一種電動汽車充換電站通信網絡性能的分析方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及電力系統通信領域，特別是一種電動汽車充換電站通信網絡性能的分 析方法。
【背景技術】
[0002] 在過去的十多年間，電動汽車技術的研發受到了很多國家的政府、研究機構和汽 車制造商的重視。為加速電動汽車產業的健康發展，我國已規劃建設一批電動汽車充換電 站。在充換電站中，需要各種監控單元來實現對相關配電、充電、計費、安防等設施的實時監 控。在大型電動汽車充換電站中，大量監控數據的傳輸會對充換電站通信網絡的性能產生 顯著影響，進而影響到對電動汽車充換電行為的監控。為此，需要構建合理的網絡架構，以 彌補或減小因網絡負荷過重對監控系統造成的影響。目前，大型電動汽車充換電站監控系 統的建設主要從分析系統的基本功能入手，并借鑒了其他電力監控系統的建設經驗，但都 沒有對充換電站中監控數據的特性及其對通信網絡性能影響的進行深入分析。隨著電動汽 車的發展，其與電力系統的互動將更加頻繁，充換電站通信網絡中的數據量也將更大;另一 方面，不同類型數據對通信網絡性能的影響不同。
【發明內容】
[0003] 有鑒于此，本發明的目的是提出一種電動汽車充換電站通信網絡性能的分析方 法，改善了電動汽車充換電站通信網絡的整體性能。
[0004] 本發明采用以下方案實現:一種電動汽車充換電站通信網絡性能的分析方法，具 體包括以下步驟：
[0005] 步驟S1:根據電動汽車充換電站的運行方式，將電動汽車充換電站通信網絡中的 數據進行分類，分別分為周期性數據、隨機性數據以及突發性數據；
[0006] 步驟S2:結合所述電動汽車充換電站所采用的通信方式及通信協議，建立所述隨 機性數據以及所述突發性數據的數學模型；
[0007] 步驟S3:基于0ΡΝΕΤ軟件，建立電動汽車充換電站通信網絡的仿真模型；
[0008]步驟S4:在步驟S3中所建立的仿真模型中，通過改變對應參數進行仿真分析。
[0009] 進一步地，所述的隨機性數據包括操作員工作站或間隔層的配電保護設備下發的 各種控制命令、當電動汽車充換電站內發生安防事故時安防設備向操作員工作站發送的告 警信息。
[0010] 進一步地，所述的突發性數據包括配電設備故障情況下的保護動作信息、事件順 序記錄信息、快速充電機發出的數據以及操作人員調用錄像回放時產生的數據。
[0011] 進一步地，所述隨機性數據的數學模型為：
[0012] f(t)=Ae-At，
[0013] E(t)=1/λ；
[0014] 其中，f(t)表示數據觸發的時間間隔所服從的指數分布的概率密度函數，E(t)表 示表示數據觸發的時間間隔所服從的指數分布的均值，λ為所述隨機性數據在單位時間內 被觸發的次數;t表不某一時刻。
[0015] 進一步地，所述突發性數據的數學模型為0N/0FF模型，具體為：
[0016]
[0017] E(t)=a0/(a-l)；
[0018] 其中，f(t)表示數據觸發的時間間隔所服從的指數分布的概率密度函數，E(t)表 示表示數據觸發的時間間隔所服從的指數分布的均值，Θ為尺度參數，表示0N狀態至少需要 持續的時間;a為形狀參數;t表示某一時刻。
[0019] 進一步地，所述步驟S3具體為通過配置不同的Video Conferencing應用來模擬電 動汽車充換電站中各個IED收發數據的行為，仿真模型中的每一類應用都對應一類不同的 數據類型；所述的Video Conferencing應用為0ΡΝΕΤ軟件中提供的一個標準應用，所述的 IH)為電動汽車充換電站中的各類智能電子設備。
[0020] 較佳地，對于電動汽車充換電站通信網絡的劃分:大型電動汽車充換電站在空間 上可分為配電區域、慢充區域、快充區域和換電區域。為了提高通信網絡的性能，可將通信 網絡劃分為配電子網、慢充子網、快充子網和換電子網四個部分。每類子網包括相應區域中 的IED和交換機等設備，各類子網的數量根據充換電站的規模確定。
[0021] 與現有技術相比，本發明有以下有益效果:為各類數據設置不同的優先級并引入 QoS可以改善通信網絡的整體性能;設置優先級可以確保重要數據的排隊時延較小，即使在 網絡過載的情況下也能保證數據及時傳輸;在通信網絡中數據流量比較大的情況下，由于 對各類數據設置了不同的優先級，使得優先級較低的視頻監控數據產生了大量丟包，此時 通信網絡不宜傳輸視頻監控數據，如果需要傳輸較高碼率的視頻數據，則需要提供更大的 網絡帶寬或另建通信網絡來專門傳輸。
【附圖說明】
[0022] 圖1為本發明中電動汽車充換電站通信網絡數據的分類及數據流向示意圖。
[0023] 圖2為本發明實施例電動汽車充換電站通信網絡仿真模型。
[0024]圖3為本發明實施例中操作員工作站收到數據的平均端到端時延。
[0025] 圖4為本發明實施例中不同數據在核心交換機的排隊時延。
【具體實施方式】
[0026] 下面結合附圖及實施例對本發明做進一步說明。
[0027] 本實施例提供了一種電動汽車充換電站通信網絡性能的分析方法，具體包括以下 步驟：
[0028] 步驟S1:根據電動汽車充換電站的運行方式，將電動汽車充換電站通信網絡中的 數據進行分類，分別分為周期性數據、隨機性數據以及突發性數據；
[0029] 步驟S2:結合所述電動汽車充換電站所采用的通信方式及通信協議，建立所述隨 機性數據以及所述突發性數據的數學模型；
[0030] 步驟S3:基于0ΡΝΕΤ軟件，建立電動汽車充換電站通信網絡的仿真模型；
[0031] 步驟S4:在步驟S3中所建立的仿真模型中，通過改變對應參數進行仿真分析。
[0032] 在本實施例中，所述的隨機性數據包括操作員工作站或間隔層的配電保護設備下 發的各種控制命令、當電動汽車充換電站內發生安防事故時安防設備向操作員工作站發送 的告警信息。
[0033] 如圖1所示，圖1為電動汽車充換電站通信網絡數據的分類及數據流向示意圖。
[0034] 在本實施例中，所述的突發性數據包括配電設備故障情況下的保護動作信息、事 件順序記錄信息、快速充電機發出的數據以及操作人員調用錄像回放時產生的數據。
[0035] 在本實施例中，電動汽車充換電站中所包含的主要周期性數據如下表所示：
[0036]
[0037] 在本實施例中，隨機性數據的觸發過程可采用泊松過程模擬，此時數據觸發時間 間隔服從指數分布，所述隨機性數據的數學模型為：
[0038] f(t)=Ae-At，
[0039] E(t) = lA；
[0040] 其中，f(t)表示數據觸發的時間間隔所服從的指數分布的概率密度函數，E(t)表 示表示數據觸發的時間間隔所服從的指數分布的均值，λ為所述隨機性數據在單位時間內 被觸發的次數;t表不某一時刻。
[0041 ]在本實施例中，所述突發性數據的數學模型為0N/0FF模型，具體為：
[0042]
[0043] E(t)=a0/(a-l)；
[0044] 其中，f(t)表示數據觸發的