中文引用格式: 吳海洋,李維,酈競(jìng)偉,等. 面向分布式電源場(chǎng)景的時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度方法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用,2026,52(1):58-65.
英文引用格式: Wu Haiyang,Li Wei,Li Jingwei,et al. Traffic scheduling method for time-sensitive networks in distributed power generation scenarios[J]. Application of Electronic Technique,2026,52(1):58-65.
引言
低延遲確定性組網(wǎng)被視為下一代工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Industrial Internet of Things, IIoT)網(wǎng)絡(luò)的首要需求和挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)傳輸速率的不斷提高,更多智能工業(yè)設(shè)備通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接,對(duì)通信基礎(chǔ)設(shè)施的潛在需求也在不斷增加。其通信帶寬與時(shí)延需求也不斷提升,現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿足。一些專有的以太網(wǎng)協(xié)議,如PROFINET、EtherCAT、Powerlink等,為工業(yè)網(wǎng)絡(luò)提供了有保證的延遲邊界。然而,這些協(xié)議彼此之間以及與標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)互不兼容。這種不兼容性可能導(dǎo)致設(shè)備支持受限、網(wǎng)絡(luò)分割、客戶鎖定等問(wèn)題,最終增加成本。而時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)(Time-Sensitive Network, TSN)[1]作為一種在以太網(wǎng)2層網(wǎng)絡(luò)技術(shù),有著良好的可擴(kuò)展性,旨在支持基于標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)時(shí)確定性網(wǎng)絡(luò),滿足時(shí)間敏感流量低延遲和低抖動(dòng)的要求[2]。
TSN集成了不同調(diào)度機(jī)制實(shí)現(xiàn)多種流量類型的調(diào)度[3],如IEEE 802.1Qbv標(biāo)準(zhǔn)化的時(shí)間感知整形器(Time-Aware Shaper,TAS),IEEE 802.1Qch標(biāo)準(zhǔn)化的循環(huán)排隊(duì)轉(zhuǎn)發(fā)(Cyclic Queuing and Forwarding,CQF),IEEE 802.1Qcr標(biāo)準(zhǔn)化的異步流量整形器(Asynchronous Traffic Shaper,ATS),IEEE 802.1Qav標(biāo)準(zhǔn)化的基于信用的整形器(Credit-Based Shaper,CBS)。這些整形器可以單獨(dú)使用,也可以幾種組合使用。TAS基于IEEE 802.1AS提供全局時(shí)鐘同步實(shí)現(xiàn)時(shí)間敏感流量調(diào)度[4],以保證確定性傳輸。CQF主要解決了傳輸?shù)挠薪缪舆t問(wèn)題。ATS避免了使用全局時(shí)鐘同步,但仍然可以通過(guò)重塑每跳流量來(lái)提供實(shí)時(shí)保證,以減少流量的突發(fā)性。CBS是一種常用的流量整形器,以信用機(jī)制進(jìn)行流量調(diào)度。
流量調(diào)度是保證TSN系統(tǒng)中信息實(shí)時(shí)性、確定性傳輸?shù)年P(guān)鍵技術(shù)。但目前,時(shí)間敏感流的TAS調(diào)度仍是TSN中的一個(gè)核心挑戰(zhàn),是一個(gè)NP-hard問(wèn)題[4-5]?,F(xiàn)有文獻(xiàn)中提出了許多基于約束規(guī)劃(Constraints Programming,CP)[6]的方法來(lái)解決時(shí)間敏感業(yè)務(wù)的TAS調(diào)度問(wèn)題。然而,約束的數(shù)量可能會(huì)隨著時(shí)間敏感業(yè)務(wù)流的數(shù)量而迅速膨脹,這阻礙了求解器在實(shí)際和可接受的運(yùn)行時(shí)間內(nèi)解決該問(wèn)題。元啟發(fā)式算法[7]是解決基于CP方法局限性的有效方案。一些先前的研究已經(jīng)使用元啟發(fā)式算法,如模擬退火(Simulated Annealing,SA)、蟻群優(yōu)化算法(Ant Colony Optimization,ACO)[8]或禁忌搜索(Tabu Search,TS),來(lái)解決它們的復(fù)雜問(wèn)題。
在混合流量調(diào)度上現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)提出一些調(diào)度方案。文獻(xiàn)[9]提出TACQ機(jī)制,限制TAS隊(duì)列與CQF隊(duì)列不可同時(shí)開(kāi)啟,以實(shí)現(xiàn)時(shí)間敏感流的零抖動(dòng),并降低時(shí)間敏感流對(duì)其他周期流的影響,但CQF的雙關(guān)門機(jī)制會(huì)帶來(lái)緩存資源和傳輸帶寬的浪費(fèi);文獻(xiàn)[10]對(duì)TAS結(jié)合CQF的混合傳輸框架進(jìn)行了探究,提出一種參數(shù)選擇方法來(lái)確定網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)周期和時(shí)間調(diào)度單元,以實(shí)現(xiàn)減少非時(shí)間敏感度流的平均時(shí)延,但該方案只給出了高時(shí)間敏感流的調(diào)度方案。文獻(xiàn)[11]所提結(jié)合特定領(lǐng)域知識(shí)的啟發(fā)式求解(Tabu-ITP)方案調(diào)整傳輸時(shí)隙利用CQF實(shí)現(xiàn)全局流量規(guī)劃;文獻(xiàn)[12]所提在線逐流調(diào)度(Flow Injection Time Scheduling,FITS)方案動(dòng)態(tài)調(diào)整傳輸時(shí)隙,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)利用率優(yōu)化調(diào)度目標(biāo)。
本文提出了一種基于BBO[13]的元啟發(fā)式算法BTCO,用于優(yōu)化調(diào)度順序和傳輸時(shí)隙,以解決TSN中混合流量調(diào)度的復(fù)雜問(wèn)題。本文主要貢獻(xiàn)如下:
(1)提出了一種應(yīng)用于TAS和CQF的混合流量?jī)?yōu)化框架,解決了如何在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中有效協(xié)調(diào)不同類型流量的調(diào)度順序和傳輸時(shí)隙的問(wèn)題。
(2)提出了一種BTCO啟發(fā)式算法,能夠在合理的時(shí)間內(nèi)求解最優(yōu)的調(diào)度方案,從而提升混合流量調(diào)度的效率和準(zhǔn)確性。
本文詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)下載:
http://ihrv.cn/resource/share/2000006914
作者信息:
吳海洋1,李維2,酈競(jìng)偉2,沙洲3,陸忞2
(1.國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司,江蘇 南京 210000;
2.國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司南京供電分公司,江蘇 南京 210000;
3.中國(guó)電力科學(xué)研究院,北京 100192)

