当前，由于经济水平的提高和人民生活水平的提高，电力行业已成为中国经济发展和社会建设不可或缺的能源。济生产和生活需求，能源供应的可靠性和安全性。提出了更高的要求。这种情况下，智能配电网络已成为能源领域研究的主要方向之一。国已经根据配电网络系统的分布和结构特点建立了无线传感器网络（WSN）。格，用于监视数据通信网络的体系结构。文研究了智能配电网中无线传感器网络的QoS建模。能配电网的结构很复杂，并使用了当前的电气控制技术，通信技术和计算机技术。用高效，实时和可靠的通信技术，将发电，配电和传输网络有机地结合在一起，以确保信息流和能量流可以从生产到分销的双向流动。今，无线传感器网络技术已成为中国智能配电网的领先研究技术之一，在检测配电网故障，提高效率，提高效率方面具有不可替代的作用。作。WSN的许多国家研究仅集中在桌面自动化，分发自动化等方面，尚未深入涉及WSN数据传输性能的服务质量（QoS）方面。智能配电网中，传输质量所需的服务质量取决于不同的数据，为进一步提高电源质量，在智能配电网中应用WSN技术是不可避免的。源行业的发展。
文首先描述了智能分配网络中无线分配网络中MAC服务质量的建模，然后分析了无线传感器网络性能分析中的数据模型。能配电网。电网络是发电的主要任务之一，其主要功能是将电能分配到各个消费者的手中。的来说，配电网的分布及其设备的位置具有以下两个特点：首先，配电系统分布广泛，分布不均等，总体结构更加分散，其分布区域为集中。量的客户和配电设备。文主要根据智能配电系统的配电特性，提出利用无线通信传感器网络的QoS建模来增强智能配电网的管理。常，QoS-MAC建模使用星形网络结构，这可以有效避免多跳路由对传输节点之间MAC层传输的实时性能的影响。邻数据。型网络中主要有一个协调的有线节点和几个无线路由器/终端节点。过分析WSN智能配电网的通信要求，可以知道必须建立一个包含实时和非实时数据的数据缓冲区队列。
1说明了由马尔可夫链建立的数据传输节点的缓冲队列模型。
中，状态（k0，k1）表示数据传输节点的实时数据缓冲区队列中有k0个数据包，并且有k1个数据包。实时数据缓冲区队列中的数据。列k0的长度为m0，队列k1的长度为m1。时数据缓冲区队列的产生率为λ0，非实时产生率为λ1。
外，μ1是实时数据缓冲区队列的传输速率，而μ1是非实时传输速率。示缓冲区队列的状态为（k0，k1）的概率。了确保通信数据的实时操作可以支持服务质量，恒温阀芯可以添加不同的实时和非实时数据备份时间以及不同的最大返回时间。IEEE802.15.4中的K0和K1。时，为了防止响应数据包因新数据的传输而中断，非活动通道的持续时间必须从先前的符号1更改为符号20。了考虑通道的状态在前一小时和当前时间的连续两个时间对WSN智能配电网的状态进行表示，可以表示当前信道的剩余状态的概率，主要表示前一时间的信道状态（不活动/当前信道在忙碌时处于空闲状态的概率在信道上忙碌信道处于空闲状态的概率是数据包传输时间的平均值。
时数据，可以计算出检测到当前通道处于非活动状态的概率，而对于非实时数据传输，则可以计算出检测当前通道的不活动状态可以进行计算。中，表示传输实时数据节点时的概率，表示实时传输数据节点时检测通道的概率，表示“非实时”时检测通道的概率。了对无线智能配电网传感器网络的性能进行分析，实时数据传输延迟模型和非实时数据传输延迟模型，实时传输速率模型可以建立传输节点的CSMA / CA信道冲突和实际数据速率模型。
析。于非实时数据传输延迟模型，恒温阀芯数据传输延迟主要包括节点中非实时数据传输队列的等待时间，等待时间实时数据传输队列，用于传输数据包的时间和数据传输过程。新生成的实时数据的传输时间等。于实际数据速率模型，含义是指实际数据速率与生成的数据量之比。际吞吐量反映了智能无线网络通信传感器网络中数据传输的可靠性。
计算实际数据传输率，可以将实时数据传输与非实时数据传输分开。外，在通过智能配电网无线通信传感器网络进行数据传输时，还必须注意一个问题，即数据包传输失败的概率。果数据传输失败的可能性太大，则将严重影响智能配电网的无线通信网络的可靠性和网络的稳定性。
WSN智能配电网中，导致数据传输失败率增加的因素主要是信道冲突。道冲突的含义是指由于在数据传输期间抢占了一个以上的信道而导致的数据传输失败。体而言，随着电力行业的发展，智能变电站已成为中国能源行业技术研究的关键要素之一。线通信传感器（WSN）网络在智能配电网络中的应用是向前迈出的重要一步。了确保该技术的可靠性，相关研究人员引入了服务质量（QoS）的概念，该概念可增强智能分发。线网络传感器网络通信技术起着重要作用。常，在智能配电网的WSN数据传输中，关键是处理实时数据传输和非实时数据传输。尔可夫可以清楚地描述。据传输节点所在的状态。此基础上，建立了可以支持MAC层支持QoS的CSMA / CA QoS-MAC数学模型。
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