[发明专利]保证电网可观测性的天线和带宽资源规划方法

说明书

本发明公开了一种以保证智能电网可观测性为前提，在同时满足相关的服务质量指标的场景下，MIMO技术下所对应的天线和带宽资源的规划方法。智能电网要求的可观测性是电网正常运行的前提，此外智能电网对于PMU设备产生的测量数据的实时性要求较高。本发明以深度强化学习算法，模拟退火算法和二分法为基础，针对严格的时延限制引入有效容量理论用以衡量无线衰落信道所对应的统计服务质量要求。问题模型规划如下，在限制总带宽和总天线数量的约束条件下，通过交替优化算法分配总带宽和总的天线给各个PMU设备所对应的发射机，产生以智能电网可观测性指标的数值为目标函数的资源分配方案。

技术领域

本发明涉及移动通信系统技术和电网控制系统领域，尤其是一种MIMO技术下保证电网可观测性的天线和带宽资源规划方法。

背景技术

5G通信技术快速发展，在带宽、大规模物联网、时延方面均有优异的表现，可以用来解决泛在电力物联网的“最后一公里”信息互联问题。随着泛在电力物联网规模的增大，通信需求也随之增大，如何优化拓扑及通信参数来提高电力系统的性能指标还鲜有研究。智能电网系统和无线通信技术的结合是未来的发展趋势，PMU设备通过实时地测量智能电网系统的工作状态，以保证智能电网系统能够正常稳定地工作。然而智能电网系统对PMU数据的实时性要求极高，现有的电网通信环境难以满足相关指标，此外无线通信技术的信道衰落效应具有时变特性，需要对时延违反概率、时延、信道容量等指标进行跨层分析。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种MIMO技术下保证电网可观测性的天线和带宽资源规划方法，能够在达到相同的可观测性指标的情况下使用最少的带宽和天线资源。

为解决上述技术问题，本发明结合了电网可观测性，有效容量理论，二分法，深度强化学习算法以及模拟退火算法，提出一种MIMO技术下保证电网可观测性的天线和带宽资源规划方法，包括如下步骤：

(1)确定有效容量的表达式以及数据按时到达的概率；

(2)定义目标函数并分析目标函数中待优化的变量；

(3)产生带宽分配和天线分配的初始方案；

(4)设定深度强化学习算法DQN的相关参数，包括学习率α，折扣因子γ，探索概率∈；

(5)设定模拟退火算法的相关参数，包括初始温度T_s，终止温度T_f，温度衰减系数β；

(6)根据带宽分配和天线分配的初始方案计算目标函数的数值；

(7)运用深度强化学习算法DQN进行带宽分配，采取模拟退火算法执行天线分配，执行交替优化算法，即重复步骤(7)到步骤(8)，直到满足循环结束的条件；

(10)输出相应的带宽分配和天线分配方案。

优选的，步骤(1)的具体步骤包括：

(11)对传输模型进行分析，假设设备PMU_k和基站分别配置n_Tk和n_R根天线，那么PMU_k和基站之间的第k个信道的数据传输表示为：

y_k＝H_kx_k+n_k,k＝1,2,…K