基于电力线载波通信中继节点自适应优化配置方法及系统

1.基于电力线载波通信中继节点自适应优化配置方法，其特征在于，包括：S1：获取信道探测数据、性能度量数据、电网运行状态数据以及设备本体状态数据并进行数据预处理，获取电力载波数据集；S2：对电力载波数据集进行特征提取和融合，获取信道特征向量、链路质量评分数据、谐波干扰强度数据以及综合健康度指数数据；S3：基于信道特征向量、链路质量评分数据、谐波干扰强度数据进行推断，获取信道容量预测数据，并结合综合健康度指数数据构建电力载波网络图；S4：基于电力载波网络图和中继节点配置问题构建收益函数，并对收益函数求解，获取中继节点配置最优数据集，对中继节点配置最优数据集进行决策，获取中继节点配置最优数据；S5：将所述中继节点配置最优数据下发至对应中继节点进行反馈验证，获取稳定中继节点配置数据；所述步骤S4包括：获取网络拓扑和流量需求数据，结合电力载波网络图获取无中继节点配置时的网络基础最大流，结合不同中继节点配置方案获取中继节点配置后的网络最大流，基于网络基础最大流和网络最大流获取全网最大流提升度，基于全网最大流提升度构建第一收益函数；获取中继节点以及对应的功耗参数，基于电力载波网络图中激活中继节点的数量及每个中继节点功耗参数获取全网激活中继总功耗，基于全网激活中继总功耗的倒数构建第二收益函数；获取电力载波网络图中激活中继节点的综合健康度指数数据并相加，获取总健康度数据，基于总健康度数据构建第三收益函数；基于第一、第二、第三收益函数构建多元收益模型，并对所述多元收益模型求解，获取中继节点配置最优数据集；基于融合后悔理论和Choquet积分对中继节点配置最优数据集进行筛选，获取中继节点配置最优数据；其中，所述激活中继节点表示为处于工作状态中的中继节点。 2.根据权利要求1所述的基于电力线载波通信中继节点自适应优化配置方法，其特征在于，所述步骤S1包括：获取PLC网络中各链路的信道冲激响应数据和信噪比谱数据并组成信道探测数据；获取PLC网络中各节点的报文成功率数据和网络平均时延数据并组成性能度量数据；获取实时负载电流数据作为电网运行状态数据；获取剩余电量数据、CPU负载率数据和历史平均故障间隔事件数据并组成设备本体状态数据；对信道探测数据、性能度量数据、电网运行状态数据以及设备本体状态数据进行数据预处理操作，获取电力载波数据集。 3.根据权利要求1所述的基于电力线载波通信中继节点自适应优化配置方法，其特征在于，所述步骤S2包括：对信道探测数据进行主成分分析和特征提取，获取信道特征向量；对性能度量数据中报文成功率数据和网络平均时延数据进行加权平均计算，获取链路质量评分数据；对电网运行状态数据中实时负载电流数据进行傅里叶变换操作，获取谐波干扰数据；基于熵权法对设备本体状态数据进行离散度和重要性分析，获取客观权重系数；基于客观权重系数对设备本体状态数据中的剩余电量数据、CPU负载率数据和历史平均故障间隔事件数据进行融合，获取综合健康度指数数据。 4.根据权利要求3所述的基于电力线载波通信中继节点自适应优化配置方法，其特征在于，对信道探测数据进行主成分分析和特征提取，获取信道特征向量，包括：对信道探测数据中的信道冲激响应数据和信噪比谱数据进行主成分分析和特征提取操作，获取信道冲激响应数据维度的投影系数、主导多径分量的时间分布特征、主成分贡献度以及信噪比谱数据在主成分空间中的分布方差；基于信道冲激响应数据及其维度的投影系数获取主导多径分量幅值，基于主导多径分量的时间分布特征和主成分贡献度获取时延扩展，基于信噪比谱数据在主成分空间中的分布方差获取频率选择性衰落因子，并将主导多径分量幅值、时延扩展、频率选择性衰落因子并组成信道特征向量；其中，所述主成分分析保留累计贡献率大于90%的主成分获取信道特征向量。 5.根据权利要求1所述的基于电力线载波通信中继节点自适应优化配置方法，其特征在于，所述步骤S3包括：以信道特征向量、链路质量评分数据、谐波干扰强度数据作为输入，基于预构建好的轻量级神经网络模型进行推断，获取信道容量预测数据；获取PLC网络中的所有通信节点以及对应的综合健康度指数数据，对每个通信节点进行ID标识并将综合健康度指数数据作为点权赋予对应通信节点，获取带点权的通信节点集合；获取节点间的通信链路以及对应的信道容量预测数据，基于双向通信关系对每条通信链路进行有向属性标识并将信道容量预测数据作为边权赋予对应通信链路，获取带边权的通信链路集合；设定时间粒度以及时间戳信息，对带点权的通信节点集合和带边权的通信链路集合进行周期性更新并同步标记时间戳，获取节点链路集合；对节点链路集合进行图结构整合，获取电力载波网络图。 6.根据权利要求1所述的基于电力线载波通信中继节点自适应优化配置方法，其特征在于，基于第一、第二、第三收益函数构建多元收益模型，并对所述多元收益模型求解，获取中继节点配置最优数据集，包括：获取第一、第二、第三收益函数的平衡权重参数，并结合第一、第二、第三收益函数构建欧拉-拉格朗日方程，基于欧拉-拉格朗日方程获取初始多元收益模型；获取各中继节点配置方案和中继节点数据n，将各中继节点配置方案映射至高维状态空间，获取n维状态空间中的状态点集合；获取瑞丽耗散函数和微小扰动参数，并引入至初始多元收益模型，获取多元收益模型；基于变步长龙格-库塔法求解参数对多元收益模型进行求解，获取稳定流形上的状态点；基于拓扑数据分析对所述状态点进行帕累托吸引子识别，获取中继节点配置最优数据集。 7.根据权利要求1所述的基于电力线载波通信中继节点自适应优化配置方法，其特征在于，基于融合后悔理论和Choquet积分对中继节点配置最优数据集进行筛选，获取中继节点配置最优数据，包括：基于融合后悔理论获取中继节点配置最优数据集中每个中继节点配置最优数据的感知效应和后悔值；基于第一、第二、第三收益函数获取目标子集，并基于λ-模糊测度量化所述目标子集的交互程度，获取各目标子集的交互系数；对所述感知效应和后悔值进行融合，获取效用-后悔综合值，剔除效用-后悔综合值小于0.95的中继节点配置方案，基于各目标子集的交互系数获取各目标子集的边际贡献度，基于感知效应和边际贡献度并结合Choquet积分获取全局综合评价值；从所有全局综合评价值选择最高分对应的数据，获取中继节点配置最优数据。 8.根据权利要求1所述的基于电力线载波通信中继节点自适应优化配置方法，其特征在于，所述步骤S5包括：将中继节点配置最优数据作为配置指令下发至对应中继节点进行工作，并采集电力载波数据集；设定电力载波阈值，若采集到的电力载波数据集满足阈值要求，则判定当前配置系统稳定，获取稳定中继节点配置数据；若采集到的电力载波数据集不满足阈值要求，则返回S2进行循环优化，直至获取稳定中继节点配置数据。 9.基于电力线载波通信中继节点自适应优化配置系统，用于实现权利要求1-8的任一项所述方法，其特征在于，包括：获取模块，所述获取模块用于获取信道探测数据、性能度量数据、电网运行状态数据以及设备本体状态数据；预测模块，所述预测模块用于对信道探测数据、性能度量数据、电网运行状态数据以及设备本体状态数据进行数据预测，获取电力载波数据集；提取模块，所述提取模块用于对电力载波数据集进行特征提取和融合，获取信道特征向量、链路质量评分数据、谐波干扰强度数据以及综合健康度指数数据；推断模块，所述推断模块基于信道特征向量、链路质量评分数据、谐波干扰强度数据进行推断，获取信道容量预测数据，构建模块，所述构建模块基于信道容量预测数据和综合健康度指数数据构建电力载波网络图；计算模块，所述计算模块基于中继节点配置问题构建收益函数并求解，获取中继节点配置最优数据集，对中继节点配置最优数据集进行决策，获取中继节点配置最优数据；反馈模块，所述反馈模块将中继节点配置最优数据下发至对应中继节点进行反馈验证，获取稳定中继节点配置数据。