一种电力5G业务的分级分类方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电力5G业务的分级分类方法及系统，本发明专利技术先按业务大区对电力5G业务进行分级，分级后的电力5G业务即实现物理隔离的切片分类，然后提取与5G网络切片中的三种大类切片情况对应的维度特征值，即带宽、时延和连接量的特征值，基于维度特征值进行有一次和二次分类，获得电力5G业务的分级分类结果，从而便于快速确定5G网络切片对应哪些电力5G业务，为5G网络切片应用于电力5G业务提供了基础，可有利于对切片网络管控部署的同时更高效的利用网络资源。的利用网络资源。的利用网络资源。

【技术实现步骤摘要】
一种电力5G业务的分级分类方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种电力5G业务的分级分类方法及系统，属于5G切片


技术介绍

[0002]当前，5G通信技术广泛适用于电力行业场景，在电力系统的发电、输电、变电、配电、用电、调度以及应急通信各个方面都有很大的应用价值。电力5G业务趋向于大带宽、低时延和广连接等特性，使电网业务需求复杂度增大，业务对通信网络的需求增加。
[0003]针对上述问题，选择引入5G网络切片技术，其技术特点与电网业务需求高度吻合。目前电力5G业务的数量较多，如何合理地对电力5G业务进行分级分类从而快速确定5G网络切片对应哪些电力5G业务，是5G网络切片应用于电力5G业务的首要问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种电力5G业务的分级分类方法及系统，解决了
技术介绍
中披露的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：
[0006]一种电力5G业务的分级分类方法，包括：
[0007]根据电力5G业务来源的业务大区，将多个电力5G业务进行分级，得到多个第一级；其中，每个第一级中包括多个电力5G业务；
[0008]针对各第一级中每一电力5G业务，提取电力5G业务中的带宽、时延和连接量的特征值；
[0009]根据电力5G业务带宽、时延和连接量的特征值，对各第一级的电力5G业务进行一次分类，获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类；其中，大宽带类中电力5G业务带宽的特征值均大于带宽下限，低时延类中电力5G业务时延的特征值均小于时延上限，广连接类中电力5G业务连接量的特征值均大于连接量下限；
[0010]采用手肘法，对各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类进行二次分类，获得多个电力5G业务的分级分类结果。
[0011]电力5G业务来源的业务大区包括生产控制大区和管理信息大区；根据电力5G业务来源的业务大区，将多个电力5G业务进行分级，得到多个第一级，包括：
[0012]将多个电力5G业务按生产控制大区和管理信息大区分为两级。
[0013]根据电力5G业务中的带宽、时延和连接量的特征值，对各第一级的电力5G业务进行一次分类，获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类，包括：
[0014]根据电力5G业务中的带宽、时延和连接量的特征值，采用Kmeans聚类算法，对各第一级的电力5G业务进行一次分类，获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类。
[0015]根据电力5G业务带宽、时延和连接量的特征值，采用Kmeans聚类算法，对各第一级的电力5G业务进行一次分类，获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类，包括：
[0016]1)针对各第一级的电力5G业务，随机选取带宽特征值大于带宽下限的电力5G业务
作为大宽带类的聚类中心，随机选取时延特征值小于时延上限的电力5G业务作为低时延类的聚类中心，随机选取连接量特征值大于连接量下限的电力5G业务作为广连接类的聚类中心；
[0017]2)计算各电力5G业务到聚类中心的欧氏距离；
[0018]3)根据欧氏距离，将电力5G业务分配至大宽带类、低时延类和广连接类；
[0019]4)计算每一类中电力5G业务到聚类中心的欧式距离平均值，并计算电力5G业务各特征值的误差平方和；
[0020]5)若误差平方和不收敛，将每一类的欧式距离平均值作为新的聚类中心，根据新的聚类中心，重新执行步骤2)至步骤5)；若误差平方和收敛，将步骤3)获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类作为各第一级的一次分类结果输出。
[0021]采用手肘法，对各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类进行二次分类，获得多个电力5G业务的分级分类结果，包括：
[0022]针对各第一级，采用Kmeans聚类算法，分别计算大宽带类、低时延类和广连接类在不同聚类中心数量下的聚类结果和误差平方和；
[0023]根据大宽带类、低时延类和广连接类在不同聚类中心数量下的误差平方和，采用手肘法，分别确定大宽带类、低时延类和广连接类优选的误差平方和；
[0024]根据大宽带类、低时延类和广连接类优选的误差平方，及大宽带类、低时延类和广连接类在不同聚类中心数量下的聚类结果，分别确定大宽带类、低时延类和广连接类优选的聚类中心数量和聚类结果，获得多个电力5G业务的分级分类结果。
[0025]一种电力5G业务的分级分类系统，包括：
[0026]分级模块，根据电力5G业务来源的业务大区，将多个电力5G业务进行分级，得到多个第一级；其中，每个第一级中包括多个电力5G业务；
[0027]特征值提取模块，针对各第一级的电力5G业务，提取电力5G业务带宽、时延和连接量的特征值；
[0028]一次分类模块，根据电力5G业务中的带宽、时延和连接量的特征值，对各第一级的电力5G业务进行一次分类，获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类；其中，大宽带类中电力5G业务带宽的特征值均大于带宽下限，低时延类中电力5G业务时延的特征值均小于时延上限，广连接类中电力5G业务连接量的特征值均大于连接量下限；
[0029]二次分类模块，采用手肘法，对各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类进行二次分类，获得多个电力5G业务的分级分类结果。
[0030]一次分类模块，根据电力5G业务中的带宽、时延和连接量的特征值，采用Kmeans聚类算法，对各第一级的电力5G业务进行一次分类，获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类，包括：
[0031]1)针对各第一级的电力5G业务，随机选取带宽特征值大于带宽下限的电力5G业务作为大宽带类的聚类中心，随机选取时延特征值小于时延上限的电力5G业务作为低时延类的聚类中心，随机选取连接量特征值大于连接量下限的电力5G业务作为广连接类的聚类中心；
[0032]2)计算各电力5G业务到聚类中心的欧氏距离；
[0033]3)根据欧氏距离，将电力5G业务分配至大宽带类、低时延类和广连接类；
[0034]4)计算每一类中电力5G业务到聚类中心的欧式距离平均值；并计算电力5G业务各特征值的误差平方和；
[0035]5)若误差平方和不收敛，将每一类的欧式距离平均值作为新的聚类中心，根据新的聚类中心，重新执行步骤2)至步骤5)；若误差平方和收敛，将步骤3)获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类作为各第一级的一次分类结果输出。
[0036]二次分类模块，获得多个电力5G业务的分级分类结果的过程，包括：
[0037]针对各第一级，采用Kmeans聚类算法，分别计算大宽带类、低时延类和广连接类在不同聚类中心数量下的聚类结果和误差平方和；
[0038]根据大宽带类、低时延类和广连接类在不同聚类中心数量下的误差平方和，采用手肘法，分别确定大宽带类、低时延类和广连接类优选的误差平方和；
[0039]根据大宽带类、低时延类和广连接类优选的误差平方，及大宽带类、低本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力5G业务的分级分类方法，其特征在于，包括：根据电力5G业务来源的业务大区，将多个电力5G业务进行分级，得到多个第一级；其中，每个第一级中包括多个电力5G业务；针对各第一级中每一电力5G业务，提取电力5G业务中的带宽、时延和连接量的特征值；根据电力5G业务中的带宽、时延和连接量的特征值，对各第一级的电力5G业务进行一次分类，获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类；其中，大宽带类中电力5G业务带宽的特征值均大于带宽下限，低时延类中电力5G业务时延的特征值均小于时延上限，广连接类中电力5G业务连接量的特征值均大于连接量下限；采用手肘法，对各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类进行二次分类，获得多个电力5G业务的分级分类结果。2.根据权利要求1所述的一种电力5G业务的分级分类方法，其特征在于，电力5G业务来源的业务大区包括生产控制大区和管理信息大区；根据电力5G业务来源的业务大区，将多个电力5G业务进行分级，得到多个第一级，包括：将多个电力5G业务按生产控制大区和管理信息大区分为两级。3.根据权利要求1所述的一种电力5G业务的分级分类方法，其特征在于，根据电力5G中的业务带宽、时延和连接量的特征值，对各第一级的电力5G业务进行一次分类，获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类，包括：根据电力5G业务中的带宽、时延和连接量的特征值，采用Kmeans聚类算法，对各第一级的电力5G业务进行一次分类，获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类。4.根据权利要求3所述的一种电力5G业务的分级分类方法，其特征在于，根据电力5G业务带宽、时延和连接量的特征值，采用Kmeans聚类算法，对各第一级的电力5G业务进行一次分类，获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类，包括：1）针对各第一级中的电力5G业务，随机选取带宽特征值大于带宽下限的电力5G业务作为大宽带类的聚类中心，随机选取时延特征值小于时延上限的电力5G业务作为低时延类的聚类中心，随机选取连接量特征值大于连接量下限的电力5G业务作为广连接类的聚类中心；2）计算各电力5G业务到聚类中心的欧氏距离；3）根据欧氏距离，将电力5G业务分配至大宽带类、低时延类和广连接类；4）计算每一类中电力5G业务到聚类中心的欧式距离平均值，并计算电力5G业务各特征值的误差平方和；5）若误差平方和不收敛，将每一类的欧式距离平均值作为新的聚类中心，根据新的聚类中心，重新执行步骤2）至步骤5）；若误差平方和收敛，将步骤3）获得各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类作为各第一级的一次分类结果输出。5.根据权利要求1所述的一种电力5G业务的分级分类方法，其特征在于，采用手肘法，对各第一级的大宽带类、低时延类和广连接类进行二次分类，获得多个电力5G业务的分级分类结果，包括：针对各第一级，采用Kmeans聚类算法，分别计算大宽带类、低时延类和广连接类在不同聚类中心数量下的聚类结果和误差平方和；根据大宽带类、低时延类和广连接类在不同聚类中心数量下的误差平方和，采用手肘
法，分别确定大宽带类、低时延类和广连接类优选的误差平方和；根据大宽带类、低时延类和广连接类优选的误差平方，及大宽带类、低时延类和广连接类在不同聚类中心数量下的聚类结果，分别确定大宽带类、低...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡阳，李洋，崔丙锋，陆涛，张立武，冯宝，刘金锁，张影，杨爽，张明，毕善钰，卞宝银，罗先南，朱骥，蒯本链，宋凯，陈犇前，朱雪阳，申圳，丁雍，童三宝，周鹏，陈潇潇，郭亚琼，钱经玮，李慧，李欣洋，顾仁涛，
申请(专利权)人：南京南瑞信息通信科技有限公司国网浙江省电力有限公司信息通信分公司北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：