邊緣計算下配網暫態數據緩存沖突規避方法

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）

城市配電網暫態數據庫系統近年來應用廣泛，其采用的暫態數據儲存與緩存功能，提高了城市配電網數據儲存的穩定性，由于配網暫態數據庫緩存過程中的隨機性，使得配網暫態數據庫緩存沖突概率增大，隨機分布的緩存數據沖突時，導致暫態數據庫穩定性降低。因此，為了提升暫態數據緩存的輸出穩定性以及自動調整能力，對于配網暫態數據緩存沖突規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數據的高階逆過程方案，完成對暫態數據緩存沖突的規避，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數據模型的構建及應用，收集小電流接地選線裝置的暫態錄波數據，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，以此完成對暫態數據模型的構建。通過模型對暫態數據沖突進行規避，但此方法在收集小電流接地選線途中具有危險性，操作不當容易出現事故，不適合普及使用。

上述方法進行暫態數據庫緩存沖突規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數據緩存沖突規避方法。

1 邊緣計算下配網暫態數據壓縮

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數據進行壓縮，每個節點的暫態數據都是同一個字典原子。假設每個節點的平均長度是n，上傳字典的原子數目是r，結果如式（1）所示：

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

為了保證在實際應用過程中能正確、快速地使用暫態數據，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]。在使用此區域資料時，必須先求出該區域資料所對應的稀疏度表示系數θ：

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

1.2 動態分區

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，對暫態數據進行動態分區。采用邊緣計算算法[7-8]，得到各節點所對應的稀疏系數，通過系數可反映出配網暫態中對不同頻率元素所產生的諧波變化的能力，并進一步研究各節點間稀疏函數的相關性，將該問題轉化為對配網暫態數據中各次諧波含有率的互相關聯數的研究，該文采用的配電網邊緣計算分區法，有效地反映出各節點間暫態數據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數據是隨時變動的，在暫態數據的諧波傳遞過程中，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[9-10]。為此，采用邊緣分析模式，采取雙閾值動態劃分方法，界定劃分數量的規模，通過計算各節點暫態信息稀疏特性之間的相對影響數，在配電網的邊緣計算中，確定劃分動態閾值。為了避免劃分結果不穩定，以及過于頻繁地劃分數據變化，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：建立分區參數后，注入各節點暫態數的稀疏系數。在此基礎上，確定了分區閾值和數目的區間，其中，a是分區數目的最大值，b是分區數目的最小值；

第二步：計算各個節點暫態數據的稀疏系數之間的互相關度，如式（3）所示：

其中，θa,θb∈[1,n]；R為稀疏系數；

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

第四步：若閾值大于分區數量，則確定分區，反之則保持現有分區狀態；

第五步：輸出配電網區域大小和各個區域的所有節點信息[13-14]。

2 配網暫態數據緩存沖突規避

2.1 特征提取

建立暫態數據庫系統緩存疏導模式，通過負載均衡調整技術，實現了暫態數據庫系統中高速緩存的均衡分配，暫態數據庫系統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代表突發損失率；t代表資源的競爭矛盾力度；c代表暫態數據資源使用率；V代表數據庫沖突距離，υ代表數據庫緩存的數據容量[15]。

通過多元數據融合與更多數據的整合技術，可以實現暫態數據庫緩存沖突的自適應調節，并實現數據緩存沖突調節的條件分布p可表示為式（5）：

其中，d代表數據庫數據壓縮量；U代表數據庫表空間利用率，?代表數據庫系統緩存信元被調整量；wf代表數據庫系統緩存信元之差，f代表數據庫系統沖突信元總量。

采用模糊粗糙集特征提取算法，實現對暫態數據庫系統中緩存數據的挖掘。設定高速緩存空間為U，根據緩存置換函數對每個緩存信元代表的緩存空間系數進行求解，得到在暫態數據庫緩存中沖突最大的對象集合，表示如下：

其中，f(x)為數據庫規避過程得到的沖突函數；f(y)代表了外界干擾數據量。采用多重數據融合技術與多信息的整合技術，實現對暫態數據庫系統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對暫態數據庫系統緩存的沖突輸出調整，根據粗糙集映射算法，得出對暫態數據庫系統緩存沖突的置換函數，而通過對置換函數的計算，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，對暫態的緩存沖突控制[16]，所得到的參數類型為：

其中，x為自然數，并檢查On的返回值，以構建暫態數據庫系統緩存沖突自動處理模式，并利用粗糙集的分布式屬性，進行暫態數據庫系統緩存沖突自動規避。

3 實驗分析

為了驗證提出的邊緣計算下配網暫態數據緩存沖突規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避方法和文獻[2]基于故障暫態模型的沖突規避方法進行對比實驗。

設定沖突的延時時間為0.5 s，實驗數據量為600 bit，沖突字節長度設定為1 200 kB，對數據進行緩存處理，設置帶寬為150 dB，建立實驗環境如圖2所示。

圖2 實驗環境

利用圖2 的實驗環境進行沖突規避實驗，實驗步驟如下：

第一步：統計邊緣節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；

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，并檢驗數據存儲的可恢復性，從而獲取各節點相應的稀疏關系；

第五步：將各節點對暫態數據的測試值作為存儲數據進行壓縮保存，實現沖突規避檢測。

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，隨著數據量不斷增加，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。當沖突緩存數據量達到最大600 bit時，文獻[2]基于故障暫態模型的沖突規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點數量，得到的實驗結果如表1 所示。

表1 死亡節點數量實驗結果

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

4 結束語

配網暫態數據緩存沖突的規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數據緩存沖突規避方法，壓縮配網暫態數據，并對其進行分區處理。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，實現暫態數據緩存沖突規避。經實驗驗證表明，提出的邊緣計算下的配網暫態數據緩存沖突規避方法能夠在短時間內實現沖突規避，具有極好的規避效果。但該文在穩定性方面仍有不足之處，后續將圍繞此方面進行研究。