[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

说明书

本发明公开了基于改进鱼群算法的电力线信道分布参数辨识方法，至少包括：S100基于传输线理论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。本发明可提高聚群行为带来的搜索效率，也减少鱼群在局部最优值处的冗余搜索步骤，提高精确的搜索结果，准确反映信号在低压宽带电网环境中的衰减特性。

技术领域

本发明涉及电力线载波通信技术领域，特别是涉及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。

背景技术

电力线载波通信是一种以电力线为信息传输媒介进行语音或数据传输的通信方式。低压宽带电力线载波通信可以有效解决“最后一公里”宽带接入问题，并满足“四网合一”发展需要。由于宽带电力线通信信道环境中线路拓扑结构复杂，众多的分支线路以及配电变压器会影响载波信号在配电线路上的传输，使得传输要求难以保证。基于这种情景，只有对电力线信道模型做出充分研究，建立统一准确的数学模型，才能实现高速而可靠的数据通信。

传统的宽带电力线载波通信的信道特性研究一般采用两种方法：自顶向下法建立多径信道模型和自底向上法构建多导体传输线模型。自顶向下的建模方法需要先实际测量后曲线拟合得出信道模型；自底向上的建模方法则是先利用数学物理知识建立模型，然后通过实验测量验证并修改模型。由于自顶向下的建模方法不能实现对信道特性的预测，利用自底向上的建模方法构建理想的均匀传输线模型，没有考虑到实际电网环境中低压电力线负荷多变性、时变性和网络结构复杂性等特点。

人工鱼群寻优算法(AFSA)可用于模型修正，算法理论源于对鱼类觅食行为的模拟，根据鱼类寻找食物源的活动特点寻求全局最优值。该算法将寻优函数的解空间映射为鱼群活动的水域，每条鱼代表解空间中的一个位置，也即可行解，解对应的适应函数值为该点的食物浓度，通过鱼群寻找食物源的行为策略更新迭代位置，并记录活动过程中得到的最优解。但是在实际实施过程中，AFSA算法的寻优结果优劣主要取决于参数的取值，特别是视野(Visual)和步长(Step)的取值。视野范围取值过大会使寻优结果精度降低，视野范围取值过小容易陷入局部最优值；步长过大会使搜索过程出现振荡现象，增加不必要的搜索时间；步长过小会降低收敛速度。因此在用于高维度大范围搜索时，很难选取合适的参数既满足收敛效率同时也满足结果的准确性。

发明内容

针对中国智能电网宽带电力线载波通信信道的衰减问题，本发明提供了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。

本发明基于改进鱼群算法的电力线信道分布参数辨识方法，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。

进一步的，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；