[发明专利]一种光伏发电系统状态监测网络路由构建方法有效
申请号: | 201410151575.3 | 申请日: | 2014-04-15 |
公开(公告)号: | CN103889022B | 公开(公告)日: | 2018-06-19 |
发明(设计)人: | 刘振;傅质馨;袁越;赵敏 | 申请(专利权)人: | 河海大学 |
主分类号: | H04W40/24 | 分类号: | H04W40/24;H04W40/34 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 李玉平 |
地址: | 211100 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 监测网络 光伏发电系统 状态监测 构建 网络路由 路由 无线传感器节点 二进制 数据传输失败 传感器节点 粒子群算法 光伏阵列 路由协议 数据传输 路由表 最大化 重建 部署 网络 | ||
1.一种光伏发电系统状态监测网络路由构建方法,其特征在于:监测网络由汇聚传感器节点和普通传感器节点构成,各节点自组织形成路由链路;汇聚节点负责汇总处理其区域范围内普通传感器节点采集的数据;所有节点都有相同的感知半径Rs,节点的感知范围为以节点为圆心Rs为半径的圆,节点的通信半径均为2Rs;监测网络的节点部署采取三角形部署法,即各节点连线构成三角形网格;
监测网络的路由协议是基于数据为中心、查询驱动的路由协议,即定向扩散路由协议;在该协议中,监测网络中的节点保存着邻居节点的信息;当汇聚传感器节点需要某种信息时,汇聚传感器节点以广播形式向周围节点发送查询指令;周围节点采集到的信息若满足中心节点的需求时,会将采集的数据按照一定的路由方式发送给汇聚节点;
在定向扩散路由的基础上,路由协议对监测网络中各节点进行了分级,即根据节点距离汇聚传感器节点的长短将节点进行分级;数据的传递方式是由汇聚节点依次经过不同等级的节点进行扩散,周边节点按照已建路径将采集到的信息反馈至汇聚节点;
为监测网络构建基于分级路由的路由链路,当监测网络中出现失效节点时,实现对监测网络路由链路的重建;基本步骤如下:
1)建立监测网络的分级路由,路由表包括节点的地址编号、邻居节点位置信息、前后级节点位置信息;建立路由节点等级时,从处于光伏阵列中心位置的汇聚节点周围第一层邻居节点编为第1级,依次向外围邻居节点定向编号2,3……,直至光伏阵列的最外层节点;
2)检测各节点是否正常工作,判断失效节点个数,判断Bth是否大于零,Bth为路由链路是否进行重建的判定值,若是,则进入步骤3),否则重复该步骤等待各等级失效节点数目增加到一定数量;
3)运行二进制粒子群算法开始进行失效节点的更换,随机初始化群中各粒子的位置和速度,粒子的维数为失效节点的个数;
4)求出每个粒子的适应值fn,将粒子i的位置和适应值存储在个体极值pB(i),将所有pB中适应值最优个体的位置和适应值存储于群体极值gB中;
5)各粒子进行速度和位置的更新,求出新的pB和gB;
若满足终止条件,则退出;终止条件为粒子找到更换失效节点的最佳更换方案的条件,即为更换少量的失效节点实现节点路由链路数最多的条件;
二进制粒子群算法的惯性权重为线性权重;线性权重有利于跳出局部最优值,也有利于收敛;
线性递减权重法如公式(4)所示:
式中:取ωmax=0.9,ωmin=0.4;tmax为最大迭代次数;t为当前迭代次数;
路由重建方法的优化目标为是否更换失效节点,算法要在更换少量失效节点情况下,得到路由链路重建数目的最大化;因此,当算法更换失效节点时,使用的路由路径数可作为目标函数,即:
式中:Ng为等级为g的被换节点个数;Pg为等级为g的节点可用路由链路数;TN为初始监测网络中的总节点数;TP为初始监测网络中的总路由链路数;
式(5)表明,目标函数适应值越高,就能以少量的更换节点数实现最多数目的路由链路重建;
监测网络在构建路由链路之后,有判断路由链路是否进行重建的评价指标,如式(6)所示;通过分级路由建立了路由等级,路由表,邻居节点,可用于计算监测网络中的失效节点数,式(6)可判断Bth是否为零:
式中:代表等级为g的失效节点个数;代表等级为g的初始节点个数;β代表监测网络路由中断的判断阈值;Tg代表等级为g的路由链路是否中断,1代表是,0代表否;式(6)表明,当监测网络中各等级中的有效节点数低于一定值时,Tg变为1,Bth也会大于0,此时,为防止监测网络路由链路的严重中断导致监测网络无法正常工作,计算需要更换的失效节点,进行路由链路的重建。
2.如权利要求1所述的光伏发电系统状态监测网络路由构建方法,其特征在于:当监测网络出现失效节点时,需实现路由链路的重建;路由链路重建的方法为:在分级路由的基础上,运用二进制粒子群算法对监测网络中的失效节点进行更换,能以少量的节点实现路由链路重建数的最大化;二进制粒子群算法即运用二进制编码的方式来决定空间中某一维的粒子是否被选中,即第j维粒子位置的xi被限制为1或者0,表示位置状态改变的可能性,速度vi代表粒子位置接近于1的概率,vi越大,xi为1的概率越大,它被限制在[0,1]之间,由sig()函数实现,其速度和位置更新公式如下:
式中:xi代表失效传感器节点是否被替换,1代表是,0代表否;N个粒子代表N种不同的失效节点更换方案;t为迭代次数,ω为惯性权重,c1、c2为学习因子,r1、r2为[0,1]之间均匀分布的随机数。
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