技术摘要：
本发明公开了一种基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评价方法，随着电力行业发展速度的快速提升，各种电力业务特征呈现差异化，控制类、信息采集类、移动应用类等三类业务对通信和安全的需求差别很大，其通信带宽、延迟容忍、安全等级、业务可靠性等指标都  全部
背景技术：
电力企业市场化改革的不断深入，大规模新能源并网调控，电网正向着智能电网 和能源互联网的方向发展。电力专网及公用无线网络均面临新兴业务需求多样化、时延可 靠性指标需求难以满足、频域干扰严重、网络资源利用率低以及信道模拟困难的挑战。控制 类、信息采集类、移动应用类电力业务需求呈现出更加明显的多样化特征，不同业务对网络 带宽、时延、可靠性的需求差异很大。 目前，被大量应用的多技术指标评估分析方法主要有主成分分析法、TOPSIS (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  an  Ideal  Solution)评价法、模 糊综合评判法、灰色关联度分析法和墒权法等。当前只是通过简单的技术评估指标来适配 电力业务与通信技术，这些技术评估指标选取相对具有片面性，而且没有确定的电力业务 与通信技术的适配性评估方法，通过这样的适配性评估方法无法保障无线通信网络资源的 利用率、可扩展性和数据传输的可靠性。因此亟需设计构建一种适应多种电力业务需求的 差异性指标评价方法。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于虚拟映射的适应多种电力业务需差异性求的指 标评价方法，通过虚拟映射结合快速迭代来更好的适应差异性很大的电力业务类型，为电 力无线专网等通信方式与电力业务的适配性研究提供基础，以解决现有技术中存在的缺乏 适应多种电力业务需求的差异性指标评价方法的问题。 为达此目的，本发明采用以下技术方案： 一种基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评价方法，包括： 采集电力业务的数据； 将电力业务的通信及安全性能指标归一化； 构建虚拟网络映射模型； 构建基于虚拟映射的电力业务模型； 采用改进粒子群算法进行快速迭代，获取全局最优指标评价方法。 可选地，所述采集电力业务的数据，包括： 按照应用场景对电力业务进行分类，包括控制类业务、信息采集类业务和移动应 用类业务； 分别采集控制类业务、信息采集类业务和移动应用类业务的数据。 可选地，所述通信及安全性能指标包括： 3 CN 111723978 A 说　明　书 2/6 页 通信带宽、安全等级、延迟容忍和业务可靠性。 可选地，所述构建虚拟网络映射模型，包括： 提供底层网络模型； 提供虚拟网络请求模型； 将所述虚拟网络请求模型映射到所述底层网络模型。 可选地，所述采用改进粒子群算法进行快速迭代，获取全局最优指标评价方法，包 括： 初始化粒子群； 计算每个粒子新位置的适应度； 根据适应度更新每个粒子的极值和全局极值； 更新每个粒子的速度和位置； 判断是否满足迭代次数，若是，输出最优解，若否，返回执行所述计算每个粒子新 位置的适应度。 与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果： 本发明实施例提供的一种基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评 价方法，可以同时适配各种业务的多种通信安全指标，通过构建虚拟网络映射模型，解决了 传统的电力通信业务模型难以对通信带宽、延迟容忍、安全性、业务可靠性等指标同时进行 描述的难题。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其它的附图。 本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供 熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的 实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功 效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容所能涵盖的范围内。 图1为本发明实施例提供的基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评 价方法的总体框图； 图2为本发明实施例提供的基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评 价方法的流程示意图； 图3为本发明实施例提供的虚拟网络映射模型图； 图4为本发明实施例提供的改进粒子群算法快速迭代流程图。