本发明涉及电力通信网资源分配技术领域，更具体地，涉及一种电力通信网资源分配方法，包括对电力通信网资源和对电力业务资源请求的分析，方法具体包括：定性分析电力业务资源请求中若干业务节点的重要度以及电力通信网资源中若干电力通信网节点的重要度；求解业务节点、电力通信网节点的指标权重，并分别降序排列；对排序后的业务节点指标和电力通信网节点的权重按顺序分配资源。本发明能够为电力业务中的重要业务节点分配可靠的电力通信网资源，提高电力业务重要业务节点的可靠性；且该方法也能够适用于对电力业务稳定性和可靠性要求较高的场景。
1.一种电力通信网资源分配方法，其特征在于，包括对电力通信网资源和对电力业务资源请求的分析，所述方法包括以下步骤：S1.定性分析电力业务资源请求中若干业务节点的重要度；
所述电力业务资源请求包括业务节点资源请求和业务链路资源请求，在步骤S1中，使用以下公式表示电力业务资源请求的资源：GQ＝(NQ,EQ)，
式中，NQ表示由业务节点 构成的业务节点集合，EQ表示由业务链路 构成的业务链路集合，GQ表示电力业务请求的资源，每个业务节点 包含CPU属性，CPU属性表示为 每条业务链路包含带宽属性，带宽属性表示为S2.定性分析电力通信网资源中若干网络节点的重要度；
所述电力通信网的网络资源包括网络节点资源和网络链路资源，在步骤S2中，使用以下公式表示电力通信网的网络资源：GD＝(ND,ED)，
式中，ND表示由网络节点 构成的网络节点集合，ED表示由网络链路 构成的网络链路集合，GD表示电力通信网的网络资源，每个网络节点 包含CPU属性，CPU属性表示为 每条网络链路 包含带宽属性，带宽属性表示为在步骤S2中，网络节点 的CPU资源的计算公式为：网络节点 的直连链路资源的计算公式为：式中， 为网络节点 的直连链路集合，bw(e)表示链路e的带宽；
S3.在步骤S1和S2之后，求解业务节点、网络节点的指标权重，并分别降序排列；
在步骤S3中，采用节点多属性层次分析法对节点的属性权重进行分析，对各个指标构建比较矩阵如下：式中，cij表示第i个指标和第j个指标的重要度比较；
指标权重判定矩阵的元素值的计算公式为：指标i与其它所有指标的比较判定结果之和的计算公式为：n个节点的不同指标之间的权重向量公式如下所示：式中， 表示节点的第一个指标的权重， 表示节点的第m个指标的权重；
S4.在步骤S3之后，对排序后的业务节点按指标权重顺序分配资源；
S41.对业务节点按照指标权重进行降序排序后，从网络节点集合中选择满足 要求的网络节点作为备选节点集合，再从备选节点集合中选择指标权重最大的网络节点，为业务节点分配CPU资源；
S42.若资源分配成功，则为下一个业务节点分配资源，直到为所有业务节点分配资源；
S5.在步骤S3之后，对排序后的网络节点按指标权重顺序分配资源；
在步骤S5中，使用最短路径算法为业务链路分配链路资源，具体包括以下步骤：S51.对于每条业务链路，从网络链路集合中选择满足 要求的最短路径开始分配链路资源；
S52.若资源分配成功，则为下一条业务链路分配资源；否则分配失败；
其中，步骤S1和步骤S2无先后顺序，步骤S4和S5无先后顺序。
2.根据权利要求1所述的一种电力通信网资源分配方法，其特征在于，在步骤S1中，通过以下两个指标分析业务节点的重要度：通过节点拓扑进行分析，所述节点拓扑包括对业务节点的度数分析和业务节点的重要度分析；
3.根据权利要求2所述的一种电力通信网资源分配方法，其特征在于，所述业务节点的度数分析使用该业务节点相连的边的数量进行衡量；
单个业务节点的两跳关联性的计算公式为：式中， 表示任意两个业务节点， 表示与业务节点 相连接的节点集合，表示与业务节点 相连接的节点集合；当 的取值越大，说明两个业务节点的两跳范围内的网络拓扑越相似，则重要度越低；当 的取值越小，说明两个业务节点的两跳范围内的网络拓扑越不同，则重要度越高；
每个业务节点的拓扑重要度的计算公式为：式中， 表示业务节点 的相邻节点， 表示单个业务节点的两跳关联性。
4.根据权利要求2所述的一种电力通信网资源分配方法，其特征在于，对于所述通过节点业务特性进行分析，某个业务节点 的业务重要性的计算公式为：式中， 表示业务节点 的业务重要性取值，k表示该业务节点相连接的其它业务节点数量，bj表示与当前业务节点相连接的第j个业务类型的重要值，xj表示第j个业务类型的数量。
5.根据权利要求1所述的一种电力通信网资源分配方法，其特征在于，在步骤S2中，通过以下四个指标分析网络节点的重要度：节点CPU资源的分析；
节点重要度的分析，其中，节点重要度分析包括对影响电网的等级、节点规模、节点负荷等级、节点负荷规模四个维度进行分等级评估。
6.根据权利要求5所述的一种电力通信网资源分配方法，其特征在于，在步骤S2中，网络节点 的中心度的计算公式为：式中， 表示电力通信网剔除网络节点 后的网络节点集合，dij表示网络节点 到网络节点 的距离；
一种电力通信网资源分配方法
技术领域
[0001] 本发明涉及电力通信网资源分配技术领域，更具体地，涉及一种电力通信网资源分配方法。
背景技术
[0002] 电力通信网实现了电力公司生产、调度、管理等重要数据的承载和传输，是电力公司正常运营的重要通信平台。电力通信网承载的业务主要包括电力公司的电力生产业务和经营管理业务。其中，电力生产业务对电力通信网的时延、可靠性等指标要求较高。如果电力通信网不能满足这些要求，将会对电力公司的正常运营带来较大的风险。因此，如何为网络质量要求高的电力业务分配可靠性高的网络资源已成为一个重要的研究内容。现有的电力通信网的资源分配方法没将电力业务中重要业务节点分配可靠资源作为资源分配策略的因素，从而使方法适用范围较窄；或是缺少对电力通信网的可靠性因素分析，导致电力通信网业务可靠性较低；或是仅将资源利用率作为资源分配的唯一评价指标，不适用于对电力业务稳定性和可靠性要求较高的场景。
发明内容
[0003] 本发明的目的在于克服现有的资源分配方法可靠性不高的问题，提供一种电力通信网资源分配方法，能够为电力业务中的重要业务节点分配可靠的电力通信网资源，提高电力业务重要业务节点的可靠性；且该方法也能够适用于对电力业务稳定性和可靠性要求较高的场景。
[0004] 为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
[0005] 提供一种电力通信网资源分配方法，包括对电力通信网资源和对电力业务资源请求的分析，该方法包括以下步骤：
[0006] S1.定性分析电力业务资源请求中若干业务节点的重要度；
[0007] S2.定性分析电力通信网资源中若干网络节点的重要度；
[0008] S3.在步骤S1和S2之后，求解业务节点、网络节点的指标权重，并分别降序排列；
[0009] S4.在步骤S3之后，对排序后的业务节点按指标权重顺序分配资源；
[0010] S5.在步骤S3之后，对排序后的网络节点按指标权重顺序分配资源；
[0011] 其中，步骤S1和步骤S2无先后顺序，步骤S4和S5无先后顺序。
[0012] 本发明为一种电力通信网资源分配方法，分析电力业务资源请求中业务节点的重要度和分析电力通信网资源中网络节点的重要度的设置，使该方法能够考虑两个方面的因素，提高方法的可靠性；对业务节点和网络节点的指标权重进行求解并分别降序排列、再按顺序分配资源的设置，能够提高该方法的稳定性，增加该方法的适用范围。
[0013] 进一步地，所述电力业务资源请求包括业务节点资源请求和业务链路资源请求，在步骤S1中，使用以下公式表示电力业务资源请求的资源：
[0014] GQ＝(NQ,EQ)，
[0015] 式中，NQ表示由业务节点 构成的业务节点集合，EQ表示由业务链路构成的业务链路集合，GQ表示电力业务请求的资源，每个业务节点 包含CPU属性，CPU属性表示为 每条业务链路包含带宽属性，带宽属性表示为
[0016] 所述电力通信网的网络资源包括网络节点资源和网络链路资源，在步骤S2中，使用以下公式表示电力通信网的网络资源：
[0017] GD＝(ND,ED)，
[0018] 式中，ND表示由网络节点 构成的网络节点集合，ED表示由网络链路构成的网络链路集合，GD表示电力通信网的网络资源，每个网络节点 包含CPU属性，CPU属性表示为 每条网络链路 包含带宽属性，带宽属性表示为
[0019] 进一步地，在步骤S1中，通过以下两个指标分析业务节点的重要度：
[0020] 通过节点拓扑进行分析，所述节点拓扑包括对业务节点的度数分析和业务节点的重要度分析；
[0021] 通过节点业务特性进行分析。
[0022] 进一步地，所述业务节点的度数分析使用该业务节点相连的边的数量进行衡量；
[0023] 单个业务节点的两跳关联性的计算公式为：
[0024]
[0025] 式中， 表示任意两个业务节点， 表示与业务节点 相连接的节点集合， 表示与业务节点 相连接的节点集合；当 的取值越大，说明两个业务节
点的两跳范围内的网络拓扑越相似，则重要度越低；当 的取值越小，说明两个业务节点的两跳范围内的网络拓扑越不同，则重要度越高；
[0026] 每个业务节点的拓扑重要度的计算公式为：
[0027]
[0028] 式中， 表示业务节点 的相邻节点， 表示单个业务节点的两跳关联性。
[0029] 进一步地，对于所述通过节点业务特性进行分析，某个业务节点 的业务重要性的计算公式为：
[0030]
[0031] 式中， 表示业务节点 的业务重要性取值，k表示该业务节点相连接的其它业务节点数量，bj表示与当前业务节点相连接的第j个业务类型的重要值，xj表示第j个业务类型的数量。
[0032] 进一步地，在步骤S2中，通过以下四个指标分析网络节点的重要度：
[0033] 节点CPU资源的分析；
[0034] 节点直连链路资源的分析；
[0035] 节点中心度的分析；
[0036] 节点重要度的分析，其中，节点重要度分析包括对影响电网的等级、节点规模、节点负荷等级、节点负荷规模四个维度进行分等级评估。具体地，对于每个维度均分为以下五个等级：非常重要、重要、一般、不重要、特别不重要。
[0037] 进一步地，在步骤S2中，网络节点 的CPU资源的计算公式为：
[0038]
[0039] 网络节点 的直连链路资源的计算公式为：
[0040]
[0041] 式中， 为网络节点 的直连链路集合，bw(e)表示链路e的带宽；
[0042] 网络节点 的中心度的计算公式为：
[0043]
[0044] 式中， 表示电力通信网剔除网络节点 后的电力通信网网络节点集合，dij表示网络节点 到网络节点 的距离；
[0045] 分析节点重要度的计算公式为：
[0046]
[0047] 式中， 表示网络节点 的第n个维度的指标等级。
[0048] 进一步地，在步骤S3中，采用节点多属性层次分析法对节点的属性权重进行分析，对各个指标构建比较矩阵如下：
[0049]
[0050] 式中，cij表示第i个指标和第j个指标的重要度比较；
[0051] 构建指标权重判定矩阵如下：
[0052]
[0053] 式中，m表示指标的维度；
[0054] 指标权重判定矩阵的元素值的计算公式为：
[0055]
[0056] 指标i与其它所有指标的比较判定结果之和的计算公式为：
[0057]
[0058] n个节点的不同指标之间的权重向量公式如下所示：
[0059]
[0060] 式中， 表示节点的第一个指标的权重， 表示节点的第m个指标的权重。
[0061] 进一步地，在步骤S4中，具体包括以下步骤：
[0062] S41.对业务节点按照指标权重进行降序排序后，从网络节点集合中选择满足要求的网络节点作为备选节点集合，再从备选节点集合中选择指标权重最大的网络节点，为业务节点分配CPU资源；
[0063] S42.若资源分配成功，则为下一个业务节点分配资源，直到为所有业务节点分配资源；否则分配失败。
[0064] 进一步地，在步骤S5中，使用最短路径算法，即Dijkstra算法，为业务链路分配链路资源，具体包括以下步骤：
[0065] S51.对于每条业务链路，从网络链路集合中选择满足 要求的最短路径开始分配链路资源；
[0066] S52.若资源分配成功，则为下一条业务链路分配资源；否则分配失败。
[0067] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0068] (1)通过分析电力业务资源请求中业务节点和电力通信网资源中网络节点两个方面的重要度，使该方法能够考虑两个方面的因素，提高方法的可靠性。
[0069] (2)对业务节点的重要度通过节点拓扑和节点业务特性两个指标进行分析，对网络节点的重要度通过节点CPU资源、节点直连链路资源、节点中心度、节点重要度四个指标进行分析，能够提高方法的稳定性以及可靠性，使资源能够根据重要程度进行分配，保证电力公司的正常运营。
附图说明
[0070] 图1为本发明一种电力通信网资源分配方法的流程图图。
[0071] 图2为本发明网络节点资源利用率比较示意图。
[0072] 图3为本发明网络链路资源利用率比较示意图。
[0073] 图4为本发明重要业务节点分配的资源性能比较示意图。
具体实施方式
[0074] 下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明。其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
[0075] 本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
[0076] 实施例1
[0077] 如图1至图4所示为本发明一种电力通信网资源分配方法的第一实施例，包括对电力通信网资源和对电力业务资源请求的分析，方法包括以下步骤：
[0078] S1.定性分析电力业务资源请求中若干业务节点的重要度，其中，电力业务资源请求包括业务节点资源请求和业务链路资源请求；
[0079] 电力业务资源请求的资源使用以下公式表示：
[0080] GQ＝(NQ,EQ)，
[0081] 式中，NQ表示由业务节点 构成的业务节点集合，EQ表示由业务链路构成的业务链路集合，GQ表示电力业务请求的资源，每个业务节点 包含CPU属性，CPU属性表示为 每条业务链路包含带宽属性，带宽属性表示为
[0082] 具体地，对于电力业务资源请求中业务节点的重要度分析，可通过以下两个指标分析业务节点的重要度：
[0083] 通过节点拓扑进行分析，节点拓扑包括对业务节点的度数分析和业务节点的重要度分析；
[0084] 通过节点业务特性进行分析；
[0085] 进一步地，对于业务节点的度数分析使用该业务节点相连的边的数量进行衡量；
[0086] 单个业务节点的两跳关联性的计算公式为：
[0087]
[0088] 式中， 表示任意两个业务节点， 表示与业务节点 相连接的节点集合， 表示与业务节点 相连接的节点集合；当 的取值越大，说明两个业务节
点的两跳范围内的网络拓扑越相似，则重要度越低；当 的取值越小，说明两个业务节点的两跳范围内的网络拓扑越不同，则重要度越高；
[0089] 每个业务节点的拓扑重要度的计算公式为：
[0090]
[0091] 式中， 表示业务节点 的相邻节点， 表示单个业务节点的两跳关联性。
[0092] 对于通过节点业务特性进行分析，某个业务节点 的业务重要性的计算公式为：
[0093]
[0094] 式中， 表示业务节点 的业务重要性取值，k表示该业务节点相连接的其它业务节点数量，bj表示与当前业务节点相连接的第j个业务类型的重要值，xj表示第j个业务类型的数量。
[0095] S2.定性分析电力通信网资源中若干网络节点的重要度，其中，电力通信网的网络资源包括网络节点资源和网络链路资源；
[0096] 电力通信网的网络资源使用以下公式表示：
[0097] GD＝(ND,ED)，
[0098] 式中，ND表示由网络节点 构成的网络节点集合，ED表示由网络链路构成的网络链路集合，GD表示电力通信网的网络资源，每个网络节点 包含CPU属性，CPU属性表示为 每条网络链路 包含带宽属性，带宽属性表示为
[0099] 具体地，对于电力通信网资源中网络节点的重要度分析，可通过以下四个指标分析网络节点的重要度：
[0100] 节点CPU资源的分析；
[0101] 节点直连链路资源的分析；
[0102] 节点中心度的分析；
[0103] 节点重要度的分析，其中，节点重要度分析包括对影响电网的等级、节点规模、节点负荷等级、节点负荷规模四个维度进行分等级评估。对于每个维度均分为以下五个等级：非常重要、重要、一般、不重要、特别不重要；
[0104] 进一步地，网络节点 的CPU资源的计算公式为：
[0105]
[0106] 网络节点 的直连链路资源的计算公式为：
[0107]
[0108] 式中， 为网络节点 的直连链路集合，bw(e)表示链路e的带宽；
[0109] 网络节点 的中心度的计算公式为：
[0110]
[0111] 式中， 表示电力通信网剔除网络节点 后的电力通信网网络节点集合，dij表示网络节点 到网络节点 的距离；
[0112] 分析节点重要度的计算公式为：
[0113]
[0114] 式中， 表示网络节点 的第n个维度的指标等级。
[0115] S3.在步骤S1和S2之后，求解业务节点、网络节点的指标权重，并分别降序排列；
[0116] S4.在步骤S3之后，对排序后的业务节点按指标权重顺序分配资源；
[0117] S5.在步骤S3之后，对排序后的网络节点按指标权重顺序分配资源。
[0118] 为验证本发明的性能，在性能分析时使用GT-ITM工具仿真电力通信网环境和电力业务需求环境。在仿真电力通信网环境时，生成由100个网络节点构成的电力通信网络，其网络节点的CPU资源和网络链路的带宽资源规模都服从[40,90]范围内的均匀分布。在仿真电力业务需求环境方面，电力业务需求的生成服从1个时间单位间隔到达1次的泊松分布，每个电力业务的运营时长为20个时间单位，生成的业务节点服从[4,16]范围内的均匀分布，其业务节点的CPU资源需求和业务链路的带宽资源需求规模都服从[4,12]范围内的均匀分布。
[0119] 从资源利用率、重要业务节点分配的资源性能两个维度，将本发明的方法PCNRAAoHP与不考虑业务重要性的资源分配方法PCNRAA进行了比较。其中，资源利用率从网络节点资源利用率、网络链路资源利用率两个维度进行比较。计算资源利用率时都使用已为电力业务分配的资源在总的电力通信网资源中的占比进行衡量。在重要业务节点分配的资源性能比较方面，使用网络拓扑中重要性评价排名前5％的业务节点作为重要业务节点，将重要业务节点分配的网络节点的重要性之和作为重要业务节点分配的资源性能进行比较。需要说明的是，不考虑业务重要性的资源分配方法PCNRAA是现有的较为通用的做法，如申请号为201710806493.1、名称为“一种QoS驱动的电力通信网效用最大化资源分配方法”的专利申请。
[0120] 性能分析的结果如图2至图4所示。图2显示了两种算法时网络节点资源利用率的比较。从图2可知，不考虑业务重要性的资源分配方法PCNRAA的网络节点资源利用率略高于方法PCNRAAoHP，但两种算法的网络节点资源利用率相差较小。图3显示了两种算法时网络链路资源利用率的比较。从图3可知，两种算法的网络链路资源利用率相差较小，不考虑业务重要性的资源分配方法PCNRAA的网络链路资源利用率略高于方法PCNRAAoHP。从图4可知，两种方法的重要业务节点分配的资源性能相差较大，其中不考虑业务重要性的资源分配方法PCNRAA的重要业务节点分配的资源性能维持在175左右，而方法PCNRAAoHP的重要业务节点分配的资源性能维持在260左右。说明方法PCNRAAoHP为重要的业务节点分配了性能较高的电力通信网资源，从而提升了电力业务的可靠性。
[0121] 通过上述与已有算法相比分析可知，本发明在资源利用率不下降的前提下，为重要业务节点分配了性能较好的网络节点资源，显著提升了重要业务节点的可靠性。
[0122] 实施例2
[0123] 本实施例与实施例1类似，所不同之处在于，本实施例中，在步骤S3中，采用节点多属性层次分析法对节点的属性权重进行分析，对各个指标构建比较矩阵如下：
[0124]
[0125] 式中，cij表示第i个指标和第j个指标的重要度比较；
[0126] 构建指标权重判定矩阵如下：
[0127]
[0128] 式中，m表示指标的维度；
[0129] 指标权重判定矩阵的元素值的计算公式为：
[0130]
[0131] 指标i与其它所有指标的比较判定结果之和的计算公式为：
[0132]
[0133] n个节点的不同指标之间的权重向量公式如下所示：
[0134]
[0135] 式中， 表示节点的第一个指标的权重， 表示节点的第m个指标的权重。
[0136] 在步骤S4中，具体包括以下步骤：
[0137] S41.对业务节点按照指标权重进行降序排序后，从网络节点集合中选择满足要求的网络节点作为备选节点集合，再从备选节点集合中选择指标权重最大的网络节点，为业务节点分配CPU资源；
[0138] S42.若资源分配成功，则为下一个业务节点分配资源，直到为所有业务节点分配资源；否则分配失败。
[0139] 在步骤S5中，使用最短路径算法，即Dijkstra算法，为业务链路分配链路资源，具体包括以下步骤：
[0140] S51.对于每条业务链路，从网络链路集合中选择满足 要求的最短路径开始分配链路资源；
[0141] S52.若资源分配成功，则为下一条业务链路分配资源；否则分配失败。
[0142] 显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
