邊緣側(cè)分布式協(xié)同優(yōu)化數(shù)據(jù)采集調(diào)度控制研究

吳昊文，謝文旺，張維，江瑾，王思源

（1.南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)研究院有限公司，廣東廣州 510663；2.合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，安徽 合肥 230009）

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)、可再生能源技術(shù)以及電力改革進(jìn)程的加速發(fā)展[1-3]，邊緣計(jì)算技術(shù)已廣泛融入綜合供能系統(tǒng)監(jiān)測(cè)的各個(gè)方面，但不同的監(jiān)測(cè)對(duì)于數(shù)據(jù)傳輸也有不同的要求[4]。對(duì)能源設(shè)備供能的監(jiān)測(cè)包括網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、實(shí)時(shí)供能監(jiān)測(cè)、事件監(jiān)測(cè)四類[5-6]，每類監(jiān)測(cè)對(duì)響應(yīng)時(shí)間具有不同的要求。因此，將邊緣計(jì)算應(yīng)用于綜合供能系統(tǒng)中，需要以應(yīng)用的響應(yīng)需求為優(yōu)先級(jí)，對(duì)數(shù)據(jù)采集調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化。

針對(duì)于上述優(yōu)化問題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開展了大量研究工作。文獻(xiàn)[7-10]為了減少網(wǎng)絡(luò)容量需求，智能電表數(shù)據(jù)量的減少是通過在數(shù)據(jù)集中點(diǎn)將多個(gè)小型智能計(jì)量消息連接到一個(gè)更大的數(shù)據(jù)包來實(shí)現(xiàn)的，為此作者提出了六種基于最早截止日期優(yōu)先的數(shù)據(jù)采集調(diào)度方案；文獻(xiàn)[11]考慮了數(shù)據(jù)采集的安全性問題，提出了一種隱私保護(hù)數(shù)據(jù)收集框架；文獻(xiàn)[12-14]解決了與不可控緊急事件同時(shí)出現(xiàn)的信息流，采用找可用路由或者利用可用信道分配來減少干擾，以此來減少數(shù)據(jù)采集調(diào)度的延遲。

雖然文獻(xiàn)[7-10]都是研究數(shù)據(jù)采集調(diào)度的優(yōu)化問題，但都僅僅只關(guān)注最早截至日期的響應(yīng)時(shí)間要求，而忽視了不同數(shù)據(jù)優(yōu)先級(jí)的響應(yīng)時(shí)間要求。因此，文中提出了一種多能源數(shù)據(jù)采集調(diào)度控制優(yōu)化方法，用于滿足用戶特定服務(wù)質(zhì)量要求。

文中利用多跳無線網(wǎng)絡(luò)建立數(shù)據(jù)采集結(jié)構(gòu)，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)包大小和頻譜感知次數(shù)來最小化延遲，并提出了最優(yōu)數(shù)據(jù)采集調(diào)度算法。測(cè)試結(jié)果表明，提出的算法和結(jié)構(gòu)可以有效地提高數(shù)據(jù)采集調(diào)度的效率，以滿足能源設(shè)備數(shù)據(jù)采集調(diào)度的時(shí)延要求。

1 多跳無線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集結(jié)構(gòu)

文中假設(shè)所有的綜合供能系統(tǒng)的水、電、天然氣表都配備有多跳的無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，并形成了一個(gè)網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)；并且智能電表用于定期活動(dòng)，如遠(yuǎn)程抄表、電壓電能質(zhì)量檢測(cè)等，每個(gè)智能電表支持廣泛的數(shù)據(jù)采集頻率，可以遠(yuǎn)程配置。

該節(jié)根據(jù)所有智能電表之間的距離，建立了一種多跳無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集生成樹結(jié)構(gòu)，如圖1 所示。其中包括一個(gè)采集終端和若干個(gè)智能電表，采集終端充當(dāng)邊緣側(cè)控制處理器，負(fù)責(zé)處理傳輸過來的數(shù)據(jù)；智能電表僅充當(dāng)通信處理器，負(fù)責(zé)傳輸數(shù)據(jù)。

圖1 多跳無線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2 系統(tǒng)模型與優(yōu)化目標(biāo)

2.1 系統(tǒng)模型

文中提出了一種進(jìn)行暫態(tài)分析數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪Ｐ汀Ｊ紫榷x主要用戶和次要用戶，主要用戶是信道的控制者，次要用戶則只是使用者，而為了有效利用資源，傳輸數(shù)據(jù)的時(shí)候僅利用空閑信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。次要用戶可以利用空閑信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，當(dāng)主要用戶以最高的優(yōu)先級(jí)使用當(dāng)前信道時(shí)，次級(jí)用戶需要及時(shí)停止使用頻譜，將信道讓給主要用戶。假設(shè)次要用戶要傳輸?shù)臅簯B(tài)分析數(shù)據(jù)流由一組數(shù)據(jù)包組成，在每個(gè)數(shù)據(jù)包傳輸開始處對(duì)信道進(jìn)行頻譜感知，當(dāng)檢測(cè)到空閑信道時(shí)，通過信道傳輸數(shù)據(jù)包后再次進(jìn)行頻譜感知。數(shù)據(jù)傳輸模型結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

圖2 數(shù)據(jù)傳輸模型

模型中將Dm定義為發(fā)送數(shù)據(jù)包的最大允許時(shí)間，因此，一次成功的傳輸是一個(gè)正常大小的數(shù)據(jù)包在[0,Dm] 時(shí)間段內(nèi)傳輸。模型中提出以下假設(shè)：需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流總長(zhǎng)度大小為M，分為n份長(zhǎng)度為L(zhǎng)的數(shù)據(jù)包(滿足條件M=n×L)；總信道個(gè)數(shù)為m。于是在第i個(gè)信道(0 ＜i＜m)傳輸一份數(shù)據(jù)包的時(shí)間為=L/Ri，其中Ri為第i個(gè)信道的帶寬大小。提出發(fā)送每個(gè)數(shù)據(jù)包的時(shí)間為其中，為第i個(gè)信道發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)包需要的總時(shí)間，Ts為頻譜感知時(shí)間。假設(shè)所有信道帶寬大小Ri相等，因此相同大小的數(shù)據(jù)包在任意信道中傳輸時(shí)間相等。

2.2 優(yōu)化目標(biāo)

在數(shù)據(jù)傳輸中，需要在給定時(shí)間Dm內(nèi)完成數(shù)據(jù)傳輸。根據(jù)模型，文中把總時(shí)間延遲開銷τOH定義為式（1）：

式中，τS為頻譜感知造成的時(shí)間開銷，τR為重傳數(shù)據(jù)包造成的時(shí)間開銷。文中提出聯(lián)合優(yōu)化數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度大小和頻譜感知次數(shù)，以此來降低傳輸延遲。

2.3 優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)學(xué)描述

文中將目標(biāo)函數(shù)定義為開銷時(shí)間和有效傳輸時(shí)間的商。考慮到主要用戶到達(dá)率擬合泊松到達(dá)模型，文中提出主要用戶到達(dá)率為式（2）：

式中，λi為主要用戶到達(dá)第i個(gè)信道的平均時(shí)間。因此得出在進(jìn)行了X次頻譜感知之后，主要用戶到達(dá)的概率為式（3）：

根據(jù)提出的傳輸模型，如果在數(shù)據(jù)包傳輸時(shí)間內(nèi)，并沒有主要用戶到達(dá)。則延遲僅由頻譜感知造成，頻譜感知的次數(shù)為X，每次頻譜感知的時(shí)間為TS，因此總延遲將等于XTS。而如果在新的頻譜感知過程系統(tǒng)檢測(cè)到一個(gè)主要用戶到達(dá)現(xiàn)有的通道，那么最后一個(gè)數(shù)據(jù)包將需要重新傳輸，這種狀態(tài)下的延遲為+XTS。由以上結(jié)論，可以將當(dāng)前信道的頻譜感知和重傳開銷時(shí)間建模為式（4）:

為了得到平均時(shí)間開銷的具體值，需要計(jì)算得出E(X)和E((X))的值：

最終由式（6）、（7）得到平均時(shí)間開銷為：

根據(jù)提出的傳輸模型，如果在數(shù)據(jù)包傳輸時(shí)間內(nèi)，并沒有主要用戶到達(dá)，這種狀態(tài)下的總的有效傳輸時(shí)間為(X-1)()。而如果在新的頻譜感知過程系統(tǒng)檢測(cè)到一個(gè)主要用戶到達(dá)現(xiàn)有的通道，那么最后一個(gè)包將需要重新傳輸，這種狀態(tài)下的有效傳輸時(shí)間為()。由以上結(jié)論，基于式（6）、（7）得到平均有效傳輸時(shí)間為式（9）：

為了在平均時(shí)間開銷小的前提下提高平均有效傳輸時(shí)間。將優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)f定義為這兩個(gè)函數(shù)的比率，如式（10）所示：

f中未知變量為頻譜感知次數(shù)X與數(shù)據(jù)包大小，又由于頻譜感知次數(shù)X與數(shù)據(jù)包大小滿足如式（11）-（13）的約束條件：

所以文中的優(yōu)化目標(biāo)就是在式（11）-（13）的約束條件下，使得式（10）優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)f取最小值。利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，即可獲得最優(yōu)數(shù)據(jù)包分包大小為L(zhǎng)=(L)*與最優(yōu)頻譜感知次數(shù)為X=(X)*。

3 最優(yōu)數(shù)據(jù)采集調(diào)度算法

該節(jié)提出利用監(jiān)測(cè)類型作為優(yōu)先級(jí)進(jìn)行最優(yōu)排序調(diào)度，在保證重要數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕A(chǔ)上減少數(shù)據(jù)傳輸過程的延遲并提高成功率。根據(jù)式（14）-（15）計(jì)算各數(shù)據(jù)采集裝置的初始化參數(shù)矩陣Zi：

式中，bi為第i個(gè)數(shù)據(jù)采集裝置截止時(shí)間；Ei為第i個(gè)數(shù)據(jù)采集裝置任務(wù)重要等級(jí)，用數(shù)值3、2、1 分別表示重要程度，3 為非常重要，依次下降。文中將事件檢測(cè)設(shè)置為重要，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)檢測(cè)和運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)設(shè)置為一般，實(shí)施功能監(jiān)測(cè)設(shè)置為不重要；Wi為第i個(gè)數(shù)據(jù)采集裝置任務(wù)重要性的價(jià)值密度。利用式（16）建立優(yōu)先級(jí)表為P：

各區(qū)域數(shù)據(jù)采集裝置根據(jù)優(yōu)先級(jí)表，按照優(yōu)先級(jí)由高到低進(jìn)行排序，將k個(gè)區(qū)域優(yōu)先級(jí)最高的數(shù)據(jù)采集裝置利用空閑信道完成數(shù)據(jù)采集傳輸完畢。

4 仿真與結(jié)果

網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)分別初始化為36、54、72、90、108、126、144。分別選取文中數(shù)據(jù)采集調(diào)度方法和文獻(xiàn)[7]、文獻(xiàn)[15]、文獻(xiàn)[16]進(jìn)行對(duì)比。圖3 顯示了數(shù)據(jù)采集調(diào)度成功概率隨網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)變化的趨勢(shì)，文中算法的數(shù)據(jù)采集調(diào)度成功概率始終高于其他方法，文中算法可靠性最高。

圖3 數(shù)據(jù)采集成功概率

圖4 描述了數(shù)據(jù)采集延遲隨網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)的變化趨勢(shì)，相比其他算法，文中算法的延遲時(shí)間增加緩慢，延遲時(shí)間始終沒有超出1 s，體現(xiàn)了文中算法的低延遲性。

圖4 數(shù)據(jù)采集延遲

圖5 描述了數(shù)據(jù)采集調(diào)度時(shí)間隨網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)變化的趨勢(shì)。文中算法的數(shù)據(jù)采集調(diào)度時(shí)間一直最短[17-19]。

圖5 數(shù)據(jù)采集時(shí)間

5 結(jié)論

針對(duì)能源設(shè)備供能的監(jiān)測(cè)對(duì)于響應(yīng)延遲具有不同的時(shí)延要求，文中提出了一種數(shù)據(jù)采集調(diào)度算法。通過聯(lián)合優(yōu)化數(shù)據(jù)包大小和頻譜感知次數(shù)來構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，通過最優(yōu)數(shù)據(jù)采集調(diào)度算法優(yōu)化時(shí)延。仿真驗(yàn)證的結(jié)果表明，與現(xiàn)有的方法相比，文中提出的數(shù)據(jù)采集調(diào)度算法在多網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集情況下，成功率更高，延遲更低。因此，文中所提出的方法可以有效地提高數(shù)據(jù)采集調(diào)度的成功率，進(jìn)而可以滿足能源設(shè)備供能的監(jiān)測(cè)時(shí)間約束條件。