Page 37 - 网络电信8月刊下

解 决 方 案

矩阵 是1比特信息符号周期数，x i 是光通信 提高电网负载方面的性能，进行仿真实验。在内存为2G的计算
网络的训练序列在抽样时间段［(i－1)T s ,iT s )内接收的电力 机上使用Microsoft.NET Framework4.0开发工具构建光通信网
负荷信息。电网传输中通过自适应均衡调度，得到均衡向量 络下智能电网数据传输平台。设置电网输出的额定功率为1000
的特征空间矩阵 ，其功率损失由下式计算得 KW，电力配电光通信的信道带宽为1024dB，电网信息传输的比
到; ，其中列向量w i 为x i 在相应的时间段中传输的 特率为0.5Mbps，电网数信息调度中受到物理和电磁辐射等影响
电网输出功率衰减函数，电网配电通信端的稀疏表达矩阵D 的 的干扰信噪比SNR为－20 dB，仿真的其它参数设定见表1。根据
差异特征向量为 ，z i =x i －Dw i 。根据稀疏表示模型 上述仿真环境和参数设定，进行云计算和光通信下的智能电网
［18］
，得到对光通信网络下智能电网数据传输的通信信道的冲
表1 仿真参数设定
激响应为:
2
f(D，W)=λ‖(X－DW)G‖ F 参数 参数值
(19)
‖w i ‖ 0 ≤ k i 智能电网的工作频率 15MHz
式中，G是电力网络配电的均衡滤波器的抽头延迟加权矩 云计算的信道带宽 20MHz
阵，k是接收端的信号频率，w i 的是自适应加权向量。 子载波数 25
电网信息流采样间隔 0.55 MHz(25MHz/62)
2.智能电网信息模型云计算实现
自相关匹配周期 3.2μs(1/0.3125MHz)
在上述计算了电网信息传输的冲激响应的基础上，用多径
电网超负荷的保护间隔 0.8μs
分量信息重组方法进行光通信网络下智能电网信息特征空间重 载波频率 5kHz
构，采用最小均方误差(LMS)准则 ［19］ ，得到光通信网络下智能 光通信调制方式 4 QAM
电网传输的输出向量加权矩阵W的最优解，即 信道最大传输速率 26Mbits/s(2×1/4μs×52)
(20)
在宽平稳(WSS) 随机过程约束条件下，求解最小二乘
－1
(ＲLS)准则约束下的时域空间D。引入加权矩阵G=V ，则光通 图1 电网信息传输采用时域波形
信网络下智能电网的稀疏特征矩阵的最优估计为:
－1 T
－1 T －1
D opt = λX V W (WV W ) (21)
在求解D opt 过程中，引入云计算下的收敛系数λ和自适应调
控矩阵G，得到智能电网信息调度的迭代计算公式:
T
－1
－1
－1
T
D (i+1) =λ (i+1) X (i+1) V (i+1) W (i+1) (W (i+1) V (i+1) W (i+1) ) (22)
－1
－1
－1
T
令B (i+1) =λ (i+1) X (i+1) V (i+1) W (i+1) ，C (i+1) =W (i+1) V (i+1) W (i+1) 分别表
示电力配电跟踪调度过程中的信息阐述功率谱密度和抽头权向 信息调度模型仿真分析，图1给出了电网信息传输的采样时域波
量，则D (i+1) =B (i+1) C (i+1) 。给定n时刻配电通信控制的抽头输入向 形。
量 ， ，其中 以图1的信息为输入，采用多径分量信息重组方法进行光通
w i+1 是光通信网络下智能电网传输信息D (i) 中的信息特征空间重
构表示为x i+1 =D (i) w i+1 +z i+1 。输入向量误差矩阵Z (i+1) 的协方差矩阵 图2 电网信息的冲激响应计算
T
为V (i+1) =E(［Z (i) z i+1 ］ ［Z (i) z i+1 ］)，根据宽平稳随机信道模型
的时变特性,当z i+1 与Z (i) 是不相关的,则 ，
。由此得到电网信息优化调度的参数
自整定参控制模型描述为:
－1
T
B (i+1) =λ i B (i) +β i+1 x i+1 w i+1 (23)
－1
－1
T
-1
C (i+1) =λ i C (i) +β i+1 w i+1 w i+1 (24)
对靠近电网传输系统双稳态状态的信息特征数据加以较大 信网络下智能电网信息特征空间重构，计算电网信息传输的冲
的权重，通过云计算可得电网信息调度的跟踪误差的收敛条件: 激响应，得到结果如图2所示。
(25) 根据图2的冲激响应计算结果得知，采用本文方法进行光通
信网络下智能电网信息调度，具有宽带较宽的冲激脉冲响应，
T
－1
－1
C (i+1) =λ i C (i) －β i+1α u u (26) 说明能提高电网传输调度的负载能力。图3给出了采用不同的调
T
－1
其中: D (i+1) =D (i) +β i+1 αz i+1 u (27) 度模型得到的电网输出负荷，表2给出了不同方法进行电网信息
通过上述处理，采用分布式云计算实现电网信息调度跟踪 调度的误比特率对比结果。分析图3的结果得知，采用该方法进
误差收敛到零，说明本文构建的电网信息模型是稳定收敛的。 行智能电网信息调度，电网信息传输的负荷较高，提高了电网
的输出吞吐量。
四、仿真实验与结果分析 通过表2结果得出，本文模型的电网信息传输的误比特率降
为了测试本文设计的电网信息调度模型在优化电网配置和 低，本文方法通过200次迭代能使电网输出信息的误比特率降低
56 网络电信 二零一七年八月