CC BY
8
ANALYSIS OF PROSPECTS FOR OBTAINING ELECTRICITY BY GENERATING ELECTRIC CURRENT USING SOLAR RADIATION ENERGY AS A SOURCE OF THERMAL RADIATION
A.S. Petrova, E.I. Ustinov, K.A. Amelicheva, I.K. Ustinov
The article considers the prospects of obtaining cheap electricity by generating electric current using the energy of solar radiation. In the infrastructure of the modern world there is often a need to provide electricity to individual buildings, located far from the city power supply. In this regard, there is a need to create an autonomous and renewable energy source. Solar energy refers to renewable energy plants, solar installation captures the radiant energy of the sun and translate it into other, usable types of energy: thermal or electrical.
Key words: solar energy, installation, steam generator, lenses, electricity.
Petrova Alina Sergeevna, student, Alin556ca@mail.ru, Russia, Kaluga, Kaluga branch of Bauman Moscow State Technical University (national research university),
Ustinov Egor Igorevich, student, Ustinovegor. igorevich@gmail. com, Russia, Kaluga, Kaluga branch of Bauman Moscow State Technical University (national research university),
Amelicheva Kira Alexandrovna, candidate of technical sciences, docent, aka2000@mail.ru, Russia, Kaluga, Kaluga branch of Bauman Moscow State Technical University (national research university),
Ustinov Igor Kirillovich, candidate of technical sciences, docent, Ustinovigorkir@;yandex. ru, Russia, Kaluga, Kaluga branch of Bauman Moscow State Technical University (national research university)
УДК 621.833
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-10-18-22
МЕТОД РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ
В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ
Р.И. Горяинов, И.В. Левко, Н.А. Шуваев
Статья посвящена исследованию проблем распределения потоков заявок на предоставление информационных услуг в автоматизированных системах специального назначения. Автоматизированная система включает в себя информационные системы пунктов управления и комплексов средств автоматизации (КСА). Функциями автоматизированной системы являются: управление коммутацией, передачей, предоставление информации, управление услугами. На первом историческом этапе построения информационных систем и сетей заранее спланированные пути передачи информации задавались при проектировании этих систем и сетей. Задача выбора путей передачи заявок и сообщений не являлась одной из подзадач управления сетью. Однако позднее появилось понятие «динамическое управление сетью», предполагающее постановку задачи формирования и выбора маршрутов в сети как задачу управления. Динамическое управление сетью предполагает адаптивную маршрутизацию. Под адаптивностью будем понимать такое функционирование системы, которое изменяется с учётом состояния внешней среды и внутреннего состояния, что определяет маршруты доставки в соответствии с этими состояниями. Динамические алгоритмы управления сетью принимают во внимание не только структуру самой сети, но и требования, предъявляемые к процессу передачи сообщений. Эффективность адаптивной маршрутизации информационной подсистемы зависит от правильной информации о состоянии подсистемы и поступающих потоков пакетов данных.
Ключевые слова: распределение потоков, информационные услуги, пункты управления, передача информации, пути передачи информации, динамическое управление сетью, маршрутизация.
Эффективность автоматизированной системы специального назначения (АС СН) во многом определяется используемыми протоколами маршрутизации и методами управления потоками заявок на предоставление услуг. Исходя из этого, вопросы организации процедур распределения потоков заявок в АС СН являются весьма важными и определяющими эффективность функционирования АС СН.
В настоящее время в той или иной мере стандартизировано достаточно много протоколов маршрутизации, ряд из которых широко применяется в информационных системах и сетях (АС) [1-3]. Однако использование стандартных решений и протоколов не всегда оправдано в АС СН в связи с особенностью условий функционирования данных систем, а сведение управления потоками заявок к минимально требуемому уровню не желательно, исходя из важности решаемых задач органами управления, в которых эти системы функционируют. Представляется целесообразным провести анализ методов управления потоками заявок на предоставление услуг в информационных системах на предмет возможности их применения в АС СН с условием обеспечения необходимого уровня качества обслуживания.
Анализ существующих методов распределения потоков в информационных системах и сетях. Изначально появились статические детерминированные методы формирования плана распределения информационных потоков. Согласно данным методам порядок выбора исходящего направления передачи для всех узлов задан заранее и не изменяется с течением времени. В случае попытки передачи заявки на получение услуги по направлению, определённому в таблице маршрутизации приоритетным, но занятому в этот самый момент, происходит выбор второго по приоритету направления. Но данный выбор может быть неоправданным в случае, если занятие пути первого выбора было кратковременным. Существенные же изменения в структуре АС могут привести к ситуации, когда составление плана распределения окажется за пределами возможностей этого метода, т.е. реально информацию можно передать по какому-нибудь существующему пути, но в матрице маршрутизации его просто не существует. Эффективность применения статического детерминированного группового метода для АС СН достаточна низкая, так как в условиях изменения внешних условий может измениться как интенсивность потоков заявок в системе, так и структура системы (выход из строя узлов, ветвей); также возможна перегрузка направлений и сбои сетевых элементов. Тем не менее, статические детерминированные групповые (для всех заявок в определённом интервале времени) методы управления потоками всё еще применяются в ИС СН, так как введение центров адаптивного управления видится неоправданным для руководящего состава. Это справедливо и экономически оправдано только в случае, когда потоки заявок на предоставление услуг равномерны и нет внешнего воздействия на ИС СН и её структуру.
Вариантом усовершенствования статических методов распределения потоков является квазистатический метод [4,6]. Направления совершенствования существующего статического метода показаны на рис. 1.
Н'прян тсния 1'>н гршгистви&ннпя сущссгнуотщггф ста 1 ического детерминированного
I рч II[IOIir.il (I метода с Целью > [уШК'ШШ С1 и КЛ'ИЧЧКСНШ.К (жржп'рнешк
-О- о*
Задание целесообразного числа последовательных проб в кэ>вдом исходящем направлении. Требуемое число последовательных проб зависит от количества каналов а виртуальных ветвях
уровневых сетей, составляющих пути передачи, времени занятия виртуальных каналов (виртуальных соединений) передачей требований или сообщений обслуживания, массивом пакетов, кадров.
На каждом узле уровневой сети АС периодически ПРОИЗВОДИТСЯ зигшиз загрузки средств (занятости виртуальных ветвей, размера очередей} или текущая оценка времени задержки
для каждого исходящего направления. Выбор пути производится по матрице маршрутов, но с учетом приведенных параметров локэпьной узловой информации, имеющейся на каящом узле уровневой сети АС.
Рис. 1. Направления совершенствования существующего статического метода
Первое направление связано с заданием целесообразного числа последовательных проб в каждом исходящем направлении. При неудачной попытке передать пакет или установить соединение по пути первого выбора полезно предпринять еще несколько попыток, прежде чем переходить к выбору следующего пути. Требуемое число последовательных проб зависит от количества направлений в ветвях, составляющих путь, и времени занятия виртуальных соединений передачей сообщения [6].
За целесообразное число проб можно взять величину
4, о»
где tз - время занятия соединения передачей сообщения (заявки), т- число каналов в ветви; At - интервал времени между двумя последовательными попытками передать сообщение; у - весовой коэффициент, характеризующий различия между путём первого и второго (третьего) выбора [6] (см. рис. 2).
Недостатком данного квазистатического метода распределения потоков является затрачивание времени на проверку тракта, который не может быть построен из-за выхода из строя направлений передачи информации.
Рис. 2. Описание квазистатического метода распределения потоков
Второе направление связано с частичным введением адаптивного управления, которое связано с анализом локальной информации о загруженности исходящих путей передачи либо о времени задержек и длинах очередей. Выбирается путь, который на исходящем направлении менее загружен, характеризуется меньшей задержкой. Если пути первого, второго и.т.д. выбора различны по длине, то процедура выбора усложняется введением ограничений. Требуется задание значений порогов для путей различного выбора, которое должно быть произведено заранее путём моделирования функционирования сети. Таким образом, сообщение посылается по второму направлению, когда первое направление загружено на определённую величину.
Данный показатель значительно улучшает статические методы и может повысить эффективность АС СН при тщательном и регулярном подборе и изменении параметров (время между последовательными пробами, их число, веса направлений при выборе маршрута передачи заявок).
Основным недостатком для второго направления развития квазистатического методов является отсутствие на узлах информации о наличии участков с большой загрузкой (отсутствием загрузки) на всем тракте передачи.
Выявленный данный недостаток в так называемом «лавинном» методе. «Лавинный» метод формирования плана распределения информации (в отечественной литературе известен как «Волновой») на АС состоит в следующем. В каждом узле коммутации через определённое время At=const формируются зонд-сигналы, которые пересылаются ко всем инцидентным узлам [5]. Данные сигналы попадают во все узлы АС и анализируют по мере продвижения вероятностно-временные характеристики всех элементов АС СН. Для сетей с дейтаграммной передачей пакетов в качестве сигналов поисковой волны служат сами информационные пакеты.
Лавинный метод реализован в технологии ATM и IP всех версий. Недостатком данного метода является повышение загруженности АС в результате передачи потоков зонд-сигналов, что может сократить вероятность своевременного обслуживания заявок на предоставление услуг в АС СН во время функционирования системы в режиме повышенной нагрузки. Преимуществом является то, что на каждом узле имеется актуальная информация об изменении структуры АС либо на время установления одного соединения, либо (при групповом обслуживании) с созданием таблиц маршрутизации.
В других источниках лавинный метод является разновидностью волновых методов применительно к АС с дейтаграммной передачей пакетов.
Применение данного метода эффективно при групповом обслуживании заявок, когда волны организуются через относительно большой промежуток времени (в целях предотвращения загруженности АС). План распределения потоков таким образом периодически корректируется. В паре с таким методом распределения может быть применён первый из вышеупомянутых квазистатических методов с сокращением числа последовательных проб для снижения времени передачи запроса к серверу.
Статистический (игровой) метод распределения потоков предусматривает формирование плана распределения по статистическим данным, накопленным за определённое время эксплуатации АС. Таблице маршрутизации ставится в соответствие таблица весовых коэффициентов, представляющих собой вероятности передачи сообщения по определённому маршруту (от j-го узла к i-му). В итоге на каждом узле формируется матрица весовых коэффициентов. При поиске маршрута к i-му узлу происходит обращение к i-м строкам матриц маршрутизации (матриц весовых коэффициентов) узлов передачи, в которых находится максимальный весовой коэффициент, соответствующий определённому маршруту. В результате маршрут между заданной парой узлов будет или определён, или данное требование получит отказ. В первом случае маршрут поощряется (весовой коэффициент увеличивается по определённому алгоритму), а в противном случае штрафуется (весовой коэффициент уменьшается). Элементы матрицы коэффициентов нормируются. Таким образом, формируется оптимальный план распределения потоков по критерию результата установления соединения в предыдущий период.
Одним из вариантов статистических методов является вероятностно-игровой метод распределения потоков [4,6,7]. Вначале наугад выбирается исходящее направление. Если виртуальное соединение установлено или передача информации успешно завершена, то направление поощряется, в противном случае штрафуется. Через некоторое время накопится статистика успешных и неуспешных соединений или передач пакетов, и выбор будет осуществляться осознанно.
Рис. 3. Обобщенная структура вероятностно-игрового метода управления потоками
Основное преимущество статистического метода заключается в том, что при формировании плана распределения потоков заявок не требует передачи по АС какой-либо служебной информации. Недостатком данного метода является его большая инерционность. При изменении структуры АС требуется большой промежуток времени для изменения матрицы весовых коэффициентов и достижения её адекватности. Реакция на структурные изменения в сети существенно возрастает при возможности своевременного централизованного изменения таблиц маршрутизации, однако, накопленная статистика при этом должна фактически обнулиться, т.е. после структурного изменения в АС статистику придется набирать заново. Поэтому применение статистического метода нецелесообразно в АС СН, в которых вероятность изменения структуры сети (в результате внешних воздействий) достаточно велика.
Централизованные методы изменения маршрутной информации подразумевают вычисление её параметров в одном центре управления. Но основным недостатком их является вероятность отличия информации о структуре АС, имеющейся в центре управления от реального состояния. Информация об изменениях в АС СН всегда приходит в центр управления АС с задержкой, поэтому без локальной информации и адаптивного распределения потоков, осуществляемого отдельными узлами в данных АС, не обойтись. Централизованное управление должно быть сведено большим образом к мониторингу изменений в АС и возможности изменить локальную информацию на узлах без ущерба производительности при значительных структурных изменениях, к поддержке адаптивных децентрализованных методов распределения потоков.
Анализ возможной реализации комбинированных методов распределения потоков в АС
СН. Наиболее эффективным при выполнении задачи распределения потоков заявок на предоставление услуг в АС СН является применение комбинации как вышеперечисленных, так и других методов, выполняемых в зависимости от состояния системы, а также от состояния внешней среды.
Наряду с квазистатическими методами могут применяться волновые методы и разработанные на их основе специальные методы зондирования для определения новой структуры АС после различных воздействий. Причём применение лавинных методов, а также многих других методов, относящихся к классу волновых, может осуществляться не по всем направлениям, а лишь по наиболее предпочтительным. Выбор направления может быть осуществлен по геометрическому принципу (выбираются исходящие направления, близкие к прямой между узлами источника и получателя) или по принципу выбора направлений, отвечающих требуемому качеству обслуживания.
Возможна комбинация лавинного метода и статистического. В условиях отсутствия внешних деструктивных воздействий на элементы АС формирование плана распределения осуществляется статистическим методом. В условиях резкого изменения структуры АС применяются различные разновидности волновых методов распределения потоков.
Заключение. В результате проведённого в статье анализа методов распределения потоков заявок на предоставление услуг в АС СН определено, что применение статических методов распределения для системы, функционирующей в условиях изменяющейся обстановки неприемлемо. Применение динамических методов в АС СН должно быть обосновано современными требованиями, предъявляемыми к данным системам. Наиболее перспективным для повышения результативности АС СН видится комбинирование существующих методов в зависимости от её состояния. Применение выбранных для конкретной системы методов должно осуществляться по определённому алгоритму. Алгоритм адаптивного распределения потоков заявок на предоставление услуг должен работать на основе информации, полученной из баз данных, отражающих возможные состояния элементов и самой системы. Данная информация является как накопленной статистической, так и полученной в результате имитационного моделирования на средствах вычислительной техники. Данный алгоритм является основой методики обеспечения требуемых значений показателей эффективности функционирования АС СН.
Список литературы
1. Лазарев В.Г. Электронная коммутация и управление в узлах связи. М.: Связь, 1974. 271 с.
2. Лазарев В.Г., Саввин Н.Г. Сети связи, управление, коммутация. М.: Связь, 1973. 264 с.
3. Буренин А.Н. Об управлении маршрутизацией на основе модифицированных адаптивных методов // Техника средств связи. 1991. № 7. С. 51-59.
4. Новиков С.Н. Классификация методов маршрутизации в мультисервисных сетях связи // Вестник СибГУТИ. 2013. №1.
5. К вопросу управления эффективностью инфокоммуникационных систем специального назначения // H&ES: Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2014. Т.6. №1. С. 3843.
6. Легков К.Е., Буренин А.Н. Управление эффективностью инфокоммуникационных систем специального назначения // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2014. Том 8. №3. С. 42-46.
7. Буренин А.Н., Легков К.Е. Современные инфокоммуникационные системы и сети специального назначения. Основы построения и управления. М.: Изд-во Медиа Паблишер, 2015. 348 с.
Горяинов Роман Игоревич, адъюнкт, vka@mil.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф.Можайского,
Левко Игорь Владимирович, канд. техн. наук, доцент, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф.Можайского,
Шуваев Никита Александрович, адъюнкт, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф.Можайского
ANALYSIS OF METHODS OF FLOW DISTRIBUTION IN INFORMATION SYSTEMS FOR SPECIAL
PURPOSES
R.I. Goryainov, I.V. Levko, N.A. Shuvaev
The work is devoted to research offlow distribution problems in the provision of information services for information subsystems of automated control systems for special purposes. Information subsystem includes information systems of control centers and complexes of automation means. The functions of the information subsystem are management of switching, transmission control, data providing management of services. One of the tasks of information subsystem special purpose management is providing of procedures for the direction of flows of requests for information services to the ways passing through specific nodes of services of these systems. There is a plan for the distribution of requests flows. It is a set of routing tables of all nodes of information subsystem and it defines the order of the choice of the outgoing transmission lines from each node to provide service to all other nodes. In the first stage of history of information systems and networks, pre-planned ways of data transmitting set during the process of design of these systems and networks. Selection task of transmission routes of requests and messages was not a subtask of network management. Later, however, the notion of "dynamic management of the network" appeared suggesting raising the problem offormation and selection of routes in the network as a management task. Dynamic network management involves adaptive routing. We will understand the adaptability as a functioning of this system, which varies taking into account the state of the external environment and internal state that determines the delivery routes in accordance with these conditions. Dynamic network management algorithms take into account not only the structure of the network itself, but also the requirements for message transfer process. Efficiency of adaptive routing in information subsystem depends on correct information about the state of subsystem and incoming flows of data packets.
Key words: distribution of flows, information services, control points, information transmission, information transmission paths, dynamic network management, routing.
Goryainov Roman Igorevich, adjunct, vka@mil.ru, Russia, St. Petersburg, Military space Academy named after A.F. Mozhayskiy,
Levko Igor Vladimirovich, candidate of tehnical sciences, docent, Russia, St. Petersburg, Military space Academy named after A.F. Mozhayskiy,
Shuvaev Nikita Aleksandrovich, adjunct, Russia, St. Petersburg, Military space Academy named after A.F. Mozhayskiy
