[发明专利]一种面向自动化的5G网络业务传输优化方法在审

专利信息
申请号: 202211499064.1 申请日: 2022-11-28
公开(公告)号: CN115866450A 公开(公告)日: 2023-03-28
发明(设计)人: 徐鑫;晏尧;邓雪波;李秉毅;梁柯;刘欣宇;赵理;朱睿;杨高峰;宫林;李俊杰;宋伟;李松浓;向菲;万凌云;雷娟;刘小源;梁花;李洋;陈妍霖;李玮;张森;张伟;韩世海;杨峰;高爽;尹心;江金洋;程晓;吴高翔;王雪文;景钰文;张逸;曾毅 申请(专利权)人: 国网重庆市电力公司电力科学研究院;重庆大学;国家电网有限公司
主分类号: H04Q9/00 分类号: H04Q9/00;H04L67/02;H04L47/2441;H04L1/18
代理公司: 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 代理人: 黎飞
地址: 401123 重庆市渝北*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 一种 面向 自动化 网络 业务 传输 优化 方法
【说明书】:

发明涉及5G网络业务传输技术领域,公开了一种面向自动化的5G网络业务传输优化方法,基于MQTT协议的代理模式,以5G为承载网络,通过服务隧道将数据推送给主站侧的前置代理服务器,并采用业务分类通信服务方法进行参数配置和运行推送,从而获得时效数据。本发明解决了现有技术存在的数据时效性和可靠性难以保障等问题。

技术领域

本发明涉及5G网络业务传输技术领域,具体是一种面向自动化的5G网络业务传输优化方法。

背景技术

TMR电能计量系统是指完整的计量和采集系统,采用了先进的自动化设备(配网监控、控制开关、负荷/能量分配和电燃水表等),通过各种通信方式来测量、收集整理和实时监控用电负荷,为生产、配电、调度和营销系统提供基础的计量采集数据,并依据数据完成异常诊断、精准负控、配变监测以及需求侧指导合理用电等更深层次的业务应用。

现有TMR系统中,本地和远程传输分别采用DL/T645和Q/GDW 1376.1两种不同的协议,通过集中器、采集器等中间层级设备实现本地化通信,构成了图1的硬性树形网络连接结构。系统包括系统业务主站、远程和本地传输、数据采集和现场计量。基础计量采集模块包括专变、厂站、低压集抄等采集终端和电能表计量设备,电能表主要完成能源消耗测量、执行主站下发的远程操作指令(开/关)、电能质量监测等功能。利用采集终端获取现场各类数据,经过远程传输通信网络(光纤、230MHz无线专网、4G/5G公网)上传至主站。业务主站是完成系统数据的存储、管理和应用,联合数据数值分析和业务模型为应用提供辅助决策支撑,跟踪查询仪表和网络状态。现有系统在实现过程中,以“集中式采集”为目标,构成了采集主站与采集/计量终端的点对多点的直采设备拓扑。

主站系统获取电能表的数据方式是通过主站下发配置文件(一般为JSON格式)到采集终端,采集终端将其转换为645数据格式给电能表,电能表依据要求提取数据,然后将数据返回给采集终端,最后再传送至主站数据库中。采集终端设备作为主站和电能表通信的中间件,需要完成协议的数据格式转换和大量电能表数据的暂时缓存以及采集任务命令的转发。

随着电力业务的发展,要求TMR系统逐步向开放式结构转变,系统功能已经从单一的抄表数据采集向提供完整可实施的需求响应策略转变,逐步成为支持分布式能源、需求侧响应、精准负控、智能家居等业务的统一融合平台。用户不仅仅可以时刻掌握自身的用电情况,还可依据电价等信息合理调整自身用电时间以及出售多余电量。业务的发展带来了差异化的数据通信服务需求。

面对不断发展的电力应用,以及电力系统的自动化需求。现有TMR系统数据采集能力存在数据时效性不足的问题。由于系统本地通信和远程传输的协议在数据格式和数据调用方式不一致,而现有的营销主站采集数据的方式是下发采集间隔为15min的配置文件,经过采集终端将指令转发给电能表,数据的结算采用日冻结、月冻结的方式,终端统一将数据上报给主站。大庆市对于台区用户完成月结用电数据自动采集需要10多个小时,没有成功采集的数据还需手动召测多次补抄。现有的主站采集电能表数据如下图2所示,主站获得的数据依然是缓存在终端设备中的电能表离线历史性数据。

此外,1376.1协议规定了事件数据的上报方式为主动上报,但其过程是先记录判断其重要性再上报到主站。即当发生事件情况时,采集终端设备通常没有权利立即将其发送出去(“没有发送权限”),该事件数据将存储在采集终端的数据链路层中,等待机会被发送出去。当主站向终端发送请求数据时,该事件数据才会上报到主站。例如当现场侧发生停电事件时,由于现有系统采用的是15分钟数据采集,没有到达上报数据时刻,该事件则无法及时通知到主站系统。

如图3所示,终端服务器侧的事件发生之后,需要等待客户端提供请求的“机会”,直到有请求时,事件数据才能发送给主站,导致事件数据的时效性很低。

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