1.一种面向成本和负载均衡的LoRa电力物联网基站部署方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：根据LoRaWAN网络中电力信息采集业务和端到端业务两种不同的通信方式，考虑跳数和负载均衡两个因素，根据基站的数量、位置以及分簇方式约束建立基站规划模型，具体包括：将无线传感器的部署区域划分为若干网格，每个网格内最多部署1个基站，且基站部署在网格的中心；分析LoRaWAN网络的两种业务在通信过程中各自的跳数限制；根据跳数限制计算出基站覆盖的无线传感器的集合，再根据部署的基站数目计算平均每个基站服务的无线传感器的数目，建立基站部署的负载均衡度计算公式；以最小化基站数量并保证一定程度的负载均衡度为目标，以跳数限制为约束，建立基站的规划模型；利用禁忌搜索算法求解规划的基站模型，得到基站的部署数目和位置，具体包括：确定解空间为网格数L 2 位0/1序列的全部可能值，并选取一串随机生成的L 2 位0/1序列作为初始解；以基站规划数学模型作为评价函数；设与当前解相距k位的解空间的子集为当前解的邻域，其中0＜k＜L 2 ，从邻域中选择若干个目标值或评价值最佳的邻居作为候选集；从候选集中选评价函数值最小的解作为当前最优解，并放入禁忌表，若当前最优解的评价函数值比全局最优解更小，则更新全局最优解；否则，从候选集中选非禁忌对象对应的最佳状态为新的当前最优解，并放入禁忌表；判断是否满足终止规则，若不满足则返回至计算邻域继续下一轮迭代；若满足则终止迭代，输出计算结果。
2.根据权利要求1所述的面向成本和负载均衡的LoRa电力物联网基站部署方法，其特征在于，所述基站的规划模型形式如下：Minimize(N+σVAR W )s.t.H inter (i)＝ho i ≤α,H P2P (p,q)＝min{ho p +ho q ,h p,q }≤β其中，N是部署的基站总数，VAR W 表示基站部署的负载均衡度，σ为调节因子，用于消除基站数量和负载均衡因子的数量差别，H inter 表示电力信息采集业务的跳数，H P2P 表示端到端业务的跳数，α表示电力信息采集业务跳数限制，β表示端到端业务跳数限制，h p,q 表示任意两个无线传感器之间的跳数，ho i 表示任意无线传感器到其主基站的跳数，M为无线传感器数量。
3.根据权利要求2所述的面向成本和负载均衡的LoRa电力物联网基站部署方法，其特征在于，所述负载均衡度的计算公式为：其中，AVG W 表示平均每个基站服务的无线传感器的数目， Φ j 表示基站O j 所能覆盖的无线传感器的集合， |Φ j |表示集合中无线传感器数目。
4.根据权利要求1所述的面向成本和负载均衡的LoRa电力物联网基站部署方法，其特征在于，所述邻域的确定方法为：任意选取当前解的k'位作取反运算，其中0＜k'≤k，得到的集合作为当前解的邻域。
5.根据权利要求1所述的面向成本和负载均衡的LoRa电力物联网基站部署方法，其特征在于，所述禁忌表的禁忌长度为： 其中|U(f 1 )|为邻域中邻居的个数。
6.根据权利要求1所述的面向成本和负载均衡的LoRa电力物联网基站部署方法，其特征在于，所述终止规则为：当在给定步数内当前最优值没有变化时，终止计算。
7.根据权利要求1所述的面向成本和负载均衡的LoRa电力物联网基站部署方法，其特征在于，还包括步骤：当某个候选禁忌解的适配值优于当前最优解时，无视其禁忌属性，将此候选解作为新的当前最优解，并放入禁忌表。
8.一种面向成本和负载均衡的LoRa电力物联网基站部署装置，其特征在于，所述装置包括：基站规划模型建立模块，用于根据LoRaWAN网络中电力信息采集业务和端到端业务两种不同的通信方式，考虑跳数和负载均衡两个因素，根据基站的数量、位置以及分簇方式约束建立基站规划模型；模型求解模块，用于利用禁忌搜索算法求解规划的基站模型，得到基站的部署数目和位置；其中所述基站规划模型建立模块包括：划分单元，用于将无线传感器的部署区域划分为若干网格，每个网格内最多部署1个基站，且基站部署在网格的中心；分析单元，用于分析LoRaWAN网络的两种业务在通信过程中各自的跳数限制；计算单元，用于根据跳数限制计算出基站覆盖的无线传感器的集合，再根据部署的基站数目计算平均每个基站服务的无线传感器的数目，建立基站部署的负载均衡度计算公式；模型构建单元，用于以最小化基站数量并保证一定程度的负载均衡度为目标，以跳数限制为约束，建立基站的规划模型；其中所述模型求解模块包括：启动单元，用于确定解空间为网格数L 2 位0/1序列的全部可能值，选取一串随机生成的L 2 位0/1序列作为初始解；并确定以基站规划数学模型作为评价函数；邻域单元，设与当前解相距k位的解空间的子集为当前解的邻域，其中0＜k＜L 2 ，从邻域中选择若干个目标值或评价值最佳的邻居作为候选集；禁忌表单元，用于从候选集中选评价函数值最小的解作为当前最优解，并放入禁忌表，若当前最优解的评价函数值比全局最优解更小，则更新全局最优解；否则，从候选集中选非禁忌对象对应的最佳状态为新的当前最优解，并放入禁忌表；迭代控制单元，用于判断是否满足终止规则，若不满足则返回至计算邻域继续下一轮迭代；若满足则终止迭代，输出计算结果。
