[发明专利]基于改进鱼群算法的电力线信道分布参数辨识方法及系统

权利要求书

1.基于鱼群算法的电力线信道分布参数辨识方法，其特征是，至少包括：

S100基于传输线理论，将电力线信道等效为由导线和基本电气元件连接构成的集总参数电路，基于传输线理论和趋肤效应原理分析集总参数电路，获得反映分布参数与电力线信道传输衰减特性的对应关系的传输衰减模型；

S200对电力线信道的传输衰减特性进行预测量，获得传输衰减特性的预测量数据；

S300以传输衰减特性的理论仿真值和预测量数据的误差值平方和为目标函数，以目标函数的倒数为适应度函数，将分布参数作为鱼群坐标代入鱼群算法进行寻优；

所述传输衰减特性的理论仿真值采用传输衰减模型获得。

2.如权利要求1所述的基于改进鱼群算法的电力线信道分布参数辨识方法，其特征是：

步骤S100进一步包括：

S110基于传输线理论，将电力线信道等效为由导线和电气元件连接的集总参数电路；分析集总参数电路获得电力线分布参数的理论计算模型；

S120根据高频信号带来的趋肤效应得到分布参数与信号频率的关系，其中，分布电阻与信号频率的开跟方成正比；

S130根据电路理论中的基尔霍夫定律，获得分布参数与电力线信道传输衰减特性的对应关系其中，γ和Z_C分别为电力线的衰减系数和特性阻抗，R₀、L₀、C₀、G₀分别代表单位长度电力线的分布电阻、分布电感、分布电容、分布电导；Z_L为电力线的负载阻抗；x表示距离节点的长度；j表示虚部单位；f表示信号频率。

3.如权利要求1所述的基于改进鱼群算法的电力线信道分布参数辨识方法，其特征是：

步骤S200中，利用矢量网络分析仪与耦合器进行预测量，具体的：两耦合器分别连接电力线两端，并与矢量网络分析仪连接。

4.如权利要求1所述的基于改进鱼群算法的电力线信道分布参数辨识方法，其特征是：

步骤S300进一步包括：

S310对鱼群搜索的解空间进行分区，分区数量bn_i应遵循其中，NP为种群规模；dim为解空间维度；n_max为聚群行为的最大人工鱼数目；k_i为第i维数据搜索精度等级，precision_i为第i维数据精度，为第i维数据范围；bn_i为对第i维数据的分区数量，总分区数

S320每一代更新开始前，根据食物浓度分别更新各区块的鱼群数目，食物浓度即适应度函数值；食物浓度初始化相等；

S330采用标准人工鱼群算法更新鱼群的迭代位置，根据更新后的迭代位置更新每个区块的局部最优值和全局最优值；

S340每一代更新完成时，判断更新代数是否达到预设的最大更新代数，当达到时，结束；否则，采用各区块的局部最优值更新各区块的食物浓度以及视野、步长，重新执行步骤S330。

5.如权利要求1所述的基于改进鱼群算法的电力线信道分布参数辨识方法，其特征是：

步骤S300中，考虑分布参数的频变特性，将分布参数对应为P₂、P₃、P₄，并以(P₁，P₂，P₃，P₄)作为鱼群坐标代入鱼群算法进行寻优；其中，f表示信号频率。