摘要：电力通信光缆运行数据包含光缆及其承载业务的多方面信息,在光缆可靠性分析和业务承载状态评估中具有重要作用,对其进行聚类分析有利于高层次数据处理。论文首先描述了电力通信光缆及其业务的相关属性,用光缆可靠性、纤芯利用率和业务承载状态等3项指标综合表达光缆与业务的特征,并给出了指标计算方法;然后,针对由3项指标构成的低维数据集,设计并实现基于模糊聚类算法的电力通信光缆运行数据分析方法,并通过聚类有效性指标选择最佳聚类结果;最后,通过实际算例,验证了所提方法的可行性和正确性。研究成果有助于电力通信光缆运行数据资源的有效利用和业务承载的深度数据挖掘。

摘要：为保证能源互联网各级自治单元信息的高效流动,促进通信过程中业务间的相对公平,设计了一种基于最大等待时间的队列调度算法。将业务进行重要度分类,在发生节点拥塞的时候,对重要业务的数据包优先传送,同时根据各数据包的最大等待时间,对其在节点内等待的时间进行有效控制,以保证业务数据的高效传输。通过仿真的方式对比了该队列调度算法与经典调度算法的调度效果。结果表明所提算法缓解低重要度业务的"Starva-tion"现象性能更优,证明了该队列调度算法可有效提升能源互联网中通信过程的可靠性。

摘要：在智能电网环境下,电力通信网全新的运行管理模式需要系统间频繁的进行工作协同和业务传递,产生了信息传输链路选择的风险问题.因此,研究如何降低电力通信网业务通道风险,设计最优的通信业务安全链路选择方法,已成为领域内研究的热点问题.提出了一种新的考虑全局风险均衡度的电力通信网最优安全链路选择方法,即考虑了传输链路的最短性,又根据业务重要级别兼顾了路由选择的安全性.首先,给出了电力通信网业务安全链路选择模型,对业务安全链路选择问题进行了描述和数学建模;然后,采用模糊层次分析法(FAHP)构建了业务重要度评价和排序模型;最后,利用改进的迪杰斯特拉(***)算法和粒子群优化(PSO)算法对多目标优化问题进行了求解,计算出最优安全链路.仿真实验结果表明,所提方法可有效降低电力通信网的全局风险,具有一定的可用性和实效性.