[發(fā)明專利]一種配電物聯網節(jié)點部署優(yōu)化方法

在審

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• 申請日: 2020-11-25
• 公開（公告）號: CN112512000A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發(fā)明（設計）人: 郭成;李文云;向川;覃日升;周鑫
• 申請（專利權）人: 云南電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: H04W4/30
• 分類號: H04W4/30;H04W4/38;H04W16/22;H04W24/02;G16Y10/35
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙) 11363
• 代理人: 逯長明;許偉群

1.一種配電物聯網節(jié)點部署優(yōu)化方法，其特征在于，包括：

根據部署方案T，得到經濟指標C(T)和傳感器覆蓋率σ，所述T為數據中心的部署方案和無線傳感器的部署方案，所述經濟指標C(T)為所述T的成本費用；

根據所述C(T)，得到經濟性適應度E(T)；

根據所述σ，得到狀態(tài)感知能力適應度G(T)；

根據所述E(T)和所述G(T)，得到模型H(T)，H(T)＝mE(T)+rG(T)，式中，m表示E(T)相對于G(T)的權重系數，r表示G(T)相對于E(T)的權重系數；

根據粒子群進化算法，得到所述H(T)的最優(yōu)值；

獲取所述H(T)的最優(yōu)值對應的所述T。

2.根據權利要求1所述的一種配電物聯網節(jié)點部署優(yōu)化方法，其特征在于，根據粒子群進化算法，得到所述H(T)的最優(yōu)值，包括：

S1初始化粒子群的微粒；

S2設定粒子群的數量、粒子群成員內微粒迭代次數、微粒的加速系數c₁和c₂、慣性權重ω及群落的判斷閾值Ft；

S3將所述微粒平均分配到q個進程中，構成規(guī)模為的構建群落；

S4將所述構建群落分別放在q個所述進程中做異步并行進化運算，計算所述構建群落的適應值Fi(i＝1,2,...,q)；

S5比較所述Ft和所述Fi，若所述Fi大于等于所述Ft，所述Fi對應的所述構建群落則為模范群落，若所述Fi小于所述Ft，所述Fi對應的所述構建群落則為普通群落；

S6根據所述H(T)計算所述微粒的適應值；

S7根據所述微粒的適應值，得到群落節(jié)點強度；

S8根據所述群落節(jié)點強度以及群落間協同規(guī)劃規(guī)則，得到所述普通群落的最優(yōu)適應值g_best和所述模范群落的最優(yōu)適應值G_best；

S9根據群落內進化規(guī)則，更新所述普通群落內的微粒和所述模范群落內的微粒；

S10根據二進制編碼方式定義算法的操作算子，更新所述微粒的位置和速度；

S11判斷所有種群均滿足迭代終止條件；

若是，根據所述g_best和所述G_best得到所述H(T)的最優(yōu)值；

若否，則重復S6。

3.根據權利要求2所述的一種配電物聯網節(jié)點部署優(yōu)化方法，其特征在于，

所述群落內進化規(guī)則包括：

單個群落內的微粒均按照基本微粒群公式進行計算，得到所述群落內的全局最優(yōu)值，所述群落包括普通群落和模范群落，其中，所述普通群落的所述全局最優(yōu)值記作g_best，所述模范群落的所述全局最優(yōu)值記作G_best；

所述群落間協同規(guī)劃規(guī)則包括：

G_bestj＝min{G_best1,G_best2,...,G_bestn}，且g_besti≥G_bestj，則普通群落內微粒CC_i進入模范群落，成為模范群落微粒，處于末尾的模范群落微粒MC_j則進入普通群落，成為普通群落微粒；

將模范學習因子Pn引入所述普通群落的所述群落內進化規(guī)則；

模范群落節(jié)點強度S_MCi，對任意S_MCj，均滿足S_MCi≥S_MCj，則所述模范群落全局最優(yōu)值：PG＝G_besti；

普通群落節(jié)點強度S_CCi，對任意S_CCj，均滿足S_CCi≥S_CCj，則所述普通群落全局最優(yōu)值：Pg＝g_besti。