电力物联网中基于深度学习的无蜂窝接入点选择算法
2021-10-12王宏刚孙明月简燕红米娜
现代电力 2021年5期
王宏刚,孙明月,简燕红,米娜
(国家电网有限公司大数据中心,北京市西城区 100052)
0 引言
近年来,以物联网、5G和人工智能为代表的新一代信息技术的成功应用,使得物联网技术与电力业务的结合更加紧密[1]。随着物联网在智能电网应用的产业化、规模化,实际应用中将初步形成电力物联网建设发展标准体系,通过电力物联网技术的积极探索和深入实践,适应分布式能源、储能、电动汽车等交互式用能设施大规模并网接入,能够更好地满足人民群众美好生活的用能需求[2]。但是,随着电力物联网接入设备规模的扩大,传统的集中式基站将无法满足大规模电力设备的无线通信需求[3]。
传统集中式蜂窝网络的性能通常受到小区间干扰的限制。尤其是靠近小区边界的设备,不仅接收基站的信号质量差,还会受到临近小区强烈的干扰[4-5]。文献[6]提出分布式多入多出(multipleinput-multiple-output,MIMO)、协调多点传输等技术可以通过基站之间的相干协作来减少这种小区间干扰,但是也带来大量的回程开销和高部署成本。而在无蜂窝网络中,大量配备多天线的接入点(access point,AP)密集分布在电力设备周围,这样可以利用良好的传播路径和信道硬化特性,在设备间干扰较小的情况下复用多个设备,并具有较高的宏分集和较低的路径损耗[7]。但是,同一时刻全部的AP被激活用来服务某个设备时会对其他的设备产生严重的干扰。
对于每个设备来说,筛选出有效的AP组合相比全AP传输具有更高的频谱效率(spectrum effectiveness,SE)和能量效率(energy efficiency,EE)[8]。……
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