CN118590415B - 一种面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析方法及系统，涉及变电站通信技术领域。方法包括：根据智能变电站的网络结构以及时间敏感网络TSN交换机内部结构，生成智能变电站流量时延计算模型；在单保护窗口场景下，确定GOOSE流量与MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延；在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延；在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延。本方法能够对变电站的流量传输过程进行精确的时延分析，保障关键性流量的传输性能。

Description

一种面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析方法及 系统

技术领域

本发明涉及变电站通信技术领域，尤其涉及一种面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析方法及系统。

背景技术

电力公司为客户提供有性能保证的服务需求不断增长，智能电网的建设成为电力系统发展的关键。智能变电站作为智能电网的重要节点，有时延保证的高性能内部通信网络是其发展的基础。为保证变电站的标准化通信，目前变电站使用I EC 61850统一通信标准。I EC 61850是变电站自动化系统的唯一的国际标准，其规范了数据的命名、数据定义、设备的自描述特征、设备行为和通用配置语言。I EC 61850协议包含采样测量值SMV流量、通用面向对象变电站事件GOOSE)流量和制造消息规范MMS流量三大类流量类型，其中SMV流量是时间触发的周期性流量，而GOOSE与MMS流量是时间触发与事件触发相结合的非周期性流量。利用TSN技术可以确保SMV流量传输的确定性，然而GOOSE与MMS流量的时延会受到TSN技术内不同传输机制、网络结构以及网络环境等多方面因素影响，在多跳传输场景下时延分析会更为复杂，因此智能变电站网络急需精确有效的时延分析方法。

目前对GOOSE与MMS流量时延分析的研究多数集中于网络演算模型，基于网络演算模型中到达曲线与服务曲线的最大水平距离来确定流量的最坏情况下时延，并未考虑变电站不同类型流量面临的不同传输阻塞情况与变电站传输的多种场景，这些阻塞是由TSN传输机制以及网络环境所造成的。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析方法及系统，能够对变电站的流量传输过程进行精确的时延分析，保障关键性流量的传输性能。

根据本发明的一个方面，本发明提供了一种面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析方法，所述方法包括以下步骤：

根据智能变电站的网络结构以及时间敏感网络TSN交换机内部结构，生成智能变电站流量时延计算模型；

在单保护窗口场景下，确定面向通用对象的变电站事件GOOSE流量与制造报文规范MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延；

在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延；

在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延。

优选地，所述智能变电站流量时延计算模型包括：

所述GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在传输过程中的时延表示为：

T_NPT(τ_i)＝T_FIFO(τ_i)+T_LP+T_HP+T_TRANS

其中，T_FIFO(τ_i)表示数据帧τ_i由优先级队列先进先出策略所产生的排队时延，T_LP表示低优先级时延，T_HP表示高优先级时延，T_TRANS表示传输时延，C_i表示TSN交换机传输数据帧τ_i产生的时延，C_j表示TSN交换机传输数据帧τ_j产生的时延，sp(i)表示TSN交换机内与数据帧τ_i在同一优先级队列中的全部帧的集合，S_j表示流量j的发送时信用降低速率，I_j表示流量j的空闲时信用累计速率。

优选地，所述在单保护窗口场景下，确定GOOSE流量与MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延，包括：

单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在一个TSN交换机内部的总体时延为：

其中，L_SMV表示用于传输SMV流量的保护流时间窗口长度，L_GB表示保护带长度，L_recover表示信用恢复时间。

优选地，所述在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延包括：

多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在一个TSN交换机内部的时延为：

其中，为第k个保护时间窗口的长度，m表示某次传输对原始TAS时间窗口进行划分的次数。

优选地，所述在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延包括：

在单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i进行多跳传输的总时延为：

在多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i进行多跳传输的总时延为：

其中，WCN表示数据帧传输需要等待的TAS超周期数量，n为TSN交换机的输出端口数量。

根据本发明的另一个方面，本发明还提供了一种面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析系统，所述系统包括：

模型生成模块，用于根据智能变电站的网络结构以及时间敏感网络TSN交换机内部结构，生成智能变电站流量时延计算模型；

第一确定模块，用于在单保护窗口场景下，确定面向通用对象的变电站事件GOOSE流量与制造报文规范MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延；

第二确定模块，用于在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延；

第三确定模块，用于在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延。

优选地，所述模型生成模块生成智能变电站流量时延计算模型包括：

所述GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在传输过程中的时延表示为：

T_NPT(τ_i)＝T_FIFO(τ_i)+T_LP+T_HP+T_TRANS

其中，T_FIFO(τ_i)表示数据帧τ_i由优先级队列先进先出策略所产生的排队时延，T_LP表示低优先级时延，T_HP表示高优先级时延，T_TRANS表示传输时延，C_i表示TSN交换机传输数据帧τ_i产生的时延，C_j表示TSN交换机传输数据帧τ_j产生的时延，sp(i)表示TSN交换机内与数据帧τ_i在同一优先级队列中的全部帧的集合，S_j表示流量j的发送时信用降低速率，I_j表示流量j的空闲时信用累计速率。

优选地，所述第一确定模块在单保护窗口场景下，确定GOOSE流量与MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延，包括：

单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在一个TSN交换机内部的总体时延为：

其中，L_SMV表示用于传输SMV流量的保护流时间窗口长度，L_GB表示保护带长度，L_recover表示信用恢复时间。

优选地，所述第二确定模块在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延包括：

多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在一个TSN交换机内部的时延为：

其中，为第k个保护时间窗口的长度，m表示某次传输对原始TAS时间窗口进行划分的次数。

优选地，所述第三确定模块在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延包括：

在单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i进行多跳传输的总时延为：

在多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i进行多跳传输的总时延为：

其中，WCN表示数据帧传输需要等待的TAS超周期数量，n为TSN交换机的输出端口数量。

有益效果：本发明基于智能变电站的网络结构以及TSN交换机内部结构，生成智能变电站流量时延计算模型，分析智能变电站流量传输的多种场景，提出GOOSE流量与MMS流量在TAS和CBS机制结合的流量调度下可能面临的全部时延，以及各类时延在每种场景下的变化情况，基于智能变电站流量时延计算模型，把时延分析延伸到了多跳网络的场景下，能够对变电站的流量传输过程进行精确的时延分析，保障关键性流量的传输性能。

通过参照以下附图及对本发明的具体实施方式的详细描述，本发明的特征及优点将会变得清楚。

附图说明

图1是面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析方法流程图；

图2是TSN交换机内部结构示意图；

图3是单保护窗口划分示意图；

图4是多保护窗口划分示意图；

图5是基于CBS机制的信用值恢复示意图；

图6是智能变电站仿真实验的通信网络结构示意图；

图7是面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析系统示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

图1是面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析方法流程图。如图1所示，本实施例提供了一种面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析方法，所述方法包括以下步骤：

S1：根据智能变电站的网络结构以及时间敏感网络TSN交换机内部结构，生成智能变电站流量时延计算模型。

具体的，所述智能变电站的网络结构包括：智能变电站采用三层两网的结构，三层包括站控层、间隔层、过程层；两网包括站控层网络、过程层网络。其中站控层网络使用MMS流量进行网络通信，过程层网络使用GOOSE流量和SMV流量进行网络通信。智能变电站和传统变电站相比较，都是三层两网结构，但传统变电站的间隔层和过程层之间是以电缆方式连接，在智能变电站中，间隔层和过程层之间用光缆方式连接，并在过程层下面添加合并单元和智能终端，光缆的接入能够确保智能变电站通信能够与TSN技术融合。

参考图2，在智能变电站通信中，电力系统自动化领域通用标准I EC61850报文进入TSN交换机后，首先要经过流过滤与测量模块，对异常流量进行限制或阻断并完成相应的计数操作，其中流过滤操作有多种可实施方案，例如识别并丢弃重复帧和基于信用的流量过滤策略等；随后，被过滤后的流量将根据报文类型被分配相应的内部优先级，按照预先设置的流量映射机制，将全部流量分为保护流量与非保护流量，并根据优先级按照循环排队转发CQF机制，周期性地转发到TAS的队列当中；随后，时间感知整形器作为TSN技术确保流量传输确定性的核心，会根据配置过的门控列表GCL周期性地开关队列门控，允许队列中的数据帧进行传输，在传输过程中，使用基于信用的流量整形机制或者基于严格优先级的帧抢占策略对时间敏感性流量进行整形，避免带宽资源被同种报文过度占用的情况发生。此外，在整个网络传输过程中，I EEE 802.1QAS协议作为时延可测技术的基础，为变电站设备提供全局的时钟同步。

S2；在单保护窗口场景下，确定面向通用对象的变电站事件GOOSE流量与制造报文规范MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延；

S3：在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延；

S4：在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延。

本方法能够对变电站的流量传输过程进行精确的时延分析，保障关键性流量的传输性能。

优选地，所述智能变电站流量时延计算模型包括：

所述GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在传输过程中的时延表示为：

T_NPT(τ_i)＝T_FIFO(τ_i)+T_LP+T_HP+T_TRANS

其中，T_FIFO(τ_i)表示数据帧τ_i由优先级队列先进先出策略所产生的排队时延，T_LP表示低优先级时延，T_HP表示高优先级时延，T_TRANS表示传输时延，C_i表示TSN交换机传输数据帧τ_i产生的时延，C_j表示TSN交换机传输数据帧τ_j产生的时延，sp(i)表示TSN交换机内与数据帧τ_i在同一优先级队列中的全部帧的集合，S_j表示流量j的发送时信用降低速率，I_j表示流量j的空闲时信用累计速率。

具体地，变电站网络中GOOSE流量与MMS流量都属于非保护流量，GOOSE流量与MMS流量的数据帧将面临排队时延、低优先级时延和高优先级时延和传输时延，非保护流量的数据帧τ_i在传输过程中的最坏情况下时延可形式化为：

T_NPT(τ_i)＝T_FIFO(τ_i)+T_LP+T_HP+T_TRANS (1)

其中，T_FIFO(τ_i)表示数据帧τ_i由优先级队列先进先出策略所产生的排队时延，T_LP表示低优先级时延，T_HP表示高优先级时延，T_TRANS表示传输时延，T_NPT(τ_i)表示数据非保护流量的数据帧τ_i在传输过程中的最坏情况下时延；T_FIFO(τ_i)由两部分组成，第一部分为传输数据帧τ_i本身所需的时延，第二部分为传输与数据帧τ_i在同一优先级队列中的其余全部数据帧的时延，且第二部分还需考虑信用值恢复所产生的时延，T_FIFO(τ_i)可以形式化为：

式中，C_i表示TSN交换机传输数据帧τ_i产生的时延，C_j表示TSN交换机传输数据帧τ_j产生的时延，sp(i)表示TSN交换机内与数据帧τ_i在同一优先级队列中的全部帧的集合，S_j表示流量j的发送时信用降低速率，I_j表示流量j的空闲时信用累计速率。

优选地，所述在单保护窗口场景下，确定GOOSE流量与MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延，包括：

单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在一个TSN交换机内部的总体时延为：

其中，L_SMV表示用于传输SMV流量的保护流时间窗口长度，L_GB表示保护带长度，L_recover表示信用恢复时间。

具体地，TAS机制设置单保护窗口的方案如图3所示，其将整个GCL周期分为三个时间窗口：(1)保护带S0；(2)只能用于传输周期性数据帧的保护流时间窗口S1；(3)只能用于传输非保护类型数据帧的非保护流时间窗口S2。故变电站网络中GOOSE流量与MMS流量只能在非保护流时间窗口S2传输。TSN标准表明，当非保护流量的门关闭时，即在保护带S0和保护流时间窗口S1内，该类流量的信用不能再增加。此外，若在保护带激活之前已经开始了某非保护流量帧τ_i的传输，则τ_i允许在保护带传输，那么τ_i所属流量类型的信用在保护带内会减少；TAS机制允许对保护时间窗口进一步划分。

如图4所示，通过进一步划分图3中的S1窗口并增加保护带S3，将GCL周期分为六个时间窗口：两个保护带S0和S3，两个保护流时间窗口S1和S4，两个非保护流时间窗口S2和S5。保护时间窗口S1和S4可以继续进行划分并相应增加保护带，即将单保护窗口的流量调度方案变为多保护窗口调度方案，达到节省带宽的目的。

受CBS机制调度的非保护流量的总带宽与任一非保护类型流量i的信用值累积速率和信用值降低速率之和相等，即I_i+S_i，则流量i的带宽占比为且非保护流量的总带宽受保护带长度、保护流时间窗口长度以及信用恢复时间的影响。非保护流量的总带宽占比可形式化为：

式中，BR_i表式流量i的带宽分配占比，I_i表示流量i的信用值累积速率，S_i表示流量i的发送时的信用值降低速率，L_SMV表示用于传输SMV流量的保护流时间窗口长度，L_GB表示保护带长度，L_recover表示信用恢复时间，L_TAS表示TAS机制的超周期长度。

进一步的，L_recover可形式化为：

信用恢复过程如图5所示，在最坏情况下，流量i在保护带内得到传输，在保护带时隙开始时流量i的信用值刚好为0，流量i得到传输权开始传输且信用值以速率S_i下降，在保护到时隙结束时刚好传输完成一个数据帧，图中x表示此时刻流量i的信用值。随后在保护时间窗口内流量i的信用值保持x不变，保护时间窗口结束时，流量i的队列内包含已经到达且准备好传输的数据帧，信用值以速率I_i升高到0后流量i才能继续传输。由此可知，x＝C_i×S_i且x＝L_recover×I_i，两式联立可得

流量的带宽分配占比还需满足特定的可行性条件，为流量i分配的带宽占比BR_i应满足流量i的传输要求，即传输流量i全部帧所需的时间占比要小于等于流量i分配的带宽占比。否则非保护类流量的最坏时延将是无法预估的，因为流量可能需要延后多个TAS超周期后再传输，无法按时传输的流量将不断累计，可行性条件可形式化为：

若可行性条件满足，则单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在一个TSN交换机内部的时延可形式化为：

其中，表示单窗口场景下TSN交换机内部的时延，T_NPT(τ_i)由公式(1)给出。

结合公式(1)(2)(6)，单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在一个TSN交换机内部的总体时延如下：

这是一个较为保守的单交换机传输数据帧时延上限值，因为其假设被分析的数据帧需要等待保护带以及保护流时间窗口，且当前数据帧排在队列内的最后一帧，但其无法简单地延伸至多跳情况。因为公式(2)的前提是队列内全部数据帧可以在一个TAS超周期内得到传输，而在智能变电站的网状网络下进行多跳传输，情况不会如此乐观。如下示例将阐述智能变电站多跳传输下的时延计算方式。

优选地，所述在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延包括：

多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在一个TSN交换机内部的时延为：

其中，为第k个保护时间窗口的长度，m表示某次传输对原始TAS时间窗口进行划分的次数。

具体地，在智能变电站网络中，假设某次传输对原始TAS时间窗口进行了m一1次划分并增加相应的等长度保护带，得到了m个保护带以及m个保护时间窗口。在一个TAS超周期内，设第k个保护时间窗口的长度为则被保护窗口占用的带宽长度应变化为被保护带占用的带宽长度应变化为m×L_GB，结合公式(6)，多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在一个TSN交换机内部的时延可形式化为：

相应的可行性条件也需变化，可行性条件可形式化为：

其中，表示经过m-1次窗口划分后为流量i分配的带宽占比，可形式化为：

其中，L_recover由公式(4)计算得到。

优选地，所述在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延包括：

在单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i进行多跳传输的总时延为：

在多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i进行多跳传输的总时延为：

其中，WCN表示数据帧传输需要等待的TAS超周期数量，n为TSN交换机的输出端口数量。

具体地，设一个非保护流量数据帧需要经过n个TSN交换机的输出端口到达目标节点，途中没有任何阻塞即最理想情况下，传输时延为n×T_TRANS。智能变电站内部的每个TSN交换机都处于多流竞争传输的状态，所以在某个TSN交换机内部优先级队列中的数据帧可能来自不同节点，无法按照前一跳交换机中的传输顺序不间断地进行传输，T_FIFO(τ_i)中sp(i)应包含网络内全部同优先级帧。低优先级和高优先级数据帧带来的时延将分别上升为n×T_LP和n×T_HP。TAS机制带来的时延在智能变电站网络中取决于需要等待的TAS超周期数量，即在非保护流量的数据帧到达TSN交换机输出端口后需要等待多个TAS超周期后才能得到传输，阻塞当前帧传输的流量包括同优先级、低优先级和高优先级的全部流量，由于需要求得最坏情况下的非保护流量时延且未考虑传输的数据帧本身，又因为需要等待的TAS超周期数应为整数，故得到的结果需要向上取整，数据帧传输需要等待的TAS超周期数量可形式化为：

式中，WCN表示数据帧传输需要等待的TAS超周期数量，L_NPT表示非保护窗口长度。

结合上述全部时延，单窗口场景下数据帧τ_i进行多跳传输的总时延可形式化为：

公式(12)是作为智能变电站全部非保护流量最坏情况时延的理论上限值，由于GOOSE流量通常被视为最高优先级流量，故GOOSE流量的高优先级时延T_HP可以忽略，此外，在多跳网络中低优先级阻塞并不必定发生，我们可以进一步细化各类非保护流量的最坏情况时延，使得GOOSE流量的时延结果表现更为精确。

在多跳智能变电站网络中，TSN交换机输出端口TAS非保护时间窗口的开启时刻，即保护窗口的结束时刻是依据前一跳的窗口的开启时间以及SMV流量的传输时间设定的。例如，设TSN交换机j的输出端口TAS非保护时间窗口开启时间为t，传输一个SMV流量数据帧的时延恒为T_SMV，则下一跳TSN交换机j+1的输出端口TAS非保护时间窗口开启时间应设置为为t+T_SMV，最高优先级的GOOSE流量第一个数据帧τ_GOOSE可以在TSN交换机j非保护时间窗口的开启时刻得到传输送往交换机j+1，交换机j+1传输τ_GOOSE的时刻有一下两种情况：

情况(1)：传输GOOSE数据帧τ_GOOSE的时延T_GOOSE大于传输一个SMV流量数据帧的时延T_SMV，则数据帧τ_i到达交换机j+1时，非保护时间窗口已经开启，在此情况下数据帧τ_GOOSE存在被低优先级流量阻塞传输的可能，故GOOSE流量的最坏情况时延应按公式(12)计算。

情况(2)：传输GOOSE数据帧τ_GOOSE的时延T_GOOSE小于或等于传输一个SMV流量数据帧的时延T_SMV，则数据帧τ_GOOSE到达交换机j+1时，非保护时间窗口还未开启或刚好开启，故非保护时间窗口开启后的第一帧将会传输数据帧τ_i，在此情况下数据帧τ_i的传输时延受到低优先级流量的影响最多只能在第一个TSN交换机产生，即低优先级时延将从n×T_LP降为T_LP。由此造成的一个TSN交换机内的传输等待时间应为T_SMV-T_GOOSE，多跳网络中应为n×(T_SMV-T_GOOSE)。此外，去除高优先级时延，在此情况下的GOOSE流量多跳传输时延可形式化为：

式中，C_GOOSE表示TSN交换机传输数据帧τ_GOOSE产生的时延，sp(GOOSE)表示TSN交换机交换机内与数据帧τ_GOOSE在同一优先级队列中的全部帧的集合。

MMS流量的优先级不如GOOSE流量高，在传输过程中不但需要面临低优先级时延，还需考虑高优先级流量带来的时延。MMS流量的到达情况即便如上述情况(2)一样较为理想，在传输一个数据帧后，若队列内存在已经到达的GOOSE流量，还是会GOOSE流量争夺传输权，而MMS流量需要等待的帧数量取决于GOOSE流量的idleslope和sendslope。

设GOOSE流量的idleslope和sendslope分别为I_GOOSE和S_GOOSE，GOOSE流量的传输所需的最大时间为此处为GOOSE数据帧离开交换机输出端口的时间，区别于前面的T_GOOSE，变电站网络中传输一个数据帧所需最大时间为C_MAX，在最坏情况下GOOSE流量在等待一个网络中最大数据帧传输完成后开始传输，GOOSE流量传输后信用值开始下降，在时间后信用值降低为0，此刻若当前GOOSE流量数据帧刚好完成传输，则仍然可以继续传输一帧。因此，由高优先级流量造成的一个TSN交换机内的等待时间应为即 多跳网络中应为

MMS流量多跳传输时延可形式化为：

其中，C_MMS表示TSN交换机传输数据帧τ_MMS产生的时延，sp(MMS)表示TSN交换机交换机内与数据帧τ_MMS在同一优先级队列中的全部帧的集合。

进一步的，在多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i进行多跳传输的总时延可形式化为：

本实施例基于智能变电站的网络结构以及TSN交换机内部结构，生成智能变电站流量时延计算模型，分析智能变电站流量传输的多种场景，提出GOOSE流量与MMS流量在TAS和CBS机制结合的流量调度下可能面临的全部时延，以及各类时延在每种场景下的变化情况，基于智能变电站流量时延计算模型，把时延分析延伸到了多跳网络的场景下，能够对变电站的流量传输过程进行精确的时延分析，保障关键性流量的传输性能。

以图6所示的变电站网络为例，通过与实际网络传输时延对比，验证本实施例提出的GOOSE流量与MMS流量多场景时延分析的准确性。图6中，MU1至MU18表示18个合并单元，分为四个部分分别发送SMV流量、GOOSE流量、MMS流量以及BE流量，每个数据帧由合并单元产生经过区域交换机发往变电站过程层交换机，经过三跳传输最终发往指定的终端设备EP1至EP3进行数据分析。

根据变电站内部统一通信标准IEC 61850协议，时间敏感型流量帧长度不超过354byte，考虑到保证SMV流量的低时延需求，SMV作为保护流量以100μs的时间间隔发送，其他IEC 61850流量为模拟网络传输的最坏情况都在0μs发送，BE流量以λ＝0.1率参数的指数分布发送。变电站网络中所有的链路都是全双工的，总带宽为100Mbps。

对于GOOSE流量，通过计算得单窗口下GOOSE流量最坏情况时延为0.281ms，实际设备最高时延从0.241ms至0.280ms，平均最高时延为0.261ms，最坏情况时延与计算值偏差0.35％。多窗口下GOOSE流量最坏情况时延为0.175ms，实际设备最高时延从0.135ms至0.162ms，平均最高时延为0.149ms，最坏情况时延与计算值偏差7.43％。将单保护时间窗口的TAS机制划分为多个保护窗口对GOOSE流量最坏时延的优化百分比较高，这是由于多出的带宽会提前传输GOOSE流量，而在网络传输较为拥堵的情况下MMS流量以及BE流量的传输同样会被阻塞。

对于MMS流量，单窗口下MMS流量最坏情况时延为33.667ms，实际设备最高时延从3.578ms至32.660ms，平均最高时延为15.991ms，最坏情况时延与计算值偏差2.99％。多窗口下MMS流量最坏情况时延为28.026ms，实际设备最高时延从3.578ms至26.323ms，平均最高时延为13.323ms，最坏情况时延与计算值偏差6.08％。

实施例2

图7是面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析系统示意图。如图7所示，本实施例提供了一种面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析系统，所述系统包括：

模型生成模块701，用于根据智能变电站的网络结构以及时间敏感网络TSN交换机内部结构，生成智能变电站流量时延计算模型；

第一确定模块702，用于在单保护窗口场景下，确定面向通用对象的变电站事件GOOSE流量与制造报文规范MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延；

第二确定模块703，用于在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延；

第三确定模块704，用于在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延。

优选地，所述模型生成模块701生成智能变电站流量时延计算模型包括：

所述GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在传输过程中的时延表示为：

T_NPT(τ_i)＝T_FIFO(τ_i)+T_LP+T_HP+T_TRANS

其中，T_FIFO(τ_i)表示数据帧τ_i由优先级队列先进先出策略所产生的排队时延，T_LP表示低优先级时延，T_HP表示高优先级时延，T_TRANS表示传输时延，C_i表示TSN交换机传输数据帧τ_i产生的时延，C_j表示TSN交换机传输数据帧τ_j产生的时延，sp(i)表示TSN交换机内与数据帧τ_i在同一优先级队列中的全部帧的集合，S_j表示流量j的发送时信用降低速率，I_j表示流量j的空闲时信用累计速率。

优选地，所述第一确定模块702在单保护窗口场景下，确定GOOSE流量与MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延，包括：

单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在一个TSN交换机内部的总体时延为：

其中，L_SMV表示用于传输SMV流量的保护流时间窗口长度，L_GB表示保护带长度，L_recover表示信用恢复时间。

优选地，所述第二确定模块703在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延包括：

多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i在一个TSN交换机内部的时延为：

其中，为第k个保护时间窗口的长度，m表示某次传输对原始TAS时间窗口进行划分的次数。

优选地，所述第三确定模块704在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延包括：

在单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i进行多跳传输的总时延为：

在多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧τ_i进行多跳传输的总时延为：

其中，WCN表示数据帧传输需要等待的TAS超周期数量，n为TSN交换机的输出端口数量。

本实施例2中各个模块所实现的功能的具体实施过程与实施例1中的实施过程相同，在此不再赘述。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

根据智能变电站的网络结构以及时间敏感网络TSN交换机内部结构，生成智能变电站流量时延计算模型；

在单保护窗口场景下，确定面向通用对象的变电站事件GOOSE流量与制造报文规范MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延；

在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延；

在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延;

所述智能变电站流量时延计算模型包括：

所述GOOSE流量与MMS流量的数据帧在传输过程中的时延表示为：

，

，

其中，表示数据帧由优先级队列先进先出策略所产生的排队时延，表示低优先级时延，表示高优先级时延，表示传输时延，表示TSN交换机传输数据帧产生的时延，表示TSN交换机传输数据帧产生的时延，表示TSN交换机内与数据帧在同一优先级队列中的全部帧的集合，表示流量的发送时信用降低速率，表示流量的空闲时信用累计速率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在单保护窗口场景下，确定GOOSE流量与MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延，包括：

单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧在一个TSN交换机内部的总体时延为：，

其中，表示用于传输SMV流量的保护流时间窗口长度，表示保护带长度，表示信用恢复时间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延包括：

多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧在一个TSN交换机内部的时延为：

，

其中，为第个保护时间窗口的长度，m表示某次传输对原始TAS时间窗口进行划分的次数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延包括：

在单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧进行多跳传输的总时延为：

，

在多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧进行多跳传输的总时延为：

，

其中，表示数据帧传输需要等待的TAS超周期数量，n为TSN交换机的输出端口数量。

5.一种面向智能变电站时间敏感网络的多场景时延分析系统，其特征在于，所述系统包括：

模型生成模块，用于根据智能变电站的网络结构以及时间敏感网络TSN交换机内部结构，生成智能变电站流量时延计算模型；

第一确定模块，用于在单保护窗口场景下，确定面向通用对象的变电站事件GOOSE流量与制造报文规范MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延；

第二确定模块，用于在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延；

第三确定模块，用于在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延

所述模型生成模块生成智能变电站流量时延计算模型包括：

所述GOOSE流量与MMS流量的数据帧在传输过程中的时延表示为：

，

，

其中，表示数据帧由优先级队列先进先出策略所产生的排队时延，表示低优先级时延，表示高优先级时延，表示传输时延，表示TSN交换机传输数据帧产生的时延，表示TSN交换机传输数据帧产生的时延，表示TSN交换机内与数据帧在同一优先级队列中的全部帧的集合，表示流量的发送时信用降低速率，表示流量的空闲时信用累计速率。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述第一确定模块在单保护窗口场景下，确定GOOSE流量与MMS流量经时间感知整形器TAS和基于信用的整形器CBS机制结合的流量调度后的传输时延，包括：

单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧在一个TSN交换机内部的总体时延为：，

其中，表示用于传输SMV流量的保护流时间窗口长度，表示保护带长度，表示信用恢复时间。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第二确定模块在多保护窗口场景下，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延包括：

多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧在一个TSN交换机内部的时延为：

，

其中，为第个保护时间窗口的长度，m表示某次传输对原始TAS时间窗口进行划分的次数。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第三确定模块在多跳网络场景下，基于所述智能变电站流量时延计算模型，确定GOOSE流量和MMS流量的传输时延包括：

在单保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧进行多跳传输的总时延为：

，

在多保护窗口场景下，GOOSE流量与MMS流量的数据帧进行多跳传输的总时延为：

，

其中，表示数据帧传输需要等待的TAS超周期数量，n为TSN交换机的输出端口数量。