基于窄带物联网的家庭能源智能控制系统仿真

2021-11-17范霖君

计算机仿真 2021年7期

范霖君，张磊

(天津中德应用技术大学软件与通信学院，天津 300350)

1 引言

窄带物联网是万物互联网的一个重要分支，其由蜂窝网络构建而成。在180kHz的带宽数值下，能够直接部署在局域网络中，实现物联网的平滑升级[1]。该种物联网适用于位置较难达到、传输时间长且数据量小的传输过程，能够在任何地方采用虚拟的方式运行广域技术，能够采用既简单又高效的方式在移动网上建立连接，安全可靠地处理物联网产生的双向数据[2]。家庭能源智能控制系统以家用电器以及家电设备作为主要的控制对象，在布线技术以及网络通信技术等技术参与下，增强家庭日程事务的智能性，增强能源的利用率[3]。在窄带物联网技术支持下，仿真家庭能源智能控制系统，可以根据仿真得到的控制系统的各项参数，调整智能控制系统的运行参数，维持家庭内部环境的舒适感[4]。

在仿真智能控制系统上，国内外的研究已经达到了较高的水平，文献[5]提出基于物联网的智能家居语言输入端控制系统，通过感知层中的激光传感器模块收集家庭感知数据，通过ZigBee无线数据传输模块将用户的语音命令输入终端APP，传输到网络层的云识别模块。通过梅尔频率倒谱系数提取智能家居语言信号特征参数，并利用DTW算法将语言信号特征参数转换为语言信号特征向量，识别语言音节，实施匹配的控制命令以完成智能家居语音控制。文献[6]提出道路隧道照明的智能控制系统。通过广域融合物联网，基于空气灯照明技术实现了LED灯的分组控制。通过LED灯的分组控制，隧道照明可分为几个照明段。当监视摄像机检测到车辆时，可以根据环境条件和交通信息将相应的LED组调整为需求亮度。综合考虑家庭能源的作用对象，衍生设计得到的多种强耦合性的仿真过程。

综合前人研究，提出基于窄带物联网的家庭能源智能控制系统，通过仿真验证了所提方法的有效性。

2 基于窄带物联网的家庭能源智能控制系统仿真

2.1 仿真窄带物联网物理层

支持智能控制系统的窄带物联网物理层，利用了LTE载波资源块进行部署，并且在GSM频段处有着固定数值的带宽，所以在仿真窄带物联网物理层时，将物理层划分为三个层级，对应智能控制系统的接入层，构成如图1所示的仿真结构。

图1 构建的仿真结构

在如图1所示的仿真结构下，设置窄带物联网的信道栅格数值为120kHz，将物联网内的特定资源块作为锚点载波，设定时频资源为6RB，使用一个长度为1024长度的系统帧，仿真模拟智能控制系统发出信号的格式，为了控制仿真智能系统的信号范围，控制仿真设定的超帧信号索引范围在0～512，设定一个系统帧内的子帧长度为5ms。为了仿真智能控制系统物理层信号同步过程，在构建得到的仿真结构中设定信道的传输方向为下行与上行，在上行方向上设定NPUSCH、NPRACH物理信道，负责模拟控制信号指令的数据传输过程[7]。下行传输方向设定NPBCH、NPDCCH、NPDSCH物理信道，固定模拟控制信号的子帧格式，调度控制系统产生的控制信息，模拟能源响应过程。

在两种信号传输方向的控制下，构建一个窄带信号仿真调和过程，定义窄带信号的仿真生成序列，序列可表示为

(1)

其中，m表示随机信号序列参数，c表示仿真信号参数，j表示信号初始化参数。随机初始化处理上述信号仿真序列，处理过程就可表示为：

(2)

2.2 计算家庭能源分配参数

智能控制系统在分配家庭能源时，根据室内环境时变的特点[8]，构建一个数学模型追溯能源的分配过程，根据能源的守恒定律，智能控制系统控制分配的能量变化量等于控制系统控制流入和流出的能量差，计算公式可表示为

(3)

其中，C表示室内变化参数，T0表示室内原有温度，Ti表示能源分配后的温度，H表示能源传热系数，Qi表示能源产生的热量，A表示能源的传热面积。将上述计算式(3)等式左侧作为能源在单位时间内能源的变化量，等式右边作为智能控制系统的控制的能源数值，处理上述能量恒等式为控制能源过程的数学模型，可表示为

(4)

(5)

其中，K表示能源分配的比例系数，T表示时间系数，s表示分配时间。此时能源分配的数值变化如图2所示。

图2 能源分配过程

在图2所示的能源分配过程下，根据上述的数值大小可知，家庭能源分配时的能量会在传输过程中受到外部环境的滞后[9]，所以在计算能源分配参数时，在能源分配过程中增添一个滞后环节，滞后环节可表示为

(6)

其中，Z表示增益系数，τ表示纯滞后时间，其余参数不变。在该滞后环节的控制下，离散处理上述计算式(5)与(6)，分配参数就可计算得到

(7)

其中，y(k)表示能源比例函数，u(k)表示能源分配函数。将上述计算公式计算得到的参数作为能源分配参数，在该参数的控制下，构建智能控制仿真算法。

2.3 构建智能控制仿真算法

窄带物联网在解码控制指令过程中，受到信道衰落的影响[10]，控制数据控制能源设备的位置会产生一定的偏差，所以在构建智能控制仿真算法时，设定信道内的信噪比数值为零，将智能控制信号转化为信号星座点，形成的星座点如图3所示。

图3 控制信号的星座点

由图3可知，将控制系统的数据使用QPSK调试处理后，以实际调制符号位置的欧式距离作为仿真算法的加权系数[11]，仿真合并一个周期的数据就可表示为

(8)

上述计算公式中，Z表示一个重复周期内重复传输的指令数量，wn表示一个重复周期n内的子帧加权系数，N表示子帧上控制信道承载的传输数据占据的RE数值。控制指令在能源设备中产生的偏差就可表示为

(9)

其中，L表示控制系统的指令调制数据数量，sn[i]表示调制数据，s0[i]表示起始调制控制数据。考虑能源控制产生的偏差，最终构建得到的智能控制算法就可表示为

(10)

考虑智能系统在运行过程中产生的偏差后[12]，模拟仿真处理该偏差至智能控制算法中，综合上述处理，最终完成对基于窄带物联网家庭能源智能控制系统的仿真。

3 仿真测试

为验证所设计基于窄带物联网的家庭能源智能控制系统的有效性，设计仿真对比实验。

3.1 环境部署

准备如下表参数所示的组件，搭建仿真平台环境，组价参数如表1所示。

表1 仿真平台组件参数

在如表1所示的组件参数控制下，准备支持支窄带物联网的多频段 NB-IoT (LTE Cat NB2) 模块，相关参数如表2所示：

表2 多频段 NB-IoT (LTE Cat NB2) 模块参数

在上述仿真平台组件的控制下，构建得到了一个智能控制系统的开发中间件VR-Link，在支持的嵌入式协议控制下，不断仿真交通能源智能控制系统的运行状态，在仿真局域网的参与下，不断发送控制信息给家庭能源的其它应用程序中，在准备的仿真平台中创建一个如图4所示的仿真任务。

图4 创建的仿真任务

分别使用文献[5]方法、文献[6]方法以及文中设计的仿真方法仿真上述仿真任务，对比三种仿真方法的性能。

3.2 测试结果及分析

基于上述实验准备，在仿真平台内调试能源需求的设备处于能源等待状态，设定十个能源统计时间点，以实际家庭能源控制系统对能源的利用率作为对比标准，三种仿真方法最终的利用率结果如表3所示。

表3 三种仿真方法得到的能源利用率数值

由表3实验结果可知，以一处家庭能源消耗位置作为统计对象，以实测数据作为对比标准，在三种仿真智能系统方法的控制下，文献[5]中的仿真方法得到的能源利用率数值小于实测数据，文献[6]中的仿真方法得到的能源利用率数值要远远大于实测数据，而所提方法最终得到的能源利用率数值与实测数据相差不大，文中设计的仿真方法仿真效果最佳。

保持上述环境不变，设定8处家庭能源消耗点，在智能控制系统的作用下，采用三种仿真方法仿真控制系统工作过程，控制三种仿真方法仿真相同的控制指令，根据控制指令规划的能源数值，构建能源堵塞率计算公式，计算公式可表示为

其中，w表示控制系统调度的实际能源数值，ws表示实际消耗的能源数值。以实测的能源设备的堵塞率作为对比指标，三种仿真方法最终得到的能源堵塞率结果如表4所示。

表4 三种仿真方法得到的能源堵塞率

由表4可知，三种仿真方法在仿真能源智能控制系统时，仿真得到控制系统产生的能源堵塞率不同，根据上表中的数值结果，文献[5]中的仿真方法仿真得到的能源堵塞率数值比实测数据要小，仿真过程存在一定的偏差，文献[6]中仿真方法得到的能源堵塞数值要远远大于实测数值，仿真能源控制系统效果欠佳，而所提方法与实测能源堵塞率数值相差不大，与两种文献中的仿真方法相比，该种仿真方法的仿真效果较好。

在上述实验环境下，在设定的能源测试点处，控制三种仿真方法同时仿真智能控制系统内能源分配控制指令，以家庭能源开始工作作为时间统计结束点，三种仿真方法实际的仿真时间结果如表5所示。

表5 三种仿真方法的仿真时间

由表5的仿真时间结果可知，控制三种仿真方法仿真处理能源分配过程，根据统计结果可知，文献[5]中的仿真方法仿真能源设备测试点的平均时间在4.9s左右，所需的仿真时间较长，而文献[6]中设计的仿真方法所需的仿真时间在6.8s左右，仿真所需的时间最长。而所提方法仿真能源分配指令的平均时间在3.3s左右，与两种文献中的仿真方法相比，文中设计的仿真方法所需的仿真时间最短。