[發明專利]一種電力物聯網系統的資源分配方法及裝置有效
| 申請號: | 201811654227.2 | 申請日: | 2018-12-30 |
| 公開(公告)號: | CN109743713B | 公開(公告)日: | 2022-03-22 |
| 發明(設計)人: | 梁云;王瑤;田文鋒;姚繼明;孫曉艷;黃鳳;黃莉;曾鵬飛 | 申請(專利權)人: | 全球能源互聯網研究院有限公司;國家電網有限公司;國網天津市電力公司 |
| 主分類號: | H04W4/70 | 分類號: | H04W4/70;H04W52/24;H04W52/30;H04W72/08 |
| 代理公司: | 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250 | 代理人: | 李博洋 |
| 地址: | 102209 北京*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 電力 聯網 系統 資源 分配 方法 裝置 | ||
1.一種電力物聯網系統的資源分配方法,其特征在于,包括如下步驟:
根據電力物聯網系統中終端的接收和發射信噪比確定電力物聯網系統的能量和功率約束條件;
根據電力物聯網系統中終端接收和發射信的噪比得到的電力物聯網系統中中繼和基站接收的信噪比需要大于或等于信噪比閾值,采用如下公式(1)表示:
其中,γth表示信噪比閾值,表示終端通過信道發射到中繼的信噪比,表示終端通過信道及中繼發射到基站的信噪比,γr,b表示中繼發送到基站的信噪比;
終端發射功率的約束條件可以用公式(2)-公式(5)表示:
其中,Pd表示終端的發射功率,d,r,k分別表示終端、中繼和信道的編號,hd,B為終端到基站的信道系數,為終端到中繼的信道系數,為普通用戶到中繼的信道系數,σ2表示白噪聲功率;PL代表功率下限,用公式(3)表示,公式(3)的具體含義為終端發送到中繼的信號和中繼發送到基站的信號均需要滿足信噪比條件;PU代表功率上限,用公式(4)表示,公式(4)的具體含義為終端發射功率的功率上限PU不超過普通用戶的發射功率Pn表示;公式(2)表示對于任意的d、r、k,終端的發射功率被限制在功率上限和功率下限的范圍內;
能量的約束條件,用公式(6)表示:
其中,EE表示的是一個變量,代表能量效率,該公式表示在最大化能量效率下的能量約束條件;
根據Dinkelbach方法模型及所述能量和功率約束條件計算最優發射功率;
根據Dinkelbach方法模型對公式(3)至公式(5)求解,計算最優發射功率包括:
S1:初始化,選擇任何初始解p0,設置t=1,q1=φ(p0)/ψ(p0);其中,φ(p0)=log2(1+γd,r,b),ψ(p0)=(Pd+Pn+2P0)/Bk;p0表示初始功率,Pd是終端發射功率,Pn表示普通用戶的發射功率,P0靜默功率;Bk是帶寬;
S2:求解g(p)=max{φ(p)-qkψ(p)},得到最優解pt;
pt表示功率的最優解,即為最優發射功率;
S3:如果h(qt)-h(qt-1)<∈,停止;否則,返回步驟S2;
∈表示一個極小值;
根據所述最優發射功率確定所述電力物聯網系統中所有終端-信道-中繼組合;所有終端-信道-中繼組合為以最大化系統能量效率為目標得到的;
根據遺傳算法模型和所述最優發射功率從所述所有終端-信道-中繼組合中確定最優終端-信道-中繼組合;
根據終端和中繼的連接限制以及終端使用信道的限制制定終端-信道-中繼組合的約束條件,用公式(7)和公式(8)表示:
其中,D、K、R也是表示終端、信道和中繼,具體是指終端、信道和中繼的總量,公式(7)表示所有終端-信道-中繼的組合需要滿足最大化系統總能量效率;公式(8)表示所有終端-信道-中繼的組合在滿足最大化系統總能量效率的前提下,終端和中繼的連接限制以及終端使用信道的限制條件,解釋為每個終端分別連接一個信道,每個終端分別連接一個中繼;
公式(8)由以下公式(9)和公式(10)得到,
其中,二進制變量θd,k可以定義為電力物聯網系統中終端的信道最多可以被一個電力物聯網系統的終端重用,二進制變量ξd,r表示每個電力物聯網系統的終端可以選擇一個中繼節點;可以定義二元變量XD×R×K∈RD×R×K,當且僅當θd,k=ξd,r=1時,xd,r,k=1,否則xd,r,k=0,即每個信道不能同時由兩個或多個電力物聯網系統的終端復用,并且每個中繼節點只能被最多一個電力物聯網系統的終端選為中繼節點;由此得到公式(8);
根據上述公式(7)和公式(8)從所有終端-信道-中繼組合中確定最優的終端-信道-中繼組合,為智能遺傳算法求解過程,首先,隨機產生一定數量的候選解抽象表示為染色體,使種群向更好的解進化,解用二進制表示;進化從完全隨機個體的種群開始,之后一代一代發生;在每一代中評價整個種群的適應度,從當前種群中隨機地選擇多個個體,通過自然選擇和突變產生新的生命種群,該種群在算法的下一次迭代中成為當前種群。
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