一种跨域服务质量映射方法及装置与流程

本发明涉及电力系统通信，具体涉及一种跨域服务质量映射方法及装置。

背景技术：

1、随着新型电力系统加速落地，新能源高比例并网、分布式源荷海量接入，电网调控边界由传统并网点延伸至用户侧网络，多级协同控制业务对传输链路的时延、抖动、丢包指标提出严苛约束。电力通信不再局限于传统调度报文传输，海量保护、储能、分布式电源控制类实时业务涌现，全链路端到端确定性传输成为电网安全稳定运行的硬性需求。实际电力传输链路多为tsn、5g切片、spn多制式融合的异构跨域网络，行业普遍采用时隙调度、队列优先级、网络切片、显式路由等技术保障数据确定性转发。

2、现有跨域qos保障方案以静态映射表实现网络优先级互通，存在明显短板，主要是固定映射规则无法感知链路实时负载，流量突发或网络拥塞时，高优先级队列资源过度预留造成浪费，临界业务难以匹配适配队列，传输精度大幅下降，亟需一套适配电力跨域场景、可实现协议透明对齐的动态qos映射机制。

技术实现思路

1、本发明提供了一种跨域服务质量映射方法及装置，以解决现有跨域qos的固定映射规则无法感知链路实时负载，流量突发或网络拥塞时，高优先级队列资源过度预留造成浪费，临界业务难以匹配适配队列，传输精度大幅下降的问题。

2、第一方面，本发明提供了一种跨域服务质量映射方法，所述方法包括：

3、当原始电力数据流进入跨域网关时，提取所述原始电力数据流对应的报文中的异构网络服务质量标签并进行映射，生成业务标准需求向量；

4、采集所述跨域网关内部各候选发送队列的本地队列运行指标，并采用所述本地队列运行指标计算非线性拥塞惩罚值；

5、评估所述跨域网关的多条候选传输路径的路径状态，根据评估结果构建全局路径标准状态矩阵；

6、采用所述业务标准需求向量、所述非线性拥塞惩罚值及所述全局路径标准状态矩阵进行联合适配计算，生成路径综合适配得分；

7、基于所述路径综合适配得分，确定各传输路径对应的路径流量弹性分配比例，并按照所述路径流量弹性分配比例执行流量调度。

8、本发明通过电力异构跨域传输场景实现全流程协同优化，通过报文qos标签映射生成业务标准需求向量，精准匹配电力业务时延、带宽等差异化传输要求；依托队列运行指标计算非线性拥塞惩罚值，量化队列拥堵带来的传输损耗；结合多路径状态构建全局路径标准状态矩阵，完整表征各传输链路实时工况。经权重自适应调节、模糊向量内积匹配与拥塞衰减修正得到路径综合适配得分，以此动态分配流量比例完成调度。可有效均衡多链路负载，降低电力数据传输时延与丢包风险，兼顾不同电力业务服务质量需求，提升跨域电力数据流传输稳定性与网络资源利用率。

9、在一种可选的实施方式中，所述当原始电力数据流进入跨域网关时，提取所述原始电力数据流对应的报文中的异构网络服务质量标签并进行映射，生成业务标准需求向量，包括：

10、当原始电力数据流进入跨域网关时，提取所述原始电力数据流对应的报文中的异构网络服务质量标签；

11、采用电力业务的端对端时延需求、时延抖动需求、允许最大丢包率及业务保障带宽需求，构建多维业务服务质量通用需求模型；

12、基于所述多维业务服务质量通用需求模型，构建异构语义映射矩阵；

13、将所述异构网络服务质量标签输入所述异构语义映射矩阵进行映射，生成初始业务需求向量；

14、对所述初始业务需求向量进行归一化变换，生成业务标准需求向量。

15、本发明电力异构网络qos标签语义不互通问题搭建标准化转换流程。依托时延、抖动、丢包率、保障带宽构建多维通用需求模型，配套异构语义映射矩阵完成不同网络标签统一解析映射，再经归一化得到规范的业务标准需求向量。统一各类电力业务的传输需求表达，消除跨网络语义壁垒，输出格式统一、维度对齐的需求数据，为后续路径匹配、权重自适应调节提供规整输入，提升电力跨域传输调度计算的准确性与稳定性。

16、在一种可选的实施方式中，所述采集所述跨域网关内部各候选发送队列的本地队列运行指标，并采用所述本地队列运行指标计算非线性拥塞惩罚值，包括：

17、以微秒级采样周期并行采集所述跨域网关内部各候选发送队列的本地队列运行指标；其中，所述本地队列运行指标包括瞬时负载占比、排队深度变化率和调度时隙利用率；

18、采用所述业务标准需求向量调整预设的高斯隶属度函数，并基于调整后的高斯隶属度函数分别对所述瞬时负载占比、所述排队深度变化率及所述调度时隙利用率进行模糊化处理，生成对应的模糊隶属度；

19、将各所述模糊隶属度代入预设的多维模糊条件控制规则进行模糊推演，输出队列拥塞状态模糊集；

20、通过重心法对所述队列拥塞状态模糊集进行解模糊处理，生成对应队列的有效拥塞压力值；

21、将所述有效拥塞压力值输入预设的双阈值非线性硬化拥塞惩罚函数，生成各所述候选发送队列对应的非线性拥塞惩罚值。

22、本发明采用微秒级并行采样精准捕捉队列多维度运行指标，结合电力业务需求自适应调整高斯隶属度函数完成指标模糊化，依托多维模糊规则推演得到拥塞模糊集，经重心法解模糊输出量化拥塞压力。再通过双阈值非线性硬化函数计算拥塞惩罚值，可精细区分不同程度队列拥堵，弱化轻微拥塞影响、放大重度拥塞约束，精准量化队列传输损耗，为后续路径适配打分提供可靠拥塞量化依据，提升电力跨域流量调度的拥塞感知灵敏度。

23、在一种可选的实施方式中，所述评估所述跨域网关的多条候选传输路径的路径状态，根据评估结果构建全局路径标准状态矩阵，包括：

24、采集所述跨域网关的多条候选传输路径的原始传输指标；其中，所述原始传输指标包括路径时延指标、数据丢包率指标与可用保障带宽指标；

25、采用预设的归一化函数分别对各所述候选传输路径的路径时延指标、数据丢包率指标与可用保障带宽指标进行预处理，生成标准化路径状态数据；

26、基于所述路径时延指标、所述数据丢包率指标与所述可用保障带宽指标，对对应的候选传输路径的路径状态进行评估；

27、结合路径状态评估结果，采用各所述候选传输路径对应的标准化路径状态数据，构建全局路径标准状态矩阵。

28、本发明采集各候选路径时延、丢包率、可用带宽三类原始传输指标，经统一归一化预处理得到标准化路径数据，再完成多维度路径状态综合评估，最终构建全局路径标准状态矩阵。统一了不同链路指标量纲差异，完整、规整地存储多条传输路径实时运行状态，直观量化各链路传输承载能力，消除指标维度不统一带来的计算偏差，为后续模糊向量内积匹配、综合适配得分计算提供统一、可靠的链路数据基础。

29、在一种可选的实施方式中，所述采用所述业务标准需求向量、所述非线性拥塞惩罚值及所述全局路径标准状态矩阵进行联合适配计算，生成路径综合适配得分，包括：

30、提取所述业务标准需求向量中的端对端时延需求、时延抖动需求、允许最大丢包率及业务保障带宽需求分别对应的传输维度基础需求信息；

31、将所述全局路径标准状态矩阵及各所述传输维度基础需求信息输入预设的业务场景解耦自适应调节模型，输出各所述传输维度基础需求信息对应的初始维度权重系数；

32、基于所述非线性拥塞惩罚值对各所述初始维度权重系数进行动态修正并执行归一化处理，生成自适应业务需求权重；

33、采用所述自适应业务需求权重与所述全局路径标准状态矩阵内各候选传输路径的标准化路径状态数据计算单传输路径宏观理论匹配度；

34、将所述非线性拥塞惩罚值转换为链路压力指数衰减因子，并采用所述链路压力指数衰减因子对各所述单传输路径宏观理论匹配度进行衰减修正，生成各所述候选传输路径的路径综合适配得分。

35、本发明依托业务场景解耦模型生成初始维度权重，结合队列非线性拥塞惩罚值动态修正并归一化得到自适应权重。通过模糊向量内积计算路径宏观匹配度，再引入拥塞对应的压力衰减因子完成得分修正，兼顾电力业务差异化需求与链路实时拥塞状态。可动态调整时延、带宽等维度权重，精准量化每条链路综合适配能力，规避拥堵链路分配过多电力业务流量，为多路径弹性流量调度提供客观可靠的打分依据。

36、在一种可选的实施方式中，所述基于所述路径综合适配得分，确定各传输路径对应的路径流量弹性分配比例，并按照所述路径流量弹性分配比例执行流量调度，包括：

37、基于预设的变结构模糊隶属度函数，利用各所述候选传输路径的路径综合适配得分转化为对应路径流量弹性分配比例；

38、按照各所述路径流量弹性分配比例执行流量调度；

39、实时监测流量调度后的业务传输性能偏差，基于所述业务传输性能偏差修正所述异构语义映射矩阵的参数。

40、本发明依托变结构模糊隶属度函数将路径适配得分换算为弹性流量分配比例，实现电力数据流按链路适配能力动态分流。同步在线监测调度后的传输性能偏差，并反向迭代修正异构语义映射矩阵参数，形成需求映射、路径打分、流量调度、参数自校正闭环机制。持续适配电力业务动态变化与网络工况波动，不断缩小传输性能误差，长期提升跨域电力数据传输均衡性、可靠性与调度自适应能力。

41、第二方面，本发明提供了一种跨域服务质量映射装置，所述装置包括：

42、映射模块，用于当原始电力数据流进入跨域网关时，提取所述原始电力数据流对应的报文中的异构网络服务质量标签并进行映射，生成业务标准需求向量；

43、采集模块，用于采集所述跨域网关内部各候选发送队列的本地队列运行指标，并采用所述本地队列运行指标计算非线性拥塞惩罚值；

44、评估模块，用于评估所述跨域网关的多条候选传输路径的路径状态，根据评估结果构建全局路径标准状态矩阵；

45、计算模块，用于采用所述业务标准需求向量、所述非线性拥塞惩罚值及所述全局路径标准状态矩阵进行联合适配计算，生成路径综合适配得分；

46、执行模块，用于基于所述路径综合适配得分，确定各传输路径对应的路径流量弹性分配比例，并按照所述路径流量弹性分配比例执行流量调度。

47、在一种可选的实施方式中，所述映射模块包括：

48、提取单元，用于当原始电力数据流进入跨域网关时，提取所述原始电力数据流对应的报文中的异构网络服务质量标签；

49、模型构建单元，用于采用电力业务的端对端时延需求、时延抖动需求、允许最大丢包率及业务保障带宽需求，构建多维业务服务质量通用需求模型；

50、矩阵构建单元，用于基于所述多维业务服务质量通用需求模型，构建异构语义映射矩阵；

51、映射单元，用于将所述异构网络服务质量标签输入所述异构语义映射矩阵进行映射，生成初始业务需求向量；

52、变换单元，用于对所述初始业务需求向量进行归一化变换，生成业务标准需求向量。

53、在一种可选的实施方式中，所述采集模块包括：

54、采集单元，用于以微秒级采样周期并行采集所述跨域网关内部各候选发送队列的本地队列运行指标；其中，所述本地队列运行指标包括瞬时负载占比、排队深度变化率和调度时隙利用率；

55、调整单元，用于采用所述业务标准需求向量调整预设的高斯隶属度函数，并基于调整后的高斯隶属度函数分别对所述瞬时负载占比、所述排队深度变化率及所述调度时隙利用率进行模糊化处理，生成对应的模糊隶属度；

56、推演单元，用于将各所述模糊隶属度代入预设的多维模糊条件控制规则进行模糊推演，输出队列拥塞状态模糊集；

57、处理单元，用于通过重心法对所述队列拥塞状态模糊集进行解模糊处理，生成对应队列的有效拥塞压力值；

58、输入单元，用于将所述有效拥塞压力值输入预设的双阈值非线性硬化拥塞惩罚函数，生成各所述候选发送队列对应的非线性拥塞惩罚值。

59、在一种可选的实施方式中，所述评估模块包括：

60、采集指标单元，用于采集所述跨域网关的多条候选传输路径的原始传输指标；其中，所述原始传输指标包括路径时延指标、数据丢包率指标与可用保障带宽指标；

61、预处理单元，用于采用预设的归一化函数分别对各所述候选传输路径的路径时延指标、数据丢包率指标与可用保障带宽指标进行预处理，生成标准化路径状态数据；

62、评估单元，用于基于所述路径时延指标、所述数据丢包率指标与所述可用保障带宽指标，对对应的候选传输路径的路径状态进行评估；

63、结合单元，用于结合路径状态评估结果，采用各所述候选传输路径对应的标准化路径状态数据，构建全局路径标准状态矩阵。