低壓電力線載波通信新型組網模型性能分析

劉曉勝 張 良 周 巖 戚佳金 黃南天

（1.哈爾濱工業大學電氣工程及自動化學院 哈爾濱 150001 2.國家電網杭州市電力局 杭州 310009）

1 引言

電力線（Power Line, PL）媒介設計的初衷是為了完成電能而非數據的傳輸，對數據通信而言，其信道特性并不理想，具體表現為噪聲顯著且信號衰減非常嚴重[1]。同時，輸入阻抗變化、必須工作在有限的信號功率范圍內等物理特性大大降低了電力線通信（Power Line Communication, PLC）系統的通信可靠性[2,3]，致使大規模應用受到制約。提高電力線通信可靠性可以從物理層角度來考慮，例如，信道估計與選擇[4]、濾波設計[5]、功率分配[6]等方面，還可以從電力線通信的組網方式[7]、網絡模型[8]等角度來考慮。圍繞電力線通信網絡可靠性、容錯性和生存性方面的研究，國外有學者開始了初步的探討工作。有關窄帶電力線通信組網問題的研究國內外學者仍很少開展。本文從提高窄帶電力線通信可靠性角度，對新型組網模型的建立自動路由等方面做研究探討，提出了基于人工蛛網的組網算法，給出對比仿真實驗結果并作分析。

2 新型PLC網絡模型

2.1 PLC網絡結構

根據低壓配電網配電區域的不同，網絡的拓撲結構存在差異。但總體來說，PLC網絡是基于樹形的混合拓撲結構[9]。低壓配電網的PLC系統是由位于變壓器二次側的通信基站和分布在電網內的多個用戶終端構成的。圖 1所示為典型的低壓配電網PLC系統物理拓撲結構。單相電力線通信網關A、B、C放置在每相的起始位置，負責各相電網內的終端節點組網。位于變壓器二次側的基站負責與各單相網關進行數據通信，并通過廣域網與外界交互信息。為了達到負載均衡的目的，各用戶終端大致均勻地分布在每一相內。由圖1可知，三相之間為并列且相對獨立的關系，故用其中一相的拓撲結構作為重點研究對象，便具有代表性和普遍性[8]。在PLC系統中，下行方向的信息由基站/網關傳輸到所有的用戶終端，每個終端可以直接或通過中繼節點間接收到該信息；上行方向，用戶終端傳送的信息不僅可以被基站/網關接收，其他的用戶終端也可以接收。所以，從MAC（medium access control）層角度，PLC網絡是一個樹形物理拓撲下的總線型邏輯結構[9]。基于網絡的此種結構特點，本文將建立新的PLC組網模型。

圖1 典型PLC網絡拓撲Fig.1 Typical PLC network topology

2.2 人工蛛網拓撲

蜘蛛經過約18億年的進化，現在的蜘蛛網不僅具有優雅、超輕的結構，而且具有超級彈性和抗張強度，可以抵抗各種大風、昆蟲等的沖擊。即使有幾個網格單元遭到破壞，它仍能作為網來捕獲獵物，具有極強的抗毀能力。針對蜘蛛網的結構特點，蜘蛛的捕食機理以及人工蜘蛛網通信拓撲的構建等方面問題，文獻[10]已進行了詳盡的闡述。本文只對PLC網絡的MAC層邏輯拓撲轉化為單層人工蛛網邏輯拓撲的過程進行詳細的分析。

由于電力線通信數據傳輸距離有限，在實際應用中，可能只有離網關節點物理距離近的用戶終端能與該相網關可靠通信。如圖2a所示，假設某單相網絡內用戶節點總數為n，網關一次廣播后有m個節點回應與之可靠通信，剩下n-m個用戶節點雖然物理鏈路是連通的，但是在 MAC層是斷開的。這種情況下，應用傳統的廣播查詢所有節點的方法，存在部分節點不能成功通信的情況，因此效率很低。為解決這個問題，我們提出了基于蛛網的組網模型及相應的路由算法。

前文提到，在MAC層與網關可靠通信的m個節點中，任意兩個之間也是可靠通信的，基于此本文建立了如圖2b所示的人工蛛網邏輯拓撲。m個節點組成m-1邊蛛網結構，相鄰節點之間能可靠通信，不相鄰節點可通過節點 h為中繼進行通信。節點 h為m個節點中隨機選取的任意一個。假定其位于邏輯子網的中心，其與所有周邊節點均能可靠通信，功能與網關類似，負責收集其所在蛛網周邊各節點的信息，同時，由此節點發起對剩下的n-m個用戶節點的組網廣播，依次類推，最終該單相網絡內的所有節點組成了多個類似的人工蛛網。

圖2 邏輯拓撲Fig.2 Logical topology

如圖3a所示，離網關節點“近”的蛛網的中心節點（例如h），可以直接與網關通信，處在“中間”位置的蛛網的中心節點需要以“近”的網絡的中心節點為中繼與網關通信，同樣，處在“較遠”位置的蛛網的中心節點，是以“中間”、“近”的中心節點為中繼與網關通信。單相網關只要確保每個子網的中心節點能與之可靠通信即可，這樣在一定程度上提高了單相網關采集節點數據的效率。

圖3 組網結果及重路由Fig.3 Networking result and route-reconstruction

3 蛛網路由

3.1 PLC通信機制

在介紹蛛網路由之前，簡要說明PLC常規通信機制。首先由網關向該單相網絡內的所有用戶終端發送廣播信息，當用戶終端收到來自網關的信息則將數據傳回給網關，同時在數據包內添加應答信息，使網關能確認該節點處于良好的工作狀態。如果該節點沒有數據要傳回給網關，它要發送確認信息至網關，確認其通信的良好狀態。在一個數據周期內未被查詢到的用戶終端，將在下一數據周期以同樣的方式被網關查詢[11]。此方法受信道狀況等因素的影響，在下一個數據采集周期內以同樣的方式查詢到故障節點存在很大的不確定性，導致數據丟失，造成整個網絡工作效率低下，影響系統的可靠性。

3.2 蛛網組網算法

人工蛛網組網過程如下：

（1）由網關節點發送組網廣播，在收到該廣播的 m（1＜m≤n＝個節點中，由網關節點選擇其中一個可靠通信的用戶終端節點為第一個蛛網的中心節點h，由節點h對其所在子網的m-1個節點分配邏輯ID，直到所有節點均獲得邏輯ID為止。

（2）第一個人工蛛網組網完成后，網關向節點h發送指令，由節點h發送組網廣播。設有k（m＜k≤n＝個節點收到節點h的廣播，剔除掉已經獲得邏輯ID的g個節點，在剩下的k-g個節點中選擇一個與節點h可靠通信的終端節點為第二個人工蛛網的中心節點 l，重復步驟（1），直到所有 k-g-1個節點均獲得邏輯ID。

（3）網關以節點h為中繼向節點l發送指令，由節點 l發送組網廣播，重復步驟（1），假設第二個蛛網已經將剩下的所有n-m個節點連通。此時節點l會得到空響應，并把該響應通過節點h傳回網關。至此，組網結束。形成了以節點h為中繼節點的 m-1邊蛛網邏輯通信拓撲和以節點 l為中心的n-m-1邊蛛網邏輯通信拓撲，這樣就建立了網關到該單相網絡內所有節點的通信路由。

3.3 蛛網重路由算法

組網完成后，各中心節點負責該子網內的所有節點的數據收集與狀態監控，并與網關進行通信。本文規定某子網所有節點的數據均發送至該子網的中心節點所需時間為一個數據采集周期。假設某個數據采集周期內，中心節點h沒有收到其子網內邏輯ID為2的節點的數據信息，則節點h對該節點發起路由重構。如圖3b所示，假設與節點2同屬一個子網且與其相鄰的節點1，3在節點2發生故障后，仍能與中心節點h保持良好的通信。由于節點1，3與節點2物理上的相鄰性，它們之間由距離產生的信號衰減會比較小，節點2與節點1，3仍能保持通信。故節點2轉而以節點1，節點3，或者節點1，3同時為中繼節點，與中心節點h重新取得通信，傳輸其數據信息，這樣提高了子網內通信的成功率。

對于其他子網內的故障節點，網關通過節點h向其他子網的中心節點發送重路由指令。在各子網內重復上述過程，直到所有子網的故障節點均能正常通信為止。此種方法理論上能達到100%的數據收集率，且避免對整個網絡內所有節點進行重新組網，提高了通信效率。

4 節點仿真模型

4.1 終端節點建模

在本文中，不考慮用戶終端節點的物理故障。假設在信道環境良好的情況下，每個用戶終端均工作良好，只有信道環境的改變，導致用戶終端節點工作狀態的改變。因此，可以應用兩狀態馬爾科夫模型來表征由于信道環境改變造成的用戶終端節點通信狀態的變化情況[12]。如圖4所示，“良好”、“故障”表示用戶終端節點的兩種工作狀態。“良好”代表終端節點可以與其所在子網的中心節點直接通信，“故障”代表終端節點不能與其所在的子網中心節點通信。本文假設，在一個數據采集周期內，節點的工作狀態是不變的。在一個采集周期結束后，由于信道狀況的改變，“良好”、“故障”兩種狀態才發生轉移。Pg和Pb分別定義為節點在一定信道狀況下處于“良好”和“故障”狀態的概率，Pgg和Pgb分別定義為一個數據采集周期后，“良好”狀態的節點仍處于“良好”狀態和變成“故障”狀態的概率，Pbb和 Pbg也是類似的定義。式（1）～式（4）為狀態變換的數學表達式。

圖4 兩狀態馬爾科夫模型Fig.4 Two-state Markov model

4.2 時間模型

由于 PLC物理拓撲的結構限制以及本文在某單相網絡內多個蛛網子網的存在，合理的信道使用時序是非常必要的，否則會影響網絡的性能。所以要對網絡延時特性進行詳細分析。基于 Konnex標準[13]，窄帶電力線通信速率為 2.4kbit/s，指令數據大小為1～15bit，相應的數據包大小在25bit以內。為了簡便計算，本文取數據包大小為24bit。則，數據包的傳輸時間ttr可用式（5）表示

式中，Ps為數據包大小；Vc為通信速率。

本文假設每個節點的數據處理延時為 0.5s，由圖3可知不同的子網有不同的時間延遲。

（1）與網關“近”的子網。對于“近”的子網，其中一個節點的數據采集時延包括兩次數據傳輸延時，一次數據處理延時，最后m個節點的數據采集時延td1可由式（6）表示

如果在一個數據采集周期內某節點沒有與中心節點進行數據通信，成為故障節點。為了確定該節點的故障狀態，需要等待一段時間。本文假設該段時間為 0.5s，此段時間后，中心節點選擇與該故障節點的鄰近節點為中繼與之繼續通信。此時的時延td′1需要增加相鄰中繼節點的數據處理延時和數據傳輸延時，則td′1可由式（7）表示

此處假設故障節點與相鄰節點之間通信成功率為100%。

（2）與網關“較近”的子網。“較近”子網內節點的數據信息是以“近”子網的中心節點為中繼發送至網關的。時延 td2包括“近”子網的中心節點和“較近”子網的中心節點兩次數據處理延時，它們之間的數據傳輸延時以及以通過“近”子網中心節點與網關之間數據傳輸延時，td2由式（8）表示

“較近”子網內故障節點的處理方法與“近”子網的類似，在原有基礎上增加一次與其相鄰節點的數據處理時間和兩次數據傳輸延時，即td′2為

本文假設兩次組網即包括完成對該單相網絡內的所有用戶終端節點的組網，若需要更多個子網的情況下時，延時算法與上述類似。比如，第三個子網的中心節點延時 td3和故障節點的延時td′3分別為如式（10）、式（11）所示

式中，x為該子網內的節點個數。

5 仿真與結果分析

5.1 仿真環境及參數

本文根據實際低壓配電網的配電環境，在半徑50m范圍內設置15個用戶終端，以PC機為仿真硬件平臺，以 Opnet14.5為編譯和仿真環境。假設所有節點組成兩個6邊形蛛網。圖5所示為組網完成后的網絡物理拓撲結構，subnet_0代表網關節點，subnet_1_0和subnet_2_0為各自子網的中心節點，其他節點為終端節點，信道傳輸速率為2.4bit/s，每個數據包大小為 24bit。本文不考慮組網過程的耗時，只對組網完成后故障節點的蛛網重路由算法的延時及吞吐量特性進行仿真。設定一個數據采集周期為600s。

圖5 仿真模型Fig.5 Simulation model

5.2 仿真結果與分析

從式（1）～式（4）可以得出：Pg，Pb，Pgg，Pgb，Pbb，Pbg六個變量中，只有Pg和Pgb為獨立變量，其他參數均可由這兩個參數來表達。因此，分析這兩個變量來觀察新型重路由算法的時間特性和工作效率即可。由式（4）可知 Pgb=(Pb/Pg)Pbg，由于 0＜Pbg＜1，故 Pgb＜Pb/Pg。例如 Pg=0.8，則 0＜Pgb＜0.25。如果 Pg＜0.5，則對 Pgb沒有限制，為 0至1之間的任意概率值。本文以節點subnet_1_2為例，表1給出了節點subnet_1_2的幾種不同Pg值以及與每個 Pg相對應的兩個典型的 Pgb值。td為各種狀態概率條件下，蛛網重路由算法查詢到節點subnet_1_2的時間延時，PT為節點 subnet_1_2與subnet_1_0之間在不同故障概率下的吞吐量，該組數據表明，重路由之后的通信狀況是穩定的。表中各數據均由仿真結果得到，仿真結果如圖6所示。

圖6a為60min的仿真時間內，節點subnet_1_2與該子網中心節點subnet_1_0在9種不同狀態概率Pg下的延時仿真結果。從圖中可以看出，針對不同的概率，延時集中在1.08～1.12s之間。當故障狀態概率較高時，延時仍然變化不大。式（7）的理論計算值與實際的仿真結果基本一致。圖 6b為 60min內節點subnet_1_2與該子網中心節點subnet_1_0在9種不同狀態概率Pg下的數據吞吐量仿真結果。最終的吞吐量集中在 1 350～1 450bit/s范圍內，不隨節點狀態的改變而發生大范圍的波動，無論節點故障率的大小，節點 subnet_1_2與中心節點subnet_1_0之間的通信數據是穩定的。表明：蛛網重路由算法對故障節點的重路由成功率接近100%，與理論分析相符。仿真結果充分說明了蛛網重路由算法的穩定性以及此種組網方法的可行性。

表 蛛網重路由算法特性Tab.Characteristics of cobweb route-reconstruction algorithm

圖6 仿真結果Fig.6 Simulation results

圖6c所示為20min時刻節點 subnet_1_2出現故障，以subnet_1_3為中繼節點，重路由前后這兩個節點之間的數據流量仿真結果。從圖中可以看出，由于節點subnet_1_3要承擔來自subnet_1_2的數據，故它們之間的流量明顯升高；圖 6d所示為重路由前后subnet_1_3與中心節點subnet_1_0之間的數據流量仿真結果。同樣的，由于節點subnet_1_2的數據使該段路徑的數據流量顯著增加，以滿足subnet_1_2與中心節點subnet_1_0之間的通信需求。仿真結果與理論分析完全一致，證明了此方法的可行性且具有實際應用的參考價值。

6 結論

（1）本文建立了低壓配電網絡MAC層的邏輯蛛網拓撲，實現了PLC系統的自動路由，在一定程度上提高了PLC的通信可靠性。

（2）延時特性的仿真，驗證了理論計算的正確性。同時，延時時間較短且穩定，證明了蛛網拓撲應用于電力線通信組網的可行性與新型重路由算法在不同網絡環境下的穩健性。由于該種方法的實現位于 MAC層，受物理層限制較小，具有一定的通用性。

（3）吞吐量的仿真結果證明新的組網算法及重路由算法在解決故障節點問題的成功率接近100%。節點之間出現通信故障后，只需在子網局部進行路由重構即可，提高了網絡的通信效率。

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