[发明专利]一种电网Ka高通量卫星网络流量限制方法及装置

权利要求书

1.一种电网Ka高通量卫星网络流量限制方法，包括：

获取与智能便携天线中的路由器相连的电力设备的MAC地址；

根据所述MAC地址所处的网络环境，设置第一单位时长内数据上传的流量阈值，通过路由器监测若该MAC地址在第一单位时长内数据上传的流量超过所述阈值，则降低抽样频率对该MAC地址对应的电力设备的数据进行限流上传；

通过智能便携天线获取电力设备上传的数据并集成到Ka高通量卫星网络管理平台；

通过所述管理平台监测所述电力设备上传的数据的状态信息，识别所述状态信息的紧急程度；

根据所述状态信息的紧急程度设定逐级响应的流量限制策略。

2.根据权利要求1所述的一种电网Ka高通量卫星网络流量限制方法，其特征在于：所述智能便携天线在卫星网络中通过路由器与复数个电力设备连接，所述智能便携天线将所述电力设备采集的数据上报至管理平台，通过管理平台进行数据分析与监测。

3.根据权利要求1所述的一种电网Ka高通量卫星网络流量限制方法，其特征在于：所述网络环境包括4G网络和5G网络，在所述电力设备处于4G和5G网络通用的应用场景时，优先切换至5G网络进行数据上报；当切换至4G网络环境时，同步切换第一单位时长内数据上传的流量阈值；所述流量阈值在5G网络环境中设置为4G网络环境中的1.5倍。

4.根据权利要求1所述的一种电网Ka高通量卫星网络流量限制方法，其特征在于，所述电力设备上传的数据包括图像、视频和传感数据，所述管理平台根据所述图像、视频和传感数据判定监测内容的状态信息，所述状态信息包括人为破坏内容和自然破坏内容。

5.根据权利要求4所述的一种电网Ka高通量卫星网络流量限制方法，其特征在于，通过所述管理平台监测所述电力设备上传的数据的状态信息，识别所述状态信息的紧急程度的步骤包括：通过所述电力设备上传的数据采集历史自然破坏内容的影响因素，包括风、雨、雷电、火灾和水灾；

建立神经网络模型，将所述影响因素的量化值输入神经网络的输入层m0，神经网络的中间层为m1，m2，……mK-1，输出层为mK，输出向量为响应等级，包括一级响应、二级响应和三级响应；所述网络的第k层输出Y^(k)为：

net^(k)＝W^(k)Y^(k-1)+b^(k)

其中，b^(k)为第k层的偏置向量，w^(k)为第k层的权重矩阵，Y^(k-1)为第k-1层输出，f^(k)为第k层激活函数，W为权重矩阵，i为向量维度的中间参数，k为层数，j为向量维度的中间参数，T表示向量转置的意思，m_k为第k层的节点个数，W_i,j^(k)为第k层的第i个输入向量到第j个输出向量的权重矩阵因子，

Y_j^(k-1)为第k-1层的输出向量的第j维数，b_i^(k)为第k层的偏置向量的第i维数，net_i^(k)为第k层(隐藏层k)神经元的输入量的第i维数，net^(k)中每个元素表示对输入层向量以及偏置向量的加权和；

根据逐层计算，得到所述神经网络模型中每一层的节点输入值和输出值；通过误差反向传播的网络更新算法逐层反向求导，对神经网络模型的权重进行更新，得到状态信息响应等级的神经网络模型；根据训练完成的神经网络，对实时Ka高通量卫星网络流量进行对应响应等级的限流控制。