低压电力线载波通信路由算法研究 .pdf
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1、第 5 2卷第 1 2期 2 0 1 5年6月 2 5日 电测与仪表 El e c t r i c a l M e a s u r e me n t& I n s t r u m e ntat i o n V0 J 5 2 N0 1 2 J un 2 5。 2 0 1 5 低压 电力线载波通信路 由算法研 究 米 吴兆平 ， 杨俊杰 ， 高聪慧 ， 姚金明 ( 1 上海电力学院 电子与信息工程 学院， 上海 2 0 0 0 9 0 ； 2 中国移动通信集团设计院有限公司黑龙江分公 司， 哈 尔滨 1 5 0 0 8 0 ) 摘要： 低压配电网拓扑结构复杂未知 ， 电力线载波通信信道干扰与时变造
2、成通信不可靠 ， 影响通信范 围。本文 对低压配电网拓扑结构进行分析 ， 探讨 了 自动路 由的必要性 。在传统 的蚁群算法基础上 ， 提 出了基 于蚁群算 法、 遗传算法和粒子群算法相结合的混合路由算法 。仿真研究表明， 该方法能提高收敛速度和保证全局最优。 关键词： 电力线载波通信 ； 低压配电网； 混合路 由 中图分类号 ： T M 7 6 文献标识码 ： B 文章编号： 1 0 0 1 1 3 9 0 ( 2 0 1 5 ) 1 2 0 1 0 8 0 5 Re s e a r c h o f r o u t i n g a l g o r i t hm f o r l o we r
3、v o l t a g e p o we r l i n e c a r r i e r c o mm u n i c a t i o n Wu Z h a o p i n g ，Y a n g J u n j i e ，G a o C o n g h u i ，Y a o J i n m i n g ( C o l l e g e o f E l e c t r o n i c a n d I n f o r m a t i o n E n g i n e e r i n g， S h a n g h a i U n i v e r s i t y of E l e c t r i c P
4、o w e r ， S h a n g h a i 2 0 0 0 9 0 ， C h i n a 2 C h i n a Mo b i l e G r o u p D e s i g n I n s t i t u t e C o ， L t d ， H e i l o n g j i a n g B r a n c h ， H a r b i n 1 5 0 0 8 0 ，C h i n a ) Abs t r a c t：Th e t o p o l o g y O f l o w- v o l t a g e d i s t rib u t i o n n e t wo r k i s
5、 c o mp l e x a nd u n kn o wn，a n d t h e p o we r l i n e c o mmu n i c a t i o n( P L C)c h a n n e l h a s i n t e r f e r e n c e a n d i t s s t a t u s v a ri e s d y n a m i c a l l y A n d i t c a u s e s t h e u n r e l i a b l e c o m mu n i c a t i o n a n d a f f e c t s t h e r a n g e
6、 o f c o mmu n i c a t i o n T h e n e c e s s i t y o f a u t o ma t i c r o u t i n g i s e x p l o r e d t h r o u g h t h e a n a l y s i s o f t h e l o w v o l t a g ed i s t rib u t i o n n e t wo r k t o po l o g y i n t h i s p a p e r On t he b a s i s o f t r a di t i o na l a n t c o l o
7、 n y a l g o rit h m ，a h y b r i d r o u t i ng c o mb i n e d a n t c o l o n y a l g o rit h m ，g e ne t i c a l g o rit h m a n d p a r t i c l e s wa r m a l g o rit h m i s pr o po s e d S i mu l a t i o n r e s u l t s s h o w t h a t t h i s me t h o d c a n i mp r o v e t h e c o n v e r g
8、e n c e s p e e d a n d g u a r a n t e e t h e g l o b al o p t i ma 1 Ke y wor d s： p o we r l i n e c o mmu n i c a t i o n，l o w v o l t a g e d i s t r i b u t i o n n e t wo r k，h y b rid r o u t i n g 0 引 言 低压电力载波网络存在通信环境恶劣、 阻抗低、 干扰强 、 时变强、 拓扑结构不稳定、 网络 中载 波节点 数 目多 、 存在大量 的隐蔽节点等问题 l j 。 目前 国内
9、外就提高低压载波通信可靠性和扩大通信范 围做了 许多研究 。物理层方 面分析信道特 性 ， 进行信道估 计与建模 J ， 信道编码 、 调制解调方法 ； 网络层方 面研究 自动 中继路 由， 结合 自动 中继和路 由技术使 信息通过不 同设备间的转发传递， 可 以提高通信 的 实时性和可靠性 。 文献 6 提 出了一种基于非交叠分簇算法 的电 力线通信组网及路 由重构方法 ， 能根据信道质量动 基金项 目： 国家 自然科学基金资助项 目( 6 1 2 0 2 3 6 9 ) ； 上海市科技创 新行动计划地方院校能力建设项 目( 1 3 1 6 0 5 0 0 9 0 0 ) 一1 08 一 态
10、建立 、 优化路 由， 有较强 自愈能力 ， 但算法可靠性 和抗毁性有 限。文献 7 - 8 提 出了基于蚁群理论 的 组网路 由算法 ， 抗毁性和可靠性高 ， 但单纯 的蚁群算 法可能会 出现盲 目探索 ， 陷入局 部最优 解 的问题。 文献 9 设计 了一种适用于路径寻优的改进遗传算 法 ， 简单易行。但没有给 出路 由的动态重构和优化 方法， 抗毁性和 自愈能力较差。 本文先对低压配 电网拓扑 结构进行分析 ， 然后 在文献 7 8 的基础上 ， 以提高收敛速度和全局最优 为 目的 ， 提出了基于蚁群算法 、 遗传算法和粒子群算 法相结合的混合路由算法。 1 低 压 配 电网拓扑 结构
11、电力线载波通信 网中终端数 量较多 ， 且分 布不 均。通信会受到不可靠连接和三相 电源 的影响。由 于电力线信道的时变性、 频率选择性和强干扰 性等 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m第 5 2卷第 1 2期 2 0 1 5年6月 2 5 E t 电测与仪表 EI e c t r i c a l M e a s u r e me nt I n s t r u m e n t at i o n V0 1 5 2 No 1 2 J u n 2 5， 2 0 1 5 特点 ， 误码率和通信距离会随时 间段不 同发生很 大 的变化 ， 从而导致 网络的拓扑结构也发生重大改
12、变。 低压配电网的物理拓扑多为星形 树形结构I 1 0 。 以集中抄表 系统 中采集 系统为例 ， 集 中抄表系统 主 要 由主站 、 集 中器 、 采集器 、 电表 、 传输信道组成 。采 集系统 中， 集 中器安置在 台区变压器低压侧 ， 与采集 器为主一从关 系。采集器平时处 于接 收命令状态 ， 当接收到集 中器命令时 ， 按 照指令 内容将有关 数据 送至集 中器或者下发到 电表。主站 与集 中器间通过 公用 信 道 ( 如 G P R S 、 G S M、 P S T N)来 进 行 远 程 通 信 。如图 1 所示 ， 采集器与电表间通过 R S一4 8 5 总线 基本 可 以实
13、 现数 据 的可靠传 输 ， 集 中器 通过 2 2 0 3 8 0 V的三相配 电线和采集器通信由于低压电力 线信道问题 ， 难 以保证数据 的可靠传输 。在通信 过程 中， 集 中器发 出的询问命 令帧一般 比终端 回应 的数据帧短得多 ， 经常出现终端能收到轮询命令 ， 而 集中器收不到回应数据 的情况 _ l 。因此需要把一些 采集器作为中继节点。 图 1 集 中抄表 系统结构 图 Fi g 1 Co n c e n t r a t e d me t e r r e a di n g s y s t e m s t r u c t u r e 采集系统通信网络的逻辑拓扑是一种基于树形
14、的混合型拓扑结构 ， 如图 2所示。从逻辑拓扑上 ， 三相 为并 列 且相 对独 立关 系， 研 究 中可 取一 相 为 对象。 电力线通信 网络拓扑呈现动态变化的特点。低 压配电网电气 节点负载的投入 、 切 出或工作状态 的 改变 ， 会会改 变信道特性 ， 破坏 已有 的数据 逻辑链 路 ； 原有的中继节点失效也会导致部分 电力线通信 的中断。某拓扑如图3所示 ， 各节点在物理上是连通 的， 但数据链路层上 ， 某时刻 1 和 4之间链路中断 ， 会 导致以 4节点为中继节点的 8 、 9 、 1 0节点逻辑上退出 通信网。为 了解决这类 问题 ， 需要 通过 自动路 由算 法实现网络的
15、动态重组。它通过 自动 寻找新 的、 合 适的路 由节点， 使 网络具有 自愈性 。 图 2采集 系统通 信 网络 的逻辑拓 扑 F i g 。 2 L o g i c a l t o po l o g y d i a g r a m o f a c q u i s i ti o n s y s t e m c o mmu ni c a t i o n n e t wo r k P L C 网关 间链路中断 1 与8 、9 ， 1 0 之间 链路 中断 图 3 动 态变化 的配 电 网逻 辑拓 扑 F i g 3 Lo g i c al t o po l o g y d i a g r a m
16、 o f d y na mi c c h a n g e s o f t h e d i s t r i b u t i o n n e t wo r k 2 混合路由算法 2 1 蚁群算法 蚁群算法( a n t c o l o n y a l g o r i t h m， A C A) ， 是从蚁群 觅食过程 中得 到启 发 而构造 出的一种模 拟进 化算 法。初始在主节点放置人工蚂蚁 ， 即探测数据包 ， 蚂 蚁根据载波逻辑链路信息素分布和状态转移规则完 成下一跳路径的选 择。状态转移规则定 义如式 ( 1 ) 所示 ， 状态转移概率如式 ( 2 ) 所示 。q 。 0， 1 ， g 0
17、 ， 1 ， q为 随机数 ， f ( t ) 表示 时刻 t 的信息 素 ， 叼 ( t ) 表示 t 时刻的启发 因子。P ( t ) 表示载波通信 网 中节点 i 的第 k只蚂蚁选择节点 作为下一跳节点的 概率。 ：J- r g m 。 a。 x 。 ( ， ， ) 叩 ( r ， ) ， g q 。 t S ， q q 0 ( 1 ) 一】 0 9 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m第 5 2卷第 1 2期 2 0 1 5年6月 2 5日 电测与仪表 El e c t r i c a l M e a s ur e m e n t& I n s t r u m
18、e n t a t i o n V0 1 5 2 No 1 2 J u n 2 5， 2 0 1 5 r ； ( t )。 ( t ) ) ：J 汕 。 ( 2 ) 2 2 遗 传算 法 遗传算法是一类 随机化搜索 方法 ， 它包括适 应 度评价 、 选择 、 交叉 、 变异等操作 。其 中适应度是评 价个体性能优劣的指标。在群体 中个体的适应度评 估基础上的， 进行选择操作 ， 把优化的个体直接遗传 到下一代或通过配对交叉产生新 的个 体再遗传到下 一代 。交叉是两父代个体在交叉点两两交换信息而 得到新个体 ， 促使其 产生新 的优 良个体。变异是 通 过改变个体 中某些信息而得到新个体 ，
19、 增加群体 中 解的个数 ， 扩大搜索范围有效避免“ 早熟” 。 2 3粒子群算法 粒子群算法从随机解出发， 通过迭代寻找最优解 ， 它也是通过适应度来评价解的品质， 但它比遗传算法规 则更为简单， 没有遗传算法的交叉和变异 操作 ， 通过追 随当前搜索到的最优值来寻找全局最优， 具有遗传算法 所没有的记忆性。与遗传算法 比较 ， 在大多数的情况 下 ， 所有的粒子可能更快的收敛于最优解。 2 4混合路 由算 法 混合路由算法是蚁群算法 、 遗传算法和粒 子群 算法相结合 。蚁群算法利 用信 息素传递信息 ， 而粒 子群算法利用本身信息 、 个体极值信 息和全局 极值 三个信息来指导粒子下一步
20、迭代位置。混合算法可 以克服遗传算法对反馈信息利用不够。蚁群算法利 用正反馈原理和某种启发式算法 的有机结合 ， 容易 出现早熟现象以及陷入局部最优解 。混合 的思路 是让蚂蚁也具有“ 粒子” 的特性 ， 首先蚂蚁按照蚁群 算法 ， 完成一次遍历后 ， 再让蚂蚁根据局部最优解 和 全局最优解进行调整。遗传算法 的交叉 、 变异机制 能够避免算法陷入局部最优。每个粒子更新 自己的 速度和新的位置时融入变异和交叉操作 。让 当前解 与个体极值和全局极值分别作交叉操作， 产生的解 为新 的位置。 以抄表采集 系统为例 ， 通过集 中器 中的载波路 由模块抄 读 电力 载波表。算 法 中将 载波信 号
21、看 作 “ 人工蚂蚁” ， 且为“ 粒子” ， 载波信号的发送即为人工 蚂蚁的释放。而从集中器发送信号直到接收到目标 终端 的回应信号的过程看成是蚂蚁的一次完整的觅 食 。以集 中器为主节点 ， 根据 目的终端的 回应信 号建立初步路 由网络 ， 其他终端通过接收或监 听电 一11 0 一 力线上的信号 ， 根据计算 出的电气 距离值 不断地更 新其 电气距离表 。初始化网络拓扑后 ， 采用遗传算 法当中的交叉 、 变异等操作产生更多逻辑链路 。“ 粒 子” 追踪个体极值和全局极值来更新 自己。 3 仿 真 与实验 3 1 仿真环境及参数设置 模拟电网拓扑结构 ， 在 1 0 0水1 0 0的
22、区域 内随机 分布 5 O个节点 ， 编号 1到 5 O ， 以 1号节点作为主节 点 ， 代表集 中器 ， 2 5 0号节点代表 4 9个载波通信节 点。仿真参数设置如表 1 所示。 表 1 仿真参数 Ta b 1 S i mu l a t i o n p a r a me t e r s 参数 口 A c P P P 取值 5 0 1 5 2 1 O 0 5 0 0 8 0 0 5 5 0 0 9 节点 i ，J间通信距 离 0 叭ms O 5ms 节点 i ， 间通信距 离 0 O 1 2 3 参数的含义 D e l a y ( i ) D e l a y ( ) Pa k e t_l
23、o s s ( i ) C一 节点数 信息素因子 启发 因子 蚁群最大迭代次数 遗传粒子群优化最大迭代 次数 交叉概率 变异概率 蚂蚁数 目 轨迹持久性 节点 ， 间传输 时延 节点 i 的处理时延 节 点 i ， 问的包丢失率 时延权重 因子 丢包率权重 因子 从 1号节点 到 目的节点 M 的路 径 p a t h ( i 。 ， i ， ，i 一 ，i ) 的路径延 时如式 ( 3 ) 所 示 ， 丢包 率如式 ( 4 ) 所 示 。 d e l a y ( p a t h )= d e l 。 y ( )+ kZ=d e l a y ( i ) ( 3 ) p a c k e tl o
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