基于蛛网的新型电力线通信组网算法及通信协议.pdf

第４０卷第１６期２０１２年８月１６日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＶ０１．４０Ｎｏ．１６Ａｕｇ．１６，２０１２基于蛛网的新型电力线通信组网算法及通信协议刘晓胜，张良，徐殿国（哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院，黑龙江哈尔滨１５０００１）摘要：针对低压电力线载波通信可靠性低的问题，提出了人工蛛网通信网络模型，并建立了相应的数学模型。将三相配电网的ＭＡＣ层转化成由多个人工蛛网组成的逻辑拓扑。详细叙述了组网过程，提出了中心节点选取算法，制定了自动路由协议。以两状态马尔科夫模型表征用户终端的工作状态，模拟实际中由于信道变化产生的终端节点通信失效。针对数据冲突率、通信流量、链路利用率等方面进行建模仿真对比实验，仿真结果表明新的组网方式及路由协议在提高电力线载波通信可靠性方面具有较大优势。关键词：电力线通信；蛛网模型；组网算法；路由协议；可靠性Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌｏｆｎｏｖｅｌｐｏｗｅｒｌｉｎｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｃｏｂｗｅｂ—ＬＩＵＸｉａｏ－ｓｈｅｎｇ，ＺＨＡＮＧＬｉａｎｇ，ＸＵＤｉａｎｇｕｏ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＰｏｗｅｒＬｉｎｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ（ＰＬＣ）ｏｖｅｒｌｏｗ－ｖｏｌｔａｇｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｈａｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｓｌｏｗ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｏｖｅｌｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎａｒｔｉｆｉｃｉａｌｃｏｂｗｅｂｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｎｄｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＴｈｅＭｅｄｉａＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌｌａｙｅｒ（ＭＡＣ）ｏｆｔｈｒｅｅ－ｐｈａｓｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｉｓｔｕｒｎｅｄｉｎｔｏａｌｏｇｉｃａｌｔｏｐｏｌｏｇｙｗｈｉｃｈｉｓｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｌｙｃｏｂｗｅｂｓ．Ｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｈｅｎｅｗｍｏｄｅｌｉｓｔｈｏｒｏｕｇｈｌｙｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｓｅｌｅｃｔｉｎｇｔｈｅｃｅｎｔｅｒｎｏｄｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄａｎｅｗａｕｔｏｍａｔｉｃｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ａｔｗｏ－ｓｔａｔｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎＭａｒｋｏｖｍｏｄｅｌｉｓｕｓｅｄｔｏｓｉｍｕｌａｔｅａｔｅｒｍｉｎａｌｎｏｄｅａｎｄｔｈｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｆａｉｌｕｒｅｂｅｃａｕｓｅｏｆｃｈａｎｎｅｌｃｈａｎｇｅｓｉｎｐｒａｃｔｉｃｅ．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｆｍｏｄｅｌｉｎｇｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｒｅｃｏｎｄｕｃｔｅｄｉｎｖｉｅｗｏｆｄａｔａｃｏｎｆｌｉｃｔｒａｔｅ，ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｆｌｏｗ，ａｎｄｌｉｎｋｕｔｉｌｉｔｉｅｓ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｈａｓｐｒｏｖｅｎｔｈｅｎｅｗｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌａｎｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｈａｖｅａｄｖａｎｔａｇｅｉｎｉｍｐｒｏｖｉｎｇｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆＰＬＣｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＴｈｉｓｗｏｒｋｉｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（Ｎｏ．６０９７２０６５）．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｏｗｅｒｌｉｎｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ；ｃｏｂｗｅｂｍｏｄｅｌ；ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇａｌｇｏｒＲｈｍ；ｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌ；ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ中图分类号：ＴＭ７３文献标识码：Ａ文章编号：１６７４．３４１５（２０１２）１６．００２７．０７Ｏ引言低压配电网由于其具有分布广、用户数量多等特点，使其在节约资源、方便用户、减少安装费、实现多媒体通信等方面被广泛关注。但由于低压配电网电气负载环境的复杂性和介质环境的共享性、开放性和多样性的影响，造成通信可靠性低，使目前电力线载波通信的广泛应用受到限制和普遍质疑。针对建立网络中继提高电力线通信可靠性的方法，国内外的研究人员进行了一定的研究。其中，文献［１．２］提出基于蚁群算法的电力线载波通信组网基金项目：国家自然科学基金（６０９７２０６５）方法在一定程度上解决了电力线载波通信网络的通信可靠性问题。笔者对蜘蛛织网的行为、圆形蛛网的结构特性、猎物在蛛网上信息传递机理等方面进行大量的研究【ｊＪ，同时借鉴前人的相关研究成果Ｌ４引，提出了基于人工蛛网通信模型，并将低压配电网的主要负责通信协议部分（ＭｅｄｉａＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ，ＭＡＣ）层网络转化成由多个人工蛛网组成的逻辑拓扑，制定了一种新的自动路由协议，建立了人工蛛网仿真模型，验证了该种新型网络结构及路由协议的优越性，试图为研究适合电力线载波通信网络的路由模式，提高电力线通信的可靠性，提供一条新的思路。．２８一电力系统保护与控制１新型网络模型１．１人工蛛网拓扑蜘蛛经过了约１８亿年的进化，现在的蜘蛛网不仅具有优雅、超轻的结构，而且具有超级弹性和抗张强度，可以抵抗各种大风、昆虫等的冲击。即使有几个网格单元遭到破坏，它仍能作为网来捕获猎物，具有极强的抗毁能力。针对蜘蛛网的结构特点、蜘蛛的捕食机理以及人工蜘蛛网通信拓扑的构建等方面问题，文献【３］中已进行了详尽的阐述，并建立了双层六边形人工蛛网逻辑拓扑模型。本文以单层六边形人工蛛网为通信子网模型进行组网，并进行了相应的分析与仿真。１．１．１人工蛛网逻辑拓扑模型电力线载波通信的时变性、频率选择性和强干扰性等特点，使电力线通信的组网方式具有其独特的特点，如，网络物理拓扑和逻辑拓扑具有时变性，没有专用的交换机和中继器，通信媒质共享信道，弱数据处理能力，一对多通信等。为保证一定的通信距离／组网规模，电力线通信组网通常需要通过路由器／中继器将同一个物理子网划分成多个逻辑子网。低压电力线通信网络是由星形网络和树形网络组成的混合网络。从物理层看，图１所示的单层人工蛛网除具有多个星形网络（如ｖ】，Ｖ２，Ｖ＾，Ｖ４，Ｖ５）和树形网络（如ｖ，１，，，１，２，Ｖ４）外，还具有自己独特的环…形网络（如ｖ１，ｖ２，Ｖ３，ｖ４，，Ｖ）；从数据链路层角度，人工蛛网的结构是一对多、多对一的这种通信方式，与低压配电网的总线型逻辑拓扑相吻合，所以，不论从物理层还是数据链路层，人工蛛网结构都能作为低压配电网的组网结构。图１人工蛛网逻辑拓扑Ｆｉｇ．１Ｌｏｇｉｃａｌｔｏｐｏｌｏｇｙｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｃｏｂｗｅｂ１．１．２人工蛛网数学模型为了能更清楚地阐释人工蛛网的结构特征和建立新型路由模型，且为进一步研究蛛网提供理论基础，本文定义了人工蛛网的主要特征参数如下。Ⅳ（１）ｒ为围绕中心节点ｖ的蛛网层数，即同心圆层数。该参数反映人工蛛网的复杂度，同时也决定人工通信蛛网所覆盖的通信范围，本文中取值为１…（２）为中心节点与周边节点（ｌ，，ｍ）相连的蛛网轮辐数，即中心节点与相邻周边节点通信路径数量。ⅣⅣⅣ（３）为人工蛛网总节点数，与Ｔ，ｓ的关系如式（１）所示。Ⅳ＝Ｘｒ＋１（１）（４）Ｄｗ为蛛网直径，直接反映蛛网所覆盖的物理范围。（５）为网眼高度，是同一径向上相邻两层节点之间的距离。该参数反映网络的密度，与Ｄｗ，Ｕｒ的关系如式（２）所示。Ｈｍ（２）（６）ＡＯ为蛛网扇区角，即相邻两径向路径的夹角。３６０。ＡＯ——：ｆ３１ｓ这样，蛛网中任一节点的位置可由式（４１所示的极坐标方程来表示。）＝／￣Ｘｅｊ￣ｋ＝ｉｘ（４）Ⅳ其中：＝ｉｘＨ，ｉ＝０１一，ｒ，为径向方向上的路…径长度；ｏｋ＝ｋ・Ａ０，ｋ＝０，１，，一１，为径向路径与水平线的夹角。这些只是网络的逻辑关系，因此式（２），式（３）可以标准化为式（５）、式（６）。Ｈｍ＝＝＝＝㈣则式（４）可以简化为式（７）。丝（ｆ，ｋ）＝ｒ＇ｉｘｅ＝÷×ｅ（７）１．２ＰＬＣ网络的人工蛛网结构在ＰＬＣ系统中，下行方向定义为信息由基站传输到所有的用户终端，每个终端可以直接或通过中继间接收到下行信息；上行方向定义为用户终端传送信息给基站。上行方向的信息不仅可以被基站接收，也可以被其他用户终端接收。所以，从ＭＡＣ层角度，ＰＬＣ网络是一个树形物理拓扑下的总线型逻辑结构［１９】，如图２所示。其中ＢＳ（ＢａｓｅＳｔａｔｉｏｎ１为基站，负责网络内所有节点的数据采集及组网等。近、中、远的定义是根据收到Ｂｓ广播信息的节点与ＢＳ的距离定义的，如ＢＳ一次广播后，收到该广刘晓胜，等基于蛛网的新型电力线通信组网算法及通信协议一２９－“”“”播的节点定义为近，收不到该广播，且需要以近“”“”节点为中继与ＢＳ通信的节点定义为中、远“”“”节点是以中、近的节点为中继与ＢＳ通信的节点。基于网络的此种结构特点，本文建立这种基于蛛网结构的ＰＬＣ组网模型。近。中图２总线型逻辑拓扑Ｆｉｇ．２Ｌｏｇｉｃａｌｔｏｐｏｌｏｇｙｏｆｂｕｓ低压配电网三相之间的衰减较大，在没有相问耦合器的情况下，低压配电网三相之间可以看作并列且相对独立的逻辑关系，因此可将其中某一相的逻辑拓扑作为重点研究对象。由于电力线通信数据传输距离有限，在实际应用中，某一相内可能只有离基站物理距离近的用户终端能与该相基站可靠通信。假设某相网络内用户节点总数为，基站一次广播后有ｍｆ１ｍ１个节点能与之可靠通信，剩下，ｚ一个用户节点虽然物理链路是连通的，但由于信号随传输距离的衰减等原因，不能与基站通信。为了解决这个问题，本文提出了基于单层蛛网的组网模型。在ｍ个能与基站可靠通信的节点中，假设相邻两节点间是可靠通信的，ｍ个节点组成图ｌ所示的ｍ一１边蛛网结构，相邻节点之间能可靠通信，不相邻节点可通过节点ｈ为中继进行通信。节点ｖ，ｖ－－，１，代表用户终端节点。假定节点１，位于逻≤辑子网的中心（１，为ｖ，～ｖ中的一个，ｌｈｍ），其与所有周边节点均能可靠通信，功能与基站类似，负责收集其所在蛛网周边各节点的数据，维护子网内的路由以及与其他子网的中心节点通信。同时，—由此节点发起对剩下的ｎｍ个用户节点的组网广—播。由于节点ｖ较基站与其余ｎｍ个节点物理上的相近性，所以当ｖ继续发起组网广播后，有新的节点收到ｖ的组网广播，这些新的节点构成新的人工蛛网子网。然后，新的子网选取中心节点ｖ，确定子网节点数目，由ｖ与上一子网的中心节点ｖ＋保持数据通信，同时，进行新一次的组网广播，会有新的节点收到该广播。依次类推，最终该网络内的所有节点组成了多个类似的人工蛛网。如图３“”所示，离基站节点近的蛛网的中心节点（例如“”），可以直接与基站通信，处在中间位置的蛛“”网的中心节点需要以近的中心节点为中继与基“”站通信，同样，处在较远位置的蛛网的中心节“”“”点，是以中间、近的中心节点为中继与基站通信。基站只要确保每个子网的中心节点能与之可靠通信即可，这样在一定程度上提高单相基站采集数据的效率，降低了网络节点的数量，降低了数据冲突率。图３组网结果Ｆｉｇ．３Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇｒｅｓｕｌｔ２电力线通信人工蛛网路由２．１人工蛛网组网算法２．１．１子网中心点选取算法研究电力线通信组网可以将低压配电网抽象为图Ｇ（Ｖ，Ｅ），记为Ｇ（（Ｇ），Ｅ（Ｃ））。如图１所示，∈其中，ｖ（Ｇ）为图Ｇ的节点集，元素ｖＶ称为图Ｇ的一个顶点或节点，Ｅ（Ｇ）是肿节点组成的无序对的集合，称为边集。图Ｇ每条边的权值ｖ１，，，代表“”任意两个终端节点间的通信距离。这里通信距离是指网络内可以直接通信的两个节点所跨过的节点个数，相邻两个节点的通信距离为１。通过Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法【２０ｊ求出图Ｇ中所有顶点问的最短通信距离，并组成距离矩阵Ｄ，其元素ｖｖ，是图Ｇ中顶点ｖ与顶点…ｖ间的距离，ｆ，Ｊ＝１，２，，ｍ。Ｄ＝０Ｖ２ｖ１吩●：Ｖ２０吩●：ＶＶ２…吩…ｖ３Ｖ２Ｖ０……０（８）给图Ｇ的所有顶点赋权值（ｖ），代表各终端节…点在一定时间段内产生的数据量。对Ｊ＝１，２，，ｍ，给矩阵的第行乘以【ｖ），并求所得矩阵的行和。厂（ｇ（ｖ））＝０巧吩●：ｌ２３：●…厂（ｇ（Ｖ））：曼（），ｉ＝１，２，，（１０）Ｊ．３０．电力系统保护与控制比较所有行和ｆ（ｇ（ｖｉ）），根据Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法，其中最大者所在的行对应的顶点即为子网的中心点，故对于某个子网选取中心节点的优化目标函数可表示为式（１１）。…厂（１，））＝ｍａｘ２Ｄｏ．Ｔ（ｖ＝１，２，ｍ（１１）２．１．２组网算法人工蛛网组网算法如下：（１）组网开始，由基站节点发送组网广播，在≤收到该广播的（１ｍｎ）个节点中，通过中心节点选择算法选择其中一个用户终端节点为第一个蛛网的中心节点ｈ，由节点ｈ对剩下的ｍ一１个节点分配逻辑ＩＤ，直到所有ｍ个节点均获得逻辑ＩＤ为止。（２）第一个人工蛛网组网完成后，基站向节点ｈ发送指令，由节点ｈ再次发送组网广播，设有≤≤ｍｋｎ）节点收到节点ｈ的广播，剔除掉已经获得逻辑ＩＤ的ｍ个节点，在剩下的个节点中选择一个与节点ｈ可靠通信的终端节点为第二个人工蛛网的中心节点，，重复步骤（１），直到所有个节点均获得逻辑ＩＤ。（３）基站以节点ｈ为中继给节点，发送指令，由节点，发送组网广播，重复步骤ｆ１），假设第二个蛛网已经将剩下的所有一ｍ个节点连通，此时节点，会得到空响应，并把该响应通过节点ｈ传回基站，至此，组网结束。形成了以节点ｈ为中继节点的ｍ一１边蛛网逻辑通信拓扑和以节点，为中心的一ｍ一１边蛛网逻辑通信拓扑，这样就建立了基站到该单相网络内所有节点的通信路由。２．２自动路由协议假设某单相网络组网完成后由三个蛛网子网组成，路由协议利用这三个子网进行数据包的发送、接收。数据包格式如图４（ａ）所示，包括帧头、数据源地址、目的地址、子网中心节点地址、节点层数，分层标志位、节点数据及帧尾。其中，帧头、帧尾用于区分数据帧的起始和结束；数据源地址为源节点的地址标识，为基站，各子网中心节点地址；目的地址为目的节点的地址标识，本文均设置为基站地址；子网中心节点地址为各个子网的中心节点地址标识，是各周边节点发送数据的目的地址；节点层数为网络内组成的子网个数，与分层标志位作比较；分层标志位用于判定节点所在子网及数据包来源，同时，防止发送到基站的数据包被反复广播，提高数据处理效率。数据传输流程图如图４（ｂ）所示。数据传输开始，设置所有节点的初始化节点层数为３，分层标志位为０，基站地址为０。数据传输开始，基站广播分层标志位为０的数据包，只有子网１内的节点收到数据包，判断数据源地址是否等于基站地址，如果是基站地址，则创建新的数据包，包括选取中心节点地址，数据源地址设置为该子网的中心节点地址，目的地址设为基站地址，分层标志位设置为１，节点层数与分层标志位相等，添加节点数据。子网１的周边节点将数据包发给中心节点，中心节点处理完所有数据包后，将其发送至基站节点。基站收到来自子网１的数据包后，进行记录。然后，子网１的中心节点广播请求数据包，这个数据包会被子网１内的周边节点、子网２的所有节点收到。子网１内的节点收到数据包后，判断数据包节点层数与分层标志位是否相等，相等则结束传输。子网２的节点收到子网１的中心节点广播数据包后，首先判断数据源地址是否为基站地址，如果不是，再判断节点层数大于分层标志位，子网２内的所有节点创建新的数据包，与子网１创建数据包过程一致，数据包的节点层数与分层标志位相等，设置为２。子网２的中心节点处理完周边节点数据后将其发送至子网１的中心节点，子网１的中心节点比较本节点数据包的节点层数小于收到数据包的分层标志位，则将该数据包发送至基站，至此完成子网２的数据与基站之间的通信。然后，子网２的中心节点广播请求数据包，被子网１，子网３的节点收到，子网１的周边节点收到该广播数据包，结束程序，中心节点收到该数据包将其发送至基站。子网３的节点判断收到数据包的节点层数大于分层标志位，创建数据包。节点层数与分层标志位相等，设置为３。子网３的中心节点处理来自周边节点的数据后，以子网２，子网１的中心节点为中继节点，将数据发送到基站，至此完成所有节点与基站的通信。子网１到子网３的网络内数据采集以及数据广播是依次进行的，例如，子网１数据采集完成后，将数据发给基站，中心节点ｈ向子网２的中心节点发送广播，子网２开始数据采集与发送，依次类推。同一时间段内，只有一个子网占用信道，进行数据采集与传输，在一定意义上减少了节点数量。利用三层网络进行数据包的产生，发送过程如图５所示。在每一层子网中都创建新数据包，其中源地址设置为其所在子网的上一层子网的中心节点／基站地址，目的地址均为基站地址，子网的中心节点把数据发送到上一级子网的中心节点／基站，同时对下一层网络进行数据广播。这种将大型网络分割成若干小型子网的数据传输方式在理论上有利于降低总线型信道的数据冲突率，提高信道的利用率和系统的效率。刘晓胜，等基于蛛网的新型电力线通信组网算法及通信协议．３１．帧头Ｊ数据源地址ＩＨ的地址ｌｔ１心前・地址ｌ竹数１分知、忠位ｌ数据ｌ帧基站（ｂ１数据包传输流程图图４路由协议Ｆｉｇ．４Ｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌ图５数据包产生、传输示意图Ｆｉｇ．５Ｐｒｏｄｕｃｉｎｇａｎｄｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｏｆｐａｃｋｅｔｓ２．３终端节点建模在本文中，不考虑用户终端节点的物理故障造成的通信失败。假设在信道环境良好的情况下，每个用户终端均工作良好，只有信道环境的改变，造成用户终端节点的工作状态的改变。因此，可以应用两状态马尔科夫模型来表征由于信道环境改变造成的用户终端节点通信状态的变化情况［２¨，仿真观“”“察故障节点对系统的影响。如图６所示，良好故”“”障表示用户终端节点的两种工作状态。良好代表终端节点可以与其所在子网的中心节点直接通“”信，故障代表终端节点不能与其所在的子网中心节点通信。本文假设，在一个数据采集周期内，节点的工作状态是不变的。在一个采集周期结束后，“”“”由于信道状况的改变，良好故障两种状态才发生改变。尸口和Ｐｈ分别定义为节点在一定信道状况“”“”下处于良好和故障状态的概率，只。和分“”别定义为一个数据收集周期后，良好状态的节点“”“”仍处于良好状态或是变成故障状态的概率，和也是类似的定义。式（１２）～式（１５）为状态变换的数学表达式。＋＝１＋Ｐｇｂ１Ｐｂｈ＋Ｐｂｇ＝１尸ｇ：（１２）（１３）（１４）（１５）图６两状态马尔科夫模型—Ｆｉｇ．６ＴｗｏｓｔａｔｅＭａｒｋｏｖｍｏｄｅｌ３仿真与试验研究３．１仿真环境本文根据实际低压配电网的配电环境，在半径５０ｍ范围内分布１４个用户终端和一个基站节点，以ＰＣ机为仿真硬件平台，以Ｏｐｎｅｔｌ４．５为编译和仿真环境。在不考虑数据处理延时的情况下，具有２个子网的网络结构就可以表示路由协议的有效性。假设在仿真时间内所有节点组成的两个６边形蛛网结构不发生改变，并依据式（１１）确定每个子网的中“”心节点。由于中心节点到每个周边节点的距离都为１，则此处的中心节点为与各个周边节点通信流量最大的节点。图７所示为组网完成后的网络拓扑，ｓｕｂｎｅｔ０代表基站节点，ｓｕｂｎｅｔ１０和ｓｕｂｎｅｔ２０为各自子网的中心节点，其他节点为终端节点，信道传输速率为１０００ｂｐｓ，每个数据包大小为２４ｂｉｔｓ。对采用新的蛛网路由协议后的信道数据冲突率，吞吐量，信道利用率等参数与采用ＣＳＭＡ协议下的相关参数进行仿真对比分析。本文设定一．３２一电力系统保护与控制个数据采集周期为６００Ｓ，所有的仿真时间设定为３０００Ｓ，即５个数据采集周期。图７仿真模型Ｆｉｇ．７Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ３．２试验结果分析从马尔科夫模型两状态表达式（１２）～式（１５），可以明显看出在，，，尸ｇｂ，，六个变量中，只有和为独立变量，其他参数均可由这两个参数来表达。因此，分析这两个变量来观察新型重路由算法的时间特性和工作效率。由式（１５）可知＝‘（／），由于０＜。＜１，故＜／。｛歹０如＝０．８，贝００＜＜０．２５。女口果＜０．５，贝０对没有限制，为０～１之间的任何概率值。为了更好地体现人工蛛网路由协议（ＣｏｂＷｅｂＲｏｕｔｉｎｇＰｒｏｔｏｃｏｌ，ＣＷＲＰ）的优越性能，本文选取所有节点的＝０．９和＝０．３两种情况，对两种路由协议的信道数据冲突率进行仿真对比分析，仿真结果如图８所示。图８（ａ）、图８（ｂ）分别为＝０．９，＝０＿３时，两种协议的信道数据冲突率对比仿真结果。图中的虚、实线表示该时刻信道中发生数据冲突。从仿真结果中看出，ＣＳＭＡ协议下的信道数据冲突率与网络中良好节点的数量成正比，即产生数据包越多，ＣＳＭＡ协议下的数据冲突率越大；而ＣＷＲＰ协议下的数据冲突率虽然也随数据量的增减而相应改变，但增减幅度很小且在每种下的冲突率都比较低。ＣＷＲＰ协议在人工蛛网的结构基础上，是将大型网络分成若干个小型网络，某种程度上降低了同一时刻信道内节点的数量，结合该协议的数据产生与发送机制，大大降低了信道的数据冲突率。图９所示为＝０．９情况下的信道状态仿真结果。图９（ａ）为两种协议的吞吐量仿真结果，图９（ｂ）为与之相对应的链路利用率的仿真结果。从仿真结果中可以得出，ＣＳＭＡ协议下的信道数据冲突率比较高，信道吞吐量及利用率均比较低，相同条件下，ＣＷＲＰ协议由于数据冲突率很低，信道的吞吐量与利用率均有大幅提高，这对电力线通信的上层应用，保证服务质量是非常重要的。量曼ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＴｉｍｅ／ｓ（ａ）Ｐｇ＝０．９１一ｃｗＲＰＩ【ｌｌＣＳＭＡ１０２００４００６００８００１０００ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＴｉｍｅ／ｓ（ｂ）Ｐｇ＝０３图８数据冲突率仿真结果Ｆｉｇ．８ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｄａｔａｃｏｎｆｌｉｃｔｒａｔｅＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＴｉｍｅ／ｓ（ａ）吞ｎＩ：量仿真结粜１ｍｕｌａｔｉｏｎｌｌｍｅ／ｓ（ｂ）链路利用率仿真结果图９信道状态仿真结果Ｆｉｇ．９Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｈａｎｎｅｌｓｔａｔｅ４结论（１）本文从提高低压配电网通信可靠性角度出～，上；、◆』●一一一◆．ｉ～◆一２６、一◆㈣ｂＩ１ｌ止、、．．Ｉ刘晓胜，等基于蛛网的新型电力线通信组网算法及通信协议．３３．发，提出了基于人工蛛网的电力线通信组网拓扑，并建立了相应的蛛网数学模型，为以后针对蛛网模型的相关研究提供理论基础。（２）建立基于蛛网的组网结构，针对该结构，首次提出中心节点选取算法，详细叙述组网过程，建立新的自动路由协议，理论分析表明该路由协议在降低数据冲突率，提高信道吞吐量，信道利用率方面有很大优势。以两状态马尔科夫模型表征通信节点，具有代表性。（３）与ＣＳＭＡ协议在数据冲突率，信道吞吐量，利用率方面进行仿真对比结果显示，新的ＣＷＲＰ协议在以上方面表现均大幅度优于ＣＳＭＡ协议，证明了理论分析的正确性，以及ＣＷＲＰ协议的优越性，在提高通信可靠性方面具有一定的意义。参考文献［１］刘晓胜，周岩，戚佳金．电力线载波通信的自动路由方法研究［Ｊ］．中国电机工程学报，２００６，２６（２１）：７６．８１．—ＬＩＵＸｉａｏｓｈｅｎｇ，ＺＨＯＵＹａｎ，ＱＩＪｉａ－ｊｉｎ．Ｍｅｔｈｏｄｓｔｕｄｙｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃｒｏｕｔｉｎｇｆｏｒｐｏｗｅｒｌｉｎｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００６，２６（２ｌ、：７６－８１．［２］刘晓胜，戚佳金，宋其涛，等．基于蚁群算法的低压配电网电力线通信组网方法［Ｊ］．中国电机工程学报，２００８，２８（１）：７１－７６．—ＬＩＵＸｉａｏｓｈｅｎｇ，ＱＩＪｉａ－ｊｉｎ，ＳＯＮＧＱｉ－ｔａｏ，ｅｔａ１．Ｍｅｔｈｏｄｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｐｏｗｅｒｌｉｎｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｏｖｅｒｌｏｗ・ｖｏｌｔａｇｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｂａｓｅｄｏｎａｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００８，２８（１）：—７１７６．—［３］ＬＩＵＸｉａｏ－ｓｈｅｎｇ，ＺＨＡＮＧＬｉａｎｇ，ＬＩＮＪｉａｎｗｅｉ．Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ－ｏｒｉｅｎｔｅｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｎａｔｕｒｅｏｒｂ－ｗｅｂ［Ｃ］／／ＦｉｒｓｔＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＰｅｒｖａｓｉｖｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ１７－１９，２０１０．［４］张锐，高辉，徐殿国，等．配电网正交频分复用系统比特功率分配的多进制量子进化算法［Ｊ］．中国电机工程学报，２０１０，３０（２８）：８８．９３．ＺＨＡＮＧＲｕｉ，ＧＡＯＨｕｉ，ＸＵＤｉａｎ－ｇｕｏ，ｅｔａ１．Ｂｉｔａｎｄ—ｐｏｗｅｒａｌｌｏｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＭａｒｙｑｕａｎｔｕｍｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＯＦＤＭｓｙｓｔｅｍｏｖｅｒｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ】．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２０１０，３０（２８）：８８．９３．［５］唐博进，郭静波．平稳信道的非迭代比特分配算法及其在电力线正交频分通信中的应用【Ｊ】．中国电机工程学报，２００５，２５（２４）：８－１３．——ＴＡＮＧＢｏ－ｊｉｎ，ＧＵＯＪｉｎｇｂｏ．Ａｎｏｖｅｌｎｏｎｉｔｅｒａｔｉｖｅｄｙｎａｍｉｃｂｉｔ－ｌｏａｄｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｔａｔｉｏｎａｒｙｃｈａｎｎｅｌｓａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎＯＦＤＭｐｏｗｅｒｌｉｎｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００５，—２５（２４）：８１３．［６］罗春风，程时杰，熊兰，等．基于多层感知器的低压电力线时变信道非线性均衡方法［Ｊ］．中国电机工程学报，２００５，２５（４）：７１．７５．—ＬＵＯＣｈｕｎｆｅｎｇ，ＣＨＥＮＧＳｈｉ－ｊｉｅ，ＸＩＯＮＧＬａｎ，ｅｔａ１．ＡｎｏｎｌｉｎｅａｒｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｆｌａｙｅｒｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎｆｏｒＯＦＤＭｐｏｗｅｒｌｉｎｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．—ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００５，２５（４）：７１７５．［７］徐志强，翟明岳，赵宇明．电力线通信正交频分复用系统中多用户协调资源分配【ＪＪ．中国电机工程学报，２００９，２９（２５）：５６－６３．———ＸＵＺｈｉｑｉａｎｇ，ＺＨＡＩＭｉｎｇｙｕｅ，ＺＨＡＯＹｕｍｉｎｇ．Ｍｕｌｔｉｕｓｅｒｈａｒｍｏｎｉｏｕｓｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｉｎｐｏｗｅｒ－ｌｉｎｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＯＦＤＭｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ—ＣＳＥＥ，２００９，２９（２５）：５６６３．［８］罗春风，文劲宇，杨慧敏，等．基于ＯＦＤＭ电力线载波通信系统同步新方法【Ｊ】．电力系统保护与控制，２０１０，３８（１７）：２８－３２．——ＬＵＯＣｈｕｎ－ｆｅｎｇ，ＷＥＮＪｉｎｙｕ，ＹＡＮＧＨｕｉｍｉｎ，ｅｔａ１．Ａｎｅｗｔｉｍｉｎｇｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｌｏｗ－ｖｏｌｔａｇｅＯＦＤＭｐｏｗｅｒ－ｌｉｎｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ｐｏｗｅｒ—ＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（１７）：２８３２．［９］王睿，杨仁刚．差分码移键控在低压电力线抄表中的应用［Ｊ］．电力系统保护与控制，２００９，３７（１９）：２６．３０．—ＷＡＮＧＲｕｉ，ＹＡＮＧＲｅｎｇａｎｇ．Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｃｏｄｅｓｈｉｆｔ—ｋｅｙｉｎｇｆｏｒｍｅｔｅｒｒｅａｄｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｌｏｗｖｏｌｔａｇｅｐｏｗｅｒｌｉｎｅ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，—２００９，３７（１９）：２６３０．［１０］方拥军，徐志强，翟明岳．单用户电力线通信自适应ＯＦＤＭ系统的资源分配［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１０，３８（４）：６－１０．—ＦＡＮＧＹｏｎｇ－ｊｕｎ，ＸＵＺｈｉｑｉａｎｇ，ＺＨＡＩＭｉｎｇ－ｙｕｅ．ＲｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｆｏｒｓｉｎｇｌｅｕｓｅｒｉｎｐｏｗｅｒｌｉｎｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｄａｐｔｉｖｅＯＦＤＭｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（４）：６－１０．［１１］戚佳金，陈雪萍，刘晓胜．低压电力线载波通信技术—研究进展［Ｊ］．电网技术，２０１０，３４（５）：１６１１７２．—ＱＩＪｉａ－ｊｉｎ，ＣＨＥＮＸｕｅｐｉｎｇ，ＬＩＵＸｉａｏ－ｓｈｅｎｇ．Ａｄｖａｎｃｅｓ—ｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｌｏｗｖｏｌｔａｇｅｐｏｗｅｒｌｉｎｅｃａｒｒｉｅｒｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１０，３４（５）：１６１－１７２．［１２］范函，张浩．一种电力线载波通信自适应阻抗匹配方案［Ｊ］．电力系统保护与控制，２００９，３７（８）：７９．８２．ＦＡＮＨａｎ，ＺＨＡＮＧＨａｏ．Ａｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆａｄａｐｔｉｏｎｉｍｐｅｄａｎｃｅｍａｔｃｈｉｎｇｆｏｒｐｏｗｅｒｌｉｎｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２００９，３７（８）：７９－８２．［１３］常青美，周长林，张少波，等．一种用于电力线载波通信的椭圆滤波器设计［Ｊ］Ｊ．电力系统保护与控制，２０１１，３９（５）：１４４－１４７．（下转第４１页ｃｏｎｔｉｎｕｅｄｏｎｐａｇｅ４１）金宇清，等用于风电场聚合建模的内部集电网络变换方法．４１一（上接第３３页ｃｏｎｔｉｎｕｅｄｆｒｏｍｐａｇｅ３３）ＣＨＡＮＧＱｉｎｇ－ｍｅｉ，ＺＨＯＵＣｈａｎｇ－ｌｉｎ，ＺＨＡＮＧＳｈａｏ－ｂｏ，ｅｔａ１．Ｅｌｌｉｐｔｉｃｆｉｌｔｅｒｄｅｓｉｇｎｕｓｅｄｆｏｒｐｏｗｅｒｌｉｎｅｃａｒｒｉｅｒｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，—２０１１，３９（５）：１４４１４７．—［１４］ＺＨＡＩＭｉｎｇｙｕｅ．Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆ—ｌｏｗｖｏｌｔａｇｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｉｎＣｈｉｎａｕｎｄｅｒｔｈｅｓｍａｒｔｇｒｉｄｓｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ】．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰｏｗｅｒ—Ｄｅｌｉｖｅｒｙ，２０１１，２６（１）：１７３１８０．［１５］ＰａｐａｄｏｐｏｕｌｏｓＴＡ，ＰａｐａｇｉａｎｎｉｓＧＫ，ＤｏｋｏｐｏｕｌｏｓＰＳ．Ｌｏｗ・ｖｏｌｔａｇｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｌｉｎｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆｏｒＰＬＣｓｉｇｎａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰｏｗｅｒＤｅｌｉｖｅｒｙ，２００８，２３（４）：１９０３－１９１０．［１６］ＪｕｓｔｉｎｉａｎＡｎａｔｏｒｙ，ＮｅｌｓｏｎＴｈｅｅｔｈａｙｉ，ＲａｊｅｅｖＴｈｏｔｔａｐｐｉｌｌｉｌ，ｅｔａ１．Ａｂｒｏａｄｂａｎｄｐｏｗｅ￣ｌｉｎｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎｓｃｈｅｍｅｆｏｒｔｙｐｉｃａｌＴａｎｚａｎｉａｎｌｏｗ－ｖｏｌｔａｇｅＮｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰｏｗｅｒＤｅｌｉｖｅｒｙ，２００９，２４（３）：１２１８－１２２４．［１７ＪＪｕｓｔｉｎｉａｎＡｎａｔｏｒｙ，ＮｅｌｓｏｎＴｈｅｅｔｈａｙｉ，ＲａｊｅｅｖＴｈｏｔｔａｐｐｉｌｌｉｌ．—Ｃｈａｒｍｅｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｉｎｄｏｏｒｐｏｗｅｒｌｉｎｅｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰｏｗｅｒＤｅｌｉｖｅｒｙ，２００９，—２４（４）：１８８３１８８７．［１８］ＴｈｉｌｏＳａｕｔｅｒ，ＭａｋｓｉｍＬｏｂａｓｈｏｖ．Ｅｎｄ．ｔｏ．ｅｎｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｆｏｒｓｍａｎｇｒｉｄｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０ｌ１，５８（４）：ｌ２１８．１２２８．１１９１ＨａｌｉｄＨｒａｓｎｉｃａ，ＡｂｄｅｌｆａｔｔｅｈＨａｉｄｉｎｅ．ＲａｌｆＬｅｈｂｅ￣．Ｂｒｏａｄｂａｎｄｐｏｗｅｒｌｉｎｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｎｅｔｗｏｒｋ—ｄｅｓｉｇｎ［Ｍ］．ＪｈｏｎＷｉｌｅｙ＆ＲａｌｆＬｅｈｎｅ￣．２００４：４４４７．［２０］高随祥．图论与网络流理论［Ｍ】．北京：高等教育出版社，２００９：１０．３０．［２１ｊＳｅｒｇｉｏｓＴｈｅｏｄｏｒｉｄｉｓ，ＫｏｎｓｔａｎｔｉｎｏｓＫｏｕｔｒｏｕｍｂａｓ．Ｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｍ］．李晶皎，王爱侠，王娇，译．北京：—电子工业出版社，２０１０：３５８３６２．—收稿日期：２０１１－０９２５；—修回日期：２０１卜１１１４作者简介：刘晓胜（１９６６－），男，博士后，博士生导师，教授，研究方向为电力线载波通信、网络通信、智能控制等；张良（１９８５－），男，博士研究生，主要从事电力线通信领域的研究工作；Ｅ．ｍａｉｌ：ｘｉａｏｚｈａｎｇｈｉｔ＠１６３．ｃｏｍ徐殿国（１９６０－），男，博士，博士生导师，教授，研究方向为电能质量控制、电力电子技术、照明电子学等。