一种基于粒子群优化的电力通信网路由优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于粒子群优化的电力通信网路由优化方法，包括如下步骤：初始化参数；初始化离散粒子群优化算法中的位置、速度，并根据电力通信网络算法，对每个粒子计算相对于多目标函数的各个适应度值；进行支配种群和非支配种群的归类；对支配种群中的粒子位置和速度进行更新；进行支配种群和非支配种群间的动态交换；收敛性检验，输出最终的优化结果。采用了多目标粒子群算法优化，结果确定性好适应了电力通信网络的特点，并且考虑和优化了整体网络通信过程。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统的自动化技术，具体涉及一种基于粒子群优化的、以节能为 目标的、电力通信网络路由优化方法。
技术介绍
电力通信网络对电力传输网络起着重要辅助作用，作为行业性的专用通信网，电 力通信网是随电力系统的发展需要而逐步形成和发展的。它主要用来缓解公网发展缓慢而 造成的通信能力不足和填补公网难以满足的电力部门的一些特殊的通信需求，以保证电力 专业化生产正常高效地进行，进而促进整个国民经济的发展。 对于电力通信网络维护的方法中，目前有两个主要的研究方向。一个是评估各个 节点的重要性，在遇到突发情况时，根据重要性的排序，安排人员进行维护工作。另一个是 在平时就保留一定冗余通信能力，突发情况时，对路由器进行设置，通过优化算法优化，更 改整个网络的各个节点通过顺序，从而保证网络的正常运行。 在第二种方法中，现有的技术方案大多是起源于光纤网络恢复优化问题研究，其 主要的研究手段是采用传统的优化算法去解决多目标的优化问题，能够在预设人工权值下 进行多目标优化。这种方法解决了优化问题的同时，存在了两个问题，一个是单目标优化算 法去优化多目标问题，带来了可选结果的不确定性；第二个是其优化目标没有完全适应电 力通信网络的特点。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于多目标粒子群优 化的电力通信网路由优化方法，采用了多目标粒子群算法优化，结果确定性好适应了电力 通信网络的特点，并且考虑和优化了整体网络通信过程。 为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案： ，包括如下步骤： 1)初始化参数； 2) 初始化离散粒子群优化算法中的位置、速度； 3) 根据适应度Dl和D2,进行支配种群和非支配种群的归类； 4) 对支配种群中的粒子位置和速度进行更新； 5) 进行支配种群和非支配种群间的动态交换； 6) 检测是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数，则跳转步骤4)，否则进入步骤 7)； 7) 输出最终的优化结果。 初始化参数采用标准粒子群优化的方法，设置最大迭代次数、最大速度。 优选的，所述步骤1)初始化参数，包括：确定离散粒子群优化算法中的最大迭代 次数、粒子数、维度数、学习因子、惯性权重的取值以及各类目标函数的计算公式和相应参 数；包含了两个方面的目标函数： a. 所有业务过最少的通信节点，这里，Dl代表的是目标函数1，Nd代表的是所有的业务数，Xi代表的是第i个业务数 经过的通信节点数； b. 所有节点的冗余通信能力的最小值尽量的大：该式中，D2代表的是目标函数2, DCl表示是的是第一个节点的最大通信力，DTl表示 的是第一个节点的通信数据量，η代表所有的节点。 优选的，所述步骤2)离散粒子的位置和速度初始化，包括： 根据电力通信网络算法中设置的适应度计算方法，对每个粒子计算相对于多个目标函 数的各个适应度值Dl和D2。 优选的，所述步骤2)离散粒子的位置和速度初始化，包括： 初始化离散粒子的位置值：各个粒子的位置值即为各个通信节点的开关的状态值，1 表示闭合，0表示打开。假设每个节点打开时，其通信能力即全部可以投入使用； 初始化离散粒子群的速度： 随机对离散粒子群进行速度的初始化，并将速度的初始值限制在0或者1。 计算各个粒子的适应值； 根据各类粒子随机后得到的位置值（即开关的闭合或打开状态)，输入到整个通信网系 统中，形成相应的拓扑，并采用往年平均的业务数和数据流进行测试，得出相应的适应度。 优选的，所述步骤3)进行支配种群和非支配种群的归类，包括：基于适应度支配 的概念，将整个种群分为两个子群，分别为非支配子群P_set和支配子群NP_set，其中非支 配子群子群中粒子的个数为nl，支配子群中粒子的个数为n2。 优选的，所述步骤3)对支配种群中的粒子位置和速度进行更新，包括： 1) 对速度进行更新：其中，幾表示粒子的位置值，I示粒子k在第t次迭代时的速度值，_示每个粒 子的历史最优值，为随机在非支配集中选出的最优值； 2) 对位置进行更新： 优选的，所述步骤7)输出最终的优化结果，包括：根据最终所得到的结果，即粒子 的状态值（开关状态值)，得出最终方案，并输出最终的三维帕累托最优曲面，以供操作者选 择相应的开关操作量。 本专利技术的目标是解决电力通信网络的基于路由优化的网络优化问题。其主要优点 是一是考虑到实际情况，进行了把通信开关可控的电力通信网络的路由优化选择手段，二 是主要采用了多目标粒子群算法优化，并且考虑和优化了整体网络通信过程。【附图说明】 图1是本专利技术所述电力通信网络的基于路由优化的网络优化问题流程示意图； 图2是本专利技术所述电力通信网络的基于路由优化的网络优化问题某具体节点图。【具体实施方式】 结合附图1，本专利技术所述电力通信网络的基于路由优化的网络优化问题流程步骤 如下： 实施例1 :步骤1.确定离散粒子群优化算法中的最大迭代次数、粒子数、维度数、学 习因子、惯性权重的取值以及各类目标函数的计算公式和相应参数。本专利技术方法一一基于 多目标离散粒子群智能优化算法的电力通信网路由恢复方法中包含了两个方面的目标函 数：.所有业务的通信节点：这里，代表的是所有的业务数，Z/代表的是第i个业务数经过的通信节点数。 ·所有节点的冗余通信能力：该式中，DCl表示是的是第一个节点的最大通信力，DTl表示的是第一个节点的通信数 据量。η代表所有的节点。 步骤2.离散粒子的位置和速度初始化：.初始化离散粒子的位置值： 本专利技术项目中，各个粒子的位置值即为各个通信节点的开关的状态值，1表示闭合，〇 表示打开。假设每个节点打开时，其通信能力即全部可以投入使用。 ·初始化离散粒子群的速度： 随机对离散粒子群进行速度的初始化，并将速度的初始值限制在0或者1。 .计算各个粒子的适应值： 根据各类粒子随机后得到的位置值（即开关的闭合或打开状态），输入到整个通信网 系统中，形成相应的拓扑，并采用往年平均的业务数和数据流进行测试，得出相应的适应 度。 步骤3.种群的归类： 基于适应度支配的概念，将整个种群分为两个子群，分别为非支配子群P_set和支配 子群NP_set。其中非支配子群子群中粒子的个数为nl，支配子群中粒子的个数为n2。 步骤4.对支配种群中的粒子位置和速度进行更新：.对速度进行更新。其中，嗓表示粒子的位置值：表示粒子k在第t次迭代时的速度值，表示每个粒 子的历史最优值。为随机在非支配集中选出的最优值。对位置进行更新 其中，步骤5.支配种群和非支配种群间的动态交换： 对NP_set子群中的每个粒子与P_set子群中的每个粒子逐一进行比较，并进行相应 的交换操作，以使得最终NP_set子群中的所有粒子为支配粒子，即适应值均占优于P_set 子群中的粒子的适应值。并且，最后删除P_set子群和NP_set子群中重复的粒子。 步骤6.方法的收敛性检验： 检验整个离散粒子群优化算法是否达到最大的迭代次数，本实施例中，迭代次数为500 次，若达到迭代次数已经达到所设定的最大次数，则跳出迭代步骤，进入下一步骤7);若还 未达到最大迭代次数，则回到步骤4)。 步骤7.输出最终的优化结果： 根据最终所得到的结果，即粒子的状态值（开关状态值），得出最终方案，并输出最终 的三维帕累托最优本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于粒子群优化的电力通信网路由优化方法，包括如下步骤： 1）初始化参数；2）初始化离散粒子群优化算法中的位置、速度；3）进行支配种群和非支配种群的归类；4）对支配种群中的粒子位置和速度进行更新；5）进行支配种群和非支配种群间的动态交换；6）检测是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数，则跳转步骤4），否则进入步骤7）；7）输出最终的优化结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：狄立，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网河南省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11