Dataplane-Based Fast Failover in SDN-Enabled Wide Area Measurement System of Smart Grid
Notice bibliographique
Résumé
In the wide area measurement system (WAMS) of smart grid, the real-time monitoring and protection applications have stringent requirements for the end-to-end transmission delays between phasor measurement units and phasor data concentrator, and fast failover (FF) is required to ensure the communication performance after link failures. In this work, the software-defined network (SDN) technology is utilized to enable datapath failover upon a link failure with a global view of the communication network. Then, a novel dataplane-based fast failover (DFF) mechanism is proposed todirectlyreroute the data packet in dataplane without interacting with the SDN controller. Based on the mathematical analysis over the WAMS topology features, the proposed DFF optimizes two procedures of failover: backup path construction and backup path installation. Using the proposed backup path construction algorithms, the 3-approximate and (1+2$\varepsilon$)-approximate ($0< \varepsilon < 1$) backup paths can be constructed, theoretically guaranteeing the data transmission delays bothduringandafterfailover. Using the proposed LinkID-based FF group table installation method, the conflict of forwarding rules between original and backup paths can be eliminated, while the storage cost is also optimized. The simulation results on six IEEE benchmark test power systems show that the proposed DFF mechanism could achieve lower data transmission delays during and after failover compared with the existing control plane based and dataplane-based failover mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».