[發明專利]一種面向自動化的5G網絡業務傳輸優化方法在審
| 申請號: | 202211499064.1 | 申請日: | 2022-11-28 |
| 公開(公告)號: | CN115866450A | 公開(公告)日: | 2023-03-28 |
| 發明(設計)人: | 徐鑫;晏堯;鄧雪波;李秉毅;梁柯;劉欣宇;趙理;朱睿;楊高峰;宮林;李俊杰;宋偉;李松濃;向菲;萬凌云;雷娟;劉小源;梁花;李洋;陳妍霖;李瑋;張森;張偉;韓世海;楊峰;高爽;尹心;江金洋;程曉;吳高翔;王雪文;景鈺文;張逸;曾毅 | 申請(專利權)人: | 國網重慶市電力公司電力科學研究院;重慶大學;國家電網有限公司 |
| 主分類號: | H04Q9/00 | 分類號: | H04Q9/00;H04L67/02;H04L47/2441;H04L1/18 |
| 代理公司: | 成都九鼎天元知識產權代理有限公司 51214 | 代理人: | 黎飛 |
| 地址: | 401123 重慶市渝北*** | 國省代碼: | 重慶;50 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 面向 自動化 網絡 業務 傳輸 優化 方法 | ||
本發明涉及5G網絡業務傳輸技術領域,公開了一種面向自動化的5G網絡業務傳輸優化方法,基于MQTT協議的代理模式,以5G為承載網絡,通過服務隧道將數據推送給主站側的前置代理服務器,并采用業務分類通信服務方法進行參數配置和運行推送,從而獲得時效數據。本發明解決了現有技術存在的數據時效性和可靠性難以保障等問題。
技術領域
本發明涉及5G網絡業務傳輸技術領域,具體是一種面向自動化的5G網絡業務傳輸優化方法。
背景技術
TMR電能計量系統是指完整的計量和采集系統,采用了先進的自動化設備(配網監控、控制開關、負荷/能量分配和電燃水表等),通過各種通信方式來測量、收集整理和實時監控用電負荷,為生產、配電、調度和營銷系統提供基礎的計量采集數據,并依據數據完成異常診斷、精準負控、配變監測以及需求側指導合理用電等更深層次的業務應用。
現有TMR系統中,本地和遠程傳輸分別采用DL/T645和Q/GDW 1376.1兩種不同的協議,通過集中器、采集器等中間層級設備實現本地化通信,構成了圖1的硬性樹形網絡連接結構。系統包括系統業務主站、遠程和本地傳輸、數據采集和現場計量。基礎計量采集模塊包括專變、廠站、低壓集抄等采集終端和電能表計量設備,電能表主要完成能源消耗測量、執行主站下發的遠程操作指令(開/關)、電能質量監測等功能。利用采集終端獲取現場各類數據,經過遠程傳輸通信網絡(光纖、230MHz無線專網、4G/5G公網)上傳至主站。業務主站是完成系統數據的存儲、管理和應用,聯合數據數值分析和業務模型為應用提供輔助決策支撐,跟蹤查詢儀表和網絡狀態。現有系統在實現過程中,以“集中式采集”為目標,構成了采集主站與采集/計量終端的點對多點的直采設備拓撲。
主站系統獲取電能表的數據方式是通過主站下發配置文件(一般為JSON格式)到采集終端,采集終端將其轉換為645數據格式給電能表,電能表依據要求提取數據,然后將數據返回給采集終端,最后再傳送至主站數據庫中。采集終端設備作為主站和電能表通信的中間件,需要完成協議的數據格式轉換和大量電能表數據的暫時緩存以及采集任務命令的轉發。
隨著電力業務的發展,要求TMR系統逐步向開放式結構轉變,系統功能已經從單一的抄表數據采集向提供完整可實施的需求響應策略轉變,逐步成為支持分布式能源、需求側響應、精準負控、智能家居等業務的統一融合平臺。用戶不僅僅可以時刻掌握自身的用電情況,還可依據電價等信息合理調整自身用電時間以及出售多余電量。業務的發展帶來了差異化的數據通信服務需求。
面對不斷發展的電力應用,以及電力系統的自動化需求。現有TMR系統數據采集能力存在數據時效性不足的問題。由于系統本地通信和遠程傳輸的協議在數據格式和數據調用方式不一致,而現有的營銷主站采集數據的方式是下發采集間隔為15min的配置文件,經過采集終端將指令轉發給電能表,數據的結算采用日凍結、月凍結的方式,終端統一將數據上報給主站。大慶市對于臺區用戶完成月結用電數據自動采集需要10多個小時,沒有成功采集的數據還需手動召測多次補抄。現有的主站采集電能表數據如下圖2所示,主站獲得的數據依然是緩存在終端設備中的電能表離線歷史性數據。
此外,1376.1協議規定了事件數據的上報方式為主動上報,但其過程是先記錄判斷其重要性再上報到主站。即當發生事件情況時,采集終端設備通常沒有權利立即將其發送出去(“沒有發送權限”),該事件數據將存儲在采集終端的數據鏈路層中,等待機會被發送出去。當主站向終端發送請求數據時,該事件數據才會上報到主站。例如當現場側發生停電事件時,由于現有系統采用的是15分鐘數據采集,沒有到達上報數據時刻,該事件則無法及時通知到主站系統。
如圖3所示,終端服務器側的事件發生之后,需要等待客戶端提供請求的“機會”,直到有請求時,事件數據才能發送給主站,導致事件數據的時效性很低。
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