技术领域
[0001] 本发明涉及配网通信领域，具体为一种北斗配网通信方法。
相关背景技术
[0002] 目前，基于“北斗‑5G‑量子”安全通信的配网模式开始逐渐应用到新型电力系统中，5G通信具有高速率、低时延和大容量等特点，将其应用到配电通信网可以实现对配电网各个节点的全面感知，5G网络切片技术可灵活支撑电力行业差异化业务需求，实现业务隔离。
[0003] 但是由于5G是一种无线通信技术，因此数据传输路径不确定，通讯时延易受电磁环境、网络流量等因素影响，造成5G配网通信的通讯时延抖动较大，传统配网通信的数据同步技术在5G网络下难以保证故障电流等数据的同步精度，影响配网保护、故障诊断和故障录波等多种业务，比如配网差动保护业务及时有效性的降低，配网差动保护需要根据线路两端测得的电流和通讯时延来决定保护开关的开闭动作，如果数据同步时的通讯时延突然变大，则会在差动电流计算时得出错误的判断结果，可能导致保护装置拒动，现有技术主要是采用降低时延抖动的配网通信方法进行解决，但是也难以完全消除因外界环境影响而产生的大时延。
具体实施方式
[0097] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
[0098] 本领域普通技术人员可以理解实现以下实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0099] 在配电网场景，同一基站覆盖区域下，数据传输的通讯时延受电磁环境等各种因素影响，配电网通过各种测控与保护装置采集电气量用于继电保护、故障诊断、暂态分析等业务，这些业务对数据同步精度有较高要求，然而5G通讯时延抖动较大，且收发路由存在不对称性，传统同步方法难以保障数据同步精度，为此为了保证5G通信在电力配网通信上的稳定性和同步性，也出现了很多相应的方法，有效的降低时延抖动的幅度，提高数据的同步精度，但是由于5G网络受到各种环境因素的影响，目前仍然难以完全屏蔽这些外界环境的影响，因此也是难以彻底解决时延抖动过程中，极小概率出现的突发大时延造成电力设备拒动的情况。
[0100] 为了进一步解决时延抖动过程中，因不可控的外界因素导致的极小概率出现的突发大时延，造成电力设备拒动的情况，方便无人值守的配电站等基础设施在新型电力系统中更加平稳的进行使用，请参考图1‑图4，本发明提供了一种北斗配网通信方法，采用对通讯时延进行补偿的方法，临时改变电力设备的时延门限，来尽可能减少目前将北斗5G通信模式应用到电力系统中时，5G网络因偶尔突发性的大时延抖动导致电力设备拒动的问题，提高电力设备运行的稳定性，该方法包括如下步骤：
[0101] S1、获取一定时间内电力设备进行数据传输的历史时延数据和时延门限；历史时延数据为已经生成的电力设备的时延数据，时延门限是在配网通信的过程中，根据实际的通讯时延计算获得，在电力行业中，差动保护机制的实现对于网络数据传输过程中的时延和抖动要求非常高，直接影响到差动保护装置的可靠性，传统方案中的网络数据传输以光纤为主，可以快速实现响应，但由于光纤的部署周期长和成本高等因素影响，不能满足全量化业务作业需求，为了保证差动保护机制的正常运行，以保证电力设备的安全运作，差动保护所依据的时延门限需要尽可能小，从而降低时延门限所对应的突变电流，以方便差动保护装置能够及时发现电路中较大的异常电流并进行差动保护，但是突发性的大时延可能产生较大的突变电流，从而可能产生引起差动保护装置动作而使电力设备误拒动的风险。
[0102] S2、根据历史时延数据计算其相应的第三聚集度，并计算电力设备在任一时刻的中心时延；由于电力设备的通讯时延因外界环境的影响处于一个动态波动的过程，因此需要计算出电力设备在每个时刻波动的中心，即中心时延，从而能够进一步的方便后续进行预测，在步骤S2中，具体包括如下步骤：
[0103] S21、将历史时延数据以每天为周期依次分割，并根据节假日类型、工作日和月份对每天的历史时延数据进行类别标记；在不同的节假日或者工作日和月份等，电力设备的通讯时延肯能因电力设备数据数量的增多或者外界环境的变化而产生一定的差异，因此通过本步骤对可能影响通讯时延的外界环境因素进行分类。
[0104] S22、将具有同一类别标记的历史时延数据按照每天的采集时刻进行分割以获得若干组标准数据；比如将一个月内的、不存在节假日的且在工作日的所有在中午12点的历史时延筛选出来，以组成一组标准数据。
[0105] S23、根据标准数据计算任一历史时延的第一聚集度；第一聚集度的计算公式为：
[0106]
[0107] 其中，
[0108]
[0109] 上式中， 表示标准数据中的第i个历史时延所对应的第一聚集度，Q表示标准数据，μ(x)为符号函数，dij表示第i个历史时延与第j个历史时延差值的绝对值，dmax为标准数据中历史时延差值绝对值的最大值，σ表示第一系数，σ一般大于1；如上文所说，电力设备的通讯时延会发生上下波动，因此将一个月内的、不存在节假日的且在工作日的所有在中午12点的历史时延筛选出来，从而通过计算第一聚集度的方式，可以反应出哪个历史时延周围聚集的历史时延数据最多，即为中心时延。
[0110] S24、根据第一聚集度计算标准数据中任一历史时延的第二聚集度；第二聚集度的计算公式为：
[0111]
[0112] 上式中， 表示标准数据中的第i个历史时延所对应的第二聚集度， 和分别表示标准数据中的第i个和第j个历史时延所对应的第一聚集度，dij表示第i个历史时延与第j个历史时延差值的绝对值；步骤S24中所提及的计算方法是为了进一步配合步骤S24中所提及的计算方法，完成中心时延的后续计算；
[0113] S25、将第一聚集度和第二聚集度归一化；归一化的计算公式为：
[0114]
[0115] 上式中，CR'表示归一化后的第一聚集度或第二聚集度，CRmin和CRmax分别表示第一聚集度或第二聚集度的最大值和最小值，CR表示归一化前的第一聚集度或第二聚集度；
[0116] S26、根据归一化后的第一聚集度和第二聚集度计算任一历史时延的第三聚集度；第三聚集度的计算公式为：
[0117]
[0118] 上式中， 为标准数据中第i个历史时延的第三聚集度， 和 分别为标准数据中第i个历史时延的第一聚集度和第二聚集度，A和B分别为第一聚集系数和第二聚集系数；
[0119] S27、筛选出若干个数值最大的第三聚集度所对应的历史时延，该历史时延即为历史时延数据中数据密度最大的地方，即为可能的中心时延，而且由于各个时刻的历史时延时围绕中心时延上下波动的，因此历史时延可能围绕中心时延呈现正态分布，因此获取的若干个数值最大的第三聚集度所对应的历史时延会最大程度的接近中心时延，因此用来计算中心时延；中心时延的计算公式为：
[0120]
[0121] 上式中， 表示第k个时刻的中心时延，n表示筛选出的若干个数值最大的第三聚集度所对应的历史时延的数据个数， 表示筛选出的第k个时刻的历史时延中的第i个历史时延，请参照图3，图中显示了标准数据中第i个历史时延第一聚集度，圆形的直径为另外两个圆形的圆心所对应的历史时延即为部分第一聚集度大于第i个历史时延第一聚集度的历史时延。
[0122] S3、根据中心时延和历史时延计算任一时刻的时延预测范围；时延预测范围用来反映历史时延在各个时刻的分布情况，从而方便通过预测当前下一时刻的时延预测范围，并在后续与实验门限进行对比和计算以确定电力设备是否存在拒动的可能性，在步骤S3中，具体包括如下步骤：
[0123] S31、计算历史时延数据中若干个与当前时刻相邻时刻的时延增长量；
[0124]
[0125] 上式中，TGRi表示历史时延数据中若干个与当前时刻相邻时刻的时延增长量，TDi表示选取的若干个数据中的第i个时刻的历史时延，TD'i表示与TDi相对应时刻的上一相邻天的历史时延；
[0126] S32、根据时延增长量计算任一时刻的第一预测中心时延；第一预测中心时延的计算公式为：
[0127]1
[0128] 上式中， 表示第一预测中心时延，TD表示与任一时刻相对应的上一相邻天的历史时延，TGRi表示历史时延数据中若干个与当前时刻相邻时刻的时延增长量，m表示计算时延增长量的时刻个数；时延增长量可以用来对比不同天在同一时刻的历史时延的稳定性，因此通过这个可以实现对任一时刻的第一预测中心时延的预测，但是其预测精度不确定。
[0129] S33、根据预测模型和中心时延计算任一时刻的第一范围；第一范围的计算公式为：
[0130]
[0131] 上式中，YI表示第一范围，Y1表示根据预测模型和中心时延数据推测的任一时刻的时延预测值，h表示中心时延数据的代价函数，CDF1‑α/2,r‑1表示自由度为r‑1且置信水平为1‑α/2的中心时延数据的分布函数，τ表示中心时延数据的标准差，预测模型为线性回归模型或者灰色模型等预测模型，通过较为稳定的任一时刻之前时刻的中心时延作为基础数据，实现对任一时刻的实际时延所处区间的预测，即第一范围。
[0132] S34、根据中心时延和第一预测中心时延计算第二预测中心时延；由于不确定第一预测中心时延和通过预测模型的方式来计算第二预测中心时延时哪个准确性更高，因此需要与实际的历史时延进行对比以确定哪种预测方式的精度更高，从而使计算出的第二预测中心时延的精度更高，在步骤S34中，具体包括如下步骤：
[0133] S341、根据预测模型和若干个与当前时刻相邻时刻的中心时延计算任一时刻的第一预测值；
[0134] S342、根据第一预测值和相对应时刻的历史时延计算预测模型的第一相关度；第一相关度的计算公式为：
[0135]
[0136] 上式中，C1表示预测模型的第一相关度，Yi表示根据预测模型和若干个与第i个时刻之前的相邻时刻的中心时延计算出的第i个时刻的第一预测值，TDi表示与第一预测值时刻相对应的历史时延的实际值，通过对比多组数据中两者之间的数值大小，从而可以判定第一预测值与历史时延实际值的接近程度，二者大小越接近，则第一相关度C1的数值月接近1，则表明预测模型的预测精度较高。
[0137] S343、根据历史时延计算时延增长量的第二相关度；第二相关度的计算公式为：
[0138]
[0139] 上式中，V2表示时延增长量的第二相关度，D(TGR)表示时延增长量的方差，通过这种方式来确定历史时延的波动幅度，波动幅度越小，则时延增长量的方差D(TGR)就越接近于0，则通过该方式预测的精度较高。
[0140] S344、根据第一预测中心时延、第一预测值、第一相关度和第二相关度计算任一时刻的第二预测中心时延；第二预测中心时延的计算公式为：
[0141]1
[0142] 上式中， 表示第二预测中心时延， 表示第一预测中心时延，Y表示根据预测模型和中心时延数据推测的任一时刻的时延预测值，C1表示预测模型的第一相关度，C2表示时延增长量的第二相关度；
[0143] S35、根据第二预测中心时延和第一范围计算任一时刻的时延预测范围；时延预测范围的表达式为：
[0144]
[0145] 上式中，YImin和YImax分别表示第一范围的下极限值和上极限值， 表示第二1
预测中心时延，Y表示根据预测模型和中心时延数据推测的任一时刻的时延预测值。
[0146] S4、根据时延预测范围和时延门限计算电力设备在下一时刻的误动概率；通过统计部分的历史时延数据和相对应的任一时刻的时延预测范围，从而能够通过统计部分历史时延数据在相对应时刻的时延预测范围内的分布，从而方便后续进一步的推测需要预测的下一时刻的通讯时延的分布区间，并与实验门限进行对比计算出下一时刻通讯时延超出时延门限的概率，在步骤S4中，具体包括如下步骤：
[0147] S41、判断下一时刻的时延门限是否位于时延预测范围外；
[0148] 若是，则误动概率为0，并结束；
[0149] 若否，则进入步骤S42；
[0150] S42、计算下一时刻的时延门限在相对应的时延预测范围内的位置点；位置点的表达式为：
[0151]
[0152] 上式中，W表示下一时刻的时延门限在相对应的时延预测范围内的位置点，Ymin和0
Ymax分别表示下一时刻的时延预测范围的下极限值和上极限值，TD表示下一时刻的时延门限，这里的下一时刻指的是从当前开始的下一个待预测电力设备是否存在待误动可能的时刻。
[0153] S43、根据下一时刻的时延门限位置点、任一时刻的历史时延和相对应的时延预测范围计算电力设备在下一时刻的误动概率；误动概率的计算公式为：
[0154]
[0155] 其中，
[0156]
[0157] 上式中，MP表示电力设备在下一时刻的误动概率， 为符号函数， 和分别表示在第i个时刻时延预测范围的下极限值和上极限值，W表示下一时刻的时延门限在相对应的时延预测范围内的位置点，TDi表示第i个时刻的历史时延，y表示参与计算的存在时延预测范围的历史时延的总个数，这里通过计算位置点，从而在各个时延预测范围内划分出一个异常区间，该区间的比例大小即通过步骤S42中所计算出的分割点进行分割获得，这里统计y个样本数据中，有可能落在异常区间内的历史时延数据点的数量，计算其与样本大小y的比值，作为误动概率。
[0158] S5、设定概率阈值，并判断误动概率是否小于概率阈值，为了减少时延门限的调整次数，从而使其能够更加有效的对电力设备自身因故障导致的异常进行差动保护，因此，对于误动概率较小时，不对时延门限进行调整；
[0159] 若是，则结束；
[0160] 若否，则进入步骤S6；
[0161] S6、根据时延预测范围、概率阈值和时延门限计算时延门限下一时刻的补偿值，对于通过步骤S5所提及的方法判断出电力设备的误动概率较大时，即有可能在下次通讯的过程中产生较大的通讯时延，从而可能引发电力设备产生拒动，此时需要对时延门限进行补偿，对时延门限的数值进行增加，从而避免电力设备误动，在步骤S6中，具体包括如下步骤：
[0162] S61、判断当前时刻是否已对时延门限进行补偿；
[0163] 若是，则将当前时刻的时延门限作为下一时刻的时延门限，并进入步骤S62，这是为了防止时延门限逐步升高，从而使电力设备难以对其因故障而产生的大电流进行差动保护；
[0164] 若否，则进入步骤S63；
[0165] S62、判断当前时延门限的持续时间是否大于时间阈值；
[0166] 若是，则将时延门限恢复为初始状态，时延抖动一般是一个持续时间较短的过程，因此若存在时延门限保持被补偿状态较长时间时，比如2s，则可能电力设备自身的通讯装置存在一定的问题，此时将时延门限恢复为初始状态，使电力设备可能产生拒动，避免产生电力设备因线路中持续的大电流产生更大损伤，也使运维人员能够及时对其进行检查。
[0167] 若否，则结束；
[0168] S63、设定安全系数，既然预测下一时刻可能会产生突发的大时延抖动，该抖动的幅度因为外界复杂的环境也难以进行确定，因此为了保证该次时延门限补偿的有效性，通过安全系数来进行进一步保证。
[0169] S64、根据安全系数和时延预测范围计算时延门限下一时刻的补偿值；时延门限下一时刻的补偿值的计算公式为：
[0170] ΔTD＝αYmax‑TD0
[0171] 上式中，ΔTD为时延门限下一时刻的补偿值，α为安全系数，一般可以取1～2，Ymax0
为时延预测范围的上限，TD为时延门限，补偿后的时延门限的数值变为αYmax；
[0172] 本发明在使用时，先通过实时获取一定时间内电力设备进行数据传输的历史时延数据和时延门限，通过计算中心时延来反映历史时延在任一时刻的抖动中心，该中心时延通过聚集程度最高的历史时延计算获得，聚集程度的高低通过历史时延数据计算第三聚集度进行反映，随后为了反映预测方式的准确性，引入第一相关度和第二相关度的概念，在计算每次任一时刻的时延预测范围时，根据所依据的样本的不同，第一相关度和第二相关度的大小都不同，从而能够对应的动态调整不同预测方式在计算时延预测范围时的数值比重，随后通过统计不同时刻时延预测范围中历史时延的分布情况，来预测电力设备在当前的下一时刻的误动概率，当误动概率大于或者等于概率阈值时，则说明下一时刻电力设备出现因较大时延抖动产生拒动的可能性较高，此时通过设置安全系数，使调整后的时延门限能够更大可能的大于下一时刻的通讯时延，同时也可以使因电力设备故障导致出现的大电流能够更大概率地被差动保护装置检测到，以保证电力设备高效安全的运行。
[0173] 与上述的北斗通信方法相对应，本实施例还提供了一种北斗通信装置，包括处理器和存储器，存储器用于存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实施北斗配网通信方法。
[0174] 与上述的北斗通信方法相对应，本实施例还提供了一种计算机存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被执行时实现北斗配网通信方法的步骤。
[0175] 以上实施方式对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
