基于GSO算法的无线监测网络拓扑优化方法

发布时间：2021-01-15 01:08

　　针对目前无线监测网络拓扑优化模型复杂,难以求解的问题,提出基于GSO算法的无线监测网络拓扑优化方法。首先建立无线单跳网络和多跳网络能耗模型,并以能耗最小为目标,建立多约束的无线监测网络拓扑优化模型,对配电终端监测范围、节点簇间的距离和感知范围等网络拓扑元素进行优化;然后采用GSO优化算法对所提网络拓扑优化模型进行求解,该算法不依赖于初始状态,收敛性好,可有效解决模型难以求解的问题。理论和仿真证明,该优化模型通过拓扑优化可有效降低能耗,且采用GSO算法求解该模型具有速度快和精度高等优越性。 

【文章来源】：智慧电力. 2020,48(06)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

单跳网络损耗分析结构示意图

在实际的变电站环境中，数据往往要经过多跳才能传送到相应的簇头节点，因此必须建立多簇能耗模型，且在实际监测过程中，以两跳或三跳为主，因此本文主要讨论这2种情况。多跳网络拓朴结构参数如图2所示。1.3.1 两跳节点簇

发现者搜索区域示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]面向泛在电力物联网的分布式云数据中心优化选址[J]. 张子仪,蔡泽祥,郭采珊,孙宇嫣,曾兴.  电力系统保护与控制. 2020(03)
[2]智能电网中的物联网技术应用与发展[J]. 何奉禄,陈佳琦,李钦豪,羿应棋,张勇军.  电力系统保护与控制. 2020(03)
[3]“云大物移智”与泛在电力物联网融合的安全风险分析及安全架构体系设计[J]. 曾鸣,刘英新,赵静,张晓春,宋毅,孙辰军.  智慧电力. 2019(08)
[4]基于人工智能的物联网感知层节点能耗控制方法[J]. 钟燕华.  电子设计工程. 2019(11)
[5]输配电设备泛在电力物联网建设思路与发展趋势[J]. 江秀臣,刘亚东,傅晓飞,徐鹏,王劭菁,盛戈皞.  高电压技术. 2019(05)
[6]泛在电力物联网体系架构及实施方案初探[J]. 曾鸣,王雨晴,李明珠,董厚琦,张晓春,王好雷,霍现旭,张志刚.  智慧电力. 2019(04)
[7]无线传感器网络低能耗多跳路由协议仿真[J]. 覃琪,谭松鹤.  计算机仿真. 2019(03)
[8]WSNs中基于剩余能量的机会路由协议[J]. 吕晓军,王小书,贾新春,陈瑞凤,李建玉.  计算机工程与设计. 2018(11)
[9]一种可靠传输的WSNs能耗均衡路由协议[J]. 金鑫,易晓梅.  传感器与微系统. 2018(10)
[10]基于跳数限制的高能效分簇路由算法[J]. 蔡钊,马林华,黄绍城,孙康宁,田雨.  传感器与微系统. 2015(11)



本文编号：2977909