低压电力线载波通信的动态路由算法

陈晓娟，耿雪莹

(东北电力大学信息工程学院，吉林吉林，132012)

电力线载波通信是电力系统独有的通信方式，是以电力线为传输媒质，通过载波方式传输模拟或数字信号的通信技术［1］。由于低压电力线最初不是为了通信而设计的，因此用它作为通信信道存在着强衰减、高噪声和强时变等不利信号传输的特性［2］，这些因素的影响都会降低电力线通信的可靠性。为提高低压电力线载波通信的可靠性，本文从网络层入手，对现有的路由算法进行改进，针对现有方案存在的自适应性低、负载均衡性差及可靠性不高等缺陷，提出负载均衡—蚁群动态路由算法。

1 低压载波通信网络模型

低压电力线载波通信信道具有时变性、频率选择性和强干扰性的特点，使得低压电力线载波通信网络具有独特的特性［3］。

低压配电网的拓扑结构多为树型—星型的混合拓扑结构［4］。三相低压电力线通信网络逻辑拓扑如图1所示［5］。三相低压电力线之间在网络逻辑拓扑结构上是相对独立的，因此可以任选其一作为研究对象。

图1中，A、B、C三相的分支出，设有单相电力线通信网关，每一网关各自负责每相电网内节点的组网。选取一相进行研究，集中器(网关)与采集器之间采用总线型结构。一种较为简单的总线型连接如图2所示，其中采集器终端用1到10编号代表，设备之间的标注表示距离。

设定采集器之间的最大通信距离为10，同样假设集中器与采集器之间距离也为10。从网络结构拓扑图3中可以看出，网络拓扑为多条总线型、树形结构，而非单一总线。集中器只与采集器1、2、6、7直接通信，并通过层级传递构成与其他所有通信器连通的网络［6］。

图1 三相低压电力线通信网络逻辑拓扑

图2 一种简单的总线型连接图

图3 网络结构拓扑图

网络拓扑结构由于电力线信道的强时变性或通信距离变化而发生变化，同时通信设备间可通信距离的差别性又增加了网络拓扑结构的复杂度，因此，研究如何更合适地选取动态路由中继点，给出网络路由建议及维护方案是十分必要的。

2 负载均衡—蚁群算法

2．1 含有负载均衡因子和信道质量参数的目标函数

现有的基于蚁群的电力线载波路由算法，几乎是将优化程度标准选定为“跳数”，因为电力线信道特性的评定密切需要依靠电载波通信距离和通信可靠性，所以，路径的评价必须要应用信道特性。路径的评价与负载的强弱、噪声和干扰的大小及时延的长短都密切相关，所以采用时延、丢包率、负载因子作为目标函数，通信距离为约束条件，定义目标函数如下:

式中:节点数用N表示;cost(p)表示p路径的开销，p路径中的i节点用p(i)表示;ψ(p)表示p路径上负载因子;i，j节点彼此相邻，它们之间的最小通信距离为p(i)－p(j)。

1)计算路径开销主要考虑信道的延时和误码率，所以节点的时延为

2)计算负载因子ψ的方法为

式中:i节点作为中继节点的次数为θi，i节点的负载因子用ψi表示。

2．2 转移规则的改进

根据电力线通信载波特点，路径转移规则为

q∈［0，1］，q0为区间［0，1］内一固定值，当 q≤q0时，利用先验知识对路径进行选择，否则按照下式:

式中:τis代表i节点与 s节点间的信息素;λis表示i节点到S节点的延时;taubk为i节点不能遍历的节点集合;α和β分别是τis和λis权重，当α较大时，代表信息素较重要，而β较大时代表延时更重要［7］。

启发因子的计算方法为

其中Sigij(t)表示节点j的信号强度，A为信号强度的权重因子。

2．3 禁忌表更新规则

蚂蚁每次转移后都要重新更新禁忌表，根据电力线载波通信系统的物理拓扑特性，在每次转移节点后，将上一个可通信的节点集合传给下一个节点集合，下一节点集合再将这些节点加入禁忌表，这样就可以避免节点走多余的路，加速收敛。每只蚂蚁迭代完成后，将禁忌表清空。

2．4 信息素的更新规则

2．4．1 全局信息素更新

全局信息素更新规则为［8］

式中:ρ为信息素的挥发系数，由于信息可无限的累积，迭代最优路径信息素的增长速度可通过调节ρ的大小来调整，ρ的取值范围为 ρ∈［0，1);Δτij(t)是信道质量较优路径的信息素增加值，下面通过公式说明Δτij(t)的计算方法。

式中:Lgb为全局最优路径，ωd为延时，ωl为误码率大小，γd为延时的相对权值，γl为误码率的相对权值。

2．4．2 局部信息素的更新规则

使用ACS的局部信息素更新规则为

在常规的算法中，不改变信息素初值τij(0)，针对不同目标节点进行组网时，改进算法中信息素初值对应节点负载情况做出的负反馈变化，即τijn(0)=Фj* τij(0)，其中，τijn(0)为第 n 个节点组网寻找最优路径时线路 ij上的信息素初值，τij(0)为第1个通信节点组网前网络的原始信息素初值，Фj为可变信息素初值的变化系数。仿真参数Фj变化规律如表1所示。

表1 Фj变化规律

2．5 算法流程图

算法流程见图4。

3 仿真试验结果

仿真参数设置如表2所示，仿真结果如图5所示。可以看出，算法经37次迭代就能达到收敛，由此可见本算法能够找到有效通信路由线路，并能够收敛于最优路由线路。

表2 仿真实验参数设置

没有改进时的负载情况如图6所示。从图6中能够看到，有的节点转发次数 (承担的中继次数)过大。在这一次组网寻找最优路径过程中，21号节点被16次选作为路由节点，即转发次数为16。这个现象可以从路径优化的角度被理解，因为跳数最少作为优化目标，尽量使直接可通信距离为最远，于是会造成负载不均衡。

图4 负载均衡－蚁群算法流程图

图5 全局最优解曲线变化

图6 没改进时负载情况图

信息素初始值变参数控制算法负载情况如图7所示。从图7中可看出，不再有负载量过大的通信节点，结果表明采用该改进算法，网络中的负载均衡情况有较大改善。

图7 信息素初始值变参数控制算法负载情况

4 结束语

在尽可能不影响路由线路优化结果情况下，对现有蚁群算法进行改进，把信道质量和负载均衡因子引入到目标函数中，同时让信息素初值随节点负载情况进行负反馈变化，从而改善路由算法中存在的动态路由负载失衡问题，提高了通信的可靠性。

［1］林维明，华晓辉，王东方．低压电力线通信的现状与展望［J］．电力系统通信，2007，28(2):45 －48．

［2］董亚波，高锋．低压电力线载波通信网络结构分析［J］．电网技术，2003，27(2):58 －62．

［3］忻龙彪，刘春蕾．电力载波远程抄表系统综述［J］．低压电器，2008(4):1 －4，9．

［4］戚佳金，刘晓胜，徐殿国，等．低压电力线通信分簇路由算法及网络重构［J］．中国电机工程学报，2008，28(4):65 －71．

［5］邢明海，胡静宇，邓海峰．低压电力线载波抄表系统中的通信技术应用［J］．化工自动化及仪表，2002，29(1):38 －42，48．

［6］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．

［7］李领治，郑洪源，丁秋林．一种基于改进蚁群算法的选播路由算法［J］．电子与信息学报，2007，29(2):340 －344．