在未来电力系统中基于Gossip的消息传播方案外文翻译资料

 2022-11-06 14:54:27

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在未来电力系统中基于Gossip的消息传播方案

A. Krkoleva, Graduate Student Member, IEEE, V.

Borozan, Senior Member, IEEE, A. Dimeas,

Member,IEEE and N. Hatziargyriou,

Fellow, IEEE

摘要:

本文给出了Gossip算法概述,它们在未来电力系统的基本属性和实现可能性。 在本文中,两个基于Gossip的单片消息传播计划 。本文详细讨论了该方案的开发和仿真提出了实施方案的结果。

关键词:通讯 、Gossip算法、图形理论。

I.导论

上个世纪由于发展和实施新技术电系统发生了显着变化,从而成为提供定制的服务以满足不断增长的现代社会需求的复杂系统。在早期阶段,系统的发展主要受持续增长的电力消耗和运输的需要和向最终用户提供电力,同时最小化传输和损失分配。这个发展阶段的特征是基于集中化电力的电力系统生产单元和健壮的传输系统。这些年,电力系统的复杂性已经增长由于许多新的要求,包括需要增加提高供应质量和避免升级传输和配电系统的成本,以及减少温室气体排放。因此,除了以前的开发驱动程序,实施各种新技术改进小型发电机组和使用可再生能源的技术也扮演重要的角色。目前,复杂的电力系统进一步加强电力市场的发展,响应方案需求,提出了微电网或智能家居的新概念[1] [2]。

为了充分利用新技术的优势,实现新的概念,并启用按照新的要求进行的系统, 需要控制方案[3] - [6]。方案的提出与解决方案密切相关。如[7]中所述,未来的电力系统将更加与ICT基础设施相互联系目标是使全球系统能够通过协调,不同的地方行动者/利益相关者压力和目标。将通过 ICT架构和适用于实施的算法协调电力系统。此外,作者在[7]指出基础设施的信息系统要求:应用于未来的电力系统将包括可扩展性,开放性,多角色交互和平衡全球范围内的利益,以及自主权和隐私权。

这些要求可以通过适当的实施使系统和算法能够实现双向地方实体之间的信息交流。研究表明,基于代理的系统[8],[9]是适合于实现不同的控制方案要求。另外,几类分布式算法也具有符合新要求的性质。

在这种情况下,八卦算法(GA)是既可靠又可扩展,实现分布式控制方案的方法。通过信息传播和分散执行任务在地方一级协调使地方交流成为可能。换句话说,全球系统目标 过共享和传播地方知识来实现实体对全球网络的有限了解。本文介绍了GA及其最近实施了基于GA的控制微网基本属性。 此外,两个基于八卦的计划。通过详细的制定和讨论仿真结果规划GA计划。

II Gossip算法

基于同化现象理论的动机是需要传播,某一通信内的实体之间的形成,病毒以类似的方式传播人口。换句话说,他们对系统状态的了解源于其他实体,作为网络通信或者其他方面的参与者。

第一个实际执行的大会是在 1987 [10]。目标是在Xerox公司互联网内启用数据库复制。这些年GA在不同的环境中实施并用于解决问题作为抽样,集团管理,拓扑管理,平均,故障检测,然而,它们的实现不限于ICT 应用程序。记住电子在未来电力系统中的三重性和ICT基础设施也可以实现消息传播和 电子元件内的角色/节点之间的知识交换是三元系统。交换可以使用不同的通信介质,所述节点是生产单元或负载。

在[11],[12]中进行的研究表明,GA可以在微成功实施了二级和三级控制 网。 对于二次控制,作者[11] 已经提出在微电网内工作使用GA计算的平均值 DG单位的有功和无功功率偏差。提供微型的电压和频率的偏差通过确保 DG单元的有功和无功功率的平均值等于零。 如[12]中所述,第三级控制重新分配 DG单元之间的有功和无功功率, 通过使用GA来匹配经济约束 微网内单元的边际成本。

A. Gossip算法属性

通用的八卦算法包括两个线程在同一节点执行。 算法的一般形式, 基于[13]的算法如图1所示

活动线程通通过选择对等功能讲述一个八卦伙伴。选择本身是随机的,虽然在某些情况下它可以是确定性的,如果不损害节点多样性。随机选择可以是均匀的,基于分层和基于连接。选择后的闲话伙伴,相同的任务由改变和继续下一步节点启动信息两者执行。在图1中,数据交换功能指在八卦伙伴之间的实际信息交换。重要的是要注意,通信是成对进行的,所以在某一时刻,多对节点交换它们信息。算法在消息方面不同(即,网络中的节点)可以交换自己的国家或通过某些信息其中工作之一。基于接收的信息,节点可以通过数据处理功能执行任务 在本地做出决策或可以简单地将信息传递给 另一个节点。一般假设是节点具有 受限的网络知识,即他们没有访问 到关于其他节点的状态的全局信息。 通过与他们的相邻节点或更广泛的节点组保持系统的某种观点。在开发这种类型的算法和决定这方面时,视图是最重要的方面之一 。节点视图包括什么取决于目的 的算法,并与计算操作有关。 视图可以是全局或局部,分层的,部分随机化的或甚至匿名的, 在可用于每个节点的节点列表上通信网络。 列表甚至可以改变 到概率分布,这对于具有高动力学,其中节点经常加入和离开网络。

关于前面的讨论和研究,在[14]中发送,与GA相的一般属性包括以下内容;节点选择应该是随机的或保证节点多样性; 只有本地信息可用 所有节点; 通信是圆的;传输和每轮的处理能力有限,所有节点都运行相同协议。 此外,GA属于abilistic算法问题,他们是可扩展和适用于其中可以加入或离开网络拓扑节点工作。GA和其他属性的广泛概述 他们的分类在[15]中完成。

III 传递信息的Gossip计划

开发基于消息传播的想法,电力网络中的电力计划是由需要在节点之间共享本地信息和知识。 基于获取的信息,节点将能够执行指定的任务,即使没有涉及中央协调单位。考虑到可能性,形成新的技术进步,特别是指到内部,软管到电网和家庭/电网到企技术[16,17],节点之间的交互 应该在几个级别上启用,包括纳米级,即家庭和办公室中的本地设备之间的交互环境,以及微电网之间DG和负载的水平,或在较大的域中,在中层,通过多个Microgrids之间的交互。这些新技术的实现将有助于进一步发展响应方案需求和新的分散控制计划。 对于GA的实现,有必要启用短和长距离双向通信, 不同类型的设备。 为此目的,现有公众网络和基础设施可以使用,但也可以使用网络特别是为使用特定的设备通信而形成具有几个可用信道的射频(RF)。 为了 后者,设备的微控制器可以连接 传感器RF模块,从而形成任意的可以在两者中通信的模块的网络方向。

进一步分析的目的将假设需要通信和共享信息的设备,mation形成一个通信网络,每个人都使用它 自己的IP地址作为标识符。这些设备将被称为节点在某个网络。在这种情况下,图论是在算法开发期间有用的解释一些假设。 图论也用于u理解GA类的正式定义[18]

A.图形理论背景

[19]中给出的图形的数学定义这是一个有序对(V(G),E(G))组成的克图.置顶点V(G),在该文本节点和一组的其余部分 E(G),不相交的V型边缘(G),连同发病 函数 psi;ģ即以G的无序的各边缘相关联一对的G(不一定不同)顶点 。 我们也使用 [19]用于定义GA中使用的一些附加元素。 如果 e的边缘和u和v的节点,以使得 psi;G(E)= {U,V},大于E,入u和v,以及节点ū 和 v被称为e的端部。 此外,节点的数量和 中的边缘被表示为V(G)和e(G)和它们作为图的基本参数,即分别表示顺序和大小。

图形图描绘了图像之间的发生关系节点和边在本文的其余部分,图形图将被表示为图形。根据图论,边缘的端部被认为与边缘相邻。以共同边缘入射的节点作为相邻。 此外,与公共节点入射的两个边缘。 使用邻接定义,我们也可以定义邻域,这是设计GA的重要因素。二不同的相邻节点是邻居, 在图G 的一个节点的 v 的博斯由N G(V)表示。边缘具有不同的末端称为链接。 当讨论GA, 该术语用于定义边缘, 阳离子和信息交换。 对于图中的描述 模拟过程中也使用邻接矩阵,其中 图论被定义为矩阵 :(), G uv = 其中 n 是节点的数。 它是一个 纳米 times; 矩阵,其中 m是数 边缘,但对于具有较大数量边缘的图形 大于邻接矩阵,因此需要 更多的内存空间。

使用上面的定义,n的通信网络 设备可以被认为是由下式表示n个节点的图 它的邻接矩阵 A G。被链接的节点的子集 到节点 V和因此能够与通信 节点 U形成邻居子集。

B.算法开发

我们可以假设节点形成连接图,即 为 V(G) 的每个分区成两个非空子集X和Y, 存在与在第 X 一端和Y中一个端部的连结 。 随后在两个不同的不相邻的节点之间存在路径,所以它们之间的通信是可能的。 节点在图表有自己的标识符(例如IP地址)使每个节点与网络中的其他节点不同。 节点仅“知道”它们的邻居,并且能够表示经由通信链路的通信。

考虑到这些假设,两个闲话计划已开发。有几个共同的特点两个方案。初始化阶段是相同的,它开始当节点之一从外部接收信息时,它开始传播八卦,即接收到的消息网络中的另一个节点。通信完成循环,因此在每个随后的周期中,被通知的节点选择闲话合作伙伴形成他们的查看列表并发送消息给 选择合作伙伴。 为此,让我们假设有一个通信网络由五个节点组成通过示出节点之间的链接的图。 图2 呈现可能在其中发生的两个通信周期 网络。 在初始化阶段具有标识符A的节点 已收到消息。 在第一个周期A随机选择邻居 N G = {B,E,D} 的子集中的一个元素 ,进行通信并将其消息发送到该节点。

在下一个周期中,有两个节点拥有信息 - (A和D),并且它们继续将消息传送到 它们的相邻节点从它们自己随机选择 相邻子集。 为此目的,伪随机发生器用于从视图列表中选择邻居。 通信是成对进行的,因此在特定的节点可以仅从一个其他节点接收消息 在网络中。 如果另一个节点尝试联系它, 与它的通信将不会建立,如图所示

实际上 图3呈现第三通信周期 其中D和C都选择了它们的共同邻居E 与之沟通。 如果D在C之前联系过E,假设种异步通信模式, 阳离子链接将建立D和E和C之间 接收“忙”消息形式E.

八卦方案略有不同,从建立单向或双向的可能性一对节点之间的通信。基本上在第 方案,节点之一,发送方节点,联系其中的一个 邻居,接收机节点之后,在同一个或下一个周期,接收器节点可以发送回消息到发送者。 第二种方案不包括最后一种可能性如果发送方节点已经联系了邻居,邻居不会将消息发送回发送方节点。首先方案创建更多的数据包流量,但可能有用消息在本地级别上改变,在接收器节点处,之后执行某个任务。 然后,从所述节点接收更新/改变的消息它已经八卦,与它的本地知识,并用它在地方层面作进一步的决策。 在这样,节点可以在中发送和接收信息同一周期 另一方面,第二种方案通常 完成较少的轮数,更适合单 分段消息传播。在两种方案中,节点可以 接收来自几个邻居的信息,这是实际上 可能在节点具有较高度的图中。 在里面 进一步的算法开发阶段,节点会 比较哪个消息较新,特别是如果它被更改 在节点级别的某种方式。 消息将具有邮票 被访问节点或心跳的速率, 如果信息是“新鲜”或节点已经存在,则返回 接收到的消息“更新”。 基于此,节点 可以对本地节点上的任务的执行做出本地决定。

两种方案都使用相当琐碎的停止规则; 节点 当他们通知所有人时,正在改变为“空闲”模式 他们的邻居。 节点“知道”其所有的邻居,因此他们的视图包含所述子集 N G - 的标识符的列表。当网络中已经接收到已经发送消息给他们的邻居将停止。这将确保所有的邻居都会通知。 当其中一个节点通过接收“唤醒”时 另一个消息,通信将再次开始。 它可以 认为节点不必联系所有的邻居节点,而是将消息发送到随机子集邻居集合 N G,它可以从循环换向周期。 在 换句话说,视图可以是部分随机化的, ping规则可以基于附加规则,这取决于 算法的目的。其实,假设 节点将接触其所有邻居是合理的,在某些类型的负载之间进行通信。对于例如,可以假设进行通信 住宅区,在许多住宅区分布的负载之间, 持有负载(例如空调,热水器, 等等)可以配备微控制器和RF传感器 模块。沟通的目的可能是需要 卸载,所以网络中的所有负载都需要接收一个某些消息。模块之间的距离将起作用 角色在相邻节点的数量,即节点其可以建立通信链路。这也是基于距离的视图也可以被认为是合理的可能性在进一步发展算法 。 另一方面,包含许多邻居的视图结合本阶段实施的停止规则 可能导致大量的回合,这可能不是必需的。

考虑到环境可能是动态的 节点加入和离开网络,这些方案包括 一个新节点加入网络而八卦的可能性 正在扩散。 原理是节点可以加入任何 周期。 它会将自己注册到网格,即它会找到它 邻居。 其他节点也会知道 新节点的存在,他们将开始通信 用它。 新加入的节点将不启动通信 - 因为它没有信息可以共享。 然而, 因为它将在网格中注册,节点保存信息 将开始闲谈与新的节点,很快它也会 接收信息。 使用前面的例子,它可以 假设具有标识符N的节点出现在 通信网络由五个节点组成 第二通信周期。 它向节点注册自身 E和D; 新的链接以虚线表示,如图4所示

图4.新节点被添加到通信网络

因为D已经选择了八卦伙伴C和E没有信息要共享,节点N将在下一个周期接收到该消息。

所提出的方案具

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