智能電網中電力通信網絡的拓撲優化與抗干擾性能提升

郗登輝

（山東鳳祥股份有限公司，山東 聊城 252000）

0 引 言

隨著智能電網技術的不斷發展，電力通信網絡作為智能電網的重要組成部分，對電網的安全穩定運行起著至關重要的作用。然而，在復雜多變的電力環境中，電力通信網絡往往面臨著諸多挑戰，如拓撲結構不合理導致的性能下降和各種干擾源對通信質量的影響。因此，對電力通信網絡進行拓撲優化，并提升抗干擾性能具有重要意義。

1 電力通信網絡拓撲優化

1.1 智能電網的電力通信網絡

智能電網的電力通信網絡主要由站端自動化系統、遠動通信信道及主站自動化系統3 個部分組成，如圖1 所示。在站端自動化系統中，各個站點之間通常采用混合型拓撲結構，以實現站點之間的數據傳輸和信息交換。遠動通信信道的布局和配置是關鍵，包括通信信道的建設、傳輸介質的選擇、網絡拓撲結構的設計等，以確保數據的及時傳輸和可靠通信。主站自動化系統的分布和布置也至關重要，通常采用集中式或分布式結構，主站之間通過網絡連接，實現數據的匯總、分析及處理[1]。

圖1 智能電網的電力通信網絡拓撲結構

1.2 基于網絡優化算法的拓撲結構優化方法

基于網絡優化算法的電力通信網絡拓撲結構優化方法旨在通過合理設計網絡拓撲結構，以提高通信系統的性能和效率。因此需要先定義一個優化目標函數，通常包括最小化總成本、最大化網絡容量及最小化延遲等指標，其中常見的一種目標函數形式可表示為

式中：g(x)為目標函數；N為優化目標數量；wi為各個目標的權重；fi(x)為與目標相關的函數；x為優化變量。通常情況下，fi(x)可以是網絡中節點的數量、通信鏈路的長度或帶寬等。利用網絡優化算法來求解目標函數，常見的算法包括遺傳算法、模擬退火算法及粒子群優化算法等[2]。這些算法可以在給定約束條件下，尋找到最優的網絡拓撲結構，以滿足設計要求和優化目標。在實際應用中，需要考慮電力通信網絡的特殊性，如抗干擾性和可靠性等。在設計目標函數時，需要考慮網絡的抗干擾性能[3]。可以將抗干擾性能作為一個優化目標，通過引入與干擾相關的指標來體現。例如，可以考慮最小化干擾對網絡性能的影響或最大化網絡在受干擾情況下的穩定性。

2 電力通信網絡抗干擾性能提升

2.1 干擾源與干擾類型分析

電力通信網絡在實際運行中往往會受到多種干擾源的影響，這些干擾源可能來自內部系統組件、外部環境因素以及人為干擾等多個方面，如圖2 所示。

圖2 干擾源類型

內部系統組件可能成為電力通信網絡的干擾源之一。例如，由于設備老化、故障或不良連接而產生的電磁干擾、電磁輻射等。這種干擾源通常會導致通信信號失真、丟失或延遲，從而影響網絡的穩定性和可靠性。外部環境因素也可能成為電力通信網絡的干擾源。例如，天氣變化、電磁場變化及雷電等自然因素都可能對通信信號產生干擾。特別是在惡劣天氣條件下，電力通信網絡更容易受到外界電磁輻射的影響，從而導致通信信號的衰減、干擾甚至中斷。人為干擾也是電力通信網絡面臨的重要問題之一。人為干擾包括惡意干擾和無意干擾等，如無線電干擾、電磁干擾等[4]。這些干擾源可能來自無線電設備、電子設備及電磁場等，對電力通信系統的正常運行造成不利影響。

2.2 基于信號處理與機器學習的抗干擾方法研究

基于信號處理與機器學習的抗干擾方法是通過智能化處理和學習干擾信號，提高電力通信網絡的抗干擾性能。抗干擾方法結合了信號處理領域的專業知識和機器學習算法的優勢，在識別和消除干擾信號方面具有很高的應用潛力。基于信號處理與機器學習的抗干擾流程如圖3 所示，抗干擾方法利用信號處理技術預處理接收到的通信信號。通過采用濾波、降噪及去混疊等信號處理技術，去除信號中的噪聲和干擾成分，提取有效的通信信號特征。基于機器學習的抗干擾方法利用已有的數據集進行模型訓練和學習。構建一個包含不同干擾類型和通信環境的數據集，并標注和分類數據集。然后，選用適當的機器學習算法，如支持向量機（Support Vector Machines，SVM）、人工神經網絡（Artificial Neuronal Networks，ANN）及深度學習等，訓練和優化數據集，從而建立針對不同干擾情況的干擾信號識別模型。在實際應用中，通過干擾信號識別模型分類和判別接收到的通信信號。當檢測到信號中存在干擾時，模型可以自動識別干擾類型，并根據預設的抗干擾策略，采取相應的干擾消除或抑制措施。例如，可以調整接收端的濾波器參數、動態調整信道帶寬以及自適應調整接收門限等，以提高系統的抗干擾能力。抗干擾方法需要不斷優化和更新模型，以適應不同環境下的干擾情況變化[5]。通過引入在線學習和增量學習的機制，及時更新模型參數和優化算法，保持模型的準確性和穩定性。

圖3 基于信號處理與機器學習的抗干擾流程

3 實驗設計與結果分析

3.1 實驗方案設計與環境搭建

通過建立一個仿真環境，以模擬實際電力通信網絡中可能遇到的各種情況和干擾場景，主要包括構建基于計算機的仿真平臺、選擇合適的仿真軟件、設置仿真參數和模型。在實驗設計中，將針對電力通信網絡的拓撲優化和抗干擾性能提升展開實驗研究。為模擬真實的通信環境，需要考慮不同的干擾源、干擾類型以及網絡拓撲結構的變化。同時，設計多個實驗場景，包括單一干擾源下的通信系統、多種干擾類型的組合場景以及不同網絡拓撲結構下的通信系統等。在搭建環境時，需要選擇合適的硬件設備和軟件工具。在硬件方面，可能會使用專業的通信設備、傳感器、數據采集系統、計算機服務器以及網絡設備。而在軟件方面，選擇適用于電力通信網絡仿真和實驗的專業軟件，如MATLAB、OPNET 及NS-3 等。在環境搭建完成后，將按照實驗設計設置各項參數和條件，并進行實驗數據的采集和記錄。通過對實驗數據的分析和處理，可以評估不同方案在提升電力通信網絡性能方面的效果，并得出相應的結論和建議。

3.2 實驗結果分析與性能評估

根據設計方案和搭建的仿真環境進行實驗仿真，實驗結果如表1 所示。由表1 可知，在單一干擾源的場景中，盡管存在脈沖干擾，但由于信噪比相對較高，通信成功率仍達到了85%，表明系統對單一干擾源具有一定的抗干擾能力。然而，在多種干擾類型組合的場景下，脈沖干擾和多徑衰落共同作用導致信噪比較低，通信成功率下降至78%，說明系統在面對多種干擾類型時性能下降較為顯著。在不同網絡拓撲結構的場景中，采用了噪聲干擾并設置了較高的信噪比，通信成功率達到了90%，表明系統在此類干擾環境下具備較好的抗干擾性能。

表1 實驗結果

4 結 論

在智能電網中，電力通信網絡的拓撲優化和抗干擾性能提升是保障電網穩定運行與通信可靠性的關鍵因素。通過分析和優化電力通信網絡拓撲結構，可以提高網絡的負載均衡和容錯能力，從而提升系統的穩定性和可靠性。同時，針對電力通信網絡中存在的各種干擾源和干擾類型，采用有效的抗干擾算法和技術，可以有效提升系統的抗干擾性能，保障通信信號的穩定傳輸。通過對電力通信網絡拓撲優化和抗干擾性能提升的研究，有效提高了智能電網的通信效率和可靠性，推動了智能電網技術的發展和應用。