一种电动汽车充换电站通信网络性能的分析方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电力系统通信领域，特别是一种电动汽车充换电站通信网络性能的分 析方法。
【背景技术】
[0002] 在过去的十多年间，电动汽车技术的研发受到了很多国家的政府、研究机构和汽 车制造商的重视。为加速电动汽车产业的健康发展，我国已规划建设一批电动汽车充换电 站。在充换电站中，需要各种监控单元来实现对相关配电、充电、计费、安防等设施的实时监 控。在大型电动汽车充换电站中，大量监控数据的传输会对充换电站通信网络的性能产生 显著影响，进而影响到对电动汽车充换电行为的监控。为此，需要构建合理的网络架构，以 弥补或减小因网络负荷过重对监控系统造成的影响。目前，大型电动汽车充换电站监控系 统的建设主要从分析系统的基本功能入手，并借鉴了其他电力监控系统的建设经验，但都 没有对充换电站中监控数据的特性及其对通信网络性能影响的进行深入分析。随着电动汽 车的发展，其与电力系统的互动将更加频繁，充换电站通信网络中的数据量也将更大;另一 方面，不同类型数据对通信网络性能的影响不同。
【发明内容】
[0003] 有鉴于此，本发明的目的是提出一种电动汽车充换电站通信网络性能的分析方 法，改善了电动汽车充换电站通信网络的整体性能。
[0004] 本发明采用以下方案实现:一种电动汽车充换电站通信网络性能的分析方法，具 体包括以下步骤：
[0005] 步骤S1:根据电动汽车充换电站的运行方式，将电动汽车充换电站通信网络中的 数据进行分类，分别分为周期性数据、随机性数据以及突发性数据；
[0006] 步骤S2:结合所述电动汽车充换电站所采用的通信方式及通信协议，建立所述随 机性数据以及所述突发性数据的数学模型；
[0007] 步骤S3:基于0ΡΝΕΤ软件，建立电动汽车充换电站通信网络的仿真模型；
[0008]步骤S4:在步骤S3中所建立的仿真模型中，通过改变对应参数进行仿真分析。
[0009] 进一步地，所述的随机性数据包括操作员工作站或间隔层的配电保护设备下发的 各种控制命令、当电动汽车充换电站内发生安防事故时安防设备向操作员工作站发送的告 警信息。
[0010] 进一步地，所述的突发性数据包括配电设备故障情况下的保护动作信息、事件顺 序记录信息、快速充电机发出的数据以及操作人员调用录像回放时产生的数据。
[0011] 进一步地，所述随机性数据的数学模型为：
[0012] f(t)=Ae-At，
[0013] E(t)=1/λ；
[0014] 其中，f(t)表示数据触发的时间间隔所服从的指数分布的概率密度函数，E(t)表 示表示数据触发的时间间隔所服从的指数分布的均值，λ为所述随机性数据在单位时间内 被触发的次数;t表不某一时刻。
[0015] 进一步地，所述突发性数据的数学模型为0N/0FF模型，具体为：
[0016]
[0017] E(t)=a0/(a-l)；
[0018] 其中，f(t)表示数据触发的时间间隔所服从的指数分布的概率密度函数，E(t)表 示表示数据触发的时间间隔所服从的指数分布的均值，Θ为尺度参数，表示0N状态至少需要 持续的时间;a为形状参数;t表示某一时刻。
[0019] 进一步地，所述步骤S3具体为通过配置不同的Video Conferencing应用来模拟电 动汽车充换电站中各个IED收发数据的行为，仿真模型中的每一类应用都对应一类不同的 数据类型；所述的Video Conferencing应用为0ΡΝΕΤ软件中提供的一个标准应用，所述的 IH)为电动汽车充换电站中的各类智能电子设备。
[0020] 较佳地，对于电动汽车充换电站通信网络的划分:大型电动汽车充换电站在空间 上可分为配电区域、慢充区域、快充区域和换电区域。为了提高通信网络的性能，可将通信 网络划分为配电子网、慢充子网、快充子网和换电子网四个部分。每类子网包括相应区域中 的IED和交换机等设备，各类子网的数量根据充换电站的规模确定。
[0021] 与现有技术相比，本发明有以下有益效果:为各类数据设置不同的优先级并引入 QoS可以改善通信网络的整体性能;设置优先级可以确保重要数据的排队时延较小，即使在 网络过载的情况下也能保证数据及时传输;在通信网络中数据流量比较大的情况下，由于 对各类数据设置了不同的优先级，使得优先级较低的视频监控数据产生了大量丢包，此时 通信网络不宜传输视频监控数据，如果需要传输较高码率的视频数据，则需要提供更大的 网络带宽或另建通信网络来专门传输。
【附图说明】
[0022] 图1为本发明中电动汽车充换电站通信网络数据的分类及数据流向示意图。
[0023] 图2为本发明实施例电动汽车充换电站通信网络仿真模型。
[0024]图3为本发明实施例中操作员工作站收到数据的平均端到端时延。
[0025] 图4为本发明实施例中不同数据在核心交换机的排队时延。
【具体实施方式】
[0026] 下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
[0027] 本实施例提供了一种电动汽车充换电站通信网络性能的分析方法，具体包括以下 步骤：
[0028] 步骤S1:根据电动汽车充换电站的运行方式，将电动汽车充换电站通信网络中的 数据进行分类，分别分为周期性数据、随机性数据以及突发性数据；
[0029] 步骤S2:结合所述电动汽车充换电站所采用的通信方式及通信协议，建立所述随 机性数据以及所述突发性数据的数学模型；
[0030] 步骤S3:基于0ΡΝΕΤ软件，建立电动汽车充换电站通信网络的仿真模型；
[0031] 步骤S4:在步骤S3中所建立的仿真模型中，通过改变对应参数进行仿真分析。
[0032] 在本实施例中，所述的随机性数据包括操作员工作站或间隔层的配电保护设备下 发的各种控制命令、当电动汽车充换电站内发生安防事故时安防设备向操作员工作站发送 的告警信息。
[0033] 如图1所示，图1为电动汽车充换电站通信网络数据的分类及数据流向示意图。
[0034] 在本实施例中，所述的突发性数据包括配电设备故障情况下的保护动作信息、事 件顺序记录信息、快速充电机发出的数据以及操作人员调用录像回放时产生的数据。
[0035] 在本实施例中，电动汽车充换电站中所包含的主要周期性数据如下表所示：
[0036]
[0037] 在本实施例中，随机性数据的触发过程可采用泊松过程模拟，此时数据触发时间 间隔服从指数分布，所述随机性数据的数学模型为：
[0038] f(t)=Ae-At，
[0039] E(t) = lA；
[0040] 其中，f(t)表示数据触发的时间间隔所服从的指数分布的概率密度函数，E(t)表 示表示数据触发的时间间隔所服从的指数分布的均值，λ为所述随机性数据在单位时间内 被触发的次数;t表不某一时刻。
[0041 ]在本实施例中，所述突发性数据的数学模型为0N/0FF模型，具体为：
[0042]
[0043] E(t)=a0/(a-l)；
[0044] 其中，f(t)表示数据触发的