一种中压配网电力线载波通信路由算法的制作方法

本发明属于电力通信技术领域，涉及一种中压配网电力线载波通信路由算法。

背景技术：

中压配网为35kv及以下的配电网络，电力线载波通信是使用现有的电力线作为通信信道，在电力线上加载、接收高频信号实现通信，利用耦合装置实现强电与弱电的隔离。在中压配网配电自动化领域应用电力线载波通信(powerlinecommunication，plc)技术，设计灵活完善的网架结构与节点自组网路由算法是保障plc系统可靠运行的关键。人工智能方法被大量应用到低压plc组网路由算法的研究之中，但该方法实现过程复杂，寻优时间较长。传统分层搜索算法简单迅速，但路由优化指标单一，优化结果不一定最优。人工智能算法与分层搜索算均未考虑配网结构特点，导致组网过程具有盲目试探性。基于多叉树遍历的组网算法虽然结合了配网结构，但不够灵活，当配网中有较强干扰时可能导致路由算法失效。

智能电网的进一步发展对中压配网配电自动化通信提出了更高要求，不论直接接入中压配网的分布式电源还是通过配电变压器间接接入中压配网的低压智能用电负荷等新兴设备，均需实时传输大量配电自动化数据。电力线载波通信技术成本低、组网方式灵活，已成为未来配电自动化通信的首选方式之一。但plc网络信道环境恶劣、干扰严重、时变性大，灵活完善的网架结构与节点自组网路由算法是保障中压配网plc系统可靠运行的关键。

近年来，人工智能与分层搜索方法在plc路由算法中研究较多。蚁群算法、人工蛛网算法、遗传算法等人工智能方法被大量应用到低压plc组网路由算法的研究之中，这些方法对于低压抄表系统尚可满足其集抄需求，但难以满足中压配电自动化数据传输高实时性的应用要求。传统分层搜索算法简单迅速，可以保证路由中继跳数较少，但路由优化指标单一，搜索结果不一定最优。

基于人工智能的plc路由算法属于随机全局寻优算法，实现过程复杂，占用大量软硬件资源，寻优时间较长，对于低压抄表系统尚可满足其集抄需求，但难以满足中压配电自动化数据传输高实时性的应用要求。传统分层搜索算法简单迅速，可以保证路由中继跳数较少，但路由优化指标单一，搜索结果不一定最优。人工智能算法与分层搜索算均未考虑配网结构特点，导致组网过程具有盲目试探性。基于多叉树遍历的组网算法虽然结合了配网结构，但不够灵活，当配网中有较强干扰时可能导致路由算法失效。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种中压配网电力线载波通信路由算法，解决了现有的计算方法过于复杂，路由优化指标单一，当配网中有较强干扰时可能导致路由算法失效的问题。

本发明所采用的技术方案是一种中压配网电力线载波通信路由算法，按照以下步骤进行：

步骤1：设置中压配电网载波通信三级网络架构；同一变电站中各中压配电出线的主节点均直接接入该站的配电自动化系统，构成plc变电站区域网；每条中压配电出线上的plc节点形成一个一级子网，每个一级子网中有一个一级子网主节点与若干个一级子网从节点；每条分支线路的plc节点组成一个二级子网，每个二级子网就近选择主干上的一级子网从节点作为该二级子网的主节点，这样形成区域网—一级子网—二级子网的三级次plc网络结构，其中一级子网主节点、二级子网主节点根据中压配网拓扑结构静态指定；

步骤2：子网主节点广播搜索从节点命令，收到该广播的从节点以物理id为标识，应答主节点，请求注册入网；

步骤3：主节点根据收到的从节点请求注册入网信息，向该从节点返回允许注册命令以及本子网的标识符；经过这两步，搜索到的节点为第1层节点，主节点通过搜索得到第1层节点，建立链路，在建立链路同时，根据双方的通信情况确定链路质量q值；

步骤4：第1层节点按照物理id由小至大分别搜索剩余所有节点，剩余节点若能接收到某节点的搜索信号则应答该节点，第1层节点记录应答节点的物理地址与对应的链路质量，并汇报给主节点，此步骤搜索到的节点归为第2层节点；

步骤5：若某个第2层节点存在多个第1层中继节点，则进行层间链路优化，选定唯一中继节点；

步骤6：第2层节点继续向下搜索第3层节点，并优化2、3层之间链路，依次类推，直至该子网内的所有节点。

进一步，步骤3中，q值越小对应的链路质量越好。

进一步，步骤5中的层间链路优化的算法如下：

1)确定链路优化前各节点的负载数；

2)确定第2层节点的入网优先级；设定可选上层中继个数较少的节点具有较高入网优先级，若两个节点入网优先级相同则优先使编号较大的节点入网；

3)将优先级最高的第2层节点按编号由大到小依次入网，形成链路，更新第1层中继节点的负载数；

4)将优先级次之的第2层节点按编号由大到小依次入网，选定此步骤入网节点的每个节点链路优化指数最小者作为的优选链路，同时更新优选链路的中继节点负载数，完成第2层节点优化入网。

进一步，中继节点j的负载数fj为：

fj＝a+b+c(1)

其中：a为节点j所接的二级子网节点数；b为节点j已接的下层节点数，c为节点j所接的下层节点所带的二级节点数；

中继节点j与下层节点k之间的链路优化指数yj-k为：

yj-k＝αqj-k+βfj(2)

其中：qj-k为节点j、k间的链路质量；α、β分别为链路质量加权系数和负载均衡度加权系数，令α+β＝1，可根据链路质量和负载均衡度的占重比进行灵活调整。

本发明的有益效果是算法简单，路由优化兼顾链路质量与中继负载均衡，保证组网的灵活性与可靠性。

附图说明

图1是本发明中压配网拓扑图；

图2是本发明plc网络结构示意图；

图3是分层优化路由算法示意图；

图4是无干扰时分层优化组网结果；

图5是有干扰时的组网结果。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。

1中压配电网载波通信三级网络架构

如图1所示，变电站a的一条出线a-a与变电站b的一条出线b-b在末端由联络开关k4相连，出线a-a、b-b的主干线路分别由分段开关分为3段、2段，各主干分段上接有1～2条分支线路，主干与分支线路上接有配电变压器、分布式电源等设备。各分段开关、联络开关的开断相互配合，以便配网结构优化或故障时的配网重构。与图1相对应，图2中标出了plc节点的分布情况：线路的出口断路器以及各个分段开关、联络开关处采用数字高频网桥接入plc节点；各个配变、分布式电源处也均设置plc节点，设定节点的标号为其物理地址。

如图2的中压配电网载波通信三级网络架构：同一变电站中各中压配电出线的主节点均直接接入该站的配电自动化系统，构成plc变电站区域网；每条中压配电出线上的plc节点形成一个一级子网，每个一级子网中有一个一级子网主节点(▲)与若干个一级子网从节点(●或■)；每条分支线路(如分支a11)的plc节点组成一个二级子网，每个二级子网就近选择主干上的一级子网从节点作为该二级子网的主节点(■)。这样形成区域网—一级子网—二级子网的三级次plc网络结构，其中一级子网主节点(▲)、二级子网主节点(■)根据中压配网拓扑结构静态指定，每个一级子网或二级子网内部由动态中继自组网算法完成组网。在这种三级网络架构中，二级子网主节点也是特殊的一级子网从节点，负责将本二级子网内部的信息汇总后与一级子网主节点进行通信。

组网过程中，由于静态中继的存在，各个一、二级子网的组网过程可并行进行，加快组网速度。如a-a出线3段主干线路上的所有一级子网节点组网，与各分支a11、a21、a31、a32上的二级子网节点组网过程可同时进行。网络重构过程中，分支上的二级子网内部组网形式不变，只需将对应的二级子网主节点接入新的一级子网即可，节省了分支上各节点分别入网的时间，加快网络重构速度。且二级子网主节点由于静态指定，预留有较大存储空间，能够暂存要上行发送的数据，所以在网络重构过程中二级子网从节点仍可正常向其二级子网主节点发送数据。

2子网内部分层优化路由算法

2.1算法步骤

与图2中的一级子网a-a相对应，图3给出了分层优化路由算法示意图，其中节点编号为物理地址，物理地址在plc系统中具有唯一性。

1)子网主节点广播搜索从节点命令，收到该广播的从节点以物理id为标识，应答主节点，请求注册入网。

2)主节点根据收到的从节点请求注册入网信息，向该从节点返回允许注册命令以及本子网的标识符。经过这两步，搜索到的节点为第1层节点。主节点通过搜索得到第1层节点1、2、3，建立链路0-1，0-2，0-3。在建立链路同时，根据双方的通信情况确定链路质量q值(本发明假定q值越小对应的链路质量越好)。由于主节点到第1层节点之间的链路唯一，故无需优化。

3)第1层节点按照物理id由小至大分别搜索剩余所有节点，剩余节点若能接收到某节点的搜索信号则应答该节点，第1层节点记录应答节点的物理地址与对应的链路质量，并汇报给主节点。此步骤搜索到的节点归为第2层节点。如节点1搜索到3个节点，得到链路1-4，1-5，1-6的链路质量q1-4，q1-5，q1-6。

4)若某个第2层节点存在多个第1层中继节点，则进行层间链路优化，选定唯一中继节点。

5)第2层节点继续向下搜索第3层节点，并优化2、3层之间链路。依次类推，直至该子网内的所有节点。

2.2层间链路优化算法

设定可选上层中继个数较少的节点具有较高入网优先级，若两个节点入网优先级相同则优先使编号较大的节点入网。层间链路优化过程中，按照下层节点的入网优先级由高至低依次将各节点接入网络。

考虑中继节点的负载均衡性，定义中继节点j的负载数fj为：

fj＝a+b+c(1)

其中：a为节点j所接的二级子网节点数；b为节点j已接的下层节点数，c为节点j所接的下层节点所带的二级节点数。以节点3为例，在优化前未接第2层负载，此时a＝2、b＝0、c＝0，节点负载数f3＝2；链路优化过程中先后接入了节点9、8，形成链路3-9、3-8，此时a＝2、b＝2、c＝3，f3＝7。优化过程中每接入一个下层节点则需对其所接入的上层节点的负载数进行更新。

定义中继节点j与下层节点k之间的链路优化指数yj-k为：

yj-k＝αqj-k+βfj(2)

其中：qj-k为节点j、k间的链路质量；α、β分别为链路质量加权系数和负载均衡度加权系数，令α+β＝1，可根据链路质量和负载均衡度的占重比进行灵活调整。

以图3中第1层节点与第2层节点间的链路优化为例，阐述层间链路优化步骤：

1)确定链路优化前各节点的负载数。第2层节点入网前，已知第1层节点的负载数f1＝0，f2＝0，f3＝2，第2层节点的负载数f4＝f5＝…＝f8＝0，f9＝3。

2)确定第2层节点的入网优先级。节点4、8、9只有一个上层中继，优先级最高；节点5、7具有两个上层中继，优先级次之；节点6有3个上层中继，优先级最低。

3)将优先级最高的第2层节点按编号由大到小(9，8，4)依次入网，形成链路3-9，3-8，1-4，更新第1层中继节点的负载数f1＝1，f3＝7。

4)将优先级次之的第2层节点按编号由大到小(7，5)依次入网。节点7具有2个上层中继，故分别求取链路优化指数y2-7、y3-7，选定链路优化指数最小者y2-7作为节点7的优选链路，即节点7通过中继节点2完成入网，同时更新节点2的负载数f2＝1。节点5入网优化过程相同，通过中继节点1完成入网，同时更新f1＝2。

5)节点6入网优选链路过程与步骤4)相同。分别求取y1-6、y2-6、y3-6，选定链路优化指数最小者y2-6作为节点6的优选链路，即节点6通过中继节点2完成入网，同时更新f2＝2。至此第2层节点优化入网完毕。

上述层间优化算法同时考虑了链路质量与负载均衡，较高的链路质量能保证节点间通信可靠性，减少错误帧重发次数，负载均衡可以避免个别节点数据流量过大而产生较高时延，二者对于提高中压配网plc系统的实时性与可靠性均具有重要意义。

3仿真验证

3.1无干扰时组网路由优化结果

以图2出线a-a的一级子网为例仿真验证其组网过程。结合出线a-a的拓扑结构，设其一级子网主节点物理地址为0，从节点共20个，物理地址分别为1～20，其中一级子网从节点3，9，14，17分别为二级子网a11，a21，a31，a32的二级子网主节点。在xoy平面上，将一级子网主节点放置于坐标原点，由于城市配电网台区半径通常小于5km，故由坐标点(0,0)到(50,50)(单位：百米)由近及远依次生成20个坐标点代表一级子网中的各个从节点。对于任意两点j、k，取信道质量qj-k等于两点间距离d，仿真中以qj-k≤25作为两节点间能够建立链路的标准。

链路质量加权系数α＝0.1，负载均衡度加权系数β＝0.9时，组网优化结果如图4所示。由图4可见，分层优化路由算法将20个一级子网从节点全部接入网络中，路由优化结果保证了中继节点负载较为均衡。如第1层节点5、7均可作为节点10的中继，由于节点7已接有较多负载，节点10自动选择距离较远但尚未接负载的节点5作为其中继。算法中的加权系数α、β均可调节，实际应用中，在链路容量宽裕的情况下优化应侧重链路质量以保证通信可靠性，当链路容量紧张时，优化则需侧重负载均衡性，避免因部分节点负载过多而数据传输时延增大。3.2有干扰情况下路由组网结果

为验证算法在有干扰信道环境下的组网能力，在区域内定义一条斜率为-1的干扰界限l(由于节点沿斜率为1的方向分布，在节点间引入的干扰源则相当于一条斜率为-1的干扰界限)，节点j、k间连线中点到l的距离r越小qj-k越大，对应的链路质量越差。考虑干扰情况下，设qj-k＝d+e，为引入干扰源后的附加q值增量。e值的引入模拟了实际plc节点在不同方向通信距离不同的情况，靠近干扰源时r值减小，e值增大，信道质量变差，节点间通信距离较短，反之则通信距离较长。

在节点3、4之间设置干扰界限，其余参数与图4相同，组网结果如图5。图5与图4相比，虽然各节点位置未变，但干扰源的引入导致信道质量发生变化，路由组网结果随之改变。plc网络由4层增加为7层。由于节点3、4之间的干扰，节点4～7不再能与主节点0直接通信，需通过节点3接入网络。在干扰界限附近，算法以较短的节点间通信距离保证链路质量，远离干扰时通信距离增大。可见所提算法在存在干扰的信道环境下也能够自适应组网。

3.3分级分层路由算法与蚁群路由算法对比

针对图2中压配电网出线a-a情况，表1给出了分级分层路由算法与蚁群路由算法的对比分析。

表1本文算法与蚁群算法对比

估算采用蚁群算法组建网络所需的节点间通信次数。在没有进行网络分级情况下，图2中出线a-a上的plc从节点共31个，则每次迭代最大蚂蚁数为62。设每个从节点平均需进行20次迭代搜索得到最优路径，每只蚂蚁平均经过2.5次中继到达目标节点，考虑到蚂蚁到达目标节点后需沿原路径返回主节点，则组网时共需进行的节点间通信次数约为n1＝62×20×31×2.5×2＝192200次。而本发明所提路由算法在网络分级结构下，一级子网与二级子网组网过程并行进行，组网时间由所需通信次数较多的一级子网组网过程决定。依据2.1节所述，上层节点每搜寻到一个下层节点需要与之交互通信3次，图4出线a-a的一级子网中共有20个从节点，分层搜索组网后得到的1～4层节点数分别为：7、6、6、1，则建立网络共需进行的节点间通信次数约为n2＝(7+7×6+6×6+6×1)×3＝273次，对于图5也可进行类似估算。由表1两种算法的对比结果可见：对于同样的组网规模，分级分层组网算法将整个网络划分成多个子网，减少了子网内节点数，组网所需的节点间通信次数远小于蚁群算法。

本发明在分析中压配网结构特点基础上，提出一种具有区域网、一级子网、二级子网的三级次plc网络架构，采用静态中继法进行网络级次划分，各级子网内部采用动态中继法进行分层自适应组网。这种网络架构能够实现组网过程的并行进行，且重构过程中二级子网可以整体转移，提高plc网络组网与重构速度。针对中压配网plc网络在分级架构下子网内节点数较少但对实时性要求较高的特点，提出一种改进分层优化路由算法。可根据网络信道环境进行自适应组网，路由优化灵活，兼顾链路质量与负载均衡，计算量小，需要的节点间通信次数较少。本发明在分析中压配网结构特点基础上组织plc网架结构，使用静态中继将plc网络分为区域网、一级子网、二级子网共三个级次，保证了网络逻辑结构与配网物理结构大致相符，加快组网与重构速度。本发明提出的改进分层搜索路由算法根据链路质量与负载均衡性综合优化链路，通过调整算法中的权重参数，可灵活满足组网对可靠性与实时性的不同要求。

以上所述仅是对本发明的较佳实施方式而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。