一种工频通信信道状态评估系统和方法技术方案

本发明专利技术属于工频通信信道状态分析算法技术领域，尤其涉及一种工频通信信道状态评估方法，包括：通过采集不同电力线长度、电力线分支数、分支长度、负载阻抗特性、电力线类型、电力线噪声等影响工频通信信道质量的数据，建立工频通信信道质量评估数据存储和共享平台，在此基础上对数据进行挖掘与计算，并利用Adaboost集成学习算法，通过专家分析系统和基于深度学习的神经网络算法综合评估多种参数下工频通信信道状态。本发明专利技术相对于传统单一、固定不变的信道状态评估方法，可以根据影响因素的变化不断学习优化评估模型，得到更加准确的信道状态。

【技术实现步骤摘要】
一种工频通信信道状态评估系统和方法
本专利技术属于工频通信信道状态分析算法的
，尤其涉及一种工频通信信道状态评估系统和方法。
技术介绍
电力线载波通信利用现有的低压配电网线路作为通信信道的传输介质，有效减少了通信线路初期的架设成本和后期维护费用，降低了设备安装和调试的难度。但由于配电网络并不是为通信而架设的专用线路，其开放的线路环境、复杂网络结构和多变的负载特性，使得信道环境具有高噪声、高衰减和阻抗不匹配等特性。目前针对工频通信信道状态的研究主要集中在电力线信道噪声及信道数学建模等方面，对工频通信信道状态的评估方法研究较少。且常规的工频通信信道状态评估的方法单一、固定不变，不能根据影响因素的变化不断学习优化评估模型，信道状态误差较大。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出了一种工频通信信道状态评估系统和方法。一种工频通信信道状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，采集影响工频通信信道状态的参数，建立所述工频通信信道状态的参数数据存储和共享平台；S2，利用粗糙集理论划分所述工频通信信道状态的参数的数据集，构造多变量决策树，得到专家分析评估结果；S3，提取电力线特征参数和所述信道状态的参数，建立所述信道状态的参数与所述信道状态之间的映射关系，并根据所述映射关系得到工频通信信道状态的RNN预测结果；S4，利用AdaBoost集成学习方法对所述专家分析评估结果和所述RNN预测结果训练进行评价，构建最终决策模型，得到所述工频通信信道状态的评估最终结果。所述影响工频通信信道状态的参数具体包括：电力线长度、电力线分支数、分支长度、负载阻抗特性、电力线类型和电力线噪声强度。所述工频通信信道状态的评估最终结果具体包括：优、良、差。所述步骤S4还包括：利用AdaBoost集成学习方法，以检出率和误判率为限定条件，利用加权投票机制构建最终的决策模型，得到所述工频通信信道状态的评估最终结果。一种工频通信信道状态评估系统，其特征在于，包括如下模块：数据采集与存储模块，用于采集影响工频通信信道状态的参数，建立所述工频通信信道状态的参数数据存储和共享平台；多变量决策树的专家评估模块，用于利用粗糙集理论划分所述工频通信信道状态的参数的数据集，构造多变量决策树，得到专家分析评估结果；递归神经网络(RNN)误差预测模块，提取电力线特征和所述信道状态的参数，建立所述信道状态的参数与所述信道状态之间的映射关系，并根据所述映射关系得到工频通信信道状态的RNN预测结果；综合评估模块，用于利用AdaBoost集成学习方法对所述专家分析评估结果和所述RNN预测结果训练进行评价，构建最终决策模型，得到所述工频通信信道状态的评估最终结果。所述影响工频通信信道状态的参数具体包括：电力线长度、电力线分支数、分支长度、负载阻抗特性、电力线类型和电力线噪声强度。所述工频通信信道状态的评估最终结果具体包括：优、良、差。所述综合评估模块还包括：判定模块，用于利用AdaBoost集成学习方法，以检出率和误判率为限定条件，利用加权投票机制构建最终的决策模型，得到所述工频通信信道状态的评估最终结果。本专利技术的有益效果在于：构建一套能够针对电力线长度、电力线分支数、分支长度、负载阻抗特性、电力线类型、电力线噪声等多种影响因素进行综合评估工频通信信道状态方法，对于建设信道状态良好的电力线路、建立质量良好的电力线工频通信信道，提高工频通信信道状态、保障电力线工频通信质量具有重要意义。本专利技术结合工频通信信道状态评估的需求，采用深度学习与神经网络相结合并基于AdaBoost的自适应集成学习算法进行工频通信信道综合评估，能够有效改善工频通信信道状态评估准确度与智能化。同时，在评估过程中能够不断的自我学习，实时调整评估模型，对于不断变化的工频通信信道环境下工频通信信道状态评估具有很强的适应性。附图说明图1是RNN拓扑结构图；图2是本专利技术的工频通信信道状态评估系统结构图。具体实施方式下面结合附图，对实施例作详细说明。实施例一：一种工频通信信道状态评估方法包括：首先，通过采集电力线长度、电力线分支数、分支长度、负载阻抗特性、电力线类型、电力线噪声强度等多种影响工频通信信道状态的参数，建立海量工频通信信道状态的参数数据存储和共享平台，为应用基于神经网络和深度学习等模式识别算法进行工频通信信道状态评估提供数据支持。系统评估方法具体利用具有自适应特性的集成学习模型AdaBoost对多种不同的工频通信信道状态评估方法(如基于多变量决策树的专家诊断评估模型和基于递归神经网络的故障预测模型等)的评估结果进行评价、权重调节、求和最终决策，得到工频通信信道状态评估的最终结果(如工频通信信道状态优、良、差三个评估结果)。工频通信信道状态评估系统利用大数据计算平台实现“基于多变量决策树的专家诊断评估模型”、“基于递归神经网络(RNN)的故障预测模型”和“基于AdaBoost的自适应集成学习模型”的计算分析，对多种不同评估方法的结果进行分类计算，实现用工频通信信道状态可视化和智能感知。与实施例一的方法相对应的，一种工频通信信道状态评估系统，该系统包括：数据采集与存储模块，通过采集电力线长度、电力线分支数、分支长度、负载阻抗特性、电力线类型、电力线噪声强度等多种影响工频通信信道状态的参数，建立海量工频通信信道状态的参数数据存储和共享平台，为应用基于神经网络和深度学习等模式识别算法进行工频通信信道状态评估提供数据支持。系统评估模块包括，综合评估模块，具体利用具有自适应特性的集成学习模型AdaBoost对多种不同的工频通信信道状态评估方法(基于多变量决策树的专家诊断评估模型的多变量决策树的专家评估模块和基于递归神经网络的故障预测模型的递归神经网络(RNN)误差预测模块)的评估结果进行评价、权重调节、求和最终决策，得到工频通信信道状态评估的最终结果(如工频通信信道状态优、良、差三个评估结果)。工频通信信道状态评估系统利用大数据计算平台实现“基于多变量决策树的专家诊断评估模型”、“基于递归神经网络(RNN)的故障预测模型”和“基于AdaBoost的自适应集成学习模型”的计算分析，对多种不同评估方法的结果进行分类计算，实现用工频通信信道状态可视化和智能感知。实施例二：一种工频通信信道状态评估方法包括：首先基于工频通信信道状态的参数数据库，分析电力线长度、电力线分支数、分支长度、负载阻抗特性、电力线类型、电力线噪声强度等数据集，研究基于多变量决策树的专家评估模型，利用粗糙集理论划分电力线采集所得的数据集，选择最有利的变量集合，构造多变量决策树；然后，研究基于递归神经网络(RNN)的误差预测模型，提取电力线特征及信道状态影响要素，建立影响要素与信道状态之间的映射关系，根据映射预测工频通信信道状态；最后，在得到专家分析评估结果和RNN预测结果的基础上，利用AdaBoost集成学习方法，以检出率和误判率为限定条件，利用加权投票机制构建最终的决策模型，实现对工频通信信道状态的最终评估，得到工频通信信道状态的评估最终结果。其中，上述评估模型的方法具体包括如下三个步骤：1)建立基于多变量决策树的专家分析评估模型以采集到的工频通信信道状态参数数据为目标数据集，利用粗糙集理论，按照电力线参数类型划分目标数据集，对每种电力本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种工频通信信道状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，采集影响工频通信信道状态的参数，建立所述工频通信信道状态的参数数据存储和共享平台；S2，利用粗糙集理论划分所述工频通信信道状态的参数的数据集，构造多变量决策树，得到专家分析评估结果；S3，提取电力线特征参数和所述信道状态的参数，建立所述信道状态的参数与所述信道状态之间的映射关系，并根据所述映射关系得到工频通信信道状态的递归神经网络预测结果；S4，利用AdaBoost集成学习方法对所述专家分析评估结果和所述递归神经网络预测结果训练进行评价，构建最终决策模型，得到所述工频通信信道状态的评估最终结果。

【技术特征摘要】
1.一种工频通信信道状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，采集影响工频通信信道状态的参数，建立所述工频通信信道状态的参数数据存储和共享平台；S2，利用粗糙集理论划分所述工频通信信道状态的参数的数据集，构造多变量决策树，得到专家分析评估结果；S3，提取电力线特征参数和所述信道状态的参数，建立所述信道状态的参数与所述信道状态之间的映射关系，并根据所述映射关系得到工频通信信道状态的递归神经网络预测结果；S4，利用AdaBoost集成学习方法对所述专家分析评估结果和所述递归神经网络预测结果训练进行评价，构建最终决策模型，得到所述工频通信信道状态的评估最终结果。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述影响工频通信信道状态的参数具体包括：电力线长度、电力线分支数、分支长度、负载阻抗特性、电力线类型和电力线噪声强度。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述工频通信信道状态的评估最终结果具体包括：优、良、差。4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：利用AdaBoost集成学习方法，以检出率和误判率为限定条件，利用加权投票机制构建最终的决策模型，得到所述工频通信信道状态的评估最终结果。5.一种工频通信信道状态评估系统，其特征在于，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：季昆玉，甄冲，杨君中，欧阳利剑，秦新峰，
申请(专利权)人：国网江苏省电力公司泰州供电公司，华北电力大学，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32