一种面向业务可靠性的综合数据网通道路由负载优化方法与流程

本发明属于综合数据网优化与设计技术领域，尤其涉及一种面向业务可靠性的综合数据网通道路由负载优化方法。

背景技术：

随着智能电网的快速发展，电力通信业务的种类和数量急剧增长，各个电力子系统之间需要进行协同通信，因而网络中部署的业务量也越来越多。作为众多电力业务的承载主体，综合数据网(epcn)是电力系统重要的基础设施，承载的调度、继保、安稳、远动等业务都直接关系到电网的安全，一些核心节点或链路承载了大量的业务数据，使得网络资源分配不均，失效风险增加。

在综合数据网网络中，关键业务主要是在sdh组成的传输网上，是用通道承载不同业务的电路，以支撑业务的执行，包括继电保护业务、直流控制业务、自动化、安稳控制业务等。当业务映射到传输层与媒质层时，本质上就是将业务路由分布在不同的通道层面。在这种环境下，若是某些通道上承载的业务数量过多，则易造成业务过于集中的风险。epcn的结构日趋复杂，与此同时，电力光缆断裂失效案例也屡见不鲜，电网业务具有典型的行业特殊性，一旦综合数据网中的光纤断裂失效，将对电力系统的安全生产和稳定运行产生重大影响。

因此，有必要对电力通信业务的路由进行优化，避免多种重要业务同时承载于某些瓶颈链路上，同时综合考虑负载均衡策略，以降低综合数据网的运行风险，提高其可靠性和吞吐量。

技术实现要素：

针对上述现有技术中存在的不足之处，本发明提供了一种面向业务可靠性的综合数据网通道路由负载优化方法。其目的是为了针对电力业务的特征，提出基于相对熵的topsis业务重要度评价方法，给出满足资源利用率和可靠性要求的不同重要度的电力通信业务的工作路由和保护由的具体分配和实施方案，以提高网络资源的利用率和降低业务传输风险的发明目的。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

一种面向业务可靠性的综合数据网通道路由负载优化方法，包括如下步骤：

步骤1.输入网络拓扑信息和业务需求信息，初始化网络参数；

步骤2.等待业务s请求；所述s代指业务；

步骤3.业务请求s到达；所述s代指业务；

步骤4.求出综合数据网承载的业务按照重要度；

步骤5.判断网络中每条链路的容量是否小于业务传输所需带宽容量；如果是，则将该条链路距离置为无穷，再执行步骤6；否则直接执行步骤6；

步骤6.对到达的业务，选出网络中源节点到目的节点的前几条最短路径；

步骤7.对这几条链路升序排列，形成路径集合；

步骤8.按顺序计算这几条路径每条路径的链路风险、节点风险和网络整体风险；

步骤9.选出网络整体风险最小的两条路径为工作路径和备用路径；

步骤10.计算工作路径和备用路径的平均业务风险；

步骤11.更新网络空闲资源容量和工作容量；

步骤12.对新到来的业务重复以上过程，直到业务全部到达完毕。

进一步的，所述求出综合数据网承载的业务按照重要度是利用基于相对熵的topsis业务重要度评价方法来求得。

进一步的，所述步骤4中，基于相对熵的topsis业务重要度评价方法包括以下步骤：

步骤4.1指标归一化处理；

步骤4.2确定相对熵的权重；

步骤4.3计算业务重要度。

进一步的，所述步骤4.1指标归一化处理包括：

假设影响业务的性能指标集合为c＝{c1,c2，...,cn}，一共有n个,xij为业务si在业务指标cj下的参数值，参数的归一化公式如下：

其中：i∈{1,…,m}，j∈{1,…,n}。

进一步的，所述步骤4.2确定相对熵的权重，包括：

设指标cj在业务si下取值为x′ij的概率为yij，并表示如下：

其中：sk表示：第k个业务，s表示：业务集合，x′kj表示：业务sk在业务指标cj下的参数值；

此时有进一步，各个性能指标cj的决策信息可用其熵值hj来表示：

其中：si为业务,yij为概率，n为性能指标集合个数；

指标cj评价数据的分散度为gj＝1-hj，易知指标cj与xij差得越多，gj值越大，评价数据越分散，指标cj中包含的信息就越多，重要度越高，因此熵测度衡量指标cj在整体评价中的权重wj：

进一步的，所述步骤4.3计算业务重要度，包括：

计算业务重要度di；对于某一性能指标cj，正理想解x⁺和负理想解x^-分别构造如下：

其中，x1j表示：业务s1在业务指标cj下的正理想解，x2j表示：为业务s2在业务指标cj下的正理想解，xkj表示：业务sk在业务指标cj下的正理想解；

和是业务si的重要度分别与正理想解和负理想解的距离，其计算公式如下：

业务si的业务重要度di计算如下：

进一步的，所述步骤8中，链路风险re(x,y)定义为链路(x,y)承载的n个业务的业务重要度之和与链路失效率1-ae(x,y)的乘积：

其中，di为第i个业务的重要度，ae(x,y)为端点为x，y，长度为d(x,y)的光纤链路可用性，为平均故障设备或系统的可用性；mtbf为平均故障间隔时间，表示相邻两次故障之间的平均工作时间，即设备或系统平均可以正常运行多久才发生一次故障，系统可靠性越高，mtbf越长；mttr(meantimetorestoration)为平均恢复时间，包含确认失效发生所需时间和维护所需时间，mttr越小，易恢复性越好；

节点风险rn(x)定义为节点x承载的n个业务的业务重要度之和与节点失效率1-a的乘积与节点流量接纳值λ(x)之比：

其中，流量接纳值λ(x)为与x相连的所有链路上空闲容量与链路总容量之比：

f(x,y)和w(x,y)分别为链路x-y上的空闲容量和总容量，d(x,y)为两节点距离，λ(x)为节点x的流量接纳值，0≤λ(x)≤1；

网络整体风险r为网络中链路风险与节点风险之和：

进一步的，所述步骤10中，计算工作路径和备用路径的平均业务风险，包括：

式中，e和v分别为网络中的链路数量和节点数量。

一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的一种面向业务可靠性的综合数据网通道路由负载优化方法的步骤。

本发明具有以下有益效果及优点：

与现有技术相比，本发明针对综合数据网业务通道分布不均而增大了电网运行风险的现状，提出了一种基于业务负载均衡的综合数据网路由优化机制,以提高网络资源的利用率和降低业务传输风险的发明目的。

本发明首先提出评价业务重要度的基于相对熵的topsis方法，分析了网络承载的业务的重要性，然后，综合设备和链路情况、失效概率和负载特征，建立了业务和网络风险度的评估模型，之后提出了一种基于相对熵的topsis改进法来量化业务的重要度；最后，提出一种均衡的业务路由选择算法。

本发明用ksp算法选出网络中源节点到目的节点的前k条最短路径，计算这k条路径每条路径的链路风险、节点风险和网络整体风险，选网络整体风险最小的两条路径，分别作为工作路径pw和备用路径pb，提出的本发明一种面向业务可靠性的综合数据网通道路由负载优化方法。

本发明能够有效均衡网络的风险度和负载，对于单业务可以有效降低路由通道运行风险，对于整体网络可以有效缓解中业务过度集中带来的风险问题。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明的整体步骤示意图；

图2为本发明中业务分布示意图；

图3为本发明中某网络状态下链路容量占用示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面将结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

下面参照图1-图3描述本发明一些实施例的技术方案。

实施例1

本发明是一种面向业务可靠性的综合数据网通道路由负载优化方法，如图1所示，图1为本发明的整体步骤示意图，主要包括如下步骤：

步骤1.输入网络拓扑信息和业务需求信息，初始化网络参数；

所述网络拓扑信息具体包括：网络结构和节点分布信息。

所述业务需求信息具体包括：业务级别和业务可靠性需求信息。

步骤2.等待业务s请求；所述s代指业务；

步骤3.业务请求s到达；所述s代指业务；

步骤4.利用基于相对熵的topsis业务重要度评价方法，求出综合数据网承载的业务按照重要度；

所述步骤4中，基于相对熵的topsis业务重要度评价方法包括以下步骤：

步骤4.1指标归一化处理；

由于每种业务性能指标取值范围和量纲有所不同，在对业务的时延、误码率、可靠性、带宽等指标进行对比分析时，需要对其进行归一化处理。

首先，假设影响业务的性能指标集合为c＝{c1,c2，...,cn}，一共有n个,xij为业务si在业务指标cj下的参数值，参数的归一化公式如下：

其中：i∈{1,…,m}，j∈{1,…,n}。

步骤4.2确定相对熵的权重；

为了避免主观因素的影响，在计算评价指标权重式引入熵的概念，依据各个指标能提供的信息量的多少来确定该评价指标的权重。此时，可设指标cj在业务si下取值为x′ij的概率为yij，并表示如下：

其中：sk表示：第k个业务，s表示：业务集合，x′kj表示：业务sk在业务指标cj下的参数值。

此时有进一步，各个性能指标cj的决策信息可用其熵值hj来表示：

其中：si为业务,yij为概率，n为性能指标集合个数。

因而指标cj评价数据的分散度为gj＝1-hj，易知指标cj与xij差得越多，gj值越大，评价数据越分散，指标cj中包含的信息就越多，重要度也就越高，因此熵测度衡量指标cj在整体评价中的权重wj：

步骤4.3计算业务重要度。

综合数据网各项业务的重要度计算的思路首先是正理想解和负理想解的构造，由此计算业务重要度di。对于某一性能指标cj，正理想解x⁺和负理想解x^-分别构造如下：

其中，x1j表示：业务s1在业务指标cj下的正理想解，x2j表示：为业务s2在业务指标cj下的正理想解，xkj表示：业务sk在业务指标cj下的正理想解。

和是业务si的重要度分别与正理想解和负理想解的距离，其计算公式如下：

业务si的业务重要度di计算如下：

步骤5.判断网络中每条链路的容量是否小于业务传输所需带宽容量；如果是，则将该条链距离置为为无穷，然后执行步骤6；否则直接执行步骤6。

步骤6.对到达的业务，以物理距离为权重，用ksp算法选出网络中源节点x到目的节点y的前k条最短路径(k≥2)。

所述ksp算法是指k条最短路径算法，为现有技术。

步骤7.对这k条链路，按照物理距离升序排列，形成路径集合p＝{p1,p2,……,pk}。

步骤8.按顺序计算这k条路径每条路径的链路风险re(x,y)、节点风险rv(x)和网络整体风险r。

所述步骤8中，链路风险re(x,y)定义为链路(x,y)承载的n个业务的业务重要度之和与链路失效率1-ae(x,y)的乘积：

其中，di为第i个业务的重要度，ae(x,y)为端点为x，y，长度为d(x,y)的光纤链路可用性，为平均故障设备或系统的可用性；mtbf为平均故障间隔时间，表示相邻两次故障之间的平均工作时间，即设备或系统平均可以正常运行多久才发生一次故障，系统可靠性越高，mtbf越长。mttr(meantimetorestoration)为平均恢复时间，包含确认失效发生所需时间和维护所需时间，mttr越小，易恢复性越好。

节点风险rn(x)定义为节点x承载的n个业务的业务重要度之和与节点失效率1-a的乘积与节点流量接纳值λ(x)之比：

其中，流量接纳值λ(x)为与x相连的所有链路上空闲容量与链路总容量之比：

f(x,y)和w(x,y)分别为链路x-y上的空闲容量和总容量，d(x,y)为两节点距离，λ(x)为节点x的流量接纳值，0≤λ(x)≤1。

网络整体风险r为网络中链路风险与节点风险之和：

步骤9.选出k条路径中网络整体风险最小的两条路径，分别作为工作路径pw和备用路径pb；

步骤10.计算工作路径pw和备用路径pb的平均业务风险rave。

所述步骤10中，网络平均业务风险rave为链路风险与节点风险的均值之和：

式中，e和v分别为网络中的链路数量和节点数量。

步骤11.更新网络空闲资源容量和工作容量。

步骤12.对新到来的业务，重复以上过程，直到业务全部到达完毕。

如图2所示，图2为本发明中业务分布示意图。

定义图g(v,e)表示网络的拓扑，其中v代表节点(设备)的集合，e代表边(链路)的集合，业务集合为s，设s1为继电保护业务、s2为能量管理业务、s3为变电站自动化业务、s4为广域相量测量业务、s5为故障管理业务，其中，s1、s3、s4、s5带宽需求为64kbit/s，业务重要度为5；业务s2的带宽需求为2mbit/s，业务重要度为2，其中虚线即为业务通道。从图中可以看出在ev7v8上存在过多业务，一旦此通道发生异常或出现故障，就会给综合数据网的业务造成重大风险。若重要业务相对集中承载的链路出现故障时，将对电力系统的稳定运行带来较大影响。

实施例2

本发明是一种面向业务可靠性的综合数据网通道路由负载优化方法，如图3所示，图3为本发明中某网络状态下链路容量占用示意图。

其中，传输网的底层介质是光缆路由网络，图中链路上的标签，前者表示可用空闲容量，后者表示链路可提供的总容量，假定在某时刻综合数据网中某条链路的容量占用情况如图所示，节点x与节点a,b,c,y相连，链路(x,a)，(x,b)，(x,c)，(x,y)空闲容量与总容量分别为(51，84)，(42，64)，(30，72)，(34，96)，因此，节点x的流量接纳值λ(x)＝(51+42+30+34)/(84+64+72+96)＝0.50，同，节点y的流量接纳值λ(y)＝0.35。

实施例3

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1或2所述的一种面向业务可靠性的综合数据网通道路由负载优化方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。