国网洛宁县供电公司 国网洛宁县供电公司 471700
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摘要：随着社会不断的发展，人们的生活水平逐渐提高，对电力的需求也在逐渐增加，电力成为了人们生活中的重要组成部分。但是，我国还有很多地区存在着电力不足、不稳定等问题，这些问题会直接影响人们的日常工作、生活、学习，因此，需要电力调度。现阶段，我国电力调度在发展过程中离不开电力调度数据网，它是电力调度中的重要组成部分，同时也是电力信息传递时保证电力系统安全、稳定运行的重要基础。
关键词：电力调度；数据网；传输；特性
前言：近几年，我国信息技术发展迅速，信息技术的发展也带动了整个电力调动数据网的发展，因为电力调动数据网在整个电力系统中发挥着举足轻重的作用，所以国家和相关单位都高度重视电力调动数据网的安全性和可靠性。所以说深入研究电力调动数据网对我们整个国家电力事业的长久发展有重大作用。
1电力调度数据网的几种数据传输模型
1.1电力调度数据网的数据传输模型
电力调度数据网的数据传输模型是由链路和节点构成的。联网中的通信控制处理机和主计算机称为节点，节点的功能包括发包功能和存储转发功能。发包功能指的是数据包发向其他节点，存储转发功能指的是在缓存区将其他节点传过来的数据包储存起来，再通过最短的路径将数据包发往其他节点，发送的顺序要按照“先进先出”原则。两个节点之间的信道、线路称为链路，链路主要负责承载信息流。链路容量指的是链路在单位时间内可以承载的最大的信息量。在简化的数据传输模型中不对链路容量的限制进行考虑。
在单位时间内，按照一定的概率每个节点会产生一个数据包，并存储临近节点传输过来的数据包，对其进行转发。在目的节点收到数据包后，数据包就从网络中被移除。如果数据包没有达到目的节点，则要在下一个单位时间通过节点进行转发。在实际情况中，一般按照分层设计的原则来设计调度数据网，不同层级的结点实行差异化配置路由器，路由器数据处理能力最弱的是接入层、其次为骨干层，处理能力最强的是核心层。
1.2电力调度数据网的数据包拥塞率
电力调度数据网的数据拥塞主要是由于网络的处理能力低于实际的数据流量，从而产生了信息拥塞，这在通信网络中比较常见。然而一旦发生信息拥塞会对电力调度数据网的业务运行产生不良的影响。当出现信息拥塞时，大量的数据包不能到达目的节点，只能滞留在网络中。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆根据仿真实验，可以对一段时间内的调度数据网中的数据传输行为进行模拟，从而对电力调度数据网的数据包拥塞率进行计算，当仿真实验结束时，各节点中滞留数据包的总数量预约各节点之间产生的所有数据包数量之间的比值就是数据包拥塞率。可以将数据包拥塞率作为对网络信息拥塞程度进行评估的一个指标。
1.3电力调度数据网的信息流向模拟
根据电力部门的不同的业务类别，电力调度数据网的网络分层和信息流向都有着各自的特点。实时监控任务以广域测量和EMS作为电力调度数据网的基础业务。电力调度数据网的接入层产生实时状态信息，再由骨干层转入核心层。核心层产生电网的调度命令，再由接入层的厂站来执行具体的调度命令。因此，电力调度数据网的信息流模式具有垂直的特征，又被称为电力调度数据网的垂直信息流模式。电力调度数据网还要负责传输电力系统的办公信息、生产管理信息，这部分信息流具有随机性强、交换量大的特点，又被称为随机信息流模式。
可以使用对数据包的目的节点和起始节点进行限定的方法来对调度数据网的信息流向进行模拟，从而计算出垂直信息流模式和随机信息流模式这两种信息流模式下网络中任意数据包的目的节点和起始节点需要满足的不同条件。
2电力调度数据网的传输特性
为了分析电流数据调度网的传输特性，在与实际电力调度数据网系统相结合的基础上构造具有典型结构的数据网系统，分别为星型结构和网状结构。星型结构的电力调度数据网包括核心层、骨干层和接入层，接入层包括若干个发电厂核发电站，骨干层包括若干个枢纽变电站和地调节点，接入层和骨干层之间以双轨结构进行连接，核心层包括备调节点和省调，核心层采用星型结构与骨干层相接。网状结构的电力调度数据网的各层节点构成同样包括核心层、骨干层和接入层，其接入方式与星型结构不同，通过网状或环境的方式将各骨干层节点联系起来之后，再以网状方式将骨干层节点与核心层节点连接起来。
在垂直信息流模式下，随着节点产生数据包概率不断增加，会到达一个临界值。在到达临界值以前，电力调度数据网的数据包拥塞率的状态比较平稳，而一旦到达临界值，数据包用材率就会呈现出快速增长的状态。网络中信息负荷水平可以用节点产生数据包的概率来进行表征。也就是说，如果网络的数据处理能力大于信息负荷，则不会出现网络拥塞的现象，数据包可以正常的到达目的节点，数据包拥塞率会维持在较低的水平上。而如果网络的处理能力小于信息负荷水平，则随着节点产生数据包概率不断增加，网络也会出现拥塞现象，拥塞率不断提高。网络的数据处理能力可以由节点产生数据包概率的临界值来反映，临界值越大，这网络的数据处理能力越强，反之则越弱。
根据实验发现，星型结构在垂直信息流模式下的数据处理能力比网状结构要强，传输性能更加优越。节点介数可以对节点所承担的数据处理量进行反应，对这两种网络的节点介数累积分布进行考察时发现，星型结构的分布比网状结构更加均匀。网状结构与星型结构相比数据包的集中程度更高，信息拥塞的情况更容易发生。
在随机信息流模式下，星型结构的临界值较高，数据处理能力网状结构。在随机留信息模式下新型结构能够更好地对数据拥塞情况进行缓解。根据实验发现，此时两种结构有着比较相近的介数分布均匀情况。通过对比发现星型结构中的核心层节点拥有最大的介数，网状结构则不然。由于核心层节点的数据处理能力最强，所以星型结构的数据处理能力高于网状结构。
3电力调度数据网的维护
我们在明确电力对整个国家和人民生活重要性的同时，也明确了电力调度数据网的特点，但是面对电力调度数据网中出现的问题，需要相关人员定时进行检查与维护，来保证人们的正常生活。首先，提高数据安全技术水平。关于拥塞问题在前面分析时已经指出了解决的办法，对于传输环节中出现的其他问题也会造成数据的不准确，影响人们正常使用。一方面我们可以提高电力系统运行的安全性，另一方面我们可以采取一些先进的网络安全技术，这样就会抵挡大部分网络的恶意攻击，提高电力调度数据网的运行效率。第二，完善电力调度数据网的管理制度。一方面对管理人们的行为要进行严格的培训遵守行业道德，另一方面提高整个管理人员的专业素质，提高工作质量。
结语：
分析和探讨电力调度数据网传输特性，不仅是一种理论研究，它非常具有现实意义，因为电力是我们生活的必需品，同时也是整个社会继续向前发展的动力。随着科技的进步，电力系统的发展越来越好，面对电力使用过程中存在的问题，结合电力调度数据网的特点，深入研究其传输和维修，为我们带来更好的经济和社会效益。
参考文献：
[1]赵树茂.电力调度数据网传输特性分析[J].现代工业经济和信息化，2013（24）.
[2]王辉，张云鹤，王赫男.低压电力线数据传输特性浅析[J].硅谷，2010（08）.
论文作者:司逢涛 韦先平、杜金龙
论文发表刊物:《防护工程》2018年第26期
论文发表时间:2018/12/18
标签：节点论文; 电力论文; 数据论文; 数据包论文; 洛宁县论文; 网状结构论文; 结构论文; 《防护工程》2018年第26期论文;