6、MPLS流量工程:路径使用与部署考量

MPLS流量工程:路径使用与部署考量

1. 流量工程路径的使用

在网络重新优化的场景中,会出现一个有趣的准入控制问题。重新优化是基于流量工程数据库(TED)中的新信息,在网络中找到更优路径。将流量从旧路径切换到新路径时,必须保证无流量损失。因此,需要采用“先建后拆”(make - before - break)的方法,即先建立新路径,再拆除旧路径。在这一过程中,网络中会在短时间内同时维护新旧路径的转发状态,这使得标签交换路径(LSP)消耗的转发资源是正常情况下的两倍。

当新路径与旧路径使用部分相同链路时,“先建后拆”还会带来另一个挑战。为避免LSP资源的重复计算(这可能导致准入控制失败),新旧路径需要共享预留的带宽资源。为此,需要向路径上的所有节点传达两条信息:一是希望共享预留资源,二是两条路径属于同一预留。资源预留协议(RSVP)中的共享显式(SE)预留方式支持这种行为。

一旦LSP建立,流量就可以从源端转发到目的端。将流量映射到LSP的方法有以下几种:
- 静态路由 :这是最基本的方法,通过配置标签交换路由器(LSR),使其通过LSP将流量发送到目的地。但这种手动配置路由的方式在操作上既受限又缺乏扩展性,限制了其广泛应用。
- 路由协议感知LSP :为了充分利用流量工程路径的优势,路由协议需要感知LSP的存在。从路由协议的角度看,LSP被视为一个接口(隧道),并关联一个度量值。该度量值可以与底层IP路径相同,也可以配置为不同的值以影响路由决策。不同的路由协议对LSP的使用方式不同:
- 边界网关协议(BGP) :当存在一条LSP可到达

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗标准化、K值距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究优化。
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