一个认知同节能系统在智能电网输电线路监测

文摘

在工业和学术界研究智能电网主要是集中在生成的监管权力和管理它的消费。因为bulk-generated电力消费者的传播非常依赖于安全、高效传输电网,包括巨大的机电资产跨越地域辽阔,有迫在眉睫的需要关注传播网格。尽管挑战SGs的无线技术,认知无线电网络被认为是有前途的SGs提供通信服务。在本文中,首先,我们提出一个IEEE 802.22无线智能监测区域同区域网络认知的网络模型的输电线路。然后,延长寿命的电池有限的监测网络,我们制定频谱资源分配问题作为一个能源效率最大化问题,这是一个非线性整数规划问题。在一个更简单的方法解决这个问题,我们提出一个基于匈牙利方法节能资源分配方案。性能分析表明,相对于纯粹的投机取巧的分配方案的吞吐量最大化目标和随机方案相比,该方案将导致一个增强的一生在消耗更少的电池能源在不影响吞吐量性能。

1。介绍

智能电网的概念(SG)插入足够的情报,以增加传统电网的控制,使其更多的自治。面向应用的通讯技术,支持先进的传感器和致动器,构造智能程序生成的基础,传播,消费者和分配权力,使他们能够理解和控制用电量。

大量研究正在进行SG的通信技术。然而,大多数学术界和产业界的研究主要集中在分布网格和消费方面的管理,使广大的输电网不确定。巨大的电气和机械输电电网的资产,跨越数千公里,高度暴露在众多形式的敌意,自然和人为的破坏,危及整体稳定性,安全性和电网的性能。因此,在SG的背景下,一个适当的双向通信网络迫切需要实时结构意识,断层识别、定位、功率控制和消除的中心(PCC),保证减少维护成本,提高供电系统的稳定和安全。无线传感器提出了输电线路的各种组件收集不同的物理和电气参数输电线路(像下垂、振动、电流密度、结冰的影响,植被,过热,等等)(1,2]。然而,提供大量的收集信息PCC,位于千里之外,在很长一段敌手线性拓扑结构最重要的任务是发展智能输电网(STG)由于短范围,低数据率,减少成功的数据交付,不平衡的能源消耗,和更高的数据碰撞在无线传感器。混合网络解决方案部署传输塔顶传感器,收集细胞参数和全球移动通信系统(GSM),将收集到的数据新闻申诉委员会提出了文献中对输电线路监测。Battery-limited无线设备用于监测网络中的数据交付需要保持长期不间断运作,和频繁的电池更换这些设备并不可行。因此,有限的电池能量可能成为障碍的设计输电线路监测网络。在这种情况下,更高的能源效率是寻求在监测网络的设计对于一个细长的一生,成本效益,和全球变暖问题3]。从STG管理的角度来看,能源效率意味着长时间监测输电网。之前的努力在输电线路监测不仅带来巨大的成本和面临服务覆盖问题,也不考虑有限的电池能量的有效利用无线节点的设计标准。

与之前提出的技术,我们提出一个节能的两级电力输电线路监测系统,基于认知无线电IEEE 802.22无线局域网络(WRAN)。CR IEEE 802.22可能被认为是一种极具吸引力的技术来满足智能电网传输的通信需求(stg) [4]。我们所知,本文是第一个CR-based在输电线路监测工作针对信道指配能源效率的提高,导致监测网络的生命周期。贡献我们的纸可以概括如下:(我)基于长寿命的要求,减少输电线路监测网络延时,我们提出一个cluster-divided二级CR 802.22 WRAN-based输电线路监测系统,首先,传输线的电气和机械参数在一个集群中进行收集和认知中继转发由当地infrastructure-mounted传感器连接在某些位置电力线传输极点(称为认知波兰人在本文的其余部分)。收集数据然后由认知两极通过中央新闻申诉委员会在每个集群实体,也就是说,认知无线电网关(CRGW)。(2)考虑到电池两极认知的局限性,我们制定的信道分配问题CRGW作为能源效率最大化问题是一个非线性规划(NLP)的问题。为了克服计算复杂性,我们提出一个节能的信道分配方案(出口信贷机构)来解决这一问题。我们的方案解决问题通过匈牙利方法寻找一个集群优化能源效率从而导致扩展监测网络终身不影响网络的吞吐量性能。(3)数值分析表明,提出的出口信贷机构减少了总体能源消耗在一个集群中,分配合适的渠道来认知波兰人吞吐量性能的前提下,细长的监测能力。

本文的其余部分组织如下。节2之前的检查,我们努力在SG的背景下的输电线路监测,早期研究的相关问题进行讨论。部分3介绍了CR-based输电线路监测系统模型。部分4介绍了问题公式化,以及建议的解决方案。绩效评估是进行的部分5展示我们的方案的有效性。最后,我们得出本文的部分6和描述我们的未来工作的方向。

2。相关工作

专用有线宽带和电力line-dependent通讯方法实现对室内环境(5)是不切实际的实现grid-wide监控系统因为他们需要巨大的昂贵的电缆长度。如果任何支持失败或者电线断裂,监测数据交付是停止,故障识别成为极大的问题。除了连接方法,把无线传感器在急性位置路径的输电线路监控的细粒度的地位提出了不同的机电参数(6,7]。无线传感器节点被认为是智能输电网的一部分(STG)由于功能,如成本低、安装方便、和理性的覆盖区域8,9]。然而,作者并没有指定的关键任务调度的底层网络收集数据的大量PCC,位于英里输电线路。Len et al。10和陈等。11]首先提出一种两级无线传感器模型观察和传输数据到PCC敌手继电器的方式。传输极点大致部署在一条线;因此,传感器网络拓扑结构是线性的。林等。12)提出了一个密集的基于集合聚类算法在混合介质访问控制旋转传送节点的角色创建一个星团内能量平衡考虑线性拓扑。考虑线性拓扑限制,较低的数据承载量和短程通信,一个纯粹的基于节点的无线传感器网络将无法成功交付数据新闻申诉委员会。线性传感器网络,有效的交货率的数据节点远离变电站中发现远小于节点靠近变电站,因为从较远的节点数据本质上是在长途旅行,和碰撞率较高。此外,继电保护的工作负载不平衡传感器,因为变电站附近的传感器必须提供更多的数据,迅速耗尽电池能源,相比其他传感器(13]。考虑与一个线性链相关的瓶颈传感器基于节点监测系统、挂等。1]提出了一种层次结构模型考虑结合细胞接收器安装在每个输电杆塔,以及无线传感器收集和传输电力输电线路状态。巨大的安装和订阅费用参与这项工作启发研究者找到最佳位置细胞接收器以及输电线路的长度。吴et al。14)和法塔赫et al。15)提出了一种层次模型找到最优极点配备细胞能力,降低安装成本。这些解决方案经历了巨大的安装、维护和频谱订阅费用。移动电话服务的可用性以及输电线路的完整路径和服务宕机问题是额外的阻碍因素在部署基于手机的输电线路监测。数据中继节点是有限的电池设备。现有的提案没有研究如何提高电池的寿命有限的监测系统。输电网的细长的监控资产数据中继节点的电力供应是至关重要的。

韦尔塔等。16)评估了电磁干扰对无线数据传输的影响从输电线路的电磁领域内和得出结论,由高压输电线路电磁干扰的存在可以减少无线数据传输。因此,推动认知两极通过磁场或高压线路的电容感应需要复杂的电子线路,以及昂贵的绝缘工具,减轻大型电磁干扰的影响,提高grid-wide部署监控系统的总体成本(18]。同样,水平轴风力涡轮机和太阳能电池板通常不被认为是适合输电线路监测传感器节点的供电来源,因为他们需要安装在输电塔,这会产生巨大的安装和维护成本(19]。因此,电池的限制中继节点成为阻碍因素对输电线路监测系统的设计。一般来说,高压输电线路运行通过人口较少产生动力的偏远地区,因为大多数植物构建远离城市。由于输电线路监测在本质上是特定的,有必要开发一个基于通信技术的监控系统考虑延长寿命和成本效益。

与证照通信技术相反,IEEE 802.22标准为WRANs开发采用电视空白(TVWS)与CR技术可以提供有效的订阅免费的空闲频谱的利用率相当良好的覆盖范围(20.]。802.22 CR WRAN,提出了为边远地区提供宽带互联网服务(21SG),可以有很多诱人的功能的应用程序。在[22),酿造等人提出了网络体系结构和研究了CR通信在农村地区的角色支持分布式发电。在[23),李等人提出了一个CR-based输电线路监测模型来解决这一问题的高水平的抽象不指定交付所需的底层网络PCC的数据。大多数现有的作品,然而,没有考虑电池能源约束的一生中输电线路监测网络。在本文中,我们利用CR 802.22 WRAN技术的有吸引力的特性来提出的一种新型节能电力输电线路监测系统。表1说明了我们的提出网络的显著特征相比,现有的模型。

3所示。系统模型

图1说明了两级智能输电网的建议的体系结构组成的一个架空高压输电线路运行两个变电站之间。变电站与PCC通过光纤电缆。一个典型的两个变电站之间的距离约50公里。输电线路支持波兰人,连续两个柱子之间的距离可以0.5到1公里,根据地形。

在1级,infrastructure-mounted本地传感器测量不同的参数,如导线温度、下垂,风压力、振动、电流强度,提出他们的观察认知。在2级,认知波兰人从本地传感器收集数据形成固定大小的包和报告他们的观察后PCC CRGW的凸轮。CRGW负责分配渠道认知两极,也是连接到PCC通过高速数据链接。因此,可以有两个变电站之间的50到100波兰人。

我们考虑集群CRN架构服务认知两极, 在一个中央实体CRGW充当簇头和认知波兰人是集群成员。认知的距离从CRGW波兰人的标准制定集群。主要的网络(PN)不重叠的正交通道。每个信道的占用状态建模为两国马尔可夫链。空闲的信道的概率 。假设主用户(PU)频谱占用由CRGW获得从一个可靠的外部实体,如白色空间数据库(24),和频谱感知不执行。我们假设CRGW数据库是完全同步的PN和CRGW负责分配闲置的渠道认知波兰人在一个集群中,

考虑到帧结构如图2,在一个集群中每一帧的开始,CRGW空闲信道信息广播到所有认知波兰人在共同控制通道。作为回应,每个极发送一个小数据包在不同CRGW空闲频道。每个杆也共享剩余电池能量水平, ,与网关集群共同控制通道。交换这些信息在控制消息持续时间完成, ,每一帧。我们假设控制消息持续时间明显缩短,与框架的其他时期相比。所有的信息聚集在CRGW, CRGW执行一项任务政策和信息广播给所有的认知。之后,一个极可以在传输模式或空闲模式。图2说明了两种模式。

3.1。信道容量的数学建模

位认知的最大数量通过一个通道可以发送吗在一个框架取决于以下三个因素:带宽的通道 ,通道的信噪比对于认知极 ,和信道切换延迟, 。通道切换延迟时间是花在优化前认知极射频前端的通道到新分配的通道。它也作为一个关键因素在决定的比特总数认知杆可以发送指定的频道。在文献中,这称为信道切换延迟。它反映总通道距离前面的线性函数和当前的渠道(25- - - - - -28]。因此,通道切换延迟用给出如下: 在哪里切换单位带宽延迟。让信道的容量对于认知极 。使用Shannon-Hartley方程,我们计算如下: 在哪里 , ,和通道的增益,归一化噪声功率,分别和最大传输功率。一个通道的实际吞吐量的最大数量是可以发送的比特认知通道在框架上杆。让表示实际信道的吞吐量当认知极传输通道。它是计算如下: 在哪里 , ,和帧持续时间,当认知杆控制消息持续时间是在传输模式下,所消耗的时间认知杆在切换频道分配渠道 ,分别。因此,认知的总吞吐量极网络可以计算如下: 在哪里是二元决策变量表示的分配状况的认知极频道吗 。如果该值的 ,那么CRGW分配一个通道的认知 ;否则,该值 。因此,将没有一个通道分配给认知。

3.2。数学建模对能源消费

让表示一组的认知波兰人CRGW分配渠道。图的框架结构2(一个)表明,如果一个认知杆被赋予一个通道(即, CRGW),它的硬件开关到指定通道,单位的时间,传输到帧的结束。我们称这种情况为传输方式的场景。另一方面,数字2 (b)说明如果一个极没有分配一个通道(即, 控制消息后),它保持空闲时间到帧的结束。我们称这种情况为空闲模式场景。因此,我们的模型的能源消耗情况如下。

3.2.1之上。能源消费在传输模式下的场景

我们计算的能源消费认知在本节杆在不同阶段的传播。在帧的开始,每个认知极向CRGW发送它的状态时间,消耗控制消息传递能量 。The energy consumed by the pole during a control messaging task is calculated as follows:

我们假设认知波兰人使用最大传输功率在控制消息持续时间。控制消息后,波兰人CRGW分配不同的空闲频道的切换到指定的通道通过使用通道转换能量 。Channel switching energy consumption by pole when assigned channel is calculated as follows: 在哪里是一个认知的功耗极通道切换。该频道切换时间从以前的通道新频道给药 。频道切换和控制消息后,传输时间减少秒。最后,认知杆开始传送收集电力线路参数对分配渠道,消耗能量 。在这篇文章中,我们考虑过自适应传输功率控制的传动功率数据传输过程中自适应地分配(最大允许传输功率范围)认知极根据分配的信道条件。

传输能量消耗成正比的传输时间和分配的传动功率 。传输时间认知的极在英吉利海峡计算如下:

因此,在数据传输能耗可以计算如下:

电力电子电路消耗的认知在传输过程中极模式称为电路 。这是一个恒定值,不依赖于传输的速率。消耗能源的数量由于这些电路功率给出如下:

最终,能源消费总量传输方式的认知极场景可以通过添加计算(5),(6),(8)和(9)如下:

3.2.2。能源消费在空闲模式下的场景

认知极 ,CRGW时分配一个信道的一个框架,后进入空闲状态控制消息的时间。能源消费在空闲模式极是消耗的能量的总和控制消息和怠速时的能量消耗。空转时间是 。因此,能源消费的认知CRGW杆不分配一个信道时的计算如下:

因此,集群中的能源消费总量为一帧计算如下:

在(12),第一项代表了能源消费的认知两极传播后CRGW分配渠道,而第二项描述了波兰人,不传播。

4所示。问题制定和解决方案

能源效率可以被定义为吞吐量达到每单位能源消耗在给定的时间范围内,T。从规定的定义,位/焦耳(29日)是决定能源效率的度量的输电线路监测网络。分(4)(12),我们计算一个认知的能源效率极集群网络如下:

随后,我们制定能源效率最大化问题如下: 在哪里 是赋值向量元素 。方程(15)确认每个认知杆分配最大的唯一通道,因为每个认知极是假定有一个天线。限制(16)确保只有一个认知杆传输通道在给定的时间;因此,在一个集群中,同时传输通道是被禁止的。约束(17)表明,是一个二进制变量。我们的问题包含一个非线性目标函数和复杂的解决方案。

例如,如果一个集群N= 15通道和闲置米= 20认知波兰人传输一帧的数据,搜索空间,考虑所有可能的任务,由 元素。在每一帧的开始,CRGW解决问题采用作业方案和广播分配决定所有的认知。后来,认知波兰人开始收集到的数据通过分配的渠道的传播。因为CRGW需要决定在每一帧的开始,分配方案应简单的解决方案和高效的能源消耗。少量的认知波兰人和可用的空闲频道,由一个穷举搜索可以找到最优解;但对于一个通用的场景,认知波兰人和可用的空闲频道数量更大,寻求一个可实现的解决方案。

我们可以使用加权二分图模型的信道分配问题将认知波兰人在一组顶点, ,和另一组顶点的空闲频道, ,这样 (即。,no element of a group lies in the other group) and(即。,the energy efficiency attained when CRGW assigns a channelj到北极我)的重量对应的边缘。因此,能源效率最大化对应于最大重量匹配。最大weight-matching用匈牙利算法可以解决问题。因此,能源效率最大化的目标,我们提出一个节能的信道分配方案(eca)基于匈牙利算法来解决这个问题。

作业过程提出了eca如图3。匈牙利方法试图最小化目标函数或作业成本,但我们的目标是找到作业,产量最大的能源效率。为了这个目的,我们首先改变符合设定的能源效率矩阵减去原来的效率矩阵的每个元素的最大价值元素。接下来,我们匈牙利算法应用于改变效率矩阵获取信道分配指数用于能源效率最大化。

eca是解释在图中涉及的各个阶段3。最后,我们从原始矩阵计算的总能量效率值为每个框架通过添加了任务指标。匈牙利方法是一种组合优化算法,解决了多项式时间的分配问题。匈牙利方法的时间复杂度(30.),是可用的空闲频道。

5。绩效评估

我们使用的能源消耗,可用平均的数量报告,以及能源效率比的基本性能指标。我们提出的性能最大速率启发式任务计划(MRHAS)作为标准来比较方案的性能(eca)。MRHAS是一个著名的分配方案,贪婪地分配空闲信道集群中的认知杆,达到空闲信道的最大吞吐量。相比方案具有多项式时间复杂性,即线性和 。我们也比较的结果与一个随机的计划方案(RNDM),随机分配到空闲频道的认知。简化的分析,我们认为是连续的频谱相同带宽的场景与渠道输电线路监控操作。以下结果来自15个独立运行的作业连续500帧。我们组每一杆200位每帧的发送数据时由CRGW分配一个通道。信道的信噪比都要遵循一个指数过程平均值为3.5分贝。功率值之间的关系是这样的 ,功耗的无线局域网接口(31日)是用于我们的模拟来确定功耗组件。传输能耗数据传输期间依赖于信道增益和有一个最大值后一个通道是分配给一个认知CRGW杆。首先,我们认为波兰人在集群是固定的 ,我们研究的结果增加的价值 。接下来,我们固定的频道, 的影响,调查增加了波兰人 。表2总结了符号和参数。

5.1。绩效评估对能源消费

图4说明的效果增加频道的数量分配方案的能耗为固定数量的波兰人,也就是说, 。从图可以看出4eca能耗最低,而参考方案(MRHAS和RNDM)有更高的能源消耗。当增加通道(N),能源消耗增加,因为更多的认知波兰人有机会传播新闻申诉委员会的观测数据。后一个点(例如, eca)方案的能耗降低和收敛增加 。因为存在一个足够大的数量的空闲信道资源,该方案寻找更合适的渠道,导致它消耗更少的能量。此外,由于更多的渠道,可以收集到更多的认知波兰人可以传输数据。相反,能源消耗在MRHAS RNDM方案并不是显著减少因为他们不主要旨在减少能源消耗。MRHAS方案贪婪地分配信道具有更高的能源效率的主体认知杆不考虑整个集群的整体能源效率。同样,RNDM方案随机选择渠道分配主体认知极消耗更多的能源和能源消耗曲线几乎是线性的。

图5描述的所有方案的能耗性能增加柱子的数量的影响 在一个集群中。此场景与前一个相同,在认知波兰人的数量的增加,米,导致能耗的增加,直到某个时刻(例如, )。很明显从图5eca方案已经最低的能源消耗。拟议的计划,出口信贷机构,寻找最好的任务的所有认知波兰人总体消耗更少的能量。然而,MRHAS总是试图分配主体认知的最好通道极,不考虑集群中的能源功效。另一方面,RNDM方案选择的认知波兰人随机信道指配没有考虑能源效率。

5.2。绩效评估报告的平均数量

迪特里希和杜丝勒32)基于集群的传感器网络的生命周期定义为可用的总数平均报道一项任务之前第一认知极是耗尽的电池能量。证明该方案的有效性,我们假设所有的认知波兰人在一个集群中只有15毫安时电池的容量。我们将电池阈值水平设置为5 mAh和运行调度连续10000帧。我们考虑过一个小电池容量减少仿真时间;然而,这并没有影响我们的结果的性能。

图6说明了该方案的有效性在总可用平均报道的数量增加固定数量的波兰人的频道。从图可以看出6出口信贷机构,该方案提供了大量的平均报告之前第一认知杆到达电池能量阈值水平。增加可用的频道数量的增加导致数量平均报告到一定程度(例如, ),在那之后,可用平均的数量报告由于变化不明显原因,固定数量的波兰参与传播的另一方面,可用平均MRHAS报道的总数减少作为一个固定的频道数量的增加极数(例如, ),因为这个计划缺乏能源效率的角度。由于纯投机取巧MRHAS信道指配,集群中的一些波兰人可能在分配信道传输更快更高的能源消耗和能源消耗。因此,这个方案在作业消耗更多的能量,导致快速电池能量损耗。图7描绘了一个场景类似于可用的数量平均报告增加柱子的数量与固定渠道(例如, )。

5.3。绩效评估的能源效率储蓄率

接下来,我们目前的平均效率的性能改进的储蓄率(AESR)在我们的方案参考方案。我们认为是纯粹的投机取巧的方案(MRHAS)作为标准来计算能源效率储蓄率。AESR是能源消耗的比例的方案MRHAS方案。更清晰,我们认为RNDM方案比MRHAS方案更好的清晰度。AESR计算如下:

关于AESR在图8,当增加柱子的数量与固定渠道(例如, eca),总有更好的性能比MRHAS RNDM方案,并达到显著提高能源效率对于一个典型的操作点, 20日,对应于收集数据。很明显,该方案可以传输更多的收集的数据消耗的能量更少。另一方面,MRHAS和RNDM方案性能较低的能源消耗。同样,图9描绘了能源效率改进的平均比率从越来越多的频道固定数量的两极(例如, )。

5.4。时间延迟的分析

在每一帧的开始,交换控制信息认知波兰人和CRGW之间发生。CRGW决定了传输方案和广播的集群。所有这些交易都是在控制消息完成时间被认为是明显短于其他框架的时期。认知波兰人切换到指定的数据包传输的通道。

提出的系统模型,传输数据包的认知达到极PCC的两个阶段。在第一阶段的开始,集群中的认知波兰人将数据包发送到后CRGW信道分配地图从CRGW控制传递时间,一直以为很小。在第二阶段,CRGW将数据转发给PCC。在下面,我们分析了每个阶段的时间延迟。在第一阶段,波兰人在集群分配信道上的数据包发送到CRGW(集群头)。报告一个数据包的延时认知CRGW极是作为“数据包大小/数据速率。“CR的最低数据率802.22在上游384 kbps (WRAN系统33,34),可以计算延时0.083秒当数据包大小为4 kb。这是由一个认知的时间极CRGW传输数据。如果有10个认知波兰人在一个集群中,时间由集群中的所有认知波兰人将数据发送到CRGW 0.083×10 = 0.836秒。在第二阶段,CRGW PCC转发数据。如图1,CRGW与PCC在高速数据连接或虚拟专用网(VPN)。因此,这一阶段的时间延迟进一步非常小,可以忽略不计。该方案的时间延迟是主要由第一阶段。表3显示了线性网络延时对比模型和提出的802.22 CR WRAN-based系统模型。

很明显从表中,该方案的时间延迟报告消息通过认知波兰人CRGW明显比传统的短方案(1]。

6。结论

在这项工作中,我们提出了一个802.22 CR WRAN-based智能电网输电线路状态监测系统,通过地形和强硬的自然和人工的威胁。有效利用有限的电池能量目标认知波兰人电力线路的长寿命监测网络的设计原则是工作。考虑到电池能量的美味,我们制定一个节能的信道分配方案(eca)基于匈牙利算法在多项式时间内运行。我们评估出口信贷机构的性能,并与最大化率启发式与随机分配方案(MRHAS)和资源分配方案(RNDM)。该方案导致高能源效率性能,相对于参考方案。此外,吞吐量性能的方案不恶化在实际运行情况下(例如,获得足够数量的空闲频道)。此外,时间延迟也短比传统方案。因此,出口信贷机构和减少能源消耗的目的可能是在battery-limited认知波兰人电力输电线路监测在智能电网的背景下。过多的空闲频道,所有认知波兰人有机会传输数据;然而,一些认知波兰人可能不传输数据在一个框架的一个场景,可用空闲频道的数量小于认知波兰人的数量。 In view of this, we plan to work on fairness in our scheme for impartial resource scheduling. Further, it will be very interesting for the future work to investigate the effects of electromagnetic field surroundings and integrate spectrum-sensing capability for an autonomous CR-based power transmission line monitoring network.

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是支持的2015韩国蔚山大学研究基金。

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