到了使用專用或公共通信系統(tǒng)的潛在智能電網(wǎng)發(fā)電和配電單元。該簡化網(wǎng)絡(luò)模擬了一個有代表性的智能電網(wǎng)架構(gòu)，其中包括潛在的可再生和不可再生組件、控制中心、以及用戶密集型特征等。本文采用的簡單光網(wǎng)絡(luò)如圖1所示，其中V表示圖的頂點，代表一個節(jié)點；E表示圖的弧，使用OC-192標準光纖鏈路。且每個鏈路E={ei}均包含一組波長W={We,i}和容量C，即每個光纖按波長等分以進行數(shù)據(jù)傳輸，并將WDM作為復(fù)用協(xié)議，表2給出了其他變量和常量。

圖1 一個簡化網(wǎng)絡(luò)

表1 ILP框架的變量和常量

下面介紹本文ILP的公式表示：

1)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點可被表示為：

i，j,s，d∈N

(1)

式中，(i,j)為網(wǎng)絡(luò)中任意一對節(jié)點；(s,d)分別為N中的源節(jié)點和目的節(jié)點。

2)網(wǎng)絡(luò)中的物理鏈路可以表示為：

e={1,2,3,…,E}

(2)

式中，e表示成對節(jié)點(i,j)之間的任何一條物理鏈路，使用OC-192通信電纜，傳輸速率為10 Gb/s。

3)與每個光纖相關(guān)聯(lián)的波長可以表示為：

w={1,2,3,…，W}

(3)

式中，w表示一個特定的波長。應(yīng)用WDM以實現(xiàn)波分。

4)生成的光路可以表示為：

(4)

當使用波長w在光纖鏈路e中生成了一條光路時，則上式的變量變?yōu)?；否則，變量為0。

5)光路路由和波長分配

在沿著物理路徑的中間節(jié)點之間建立光信道(即“光路”)。光路的主要優(yōu)勢在于兩端節(jié)點成為了虛擬鄰近節(jié)點。但從物理位置方面考慮，這兩個節(jié)點可能并非鄰近節(jié)點，因為現(xiàn)實中兩者的地理位置可能很遠。每當有一個數(shù)據(jù)請求時，必須沿著物理路徑對其進行路由，并分配一個特定的波長，即包含一些約束的光路RWA過程。通過以下約束，使得每個節(jié)點n建立起一條光路：

(5)

下式可以確保使用鏈路e和波長w僅會生成一條光路：

(6)

通過下式的約束，使得在光纖鏈路e上建立起的一條光路le的長度小于或等于光路長度最大值：

(7)

下面的約束，可以確保產(chǎn)生的光路被限制在從源至目的地所允許的最大跳數(shù)之內(nèi)：

(8)

6)波長連續(xù)性約束

如果一個網(wǎng)絡(luò)未使用波長變換器，則WDM系統(tǒng)中的所有連接均需要在所有鏈路上使用特定的波長，這被稱為波長連續(xù)性約束。如圖2所示，在簡化SprintLink網(wǎng)絡(luò)中通過約束強制，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)對波長變換器的約束，使強制光路在通過不同節(jié)點時使用相同的波長，從而有效移除了每個變換器的波長變換延遲。

圖2 簡化光網(wǎng)絡(luò)中的波長連續(xù)性約束

(9)

7)流路由約束

為了增加路由效率，有必要對數(shù)據(jù)流進行路由。在流應(yīng)用中，數(shù)據(jù)流的變化是造成延遲和抖動的主要原因。因此，本文建立起以下約束，從而在不造成擁塞和延遲的前提下對數(shù)據(jù)流進行路由：

(10)

這樣就確保了成對節(jié)點之間的鏈路中有合適的流量控制，從而決定了一個光交叉連接器的交換容量。下式表示成對節(jié)點之間的流總是小于或等于鏈路容量C，其中u表示最大鏈路利用率因子：

(11)

8)流量損失

在實際場景中，流量損失可能與業(yè)務(wù)流相關(guān)，可描述為：

(12)

一般可以通過與鏈路中的數(shù)據(jù)流直接相關(guān)的交換延遲(Ds)和相應(yīng)的光路建立延遲(Dlp)，確定生成最優(yōu)虛擬拓撲的ILP框架目標函數(shù)如下：

(13)

通過最小化公式(13)即可得到ILP最優(yōu)化框架。

3 仿真結(jié)果

為便于演示并降低計算復(fù)雜度，本文在仿真實驗中將包含大量節(jié)點和鏈路的SprintLink光網(wǎng)絡(luò)縮減為5個節(jié)點的骨干網(wǎng)絡(luò)，在計算簡化光網(wǎng)絡(luò)ILP數(shù)值解的仿真實驗中，使用的計算機配置了Intel i3 2.45GHz處理器和2GB內(nèi)存。用于WDM光網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的仿真軟件是MATPLANWDM[13]，本文用其配置了簡化骨干網(wǎng)絡(luò)。MATPLANWDM軟件的輸入包括：(1)簡化骨干網(wǎng)絡(luò)的用戶定義網(wǎng)絡(luò)拓撲，如圖4所示，其中每個節(jié)點表示一個智能電網(wǎng)單元位置；(2)網(wǎng)絡(luò)仿真的流量矩陣：通過該矩陣對實時操作中某個特定時刻鏈路的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量進行表征；(3)相關(guān)的技術(shù)約束：包括骨干網(wǎng)絡(luò)中一個鏈路所需的波長數(shù)量及其光纖總?cè)萘俊Ｔ摴ぞ哂糜诰W(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、物理拓撲和潛在虛擬拓撲的用戶定義算法的實施提供了便利。

圖3 ILP所生成的虛擬拓撲

在圖3中，包含5個節(jié)點的智能電網(wǎng)架構(gòu)用于實施本文提出的ILP框架。由于該通信網(wǎng)絡(luò)給定了網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲和相關(guān)的ILP約束，因此，本文提出的框架旨在建立實時操作的最優(yōu)光路，通過流量矩陣對一個特定時間幀下的有代表性的真實網(wǎng)絡(luò)操作進行模擬。下式的流量矩陣是基于包含5個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)和均勻(0，10)概率分布模式(即假定矩陣中所有節(jié)點是等間距和等可能的)。

基于網(wǎng)絡(luò)流量情況和期望的智能電網(wǎng)單元通信要求，根據(jù)更新后的流量矩陣、ILP公式和期望的智能電網(wǎng)操作規(guī)程可以得出不同的虛擬拓撲，從而可以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和智能化決策的制定。一旦在MATPLANWDM中生成了骨干網(wǎng)絡(luò)以及合適的網(wǎng)絡(luò)拓撲，則可使用MATLAB求解提出的ILP優(yōu)化框架(如式(13)所示)。圖4(a)給出了通過ILP優(yōu)化公式，從源(節(jié)點5)至目的地(節(jié)點1)所得到的光路。該光路在鏈路中使用了特定的波長，箭頭方向表示建立起的路由。與之類似，圖4(b)給出了根據(jù)ILP優(yōu)化公式，預(yù)期的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)從源(節(jié)點1)至目的地(節(jié)點5)所得出的光路。該光路在相同的物理鏈路中使用了波長，箭頭的方向表示與圖4(a)進行數(shù)據(jù)傳輸同步發(fā)生的路由方向。對于簡化網(wǎng)絡(luò)，ILP的計算時間可以忽略不計，因此其性能表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)的啟發(fā)式或非線性方法。

圖4 同步路由仿真結(jié)果

4 結(jié)論與展望

本文提出了一個基于延遲的骨干通信網(wǎng)絡(luò)ILP框架，其適用于智能電網(wǎng)的高級實時操作。本文展示了基于延遲的最優(yōu)虛擬拓撲設(shè)計，以及最優(yōu)光路生成的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)要求。提出的框架能夠在一個給定的時間幀中對網(wǎng)絡(luò)流量和預(yù)期智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸進行不間斷監(jiān)控，從而實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、智能感知以及自適應(yīng)的決策制定。

未來本文將研究用于大規(guī)模商用網(wǎng)絡(luò)的智能電網(wǎng)實施過程，實時計算智能電網(wǎng)操作的復(fù)雜度。