摘 要：配電網(wǎng)PLC組網(wǎng)方法是利用電力線載波技術(shù)進(jìn)行配電網(wǎng)的通信和控制的一種有效手段。本文提出了一種基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法的PLC組網(wǎng)優(yōu)化模型，旨在提高PLC組網(wǎng)的通信性能和可靠性。研究結(jié)果表明，對PLC網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化組網(wǎng)，能夠合理分配每個節(jié)點的角色和通信鄰居，從而提高網(wǎng)絡(luò)的通信效率和可靠性。本文算法比蟻群算法具有更高的資源利用效率和更低的通信成本，更適合PLC網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：配電網(wǎng)；PLC組網(wǎng)方法；優(yōu)化算法

中圖分類號：TM 76" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

配電網(wǎng)PLC組網(wǎng)方法是利用電力線載波技術(shù)進(jìn)行配電網(wǎng)的通信和控制的一種有效手段。然而，配電網(wǎng)PLC組網(wǎng)方法也面臨一些挑戰(zhàn)，主要是電力線信道的復(fù)雜性和不確定性[1]。

電力線信道受到電力線本身的物理特性、負(fù)載的變化、噪聲的干擾等因素的影響，導(dǎo)致信道的衰落、失配、非線性等現(xiàn)象，使信道的帶寬、容量、穩(wěn)定性等參數(shù)難以預(yù)測和控制[2]。李姣軍等[3]對PLC通信技術(shù)進(jìn)行了深入研究，包括信號傳輸特性、通信協(xié)議、抗干擾能力等方面的研究，為配電網(wǎng)PLC組網(wǎng)方法的研究奠定了基礎(chǔ)。袁武等[4]對PLC組網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行了探討和研究，包括星型、總線型、樹型等不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及它們在配電網(wǎng)中的應(yīng)用和優(yōu)缺點分析。陳讓朱等[5]對PLC組網(wǎng)的通信協(xié)議進(jìn)行了研究，包括基于媒體訪問控制（MAC）的協(xié)議、路由協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議等方面的研究，以提高PLC組網(wǎng)的性能和可靠性。

本文旨在研究配電網(wǎng)PLC異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)方法，分析不同的通信技術(shù)在配電網(wǎng)中的適用性和優(yōu)劣性，提出一種基于網(wǎng)絡(luò)性能和成本的組網(wǎng)優(yōu)化模型，求解出最優(yōu)的組網(wǎng)方案，實現(xiàn)配電網(wǎng)通信高效率和低成本的目標(biāo)。

1 算法概述

本文利用圖論的方法，針對中壓配電網(wǎng)的信道特性和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)模型，并使用遺傳算法對其進(jìn)行優(yōu)化。代數(shù)計數(shù)器g設(shè)置為0，并設(shè)置進(jìn)化代數(shù)最大值G和種群范圍NP。具有n個節(jié)點、m條鏈路的載波通信網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣隨機產(chǎn)生，矩陣下三角區(qū)域隨機選取m個位置并賦值為1。初始種群P1中，隨機挑選q個個體，計算其各自的適應(yīng)度（網(wǎng)絡(luò)價值W），如公式（1）所示。

（1）

式中：W為PLC網(wǎng)絡(luò)價值總函數(shù)；Wj-k為節(jié)點j和k間鏈路的網(wǎng)絡(luò)價值；j為j節(jié)點的節(jié)點價值。

2 PLC網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

PLC網(wǎng)絡(luò)通信節(jié)點簡化圖如圖1所示。電力線載波通信節(jié)點是將配電網(wǎng)的電力線作為傳輸介質(zhì)并實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信的一種技術(shù)。本文主要分析A變電站上的12個節(jié)點。如圖1所示，本文針對這些節(jié)點設(shè)計了一種組網(wǎng)算法，以提高通信效率和可靠性。組網(wǎng)算法的目標(biāo)是根據(jù)節(jié)點間的信道質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浯_定每個節(jié)點的角色（主節(jié)點或從節(jié)點）和通信鄰居（與之直接通信的節(jié)點），并建立一種合理的路由機制，使任意2個節(jié)點間都能通過多跳通信實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。

圖1是一個基于遺傳算法的載波通信組網(wǎng)流程圖，描述了如何利用遺傳算法對PLC網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化組網(wǎng)。遺傳算法是一種模擬自然進(jìn)化過程的隨機搜索算法，通過不斷地對一組候選解進(jìn)行選擇、交叉和變異等操作來尋找最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。本文將遺傳算法應(yīng)用于PLC網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)問題，目的是找到一種最佳節(jié)點角色分配和路由選擇方案，使網(wǎng)絡(luò)的通信性能最優(yōu)。具體是將PLC網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)問題轉(zhuǎn)化為一個二進(jìn)制編碼問題，即用一個二進(jìn)制串來表示每個節(jié)點的角色和通信鄰居。然后根據(jù)一定的評價函數(shù)計算每個二進(jìn)制串的適應(yīng)度值，反映其通信性能的優(yōu)劣。采用遺傳算法的基本步驟，如圖1所示，來不斷更新和優(yōu)化二進(jìn)制串的集合，直到滿足終止條件。最后得到一個最優(yōu)的二進(jìn)制串，即最優(yōu)的組網(wǎng)方案。

3 結(jié)果分析

2種不同的選擇算子對PLC網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)的適應(yīng)度進(jìn)化的影響如圖2所示。從圖2可以看出，錦標(biāo)賽選擇算子具有更快的收斂速度和更高的適應(yīng)度值，它在20次迭代后達(dá)到較優(yōu)水平，70次迭代后達(dá)到最優(yōu)水平。而質(zhì)量比例輪盤選擇算子則表現(xiàn)出較大的適應(yīng)度波動和較慢的收斂速度，需要140次迭代才能達(dá)到最優(yōu)水平。表明錦標(biāo)賽選擇算子能夠更有效地保留優(yōu)良個體，同時增加種群的多樣性，從而避免陷入局部最優(yōu)。而質(zhì)量比例輪盤選擇算子則易受適應(yīng)度差異的影響，導(dǎo)致優(yōu)勢個體占據(jù)比例過大，從而降低了種群的多樣性，使搜索過程緩慢。因此，錦標(biāo)賽選擇算子是一種更適于PLC網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)問題的選擇算子。

基于圖1的PLC網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)示意圖如圖3所示，在圖3中，根據(jù)實際的配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和各節(jié)點的地理位置確定節(jié)點坐標(biāo)，根據(jù)實際的距離和衰耗計算節(jié)點間的鏈路。通過使用本文提出的算法，可對PLC網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化組網(wǎng)，使每個節(jié)點的角色和通信鄰居都能得到合理分配，從而提高網(wǎng)絡(luò)的通信效率和可靠性。圖3中的連線表示每個節(jié)點的通信方向，即每個節(jié)點只與其連接的節(jié)點進(jìn)行直接通信，而其他節(jié)點則通過多跳通信進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。這樣的組網(wǎng)方案可有效減少通信沖突和干擾，同時增加通信路徑的多樣性，從而提高網(wǎng)絡(luò)的抗毀性和穩(wěn)定性。

3.1 組網(wǎng)算法

在相同的信道特性條件下，采用蟻群組網(wǎng)算法[6]對節(jié)點進(jìn)行的組網(wǎng)試驗如圖4所示。從圖4可以發(fā)現(xiàn)，蟻群組網(wǎng)算法沒有考慮中壓配網(wǎng)的實際拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，導(dǎo)致為位于分支線路的節(jié)點2、12分配的鏈路過多，造成了資源浪費和通信冗余。蟻群組網(wǎng)算法沒有考慮節(jié)點的地理位置和價值，導(dǎo)致為位于中心位置且價值高的節(jié)點8分配的鏈路過少，造成了資源閑置和通信瓶頸。蟻群組網(wǎng)算法沒有考慮信道特性，導(dǎo)致為距離較遠(yuǎn)的節(jié)點3、5、7、9、10、11分配了直接的鏈路，造成了信號衰減和通信不穩(wěn)定。因此，蟻群組網(wǎng)算法的組網(wǎng)效果不理想，與配電網(wǎng)的實際物理鏈路有較大差異，不能滿足PLC網(wǎng)絡(luò)的性能要求。相比下，本文組網(wǎng)算法的組網(wǎng)效果較好，與配電網(wǎng)的實際拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)較一致，能夠滿足PLC網(wǎng)絡(luò)的性能要求。本文組網(wǎng)算法的優(yōu)勢是以載波節(jié)點在傳輸過程中的衰耗、節(jié)點間的實際距離以及節(jié)點自身價值為約束條件，對PLC網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，使資源分配更合理，提升了通信效率。本文組網(wǎng)算法考慮了節(jié)點的地理位置和價值，為位于中心位置且價值高的節(jié)點8分配了較多鏈路，使資源利用更充分，并實現(xiàn)了高質(zhì)量通信。本文組網(wǎng)算法考慮了信道特性，為距離較遠(yuǎn)的節(jié)點3、5、7、9、10、11分配了間接鏈路，使信號得到增強，通信更穩(wěn)定。

3.2 網(wǎng)絡(luò)價值

2種組網(wǎng)算法在不同鏈路數(shù)下的網(wǎng)絡(luò)價值W的對比結(jié)果如圖5所示。網(wǎng)絡(luò)價值W反映了PLC網(wǎng)絡(luò)的整體性能，包括節(jié)點、鏈路以及節(jié)點衰耗等因素。從圖5可以看出，本文算法在所有鏈路數(shù)下都優(yōu)于蟻群算法，表明本文算法具有更高的組網(wǎng)效率和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。本文算法在13條鏈路下的網(wǎng)絡(luò)價值W為5.8×105，而蟻群算法為5.5×105，相差約5.5%；在16條鏈路下，本文算法為5.6×105，而蟻群算法為5.3×105，相差約5.7%；在19條鏈路下，本文算法為5.4×105，而蟻群算法為5.1×105，相差約5.9%；在22條鏈路下，本文算法為5.2×105，而蟻群算法為4.9×105，相差約6.1%?？梢钥闯?，隨著鏈路數(shù)增加，2種算法的網(wǎng)絡(luò)價值W都呈下降趨勢，但本文算法的下降幅度小于蟻群算法，說明本文算法更能適應(yīng)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，并保持較高的網(wǎng)絡(luò)性能。

3.3 中繼節(jié)點占比

2種組網(wǎng)算法在不同載波通信節(jié)點總數(shù)下的中繼節(jié)點占比η的對比結(jié)果如圖6所示。中繼節(jié)點占比η是一個重要的網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)，反映了PLC網(wǎng)絡(luò)的資源利用效率和通信成本。從圖6可以看出，本文算法在所有載波通信節(jié)點總數(shù)下都優(yōu)于蟻群算法，表明本文算法具有更高的資源利用效率和更低的通信成本。具體來說，本文算法在15個節(jié)點下的中繼節(jié)點占比η為0.3，而蟻群算法為0.4，相差約25%；在20個節(jié)點下，本文算法為0.28，而蟻群算法為0.38，相差約26%；在25個節(jié)點下，本文算法為0.26，而蟻群算法為0.36，相差約28%；在30個節(jié)點下，本文算法為0.24，而蟻群算法為0.34，相差約29%；在35個節(jié)點下，本文算法為0.22，而蟻群算法為0.32，相差約31%?？梢钥闯?，隨著載波通信節(jié)點總數(shù)增加，2種算法的中繼節(jié)點占比η都呈下降趨勢，但本文算法的下降幅度小于蟻群算法，說明本文算法更能適應(yīng)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，并保持較高的資源利用效率和較低的通信成本。

本文算法以載波節(jié)點在傳輸過程中的衰耗、節(jié)點間的實際距離以及節(jié)點自身價值為約束條件，對PLC網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，從而降低了中繼節(jié)點占比η。而蟻群算法則是基于啟發(fā)式的搜索策略，通過模擬自然界中螞蟻的行為，尋找最優(yōu)的組網(wǎng)方案，但忽略了一些重要的網(wǎng)絡(luò)特性，導(dǎo)致中繼節(jié)點占比η較高。因此，與蟻群算法相比，本文算法具有更高的資源利用效率和更低的通信成本，更適合PLC網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)優(yōu)化。

4 結(jié)論

本文利用圖論的方法，針對中壓配電網(wǎng)的信道特性和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)模型，并使用遺傳算法對其進(jìn)行了優(yōu)化。研究結(jié)論包括以下3點。1）本文組網(wǎng)的每個節(jié)點只與其連接的節(jié)點進(jìn)行直接通信，而其他節(jié)點則通過多跳通信進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。該組網(wǎng)方案可有效減少通信沖突和干擾，同時增加通信路徑的多樣性，從而提高網(wǎng)絡(luò)的抗毀性和穩(wěn)定性。2）本文組網(wǎng)算法考慮了信道特性，導(dǎo)致為距離較遠(yuǎn)的節(jié)點3、5、7、9、10、11分配了間接的鏈路，增強了信號，并保持了通信的穩(wěn)定性。3）本文算法以載波節(jié)點在傳輸過程中的衰耗、節(jié)點間的實際距離以及節(jié)點自身價值為約束條件，對PLC網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，從而降低了中繼節(jié)點占比η。

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