【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统，特别是涉及一种电网广域通信系统延迟建模方法与通讯模拟器。
技术介绍
1、为了确保电力系统的稳定性和可靠性，在实时监控和控制电网操作的过程中，广泛应用的宽带动态监测系统(wams)起着至关重要的作用。但由于数据传输和处理过程中的固有延迟，wams可能面临着监控精度和响应实效性的挑战，特别是在处理大规模和复杂电网的高速动态变化时。在这种情况下，对wams延迟的精确建模成为了提高电力系统动态监控质量的关键。通过对数据采集、传输和处理过程中的延迟进行系统性建模，可以有效提升wams性能，实现更精确的实时电网状态评估和控制决策支持。利用时间同步技术和预测算法的最优策略来弥补延迟效应，是提高现代电力系统监控稳定性的方法之一。特别是在高可再生能源渗透率的电网中，准确的延迟建模和补偿机制对于快速识别和响应电网状态变化至关重要，以防止潜在的系统不稳定性和安全事件的发生。
技术实现思路
1、基于现有时延模型的不足，为了得出更精确的wams时延模型，通过分析通信系统延迟和现实情况下影响因素之间的关系，本专利技术提供了一种电网广域通信系统延迟建模方法与通讯模拟器。采用对周期延迟建模以及随机延迟建模，以更准确地评估多种现实因素对电力系统延迟的影响，并通过通讯模拟器实现对通信时延的模拟。通讯模拟器通过跟踪和计算数据包的实时传输情况，配合统计分析工具，结合实验环境下合成流量的结果分析，构建了有效的通信延迟模型。
2、为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种
3、进一步优选，广域测量系统时延模型建立过程：假设wams测量电力系统的给定数量x(t)。信号首先由适当的设备测量信号并进行数字化。然后通过数据包集中器处理信号，传输，最后通过零阶保持器(zoh)进行处理。
4、进一步优选，周期延迟建模建立过程：基于理想wams通信网络的情况。对于给定的介质，每个数据包的传递周期几乎是相同的。那么，可以将这种理想通信网络的数据包传递延迟建模为时间的周期函数：
5、
6、式中，式中：p数据包丢包率，τp为wams延迟模型的准周期分量，t为每个数据包的正常投递周期。
7、进一步优选，求解wams延迟模型的过程是：假设wams测量电力系统的给定数量x(t)。信号首先由适当的设备测量信号并进行数字化。然后通过数据包集中器处理信号，传输，最后通过零阶保持器(zoh)进行处理。最后，所得到的信号，例如x(t-τ(t))通过电力系统的设备/控制器。
8、考虑一个数据包到达t＝tk的情况。zoh在获取下一个数据包之前保存以tk接收到的数据；在此期间，发送延迟τp变成：
9、τp(t)＝t-tk.
10、假设成功传输的下一个数据包预计到达tk+1，则发送周期为：
11、t＝tk+1-tk.
12、在真实的wams通信网络中，数据包可能会受到丢包/失序的影响。在这种情况下，zoh将最新状态作为对电力系统控制器的反馈信号，直到下一个数据包成功到达。因此，一个现实的数据传递延迟是准周期性的。图2(b)显示了一个数据包xk+1丢失的情况。数据包丢失的概率称为退出率p。
13、由图2(b)可知，在zoh处于特定状态的期间，始终满足以下条件：
14、
15、然后，假设数据包丢失率p∈[0,1)，成功交付的概率为1-p。一个特定的数据包，在成功投递后，具有如下的pdf函数:
16、
17、其中,ω为时变延迟的权重函数，τp为wams延迟模型的准周期分量，t为每个数据包的正常交付周期，x为状态变量,xk状态变量x的第k个数据包，tk为数据包xk的到达时间，p为数据包丢包率，为τ的平均值。
18、根据上式可得，传递延迟的均值为：
19、
20、将两边分别乘以p可得：
21、
22、则即可从上式推导得出：
23、
24、最后得出：
25、
26、进一步优选，基于这些考虑，除了拟周期延迟之外，我们还考虑了wams延迟模型中的其他两个分量。第一个是恒定延迟τo，它是每个数据包不可避免的最小恒定延迟。第二个是随机延迟波动τs，它随每个数据包而变化。根据对现有的物理延迟的研究，我们假设τs遵循伽马分布。对于一个给定的数据包，若第i个丢失，可以得到以下结果：
27、τs,i(t)＝gamma(a,b,t),
28、然后，考虑到由于数据包丢失导致的随机延迟的累积，将上式修正为：
29、
30、然后，通过积分可得，比较系统为：
31、
32、其中，最后，伽马分布延迟的期望均值为:
33、
34、其中，a为伽马分布的比例因子，b为伽马分布的形状因子，γ为遵循伽马分布的随机数，τs为wams延迟模型的随机分量。
35、进一步优选，所构建的通讯模拟器包括：相量数据集中器模拟器，pmu-pdc(相量测量单元和相量数据汇聚器)模拟器，两者基于wams的实时监控与控制分析。
36、相量数据集中器模拟器通过负责收集、处理和汇总来自多个相位测量单元(pmu)的数据，并集中处理和分析相量数据，包括电压、电流的相量信息，通过模拟电力系统和通信网络的交互，能帮助研究和测试wams网络中的通信延迟和数据传输效率。使计算机得出wams时延模型所需数据。
37、pmu-pdc模拟器通过模拟某一特定pmu与pdc之间的通信行为，表征实际的通信，从而有助于观察数据传输速率和通信延迟等问题。
38、本专利技术的有益效果：相较于传统电网广域通信系统延迟建模方法存在着模型简化、理论假设局限、静态性能评估、对实际环境依赖性差以及无法提供系统设计支持等弊端。该专利技术结合了实测数据和仿真技术，能够更贴近实际，并能够通过模拟器进行大量数据和情景的测试，提供了更全面的性能评估与优化指导。
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1.一种详细的广域测量系统(WAMS)时延模型与通讯模拟器，其特征在于，所述考虑的广域测量系统时延模型及通讯模拟器包括：
2.根据权利要求1所述的详细的广域测量系统(WAMS)时延模型，其特征在于，所述周期延迟建模包括：在分析WAMS通信网络情时分为两部分：理想WAMS通信网络情况和真实的WAMS通信网络情况，首先考虑理想WAMS通信网络的情况。对于给定的介质，每个数据包的传递周期几乎是相同的。可以将这种理想通信网络的数据包传递延迟建模为时间的周期函数，函数关系为：
3.根据权利要求2所述的周期延迟建模，其特征在于，所述真实的WAMS通信网络情况包括：在真实的WAMS通信网络中，数据包可能会受到丢包/失序的影响。在这种情况下，ZOH将最新状态作为对电力系统控制器的反馈信号，直到下一个数据包成功到达。因此，一个现实的数据传递延迟是准周期性的。数据包丢失的概率称为退出率p。
4.根据权利要求1所述的详细的广域测量系统(WAMS)时延模型，其特征在于，所述常数和随机延迟建模包括：除了模拟周期延迟之外，考虑WAMS延迟模型中的其他两个分量。第一个是恒定
5.根据权利要求1所述的通讯模拟器，其特征在于，所述通讯模拟器包括：相量数据集中器模拟器，PMU-PDC(相量测量单元和相量数据汇聚器)模拟器，两者基于WAMS的实时监控与控制分析，当程序指令被计算机执行时，使计算机执行权利要求1所述WAMS时延模型的建立。
6.根据权利要求5所述的一种通讯模拟器，其特征在于：一种相量数据集中器模拟器包括：负责收集、处理和汇总来自多个相位测量单元(PMU)的数据，并集中处理和分析相量数据，包括电压、电流的相量信息，通过模拟电力系统和通信网络的交互，能帮助研究和测试WAMS网络中的通信延迟和数据传输效率。使计算机得出权利要求1所述广域测量系统(WAMS)时延模型所需数据。
7.根据权利要求5所述的一种通讯模拟器，其特征在于，一种PMU-PDC模拟器包括：模拟某一特定PMU与PDC之间的通信行为，这种模拟有助于观察数据传输速率和通信延迟等问题。
8.根据权利要求5所述的一种通讯模拟器，其特征在于，一种可运行该模拟器的电子设备，包括：PMUs数据采集硬件，高精度的时钟同步设备以及支持虚拟化技术的CPU。
...【技术特征摘要】
1.一种详细的广域测量系统(wams)时延模型与通讯模拟器，其特征在于，所述考虑的广域测量系统时延模型及通讯模拟器包括：
2.根据权利要求1所述的详细的广域测量系统(wams)时延模型，其特征在于，所述周期延迟建模包括：在分析wams通信网络情时分为两部分：理想wams通信网络情况和真实的wams通信网络情况，首先考虑理想wams通信网络的情况。对于给定的介质，每个数据包的传递周期几乎是相同的。可以将这种理想通信网络的数据包传递延迟建模为时间的周期函数，函数关系为：
3.根据权利要求2所述的周期延迟建模，其特征在于，所述真实的wams通信网络情况包括：在真实的wams通信网络中，数据包可能会受到丢包/失序的影响。在这种情况下，zoh将最新状态作为对电力系统控制器的反馈信号，直到下一个数据包成功到达。因此，一个现实的数据传递延迟是准周期性的。数据包丢失的概率称为退出率p。
4.根据权利要求1所述的详细的广域测量系统(wams)时延模型，其特征在于，所述常数和随机延迟建模包括：除了模拟周期延迟之外，考虑wams延迟模型中的其他两个分量。第一个是恒定延迟τo，它是每个数据包不可避免的最小恒定延迟。第二个是随机延迟波动τs，它随每个数据包而变化。根据...
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