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文档简介
一种泛在电力物联网智能计量装备自适应本发明公开了一种泛在电力物联网智能计通过多路径传输和动态频谱管理优化了通信效明显著提升了智能计量装备的通信性能和灵活2S3、智能计量装备通过内置传感器和用户输入S4、智能计量装备通过已建立的多条通信链路S5、智能计量装备根据S3输出的数据传输需求和S8、智能计量装备通过前向纠错编码和后向纠错方2.根据权利要求1所述的一种泛在电力物联网智能计量装备自适应通信方法,其特征33.根据权利要求1所述的一种泛在电力物联网智能计量装备自适应通信方法,其特征4.根据权利要求1所述的一种泛在电力物联网智能计量装备自适应通信方法,其特征5.根据权利要求1所述的一种泛在电力物联网智能计量装备自适应通信方法,其特征r5、智能计量装备根据接收到的信号强度数据,通过定义的r6、智能计量装备根据接收到的传输速率数据,通过r7、智能计量装备根据接收到的丢包率数据,通过定r8、智能计量装备根据接收到的时延数据,通过定义的隶属r9、通过专家经验和历史数据构建模糊规则库,通过模糊4S43、智能计量装备将基于模糊逻辑的链路评估算法得出的链路评估结果存储在本地6.根据权利要求1所述的一种泛在电力物联网智能计量装备自适应通信方法,其特征7.根据权利要求1所述的一种泛在电力物联网智能计量装备自适应通信方法,其特征c1、通过所述数据输入层接收已评估的网络c2、通过所述调制编码选择层选择调制方5c4、通过所述频谱资源分配层确保每个节点都能在最c6、通过所述执行层将优化后的通信参数8.根据权利要求1所述的一种泛在电力物联网智能计量装备自适应通信方法,其特征9.根据权利要求1所述的一种泛在电力物联网智能计量装备自适应通信方法,其特征数据传输模块,用于通过所述智能链路选择模块选择的最优链6所述动态网络发现模块的输出端与所述网络评估模块、所述需求分析7[0002]随着全球能源结构转型的加速,可再生能源的广泛应用已成为不可逆转的趋电网的重要组成部分,泛在电力物联网(UPI[0003]现有的泛在电力物联网(UPIoT)计量装备通信方法主要基于传统的电力远动通信能源接入和用户侧资源的动态变化时显得不8[0012]S4、智能计量装备通过已建立的多条通信链路分别发送9[0043]r10、通过模糊推理方法将各链路的隶属度值输入到模糊规则库中,进行模糊推[0045]S43、智能计量装备将基于模糊逻辑的链路评估算法得出的链路评估结果存储在所述基于动态频谱管理的自适应调制编码模型的工动态调整调制编码方案;所述调制编码选择层通过多准则决策方法构建多目标优化模型,[0060]c5、通过所述通信参数调整层确保通信参数与当前网络[0063]作为本发明进一步的技术方案,所述数据加密层通过高级加密标准AES对传输数[0089]S4、智能计量装备通过已建立的多条通信链路分别发送[0109]启动和节点发现:智能计量装备启动时,通过无线通信模块发送广播发现消息法、Dijkstra算法等)构建网络拓扑。最小生成树算法确保所有节点之间的连接成本最小响。动态网络自组织算法还包括网络维护机制,定期检查网络拓扑的连通性和节点状态。[0114]下面通过实验验证动态网络自组织算法在泛在电力物联网智能计量装备中的积[0130]链路性能评估中,智能计量装备通过无线通信模块发送模块传输到智能计量装备的CPU进行处理和分析,确保了评估数据的全面性和准确性。其[0131]与现有的链路评估技术相比,基于模糊逻辑的链路评估算法综合评估了信号强[0133]选择一组相同的硬件,分别应用基于模糊逻辑的链路评估算法(A组)和传统算法智能计量装备的自适应通信方法中能够显著提高链路性能评估的准式学习最优策略的机器学习算法。在泛在电力物联网智能计量装备的自适应通信方法中,据学习到的策略更新智能计量装备的链路选[0142]在S55中,智能计量装备首先根据遗传算法得到的最优链路状态变量选择待机及[0144]在S55的工作状态下,智能计量装备通过强化学习算法不断学习和优化链路选择学习算法具有动态优化能力,能够根据实时的通信环境和链路状态变化调整链路选择策尤其是在网络拥塞或部分链路故障的情况下,多路径传输能够确保数据的连续性和完整理的自适应调制编码模型通过以下步骤实现智能计量装备的自[0150]多准则决策方法:根据链路性能和网络状况,选择最合适的调制方式(如BPSK、极有益效果,分别应用一组硬件于该模型(A组)和不应用动态频谱管理的自适应调制编码[0157]由数据表格1可知,基于动态频谱管理的自适应调制编码模型(A组)在传输速率、[0159]前向纠错编码:智能计量装备在发送端使用内置的编码器对原始数据块进行编常包括软判决和硬判决两种方式。其中卷积码通过维特比算法(ViterbiAlgorithm)进行调制编码通过多准则决策
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