一种电网跨区传输通信系统及方法与流程

本发明涉及一种电网跨区传输通信系统及方法，属于电力通信领域。

背景技术：

跨区传输在电力行业应用非常普遍与重要，传统跨区传输通信方式为：信息被发送到隔离设备指定的通信端口，隔离设备会根据正反向内部通信机制将信息搬运到对端。

传统通信机制不能保证信息可靠传输、向用户及时反馈异常，以及根据信息优先级到达对端。传统通信机制的可靠性依赖隔离设备，如果隔离设备通信异常、传输数据堵塞或者丢失，将导致有效信息、及时信息不能传输到对端，所有信息都将被放到同一个通道传输，优先级信息不能优先级传输等问题。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种电网跨区传输通信系统及方法，包括流量监测：流量监测实时感知通道流量的状态，包括累计传输量、当前传输量、传输速率等，自适应控制：根据流量监测数据与传输数据量，利用贝叶斯机器学习算法预测当前通道传输态势，选择最优通道作为下一次传输通道，负载均衡：当并发传输数据量时，根据流量监测与通道传输态势分配传输任务。

本发明解决其问题所采用的技术方案一方面是：一种电网跨区传输通信系统，其特征在于，包括：流量监测模块，用于实时感知通道流量的状态以及检测流量监测数据，包括累计传输量、当前传输数据量以及传输速率；自适应控制模块，用于根据流量监测数据与传输数据量，利用机器学习算法预测当前通道传输态势，选择最优通道作为下一次传输通道；负载均衡模块，用于当并发传输数据量时，根据流量监测与通道传输态势分配传输任务。

进一步的，所述机器学习算法包括但不限于贝叶斯机器学习算法。

进一步的，所述流量监测模块还包括：传输量统计单元，用于统计一定时间段内的各个通道或所有通道总和的传输量，其中一定时间可自定义；当前传输数据量检测单元，用于检测各个通道当前的数据传输量；传输速率检测单元，用于检测各个通道当前的数据传速率。

进一步的，所述自适应控制模块包括：数据抓取单元，用于抓取流量监测模块监测的通道数据；计算单元，用于利用机器学习算法根据获取的监测数据预测通道传输态势，；通道切换单元，用于根据计算单元的计算结果，根据各个通道的传输态势得到最优通道，并选择最优通道作为下一次传输通道。

进一步的，所述负载均衡模块包括：任务分配模块，用于根据流量监测数据和通道传输态势分配对应的传输任务。

进一步的，还包括队列管理模块，所述队列管理模块用于根据传输任务以及数据类型分配各个传输任务和数据类型的优先级，系统根据优先级对各个传输任务和数据进行执行以及传输。

进一步的，还包括文件适配管理模块，所述件适配管理模块用于配置管理服务、正向代理服务和反向代理服务。

进一步的，还包括：线程池管理模块，用于在数据处理和传输过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务；内存池管理模块，用于管理系统中内存的使用，包括内存的分配；日志管理模块，用于记录系统中操作历史和传输历史。

本发明解决其问题所采用的技术方案另一方面是：一种电网跨区传输通信方法，其特征在于，包括：s100、实时感知通道流量的状态以及检测流量监测数据，包括累计传输量、当前传输数据量以及传输速率；s200、根据流量监测数据与传输数据量，利用机器学习算法预测当前通道传输态势，选择最优通道作为下一次传输通道；s300、当使用多通道并发传输数据量时，根据流量监测与通道传输态势对不同的通道分配对应的传输任务。

进一步的，还包括：在数据处理和传输过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务；根据传输任务以及数据类型分配各个传输任务和数据类型的优先级，系统根据优先级对各个传输任务和数据进行执行以及传输。

本发明的有益效果是：不改变跨区通信的网络拓扑；提高跨区传输的可靠性、并发性、传输效率,在隔离设备冗余下，当其中若干台出现故障时，不会影响数据的传输；硬件重启后，自动恢复数据传输。

附图说明

图1所示为本发明优选实施例的系统结构示意图；

图2所示为本发明优选实施例的方法流程示意图；

图3所示为本发明优选实施例一。

具体实施方式

以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。

需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。此外，本公开中所使用的上、下、左、右等描述仅仅是相对于附图中本公开各组成部分的相互位置关系来说的。在本公开中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。此外，除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，而不是为了限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件，但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一元件也可以被称为第二元件，类似地，第二元件也可以被称为第一元件。本文所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本发明的实施例，并且除非另外要求，否则不会对本发明的范围施加限制。

参照图1所示为本发明优选实施例的系统结构示意图：

包括：流量监测模块，用于实时感知通道流量的状态以及检测流量监测数据，包括累计传输量、当前传输数据量以及传输速率；自适应控制模块，用于根据流量监测数据与传输数据量，利用机器学习算法预测当前通道传输态势，选择最优通道作为下一次传输通道；负载均衡模块，用于当并发传输数据量时，根据流量监测与通道传输态势分配传输任务。

所述机器学习算法包括但不限于贝叶斯机器学习算法。

所述流量监测模块还包括：传输量统计单元，用于统计一定时间段内的各个通道或所有通道总和的传输量，其中一定时间可自定义；当前传输数据量检测单元，用于检测各个通道当前的数据传输量；传输速率检测单元，用于检测各个通道当前的数据传速率。

所述自适应控制模块包括：数据抓取单元，用于抓取流量监测模块监测的通道数据；计算单元，用于利用机器学习算法根据获取的监测数据预测通道传输态势，；通道切换单元，用于根据计算单元的计算结果，根据各个通道的传输态势得到最优通道，并选择最优通道作为下一次传输通道。

所述负载均衡模块包括：任务分配模块，用于根据流量监测数据和通道传输态势分配对应的传输任务。

还包括队列管理模块，所述队列管理模块用于根据传输任务以及数据类型分配各个传输任务和数据类型的优先级，系统根据优先级对各个传输任务和数据进行执行以及传输。

还包括文件适配管理模块，所述件适配管理模块用于配置管理服务、正向代理服务和反向代理服务。

还包括：线程池管理模块，用于在数据处理和传输过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务；内存池管理模块，用于管理系统中内存的使用，包括内存的分配；日志管理模块，用于记录系统中操作历史和传输历史。

参照图2所示为本发明优选实施例的方法流程示意图：

包括：s100、实时感知通道流量的状态以及检测流量监测数据，包括累计传输量、当前传输数据量以及传输速率；s200、根据流量监测数据与传输数据量，利用机器学习算法预测当前通道传输态势，选择最优通道作为下一次传输通道；s300、当使用多通道并发传输数据量时，根据流量监测与通道传输态势对不同的通道分配对应的传输任务。

进一步的，还包括：在数据处理和传输过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务；根据传输任务以及数据类型分配各个传输任务和数据类型的优先级，系统根据优先级对各个传输任务和数据进行执行以及传输。

参照图3所示为本发明优选实施例一：

通过冗余技术，以及自适应数据传输技术实现数据的可靠传输。方案通过实时监测传输通道，获取通道传输相关信息，结合机器学习的自适应技术，根据当前传输流量、通道状态，以及发送量自动调节传输速率，减少隔离设备通信故障率。

具体技术流程如图3所示，

可靠性传输技术：由图3可见可靠性传输主要由流量监测、自适应控制、负载均衡等部分组成。

流量监测：流量监测实时感知通道流量的状态，包括累计传输量、当前传输量、传输速率等。

自适应控制：根据流量监测数据与传输数据量，利用贝叶斯机器学习算法预测当前通道传输态势，选择最优通道作为下一次传输通道。

负载均衡：当并发传输数据量时，根据流量监测与通道传输态势分配传输任务。

应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。

此外，可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作，除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。

进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、ram、rom等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。

计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。

以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。