智能電網安全策略切換判決算法設計及應用

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(1.國網烏魯木齊供電公司，烏魯木齊 830000；2.國網新疆電力公司，烏魯木齊 830000)

0 引言

在經濟全球化不斷發展的過程中，人們對于能源的需求也在不斷的增加，并且人們的環境保護意識也在不斷的提高，降低損耗、節能減排等可持續發展戰略已經成為了現代世界各國在發展過程中面臨的主要問題，世界能源的布局也出現了明顯的變化。為了使電力系統能夠安全且穩定的運行，有效降低大規模范圍的停電風險，并且滿足并且適應多能源發電的方式，提高能源的使用率，并且降低環境污染，就提出了智能電網，其也是未來電網發展過程中的主要研究方向。智能電網是現代社會經濟及科學技術不斷發展的必然結果，現代我國在研究智能電網方面還處于初級階段，并且其并沒有統一的定義。世界各國因為自身的經濟發展情況和需求各不相同，所以對于智能電網的研究和理解方式也各不相同。簡單來說，智能電網就是實現電網的智能化，通過現代傳統電網技術中使用各種現代化的控制、通信及計算機技術創建的全新電網，其能夠有效提高資源的使用率，降低環境的污染，保障電網在運行過程中的穩定性、安全性和高效性。對于智能電網接入的安全策略方面，相關研究人員表示，使用優化的效用函數能夠實現用戶滿意度及網絡安全效率之間的平衡；還有相關人員提出了以博弈論為基礎的切換算法，其主要是以貝葉斯那什均衡點為基礎，有效降低了切換的延遲。雖然研究人員提出了多種切換判決算法，但是現有算法在性能和代價中還是存在矛盾，無法滿足實際的需求。所以，異構網絡安全切換判決技術還是研究重點和熱點內容。本文就在前人的基礎上，提出了基于效能和性能的智能電網安全策略切換算法。

1 智能電網中現代技術的使用

傳統電力系統具有分層、分級、系統復雜和規模龐大的特點，在智能電網提出之后融入了多種能源，從而提供了電網系統的復雜性。

1.1 數據的分布式存儲及管理

因為智能電網中的信息系統具有多樣化的特點，并且具有大量的用戶請求和數據，對于數據庫的存儲具有較高的需求。但是傳統關系數據庫已經無法滿足其需求。

其中的數據收集和監控系統、設備狀態檢測系統、智能電表等收集的數據量在智能電網創建的過程中也會越來越大。為了實現海量數據的存儲，可以使用云計算中的分布式架構，利用冗余存儲的方式提高數據的可靠性。GFS文件系統屬于云計算系統中使用最為廣泛的數據存儲系統，其中主要包括三類角色節點，分別為主服務器、客戶端和數據庫服務器。用戶之只需要在存取數據過程中利用客戶端對主服務器進行訪問，之后實現數據庫服務器信息的交換，客戶端利用數據塊服務器實現數據的操作。因為所有數據流都能夠利用數據庫服務器得到，從而降低了主服務器的負載，并且有效提高了系統并行度[1]。

1.2 數據訪問控制

訪問控制為賦予部分用戶數據訪問權限，阻止其他用戶的訪問。智能電網中的數據都在電力云中匯聚，通過存儲、處理使子電網、財務中心和調度中心進行調用，執行相應的管理及控制命令。根據電力系統中不同部門的職能需求及權限，只能夠接入相同的數據，如果需要超出權限數據，只需要實現接入權限申請就行。能夠通過此種訪問控制管理對數據安全及隱私進行保護[2]，圖1為自主訪問控制機制。

圖1 自主訪問控制機制

2 智能電網安全策略切換判決算法

模糊邏輯在處理不確定模糊信息的過程中具有優勢，所以多數研究人員都提出了以模糊邏輯為基礎的安全切換判決算法。比如一種優化的基于模糊邏輯的安全切換判決算法，在隸屬度函數優化中使用遺傳算法，通過結果表示此優化算法能夠確保用戶滿意度的基礎上降低切換的次數，并且還避免出現乒乓效應。但是此種方法只是考慮了接收信號的強度、數據率和網絡費用三種參數，并沒有對終端屬性進行考慮。相關研究人員就提出了基于多屬性的模糊神經安全切換判決算法，此算法使用用戶數量、終端移動速度、可用帶寬、能耗和接受信號的強度作為輸入的參數，利用模糊神經實現安全切換判決。此算法對多參數進行了全面的考慮，通過自學習能力模糊神經網絡有效提高了用戶QoS滿意度，但是具有較高的算法復雜率，無法在真實環境中使用[3]。

本文通過分析，提出了基于效率及性能的安全策略切換判決算法，其和傳統算法的主要區別就是：其一，以四個安全業務分類實現網絡QoS得分的計算；其二，以網絡輔助切換方式為基礎，降低了終端的計算負擔，并且有效提高了算法的可靠性和實用性；其三，使用網絡預判決和預篩選，能夠將不滿足條件的網絡進行刪除，降低候選網絡的數量，并且還能夠降低計算復雜度，和安全切換判決時間。于判決能夠為終端用戶提供網絡切換判決，從而有效提高用戶使用過程中的滿意度[4]。基于效率和性能的安全策略切換判決算法主要包括四個步驟，分別如下。

2.1 預處理

預處理是安全策略切換判決算法中的第一階段，其在整個算法性能中具有主導性的作用，本文研究的處理階段主要包括切換預判決和候選網絡篩選兩個任務。切換預判決主要是通過現有網絡及預計的駐留時間進行的網絡安全切換判決；候選網絡篩選能夠實現終端移動速度及駐留時間的預先篩選，將不滿足條件網絡進行刪除，從而能夠降低候網絡數量和算法的復雜性[5-6]。

2.2 切換預判決

在終端感知到現代服務網絡接受信號的強度比其中閾值要低的時候，就要被迫進行切換。這個時候為了避免服務在運行過程中終端，就要實現快速切換，所以就會選擇網路中之前較好的網路，使其成為目標切換網絡。另外，在接收信息強度無法滿足需求的基礎上，如果預計終端就要離開目前的網絡， 也就是預計駐留的時間要比閾值小，那么就會提前執行下一步，計算模糊邏輯網絡，之后就是預測模型網絡預測，提前實現網絡切換，有效提高用戶在使用過程中的滿足度[7-8]。圖2為切換預判決階段的流程。

圖2 切換預判決階段的流程

2.3 候選網絡的篩選

其一，移動終端速度的篩選。不同網絡所支持的移動速度不同，所以如果目前終端的移動速度比支持的速度要大，那么就能夠將其在候選網絡列表中刪除。

其二，預計駐留時間的篩選。駐留時間表現了候選網絡中終端的的預計停留時間，如果停留時間較短， 那么網絡的頻換切換就會降低服務的質量和滿意度。所以要根據終端在候選網絡中的預計駐留時間實現網路的篩選，使其在一分鐘以下的網絡都刪除。圖3為網絡篩選的流程[9]。

圖3 網絡篩選的流程

2.4 基于效率及性能的網絡QoS得分計算

網絡QoS是對網絡好壞評價的主要指標，傳統算法都是根據終端計算機網絡計算，所以在可以使用網絡數量不斷提高的過程中，網絡QoS的計算量也在不斷的提高，使終端計算能力造成了嚴重的浪費。所以本節就使用網絡端的計算方式，充分使用網絡計算能力，有效降低終端計算量，提高算法實用性，并且充分考慮不同業務在網絡參數中的不同要求，嘗試使用四種不同的系統實現網絡QoS得分的計算[10]。以下從隸屬度函數和模糊邏輯規則方面進行設計：

(1)隸屬度函數的設計。在通過以上預處理之后就得到了能夠滿足終端需求的候選網絡，在此階段中只要全面考慮網絡QoS參數就可以，比如可用帶寬、誤碼率、抖動和端到端延遲。因為這些參數的模糊性較大，大部分都是通過高低進行衡量[11]。

(2)模糊邏輯規則的設計。通過以上我們可以看出來，不同應用安全業務的類型的QoS需求也是各不相同的，所以就以傳統算法為基礎，對使用安全業務的類型在安全切換判決的影響中進行了全面的考慮，主要包括四種模糊邏輯規則，比如流媒體、通話、后臺及交互式的安全業務[12]。表1為不同安全業務類型的QoS需求。

表1 不同安全業務類型的QoS需求

對于本文來說，每種安全業務類型都具有81條規則，四種安全業務類型一共有324條規則，因為文章篇幅，本文只是對每個安全業務中的規則樣例進行簡單的說明，表2為不同安全業務類型規則樣例。

表2 不同安全業務類型規則樣例

通過表2可以看出來，不同的模糊規則都根據安全業務類型QoS需求的不同進行設計，其他規則也根據相同的思路進行設計[13]。

2.5 網絡模型QoS得分的預測

QoS得分能夠在終端網絡信息數據庫中記錄，這些得分都會在網絡狀態不斷變化的過程中變化，目前的網絡狀態并不能夠代表未來的網絡狀態，但是最近網絡變化的趨勢能夠對未來網絡狀況進行預測。所以本文就設計預測模型的網絡QoS得分，具體為：

假如t時間中的QoS網絡真實得分為RS，預測QoS得分為PS，n個樣本數量，樣本之間具有一個單位的間隔時間。

PS+1=GM(RS,RS-1，...,RSn+1)

PS+1表示預測下一個時間網絡QoS得分。以下進行舉例說明：

假如算法執行周期表示1 s，三個樣本容量，現在時間表示t，那么PS+1=GM(RS,RS-1，...,RS-2)。因為前三時間點(T,T+1,T+2)預測數據不夠，所以從T+3時間預測值就是通過前三個時間點的QoS得分作為樣本值的預測得到的。T+4時間預測值也是由此得到，這個模型就是新陳代謝模型[14]。

2.6 網絡選擇

網絡選擇是電網安全策略切換判決的最后一步，其具有決定性的作用。本文提出的相關算法網絡的選擇因素主要包括QoS真實值、能耗和QoS預測值。真實值能夠將現在的網絡情況全面的反應出來，預測值表示的是未來網絡預測的情況。這個時候就要提出切換選擇準則：如果候選網絡預測值比現在服務網絡預測值要大，并且其還比可接受網絡QoS閾值，那么就執行網絡切換，否則就在這個網絡中停留。以此為基礎提出網絡過濾規則，假如候選網絡真實值比可接受網絡QoS閾值要低，就排除。這個過濾規則的主要目的就是為了將激進網絡切換排除，激進網絡指的是候選網絡真實值比閾值低，預測值比閾值高，從而出現不可靠網絡切換。表3為網絡的真實得分和預測得分，通過表3可以看出來，WLAN在候選網絡最高以為，但是在網絡預測中，其得分有所降低，UMTS網絡預測得分有所提高。以此表示，UMTS網絡QoS具有不斷上升的趨勢，WLAN具有不斷下降的趨勢，所以在安全切換判決的時候要切換到UMTS，以此能夠降低切換次數，避免出現多余的網絡切換，并且還能夠降低乒乓效應[15]。

表3 網絡的真實得分和預測得分

2.7 算法的使用

使用三臺計算機創建智能電網的仿真平臺，其中一臺計算機作為服務器端，其能夠實現命令的接收存儲及驗證。另外一臺計算機實現智能電網客戶端及電力運營商的第三方，其主要木的就是實現數據的處理。另外計算機利用虛擬軟件實現服務器的映射，其主要就是實現數據存儲及計算。圖4為創建的仿真環境。

圖4 創建的仿真環境

通過以上分析，在進行實驗過程中只包括三方實體，結合智能電網的安全存儲模型及算法實現。將某個電力部門收集到的用戶電力數據信息通過加密處理之后將其在云端存儲，通過數據到存儲整個過程可以看出來，在數據傳輸之前，能夠對雙方身份進行驗證，并且實現交換數據的加密處理，以此有效提高數據通信過程中的安全性。在智能電網用戶產生數據的過程中，其中通過判決算法加密之后，提高了數據的安全能力。因為利用三方實現數據完整性檢驗，有效降低客戶端資源消耗，降低計算資源的浪費，實現數據出錯的有效檢驗。

3 結束語

本文對基于效能和性能的智能電網安全策略切換判決算法進行了分析，對比此算法和其他算法的區別，并且說明了算法的思想和關鍵的步驟，充分考慮不同的安全業務模型。此算法能夠有效降低終端計算量，有效提高計算效率。