基于联合优化通信感知计算一体化的智能接地线检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于联合优化通信感知计算一体化的智能接地线检测方法，即本发明专利技术提出了电力物联网在通信感知计算三方面的联合优化，在此方法中，采用多智能体的强化学习优化方法，构建了基于通信感知计算一体化优化的方法，并根据其状态参数多的特点，建立了多智能体迭代优化方法。与传统的电力物联网接地线检测方法相比，本发明专利技术通过将通信感知计算三方面的联合优化实现接地线检测准确率更高、时延更短，能耗更低。能耗更低。能耗更低。

【技术实现步骤摘要】
基于联合优化通信感知计算一体化的智能接地线检测方法


[0001]本专利技术属于电力系统运行维护领域，尤其涉及一种基于联合优化通信感知计算一体化的智能接地线检测方法。

技术介绍

[0002]随着电力物联网的发展，电网的运行维护过程中，可以采用更为智能化的手段进行人身防护。电力网络运维过程中，电力线路和变电站的停电检修中，检修人员必须进行验电挂接地线。由于线路性便携式短路接地线容易受到各种现场因素的影响，从而出现松动脱落不可靠接地现象。为了确保接地线安全可靠接地，电力物联网采用传感器感知(包括电阻、电流感知，图像采集感知)，无线通信传输，边缘计算服务器计算的结果，从而实现接地线可靠接地管理。然而，在采集、传输和计算的全过程，电力物联网往往是单独优化采集方法、传输方法和计算卸载方法。这种接地线检测方法显然会浪费大量的采集资源、通信资源与计算资源，不利于智能算法的实施。同时也会产生大量的时延，影响接地线检测的速度，从而不利于接地线检测装置的部署和实施；第三，会降低接地线检测的正确率。

技术实现思路

[0003]为了满足接地线检测的智能化、快速准确检测的需求，专利技术人发现，针对接地线的智能检测方法，需要设计一种联合优化通信感知计算的一体化智能方法，以适应接地线智能快速准确检测的要求。因此本专利技术公开了一种联合优化通信感知计算的一体化智能方法。
[0004]本专利技术公开了一种基于联合优化通信感知计算一体化的智能接地线检测方法，包括如下步骤：
[0005]步骤A，确定接地线检测中通信与感知的方式，并建立信号模型，计算出接地线检测感知结果的均方误差；
[0006]步骤B，确定接地线检测的通信传输信号，计算出功率受限下接地线检测的通信传输速率；
[0007]步骤C，计算接地线检测的计算过程中边缘计算服务器的主频、缓存以及与感知节点的通信指标；
[0008]步骤D，采用多智能体深度强化学习优化接地线检测的感知波束成形和通信波束成形资源分配；
[0009]步骤E，根据接地线检测的感知资源与通信资源的分配情况，确定接地线检测的边缘计算的卸载量、主频分配、缓存分配；
[0010]其中，步骤A具体包括：
[0011]A1，采用信道估计，发送导频估计序列d
s
，采用最小均方误差方式估计出接地线检测传感器到基站的信道h
s
；
[0012]A2，采用分享式传输方式，即接地线检测感知信道与接地线检测通信信道是同一
个信道，增加联合优化的优势，传感器的发送波束成形矩阵为w
sm
；则基站接收到的感知信号为M为传感器的个数；w
si
是第i个传感器的波束成形矩阵；n
s
为基站接收的噪声；s
m
为传感器m的信息，s
i
是传感器i的信息，h
sm
是第m个传感器到基站的信道，h
si
是第i个传感器到基站的信道；
[0013]A3，当w
sm
为迫零波束成形即计算接地线检测的感知最小均方误差，得到均方误差为其中，N
s
代表传感器的天线数，T为基站的天线数，tr{
·
}为矩阵的迹，(
·
)
‑1为矩阵的逆运算；
[0014]A4，计算所有接地线检测传感器的总的均方误差，为
[0015]其中，步骤B具体包括：
[0016]B1，接地线检测通信基站的波束成形矩阵为w
b
，其采用迫零波束成型矩阵，其基站到边缘计算服务器的信道为h
bc
，则
[0017]B2,计算能够卸载到接地线检测系统边缘计算服务器的传输速率为P
t
是接地线检测的通信基站发送的功率，P
ti
是基站到接地线检测传感器的信息发送功率。
[0018]B3,计算接地线检测通信基站发送功率最大为P
B
，每个接地线检测传感器的发送最大功率为P
S
；
[0019]其中，步骤C具体包括：
[0020]C1，确定接地线检测的传感器传输的信号处理所需要的最大主频f
r
，接地线检测系统的边缘计算服务器所提供的最高主频为f
m
；
[0021]C2，接地线检测系统的边缘服务器提供的最大缓存为S
m
，提供给此次接地线检测业务的最大缓存为S
r
；
[0022]C3，计算接地线感知节点到接地线检测系统边缘服务器的传输速率其中P
sm
是第m个传感器的发送功率；P
si
是第i个传感器的发送功率；
[0023]其中，步骤D具体包括：
[0024]D1，设置接地线通信基站的状态空间为S
B
＝{P
t
,w
b
,C
b
}，接地线检测系统的边缘服务器的状态空间为S
MEC
＝{f
r
,f
m
,S
m
,S
r
,C1,C2,
…
,C
M
}；其中，C1,C2,
…
,C
M
分别是传感器1、2
……
M的传输速率；
[0025]D2，设置接地线检测通信基站的动作空间，此空间为a
B
＝{a
p
,a
w
,a
c
}，其中a
p
是对基
站功率的动作调整，a
w
是对波束成形的调整，a
c
是对传输速率的调整；设置接地线系统的边缘服务器的动作空间为a
m
＝{a
f
,a
s
,a
cm
}，其中a
f
是对接地线系统的边缘服务器主频的调整，a
s
是对接地线系统的边缘服务器存储空间的调整，a
cm
是对接地线检测的传感器到边缘服务器传输速率的调整；
[0026]D3，设置奖励函数，在接地线检测系统从动作调整获得的奖励，在基站侧，奖励函数设置为在边缘服务器侧，奖励函数为S
i
第i个传感器在边缘服务器处分得的缓存量；
[0027]其中，步骤E具体包括：
[0028]E1，分别设置接地线检测通信基站的评论家网络为A
B
(s,t)＝R
B
+γR
B
+γ
n
‑1R
t+n
‑1+γ
n
S
B
,其中，γ表示衰减因子，取值(0，1)；n表示状态特征维度，t为时间参数；接地线检测系统的边缘服务器的评论家网络为A
MEC
(s,本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于联合优化通信感知计算一体化的智能接地线检测方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：步骤A，确定接地线检测中通信与感知的方式，并建立信号模型，计算出接地线检测感知结果的均方误差；步骤B，确定接地线检测的通信传输信号，计算出功率受限下接地线检测的通信传输速率；步骤C，计算接地线检测的计算过程中边缘计算服务器的主频、缓存以及与感知节点的通信指标；步骤D，采用多智能体深度强化学习优化接地线检测的感知波束成形和通信波束成形资源分配；步骤E，根据接地线检测的感知资源与通信资源的分配情况，确定接地线检测的边缘计算的卸载量、主频分配、缓存分配；其中，步骤A具体包括：A1，采用信道估计，发送导频估计序列d
s
，采用最小均方误差方式估计出接地线检测传感器到基站的信道h
s
；A2，采用分享式传输方式，即接地线检测感知信道与接地线检测通信信道是同一个信道，增加联合优化的优势，传感器的发送波束成形矩阵为w
sm
；则基站接收到的感知信号为M为传感器的个数；w
si
是第i个传感器的波束成形矩阵；n
s
为基站接收的噪声；s
m
为传感器m的信息，s
i
是传感器i的信息，h
sm
是第m个传感器到基站的信道，h
si
是第i个传感器到基站的信道；A3，当w
sm
为迫零波束成形即计算接地线检测的感知最小均方误差，得到均方误差为其中，N
s
代表传感器的天线数，T为基站的天线数，tr{
·
}为矩阵的迹，(
·
)
‑1为矩阵的逆运算；A4，计算所有接地线检测传感器的总的均方误差，为其中，步骤B具体包括：B1，接地线检测通信基站的波束成形矩阵为w
b
，其采用迫零波束成型矩阵，其基站到边缘计算服务器的信道为h
bc
，则B2,计算能够卸载到接地线检测系统边缘计算服务器的传输速率为P
t
是接地线检测的通信基站发送的功率，P
ti
是基站到接地线检测传感器的信息发送功率。B3,计算接地线检测通信基站发送功率最大为P
B
，每个接地线检测传感器的发送最大功率为P
S
；
其中，步骤C具体包括：C1，确定接地线检测的传感器传输的信号处理所需要的最大主频f
r
，接地线检测系统的边缘计算服务器所提供的最高主频为f
m
；C2，接地线检测系统的边缘服务器提供的最大缓存为S
m
，提供给此次接地线检测业务的最大缓存为S
r
；C3，计算接地线感知节点到接地线检测系统边缘服务器的传输速率其中P
sm
是第m个传感器的发送功率；P
si
是第i个传感器的发送功率；其中，步骤D具体包括：D1，设置接地线通信基站的状态空间为S
B
＝{P
t
,w
b
,C
b
}，接地线检测系统的边缘服务器的状态空间为S
MEC
＝{f
r
,f
m
,S
m
,S
r
,C1,C2,
…
,C
M
}；其中，C1,C2,...

【专利技术属性】
技术研发人员：张锋，姚兆民，杨阳，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司超高压变电分公司，
类型：发明
国别省市：