一种基于智能变电站的多并发实时通信方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于智能变电站的多并发实时通信方法及装置，所述方法包括：预设任务包括N个负载子任务，将N个所述负载子任务均衡分配到N个采集服务节点；其中，根据预设的遗传算法获取所述任务的适应度函数，采用全局并行的搜索方式获取每个所述负载子任务的最佳采集服务节点。本发明专利技术通过遗传算法根据预设任务的适应度函数，并用全局并行搜索方式寻找最优节点，实现了高并发状态下的高效任务调度，提高了智能变电站管理系统的通信效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能变电站的多并发实时通信方法及装置
本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种基于智能变电站的多并发实时通信方法及装置。
技术介绍
目前我国正在大力发展智能电网，而对于智能变电站的研究与建设是智能电网建设的核心目标之一。然而，随着电网业务量逐步增大、电网综合自动化普及以及运维无人值班管理模式的推广，维持变电站的高效运维将面临资源严重不足的问题。智能变电站综合管理系统必须建设在电网公司的管理单位，物理上远离变电站，却要与变电站保持网络上的连接状态，保证变电站的监控信息能够实时的传输到综合管理系统上。现有基于IEC61850建立变电站节点模型库，结合IDE节点设备文件，构建通信网络模型，实现变电站内数据通信和变电站监控，由于目前的智能变电站数量正在急速增长，而且单个智能变电站每天都会产生大量的运行数据和监控数据(视频、图片、环境信息等)，造成通信时间延长，从而导致变电站运行效率低和监控质量差。
技术实现思路
本专利技术目的在于，提供一种基于智能变电站的多并发实时通信方法及装置，在保证正常数据交互的基础上，采用遗传算法获取适应度函数，提高多并发实时通信效率，提升变电站运行效率。为实现上述目的，本专利技术实施例提供一种基于智能变电站的多并发实时通信方法，包括：预设任务包括N个负载子任务，将N个所述负载子任务均衡分配到N个采集服务节点；其中，根据预设的遗传算法获取所述任务的适应度函数，采用全局并行的搜索方式获取每个所述负载子任务的最佳采集服务节点。优选地，所述预设任务包括N个负载子任务，将N个所述负载子任务均衡分配到N个采集服务节点，包括：所述采集服务节点采用分布的形式对智能变电站数据进行收集；所述采集服务节点根据不同的所述负载子任务进行比例参数调整，预设每一个所述采集服务节点i在j时刻的负载权值Wij，判断每个时刻的负载权值是否超过所述预设的负载权值Wij，若超过，则删除该时刻的负载权值。优选地，所述根据预设的遗传算法获取所述任务的适应度函数，采用全局并行的搜索方式获取每个所述负载子任务的最佳采集服务节点，包括：所述遗传算法，预设染色体的长度与所述采集服务节点要均衡分配的任务数相等，所述染色体定义成一个两元组，所述两元组包括第i个负载子任务匹配成功的采集服务节点与每个负载子任务的优选权值。优选地，所述根据预设的遗传算法获取所述任务的适应度函数，采用全局并行的搜索方式获取每个所述负载子任务的最佳采集服务节点，包括：所述适应度函数用于评估所述染色体的优劣，在预设的遗传算法中，所述适应度函数的值为均衡完成的时间，所述适应度函数的值与所述染色体的质量成正比。优选地，所述根据预设的遗传算法获取所述任务的适应度函数，采用全局并行的搜索方式获取每个所述负载子任务的最佳采集服务节点，包括：根据获得的所述适应度函数的值确定现时刻染色体分配的概率值，智能变电站管理系统在[0,1]区间内产生随机数组值，将所述数组与所述被分配染色体的概率值比较，若数组值大于所述染色体概率值，则所述负载子任务与所述采集服务节点相匹配。本专利技术实施例提供还提供一种基于智能变电站的多并发实时通信装置，包括：分配模块，预设任务包括N个负载子任务，将N个所述负载子任务均衡分配到N个采集服务节点；计算模块，根据预设的遗传算法获取所述任务的适应度函数，采用全局并行的搜索方式获取每个所述负载子任务的最佳采集服务节点。优选地，所述分配模块，包括：所述采集服务节点采用分布的形式对智能变电站数据进行收集；所述采集服务节点根据不同的所述负载子任务进行比例参数调整，预设每一个所述采集服务节点i在j时刻的负载权值Wij，判断每个时刻的负载权值是否超过所述预设的负载权值Wij，若超过，则删除该时刻的负载权值。优选地，所述分配模块，包括：所述遗传算法，预设染色体的长度与所述采集服务节点要均衡分配的任务数相等，所述染色体定义成一个两元组，所述两元组包括第i个负载子任务匹配成功的采集服务节点与每个负载子任务的优选权值。优选地，所述计算模块，包括：所述适应度函数用于评估所述染色体的优劣，在预设的遗传算法中，所述适应度函数的值为均衡完成的时间，所述适应度函数的值与所述染色体的质量成正比。优选地，所述计算模块，包括：根据获得的所述适应度函数的值确定现时刻染色体分配的概率值，智能变电站管理系统在[0,1]区间内产生随机数组值，将所述数组与所述被分配染色体的概率值比较，若数组值大于所述染色体概率值，则所述负载子任务与所述采集服务节点相匹配。本专利技术实施例通过模拟自然界的生物进化过程对任务空间进行随机化搜索，根据预定任务的适应度函数，并用全局并行搜索方式找到最优节点,避免了传统调度方法的逐次大量计算带来的低效问题.实验证明，这种新算法实现了并发状态下的高效任务调度，提高了智能变电站管理系统的通信效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术某一实施例提供的一种基于智能变电站的多并发实时通信方法的流程示意图；图2是本专利技术某一实施例提供的一种基于智能变电站的多并发实时通信方法的流程示意图；图3是本专利技术另一实施例提供的一种基于智能变电站的多并发实时通信装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。应当理解，在本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。请参阅图1和图2，本专利技术实施例提供一种基于智能变电站的多并发实时通信方法，包括：S101、预设任务包括N个负载子任务，将N个所述负载子任务均衡分配到N个采集服务节点；在具体的实施例中，根据不同类型的预设任务所产生的不同负载子任务，其中，负载子任务为调度任务，采集服务节点的参数选择不同，采集节点参数的重要程度有所不同，为了满本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于智能变电站的多并发实时通信方法，其特征在于，包括：/n预设任务包括N个负载子任务，将N个所述负载子任务均衡分配到N个采集服务节点；/n其中，根据预设的遗传算法获取所述任务的适应度函数，采用全局并行的搜索方式获取每个所述负载子任务的最佳采集服务节点。/n

【技术特征摘要】
20201229 CN 20201161052251.一种基于智能变电站的多并发实时通信方法，其特征在于，包括：
预设任务包括N个负载子任务，将N个所述负载子任务均衡分配到N个采集服务节点；
其中，根据预设的遗传算法获取所述任务的适应度函数，采用全局并行的搜索方式获取每个所述负载子任务的最佳采集服务节点。


2.根据权利要求1所述的基于智能变电站的多并发实时通信方法，其特征在于，所述预设任务包括N个负载子任务，将N个所述负载子任务均衡分配到N个采集服务节点，包括：
所述采集服务节点采用分布的形式对智能变电站数据进行收集；
所述采集服务节点根据不同的所述负载子任务进行比例参数调整，预设每一个所述采集服务节点i在j时刻的负载权值Wij，判断每个时刻的负载权值是否超过所述预设的负载权值Wij，若超过，则删除该时刻的负载权值。


3.根据权利要求1所述的基于智能变电站的多并发实时通信方法，其特征在于，所述根据预设的遗传算法获取所述任务的适应度函数，采用全局并行的搜索方式获取每个所述负载子任务的最佳采集服务节点，包括：
所述遗传算法，预设染色体的长度与所述采集服务节点要均衡分配的任务数相等，所述染色体定义成一个两元组，所述两元组包括第i个负载子任务匹配成功的采集服务节点与每个负载子任务的优选权值。


4.根据权利要求3所述的基于智能变电站的多并发实时通信方法，其特征在于，所述根据预设的遗传算法获取所述任务的适应度函数，采用全局并行的搜索方式获取每个所述负载子任务的最佳采集服务节点，包括：
所述适应度函数用于评估所述染色体的优劣，在预设的遗传算法中，所述适应度函数的值为均衡完成的时间，所述适应度函数的值与所述染色体的质量成正比。


5.根据权利要求4所述的基于智能变电站的多并发实时通信方法，其特征在于，所述根据预设的遗传算法获取所述任务的适应度函数，采用全局并行的搜索方式获取每个所述负载子任务的最佳采集服务节点，包括：
根据获得的所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张子瑛，杨强，周刚，徐思尧，董振宇，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44