李洪波
国网中卫供电公司 宁夏中卫市 755000
摘要：随着电力物联网建设与各领域的深度融合,数据传输速度低、延时长、安全性差等技术缺点逐渐显现，5G技术以其独特的技术优势成为解决这些问题的关键。在电力物联网的连续运作中，要求对切片进行全生命周期的动态化过程管理，本文对电力物联网的应用场景和通信需求进行了分析,并引入流量智能预测技术模型，在5G网络切片的构建基础上，实现切片全生命周期的动态化、智能化和自主化的过程管理,为提升切片的利用效率及实现电力物联网的高效智能互联打下基础。
关键词：5G切片技术；电力物联网；应用；智能化管理
引言：
在社会不断进步的同时，互联网技术也在不断突破,4G技术已不能满足大众需求，5G技术开始受到人们的关注。与4G技术相比，5G技术为用户的多样化服务场景需求提供更加高速的网络宽带，给人们带来前所未有的高质量服务体验感。在信息技术和垂直网络的深度融合大环境下，5G切片技术的诞生，大幅提升了电力物联网的智能化决策水平和整体运营效率，并被广泛应用到各个领域。
1 5G切片架构与电力物联网的融合
1.1感知接入侧模块
电力物联网能感知现场所有的感知设备和物联装置，当物联数据有待传输时,根据电网所属环节，5G远程通信模块借助5G网络在感知接入网侧构建业务切片，并对无线资源进行分配,发起信息传输信号，完成传输任务。
1.2无线通道侧模块
5G通信模块在终端远程无线传输过程中，即发起信息传输信号后到核心网设备接收到此信号前,无线通道模块根据通信主的业务切片需求,如超高清视频类业务等(高带宽)、智能机器人巡检类业务等(高可靠)、精准负荷控制类业务等(低时延),对切片进行逻辑整合和二次复用。核心设备终端的接入侧独立切片和无线通道侧切片的协同共享，有助于有同类资源需求的传输业务间实现协同自治，同时，将无线资源利用效率最大化。根据通信主的业务切片需求,无线通道侧5G共享切片可分为以下几类:
1)增强型移动宽带(eMBB,即Enhanced Mobile Broadband)切片。该接入切片主要适用于大流量、高带宽需求业务的接入,如超高清视频、实时监控等；
2)海量机器类连接通信(mMTC ,即Massive Machine Type of Communication)切片。该接入切片主要适用于物联网静态终端超大规模的接入,如工业物联网、交通道路辅助监控、输供电线路实时传感数据检测、区域用电情况采集等[1]；
3）低时延高可靠通信(URLLC,即Ultra Reliable Low Latency Communication )切片。该接入切片主要适用于要求超低时延和商业级可靠保障性业务的接入,如远程控制、自动驾驶、自动化配电等[2]。
1.3 平台传输侧模块
5G远程通信模块感知并发起信息传输信号后，无线通道侧模块将物联信息传输至位于电力公司侧的5G核心网设备,再通过有线(或光纤)通信方式将传输信息上传至电力业务的云端平台,从而实现感知信息到电力业务云端平台的有效传输。依据电力二次系统信息网络安全防护的相关规定，平台侧5G核心网设备会再次分解来自无线通道侧的5G切片,与感知接入侧的共享切片统一划分类型并归入信息库的安全分区,从而确保数据的安全。
SDN/NFV控制器在网络信息传输过程中，可以实现各类5G共享切片的资源管控、网络参数设置、加解密防护、平台能力开放、认证鉴权及AI支持等功能,从而将感知接入侧(电网业务终端)和平台传输核心侧(业务主站云端平台)间的传输通道实现完全的逻辑隔离[3]。
2 5G切片的管理智能化
2.1 准备阶段——建立AI支持模块的流量模型
首先对电网所覆盖区域的1至3年内各业务、各环节的流量信息进行统计分析,借助卷积神经网络，对电力业务的原始流量数据进行识别，提取序列特征分量,再利用门控循环单元( GRU,Gated Recurrent Unit)对呈现时间序列型的电网分量数据进行提取,最后生成反应电网流量规律的预测模型。根据分、时、月、季、年各维度来分别进行时间刻度的制定,对学习模型的各维度相关性进行分析预测并进一步构建新特征,从而建立能准确反映各环节各时刻电网流量信息规律的预测模型。在位于5G核心网侧的AI支功能持模块中，植入电网所覆盖区域各业务各环节各时刻的流量数据，作为初始化训练样本数据，借助电力公司计算功能强大的原有高性能服务器集群或人工智能平台，来进行流量预测模型的实验。位于SDN 控制器中的AI支持模块已植入了流量预测的初始化模型和优化更新后的全新模型，在切片管控模块的动态化管理过程中，可以依据需求随时对AI支持模块中的流量预测模型进行调用，实现电网流量分析功能。
2.2实施阶段——完成切片管控模块的智能管理
1）创建切片。
AI支持功能模块依据实时的新增传输需求数据和其电力业务种类对流量需求进行估算,切片管控模块通过SDN控制器对当前闲置资源的分布情况、切片资源的利用率和AI支持模块对短期内切片流量分布及预测结果进行统计，根据与能力开放模块匹配的5G切片参数及格式，完成切片传输通道的初始化，新建合适的切片资源并更新上传切片库数据。
2)应用切片。每次对切片业务的实时资源分布、切片数量、预期时长的传输数据进行周期性统计后,位于SDN控制器内的切片管控模块都会收到系统的具体反馈信息。
3)更新切片。切片应用中的分布和使用情况会定期上传至切片管控模块,并对资源利用率、闲置资源分布等情况进行周期性更新。
4)释放与回收切片。切片管控模块在完成业务数据传输,或完成预期传输时长估算,或在流量减少率达到AI支持功能预测的一定阈值时，会主动检测各切片的运行情况,释放并回收处于空闲状态的切片及传输通道资源。
5)再分配切片。若数据传输中出现突发情况，需临时添加数据传输任务,切片管控模块会调用AI支持模块,根据突发业务紧急性来预测流量结果,对相应切片资源进行再分配,必要时还可以新建合适的切片资源。当切片再分配事件发生时,就会启动AI支持模块的流量预测迭代优化功能，切片再分配的结果数据会传至业务流量自检模块,开始流量预测模型自检。
3结语
电力物联网建设是保障电网实时、高效、安全、持续运作的基础。作为电力物联网未来主要的无线传输通道,5G切片技术一直以来都备受关注,被认为是各行各业创新发展的突破点。本文从电力物联网的各类应用场景和业务特点入手，引入5G网络切片全生命周期的动态化过程管理理念，为实现电力物联网的高效智能互联奠定基础，也为电力物联网、5G与AI的深度融合提供了一种新思路。
参考文献：
[1]贺金红, 张港红, 高建. 5G切片技术在电力物联网应用的智能化管理[J]. 电力信息与通信技术, 2020, 201(5):23-29.
[2]刘洪朕,赵钰锋. 基于5G切片技术的电力物联网应用[J]. 集成电路应用, 2020, 326(11):90-91.
[3]夏旭, 袁欣, 梁云,等. 5G网络切片技术在智能电网的应用研究[J]. 电子技术应用, 2020, 46(1):17-21.