团队介绍孟广雨，硕士研究生，研究方向为电力通信，曾参与国家重点研发计划、国家自然科学基金等科技项目。于洁潇，天津大学副教授，硕士研究生导师，博士，IEEE member。第十一届天津市高校青年教师教学基本功竞赛（工科组）一等奖。致力于阵列信号处理、无线传感器网络及RFID定位技术的研究，主持并参与包含国家自然科学基金、天津市自然科学基金、天津市滨海新区高新技术企业培育基金、国家社会科学基金委员会重大项目、中兴通讯股份有限公司产学研合作项目等。杨挺，天津大学电气与自动化工程学院教授/博导，国家“分布式能源与微电网”国际科技合作基地副主任，天津市“能源互联网国际联合研究中心”副主任。第一完成人获得省部级科技进步奖2项以及企业科技进步奖等科技奖励。在国内外顶级学术期刊上发表SCI/EI检索论文100余篇，出版专著4部，授权国际发明专利2项。担任多个IEEE国际会议分会主席。担任多个国际SCI期刊和国内核心期刊编委和特刊主编，曾获年度“杰出特约主编奖”。现为中国电子学会电路与系统分会副主任，中国电机工程学会理论电工专委会委员，中国仪器仪表学会传感器分委会委员。主要研究方向为智能电网信息物联系统、电力物联网及人工智能。导语本文提出了一种分布式能源调控系统通信网络的传输时延边界计算方法，通过建立自相似业务流量模型，利用随机网络演算理论将随机服务曲线具体化，推导出分布式能源调控系统中通信业务的端到端传输延时边界，有效克服了传统基于排队论的网络延时计算方法仅能获取平均延时而造成网络控制失效的潜在风险。所提方法为精确分析不同通信体系架构的传输特性和分布式能源网络化控制提供了通信层面的理论支撑。项目研究背景近年来，分布式可再生能源由于具备分散性、灵活性、环保性等良好特性，在能源消费结构中占比越来越重。分布式能源特有的间歇性和波动性不能保证完全地自发自用，而公共电网的集中式调控过于粗粒化，无法直接用于分布式能源系统。随着“互联网+”智慧能源和现代通信技术的发展，通信网络俨然已经成为电力系统的“中枢神经”，有助于分布式能源系统调控尺度的精细化，通信传输延时的可确定性和网络控制成为保证系统稳定运行的关键。因此，分布式能源调控系统亟需一种完备可靠的通信时延计算方法作为保证。论文方法及创新点本文基于随机网络演算理论，首先分析分布式能源调控系统的通信网络架构，如图1所示。通过对分布式能源调控系统的双向通信分析可知，系统的排队时延依赖于流量类型以及节点设备的调度策略，如果网络中流量过大，则会出现拥塞，致使排队时间无法预测，成为传输时延不确定性的主要因素。图1 分布式能源调控系统通信架构图随机网络演算理论在分析单服务器系统时的模型如图2所示，数据流A(t)经过服务S(t)后输出数据流A*(t)。图2 基于随机网络演算理论的系统模型从分布式能源调控系统的业务流层面上来看，常常是周期型、随机型以及突发型这三种数据流并存，由数据流的统计特性分析可知，突发特性往往会导致系统时延抖动，使得系统产生较大的时延冗余，甚至有可能阻塞网络，影响分布式能源调控系统的稳定性和调控任务的正常进行。因此，突发型数据是影响整个系统时延的关键流量。由于大量突发性流量在聚合后呈现出自相似性，且不会随时间尺度的放大而平滑，因此可利用α稳定自相似流量模型得到基于随机网络演算的流量到达模型，模拟流量与仿真流量的统计特性对比分析如图3所示。图3 流量统计特性分析对比对于分布式能源调控系统的服务模型，根据随机网络演算理论，将各个通信环节模块化，抽象为由若干个服务节点串联而成的分层级联网络，如下图4所示。节点服务模型采取加权公平排队调度机制，将分布式能源调控系统中的多业务按照各自的时延要求划分成特定的业务等级，并将关键流量设为高优先级，以便时延敏感型数据得到可靠的服务保证。图4 分布式能源调控系统的端到端传输链路模型根据随机网络演算理论的数据流叠加定理和剩余服务定理，以及建立好的流量模型和服务模型，推导出分布式能源调控系统传输时延概率分布，以此作为时延边界设计分布式能源调控系统最优控制器。为了证明时延边界的准确性和有效性，本文基于通信网络仿真软件建立了的分布式能源调控系统通信网络加以仿真验证，如图5所示。图5 分布式能源调控系统通信网络拓扑同时，本文对比了四种场景（包含三种不同比例背景流量和链路故障）下的概率时延分布理论分析结果和通信网络仿真结果，如图6所示。结论本文考虑实际环境干扰因素和聚合数据流竞争服务带来的随机性因素，提出一种基于随机网络演算理论的分布式能源调控系统传输时延上界的计算方法。并通过计及分布式能源物理设备与通信网络紧耦合分析模型的实验，验证了所提出的时延边界数值计算结果的准确性。基于理论研究，本文还探究了带宽和分布式能源调控系统中节点数量对通信端到端时延边界的影响，为构建满足低时延高可靠性的分布式能源通信网络设计提供了理论支撑。引用本文孟广雨, 于洁潇, 杨挺. 基于随机网络演算的分布式能源调控系统时延上界计算[J]. 电工技术学报, 2020, 35(11): 2360-2371. Meng Guangyu, Yu Jiexiao, Yang Ting. Upper Bound Calculation of Delay of Distributed Energy Resource Coordinated-Control System Based on Stochastic Network Calculus. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(11): 2360-2371.DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.191802
团队介绍孟广雨，硕士研究生，研究方向为电力通信，曾参与国家重点研发计划、国家自然科学基金等科技项目。于洁潇，天津大学副教授，硕士研究生导师，博士，IEEE member。第十一届天津市高校青年教师教学基本功竞赛（工科组）一等奖。致力于阵列信号处理、无线传感器网络及RFID定位技术的研究，主持并参与包含国家自然科学基金、天津市自然科学基金、天津市滨海新区高新技术企业培育基金、国家社会科学基金委员会重大项目、中兴通讯股份有限公司产学研合作项目等。杨挺，天津大学电气与自动化工程学院教授/博导，国家“分布式能源与微电网”国际科技合作基地副主任，天津市“能源互联网国际联合研究中心”副主任。第一完成人获得省部级科技进步奖2项以及企业科技进步奖等科技奖励。在国内外顶级学术期刊上发表SCI/EI检索论文100余篇，出版专著4部，授权国际发明专利2项。担任多个IEEE国际会议分会主席。担任多个国际SCI期刊和国内核心期刊编委和特刊主编，曾获年度“杰出特约主编奖”。现为中国电子学会电路与系统分会副主任，中国电机工程学会理论电工专委会委员，中国仪器仪表学会传感器分委会委员。主要研究方向为智能电网信息物联系统、电力物联网及人工智能。
于洁潇，天津大学副教授，硕士研究生导师，博士，IEEE member。第十一届天津市高校青年教师教学基本功竞赛（工科组）一等奖。致力于阵列信号处理、无线传感器网络及RFID定位技术的研究，主持并参与包含国家自然科学基金、天津市自然科学基金、天津市滨海新区高新技术企业培育基金、国家社会科学基金委员会重大项目、中兴通讯股份有限公司产学研合作项目等。
杨挺，天津大学电气与自动化工程学院教授/博导，国家“分布式能源与微电网”国际科技合作基地副主任，天津市“能源互联网国际联合研究中心”副主任。第一完成人获得省部级科技进步奖2项以及企业科技进步奖等科技奖励。在国内外顶级学术期刊上发表SCI/EI检索论文100余篇，出版专著4部，授权国际发明专利2项。担任多个IEEE国际会议分会主席。担任多个国际SCI期刊和国内核心期刊编委和特刊主编，曾获年度“杰出特约主编奖”。现为中国电子学会电路与系统分会副主任，中国电机工程学会理论电工专委会委员，中国仪器仪表学会传感器分委会委员。主要研究方向为智能电网信息物联系统、电力物联网及人工智能。
导语本文提出了一种分布式能源调控系统通信网络的传输时延边界计算方法，通过建立自相似业务流量模型，利用随机网络演算理论将随机服务曲线具体化，推导出分布式能源调控系统中通信业务的端到端传输延时边界，有效克服了传统基于排队论的网络延时计算方法仅能获取平均延时而造成网络控制失效的潜在风险。所提方法为精确分析不同通信体系架构的传输特性和分布式能源网络化控制提供了通信层面的理论支撑。
项目研究背景近年来，分布式可再生能源由于具备分散性、灵活性、环保性等良好特性，在能源消费结构中占比越来越重。分布式能源特有的间歇性和波动性不能保证完全地自发自用，而公共电网的集中式调控过于粗粒化，无法直接用于分布式能源系统。随着“互联网+”智慧能源和现代通信技术的发展，通信网络俨然已经成为电力系统的“中枢神经”，有助于分布式能源系统调控尺度的精细化，通信传输延时的可确定性和网络控制成为保证系统稳定运行的关键。因此，分布式能源调控系统亟需一种完备可靠的通信时延计算方法作为保证。
论文方法及创新点本文基于随机网络演算理论，首先分析分布式能源调控系统的通信网络架构，如图1所示。通过对分布式能源调控系统的双向通信分析可知，系统的排队时延依赖于流量类型以及节点设备的调度策略，如果网络中流量过大，则会出现拥塞，致使排队时间无法预测，成为传输时延不确定性的主要因素。图1 分布式能源调控系统通信架构图随机网络演算理论在分析单服务器系统时的模型如图2所示，数据流A(t)经过服务S(t)后输出数据流A*(t)。图2 基于随机网络演算理论的系统模型从分布式能源调控系统的业务流层面上来看，常常是周期型、随机型以及突发型这三种数据流并存，由数据流的统计特性分析可知，突发特性往往会导致系统时延抖动，使得系统产生较大的时延冗余，甚至有可能阻塞网络，影响分布式能源调控系统的稳定性和调控任务的正常进行。因此，突发型数据是影响整个系统时延的关键流量。由于大量突发性流量在聚合后呈现出自相似性，且不会随时间尺度的放大而平滑，因此可利用α稳定自相似流量模型得到基于随机网络演算的流量到达模型，模拟流量与仿真流量的统计特性对比分析如图3所示。图3 流量统计特性分析对比对于分布式能源调控系统的服务模型，根据随机网络演算理论，将各个通信环节模块化，抽象为由若干个服务节点串联而成的分层级联网络，如下图4所示。节点服务模型采取加权公平排队调度机制，将分布式能源调控系统中的多业务按照各自的时延要求划分成特定的业务等级，并将关键流量设为高优先级，以便时延敏感型数据得到可靠的服务保证。图4 分布式能源调控系统的端到端传输链路模型根据随机网络演算理论的数据流叠加定理和剩余服务定理，以及建立好的流量模型和服务模型，推导出分布式能源调控系统传输时延概率分布，以此作为时延边界设计分布式能源调控系统最优控制器。为了证明时延边界的准确性和有效性，本文基于通信网络仿真软件建立了的分布式能源调控系统通信网络加以仿真验证，如图5所示。图5 分布式能源调控系统通信网络拓扑同时，本文对比了四种场景（包含三种不同比例背景流量和链路故障）下的概率时延分布理论分析结果和通信网络仿真结果，如图6所示。
结论本文考虑实际环境干扰因素和聚合数据流竞争服务带来的随机性因素，提出一种基于随机网络演算理论的分布式能源调控系统传输时延上界的计算方法。并通过计及分布式能源物理设备与通信网络紧耦合分析模型的实验，验证了所提出的时延边界数值计算结果的准确性。基于理论研究，本文还探究了带宽和分布式能源调控系统中节点数量对通信端到端时延边界的影响，为构建满足低时延高可靠性的分布式能源通信网络设计提供了理论支撑。
引用本文孟广雨, 于洁潇, 杨挺. 基于随机网络演算的分布式能源调控系统时延上界计算[J]. 电工技术学报, 2020, 35(11): 2360-2371. Meng Guangyu, Yu Jiexiao, Yang Ting. Upper Bound Calculation of Delay of Distributed Energy Resource Coordinated-Control System Based on Stochastic Network Calculus. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(11): 2360-2371.
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