CN119402967A 一种基于5g通信分级分类的电力业务调度方法及系统 （国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)）

一种基于5G通信分级分类的电力业务调度本发明公开了一种基于5G通信分级分类的电力业务调度方法及系统，涉及5G切片技术领有效地预测网络流量并针对不同级别的电力业2获取电力业务流量和网络带宽实时数据，基于业根据流量冲击预测指标调整电力业务数据的路由，并优化网络带宽采用资源分配模型根据响应效率改善指标实施网络切片管理下的资源根据网络健康指数中的流量和错误率数据识别需优先处理的业按照优先级决策表重新分配优先级高的业务资源，并对网络负载分配流程进行调整，按照风险流量标记区进行目标时段的流量趋势分析，对未来几小时内的流量进行估根据流量峰值预警信息识别并标记导致服务中断的关键流量事件，评估3按照流量冲击预测指标监控当前网络带宽占用情况，结合流量数据趋势进行路由按照网络响应优化表进行网络配置调整，同时利用负载平衡算法优化电力采用图神经网络按照响应效率改善指标持续监测电力业务的网络使用情况，识根据网络调整概览进行资源配置的细化分析，验证高优先级业务的网络需求是否满根据优化资源配置细化网络切片的管理流程，再根据实际业务需求和网络状根据电力业务调度情况收集网络运行的反馈信息，优化调整关联根据调整反馈记录执行网络性能评估，评估电力5G网络的运行效率和业务响应能力，根据电力业务调度情况收集网络运行的反馈信息，进行反馈信息分析针对目标的网络性能指标按照反馈分析结果进行参数调整，包4按照初步性能评估信息评估电力5G网络的响应能力和运行效率，结合历流量分析预测模块，被配置为利用业务预测模型对电力关联的路由优化模块，被配置为根据流量冲击预测指标调整电资源配置管理模块，被配置为采用资源分配模型根据响5获取电力业务流量和网络带宽实时数据，基于业务分级需求进行网络状态评估，6根据流量冲击预测指标调整电力业务数据的路由，并优化网络带宽和数据路径，采用资源分配模型根据响应效率改善指标实施网络切片管理下的资源动态分配，流量分析预测模块，被配置为利用业务预测模型对电力关联的网络流量进行预测，根据优先业务分类状态结合网络带宽实时数据识别潜在影响电力业务的关键流量事7本发明实施例一提供了一种基于5G通信分级分类的电力业务调度方法，如图1所8[0034]常规级和背景级业务可以采用批处理和延迟处理策略，以优化网络和服务器负错误影响比流量更重要，因此β可能大于。例如，如果一个业务流量F=200，错误率9。[0047]在一种具体的实施方式中，基于风险流量标记区数据，应用时间序列预测模型L=L-1·(1+r)[0048]时间序列预测模型通过分析历史流量数据来预测未来的流量变化，使用增长模型，代表流量变化率，在这里为平均流量增长率，例如，如果过去一小时的流量为。[0049]参照到当前风险流量标记和历史增长趋势，预计下一小时的流由各路由路径的性能改进度和负载分配的均衡性来计算，确保所有电力业务数据的高效、。[0082]有两个业务区，权重分别为2和1.5，当前负载量分别为300和500，总资源量为。。。[0087]如图5所示，采用资源分配模型根据响应效率改善指标实施网络切片管理下的资S401：采用图神经网络按照响应效率改善指标持续监测电力业务的网络使用情代表一个区域的网络设备或服务，节点的重要性指标和活跃度可以通过网络流量监测和历史数据分析得出，例如，若某网络中有三个节点，其重要性指标和活跃度分别为I,=0.5,AZ=300,I2=0.3,A2=500和IS=0.2,A=400，则资源使用紧张度计。。本发明实施例二提供了一种基于5G通信分级分类的电力业务调度系统，如图8所流量分析预测模块，被配置为利用业务预测模型对电力关联的网络流量进行预测，根据优先业务分类状态结合网络带宽实时数据识别潜在影响电力业务的关键流量事[0121]性能评估反馈模块，被配置为根据电力业务调度情况收需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保