楊婧，付卿卿，唐賢敏

（貴州電網有限責任公司計量中心，貴州貴陽 550000）

城市配電網暫態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)近年來應用廣泛，其采用的暫態(tài)數(shù)據(jù)儲存與緩存功能，提高了城市配電網數(shù)據(jù)儲存的穩(wěn)定性，由于配網暫態(tài)數(shù)據(jù)庫緩存過程中的隨機性，使得配網暫態(tài)數(shù)據(jù)庫緩存沖突概率增大，隨機分布的緩存數(shù)據(jù)沖突時，導致暫態(tài)數(shù)據(jù)庫穩(wěn)定性降低。因此，為了提升暫態(tài)數(shù)據(jù)緩存的輸出穩(wěn)定性以及自動調整能力，對于配網暫態(tài)數(shù)據(jù)緩存沖突規(guī)避方法的研究至關重要。

為此，相關領域學者對其展開了研究，文獻[1]設計了一種應用于配網暫態(tài)數(shù)據(jù)的高階逆過程方案，完成對暫態(tài)數(shù)據(jù)緩存沖突的規(guī)避，但該方法采用的最小二乘法計算量較大，求導運算時間緩慢。文獻[2]提出了配電網接地故障暫態(tài)數(shù)據(jù)模型的構建及應用，收集小電流接地選線裝置的暫態(tài)錄波數(shù)據(jù)，開展接地跳閘的整定計算、故障分析和安全策略、動作評估、錄波和反演等共性技術的研究，以此完成對暫態(tài)數(shù)據(jù)模型的構建。通過模型對暫態(tài)數(shù)據(jù)沖突進行規(guī)避，但此方法在收集小電流接地選線途中具有危險性，操作不當容易出現(xiàn)事故，不適合普及使用。

上述方法進行暫態(tài)數(shù)據(jù)庫緩存沖突規(guī)避過程中都存在一定的問題，為此，該文在邊緣計算下提出一種配網暫態(tài)數(shù)據(jù)緩存沖突規(guī)避方法。

1 邊緣計算下配網暫態(tài)數(shù)據(jù)壓縮

1.1 壓縮存儲

在邊緣計算算法中，通過建立稀疏字典原子對配網內的暫態(tài)數(shù)據(jù)進行壓縮，每個節(jié)點的暫態(tài)數(shù)據(jù)都是同一個字典原子。假設每個節(jié)點的平均長度是n，上傳字典的原子數(shù)目是r，結果如式（1）所示：

式中，Y為各節(jié)點的測量數(shù)據(jù)；X為各節(jié)點的原始信息；D為稀疏字典原子；i表示邊緣計算系數(shù)。通過調低測量節(jié)點數(shù)據(jù)的n值與上傳配網字典原子數(shù)量r的差值，使上傳配網的所有測量數(shù)據(jù)與字典原子數(shù)量所占用的存貯數(shù)減少[3-4]。

為了保證在實際應用過程中能正確、快速地使用暫態(tài)數(shù)據(jù)，配網將各字典原子加載到一起，形成一個完整的字典dk，其中，k是整個字典的全部原子序列[5-6]。在使用此區(qū)域資料時，必須先求出該區(qū)域資料所對應的稀疏度表示系數(shù)θ：

通過恢復得出各分區(qū)的初始信息，再利用配電網暫態(tài)數(shù)據(jù)完善字典的構建過程，在每個邊緣區(qū)域，只要再上傳一次測量結果，就可以進行數(shù)據(jù)的壓縮和存儲，這就有效降低了暫態(tài)數(shù)據(jù)的存儲容量，建立完整字典。

1.2 動態(tài)分區(qū)

該文通過傅里葉正交矩陣對邊緣計算中所產生的稀疏字典問題進行分析，對暫態(tài)數(shù)據(jù)進行動態(tài)分區(qū)。采用邊緣計算算法[7-8]，得到各節(jié)點所對應的稀疏系數(shù)，通過系數(shù)可反映出配網暫態(tài)中對不同頻率元素所產生的諧波變化的能力，并進一步研究各節(jié)點間稀疏函數(shù)的相關性，將該問題轉化為對配網暫態(tài)數(shù)據(jù)中各次諧波含有率的互相關聯(lián)數(shù)的研究，該文采用的配電網邊緣計算分區(qū)法，有效地反映出各節(jié)點間暫態(tài)數(shù)據(jù)中所包含諧波的傳遞情況，并在配電網上更有針對性地避免沖突。

在配電網邊緣計算和劃分過程中，采用的劃分閾值選擇對劃分效果產生較大的影響。由于配電網邊緣計算的暫態(tài)數(shù)據(jù)是隨時變動的，在暫態(tài)數(shù)據(jù)的諧波傳遞過程中，采用固定的閾值會造成高頻諧波污染劃分的不確定。當劃分閾值設置過大時，劃分種類過多，劃分沒有效果；當劃分閾值設置過小時，劃分種類過少，劃分效率低，同時人為限制閾值也難以實現(xiàn)[9-10]。為此，采用邊緣分析模式，采取雙閾值動態(tài)劃分方法，界定劃分數(shù)量的規(guī)模，通過計算各節(jié)點暫態(tài)信息稀疏特性之間的相對影響數(shù)，在配電網的邊緣計算中，確定劃分動態(tài)閾值。為了避免劃分結果不穩(wěn)定，以及過于頻繁地劃分數(shù)據(jù)變化，需要限定劃分閾值[11-12]。

基于邊緣計算的閾值劃分流程如圖1 所示。

圖1 基于邊緣計算的閾值劃分流程

第一步：建立分區(qū)參數(shù)后，注入各節(jié)點暫態(tài)數(shù)的稀疏系數(shù)。在此基礎上，確定了分區(qū)閾值和數(shù)目的區(qū)間，其中，a是分區(qū)數(shù)目的最大值，b是分區(qū)數(shù)目的最小值；

第二步：計算各個節(jié)點暫態(tài)數(shù)據(jù)的稀疏系數(shù)之間的互相關度，如式（3）所示：

其中，θa,θb∈[1,n]；R為稀疏系數(shù)；

第三步：隨機生成閾值并重新劃分，如果分區(qū)數(shù)量數(shù)值超過閾值，系統(tǒng)將采用二分法對區(qū)域閾值的數(shù)值進行調整，直到達到區(qū)域數(shù)量要求；

第四步：若閾值大于分區(qū)數(shù)量，則確定分區(qū)，反之則保持現(xiàn)有分區(qū)狀態(tài)；

第五步：輸出配電網區(qū)域大小和各個區(qū)域的所有節(jié)點信息[13-14]。

2 配網暫態(tài)數(shù)據(jù)緩存沖突規(guī)避

2.1 特征提取

建立暫態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緩存疏導模式，通過負載均衡調整技術，實現(xiàn)了暫態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中高速緩存的均衡分配，暫態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)高速緩存沖突的特征分配模型如式（4）所示：

其中，u代表通過特征分析后的負荷強度；e代表突發(fā)損失率；t代表資源的競爭矛盾力度；c代表暫態(tài)數(shù)據(jù)資源使用率；V代表數(shù)據(jù)庫沖突距離，υ代表數(shù)據(jù)庫緩存的數(shù)據(jù)容量[15]。

通過多元數(shù)據(jù)融合與更多數(shù)據(jù)的整合技術，可以實現(xiàn)暫態(tài)數(shù)據(jù)庫緩存沖突的自適應調節(jié)，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存沖突調節(jié)的條件分布p可表示為式（5）：

其中，d代表數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)壓縮量；U代表數(shù)據(jù)庫表空間利用率，?代表數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緩存信元被調整量；wf代表數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緩存信元之差，f代表數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)沖突信元總量。

采用模糊粗糙集特征提取算法，實現(xiàn)對暫態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中緩存數(shù)據(jù)的挖掘。設定高速緩存空間為U，根據(jù)緩存置換函數(shù)對每個緩存信元代表的緩存空間系數(shù)進行求解，得到在暫態(tài)數(shù)據(jù)庫緩存中沖突最大的對象集合，表示如下：

其中，f(x)為數(shù)據(jù)庫規(guī)避過程得到的沖突函數(shù)；f(y)代表了外界干擾數(shù)據(jù)量。采用多重數(shù)據(jù)融合技術與多信息的整合技術，實現(xiàn)對暫態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)高速緩存沖突的自適應調度。

2.2 沖突均衡處理

利用邊緣計算映射表可以實現(xiàn)對暫態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緩存的沖突輸出調整，根據(jù)粗糙集映射算法，得出對暫態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緩存沖突的置換函數(shù)，而通過對置換函數(shù)的計算，得出的高速緩存集可以描述為O={O1,O2,…,On}，其中，O為高速緩存集，On為緩存對象。以T(x)為控制函數(shù)，對暫態(tài)的緩存沖突控制[16]，所得到的參數(shù)類型為：

其中，x為自然數(shù)，并檢查On的返回值，以構建暫態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緩存沖突自動處理模式，并利用粗糙集的分布式屬性，進行暫態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緩存沖突自動規(guī)避。

3 實驗分析

為了驗證提出的邊緣計算下配網暫態(tài)數(shù)據(jù)緩存沖突規(guī)避方法的實際應用效果，選用文獻[1]基于高階求導的沖突規(guī)避方法和文獻[2]基于故障暫態(tài)模型的沖突規(guī)避方法進行對比實驗。

設定沖突的延時時間為0.5 s，實驗數(shù)據(jù)量為600 bit，沖突字節(jié)長度設定為1 200 kB，對數(shù)據(jù)進行緩存處理，設置帶寬為150 dB，建立實驗環(huán)境如圖2所示。

圖2 實驗環(huán)境

利用圖2 的實驗環(huán)境進行沖突規(guī)避實驗，實驗步驟如下：

第一步：統(tǒng)計邊緣節(jié)點新上傳的字典原子r，以及配網的稀疏字典D的第k個原子的相關度，如果新生成的相關度的絕對值均小于某一閾值，則說明新提交至配網的字典原子r與稀疏字典D的關聯(lián)性很弱，可將該字典原子擴充成配網稀疏字典的原子；

第二步：將各區(qū)域上傳的字典分子之間合并成一個過完備字典稀疏空間，再加以正則化，使各字典分子間具有高相干性；

第三步：將過完備字典進行歸一化處理，處理后的字典原子處于更新狀態(tài)；

第四步：結合過完備稀疏字典，利用分布式壓縮感知計算從上傳的測試值中還原出初始資料，并檢驗數(shù)據(jù)存儲的可恢復性，從而獲取各節(jié)點相應的稀疏關系；

第五步：將各節(jié)點對暫態(tài)數(shù)據(jù)的測試值作為存儲數(shù)據(jù)進行壓縮保存，實現(xiàn)沖突規(guī)避檢測。

得到的沖突緩存處理時間實驗結果如圖3所示。

圖3 沖突緩存處理時間實驗結果

觀察圖3 可知，隨著數(shù)據(jù)量不斷增加，三種方法對于沖突緩存的處理時間也在不斷增加，但是邊緣計算方法的沖突緩存處理時間最短。當沖突緩存數(shù)據(jù)量達到最大600 bit時，文獻[2]基于故障暫態(tài)模型的沖突規(guī)避方法的沖突緩存處理時間達到45 s，而文獻[1]基于高階求導的沖突規(guī)避方法的處理時間達到38 s，提出的邊緣計算處理方法處理時間僅為18 s。由此可知，提出的邊緣計算沖突規(guī)避方法處理時間較短。

在完成沖突緩存處理后，檢測不同處理方法的死亡節(jié)點數(shù)量，得到的實驗結果如表1 所示。

表1 死亡節(jié)點數(shù)量實驗結果

根據(jù)表1 可知，文獻[1]基于故障暫態(tài)模型的沖突規(guī)避方法的處理能力最弱，死亡節(jié)點數(shù)量最多，當沖突緩存數(shù)據(jù)量達到最大600 bit時，死亡節(jié)點高達190個，配電網的工作狀態(tài)受到嚴重限制，不適合實際應用；文獻[2]基于高階求導的沖突規(guī)避方法具有相對較強的處理能力，死亡節(jié)點低于30 個；而提出的邊緣計算沖突規(guī)避方法死亡節(jié)點低于11 個。由此可知，提出的邊緣計算下配網暫態(tài)數(shù)據(jù)緩存沖突規(guī)避方法的實際應用效果最好，能夠在短時間內實現(xiàn)沖突規(guī)避，具有極好的應用效果。

4 結束語

配網暫態(tài)數(shù)據(jù)緩存沖突的規(guī)避對配網正常運行具有重要意義。為此，文中提出了一種在邊緣計算下的配網暫態(tài)數(shù)據(jù)緩存沖突規(guī)避方法，壓縮配網暫態(tài)數(shù)據(jù)，并對其進行分區(qū)處理。利用邊緣計算得到特征分配模型，結合粗糙集映射方法，通過沖突均衡處理，實現(xiàn)暫態(tài)數(shù)據(jù)緩存沖突規(guī)避。經實驗驗證表明，提出的邊緣計算下的配網暫態(tài)數(shù)據(jù)緩存沖突規(guī)避方法能夠在短時間內實現(xiàn)沖突規(guī)避，具有極好的規(guī)避效果。但該文在穩(wěn)定性方面仍有不足之處，后續(xù)將圍繞此方面進行研究。