電力載波技術在電力計量終端遠程控制中的應用研究

【關鍵詞】電力載波技術；電力計量終端；遠程控制；誤碼率優化

引言

當前電力系統計量與通信體系的結構性矛盾在遠程控制領域尤為突出。現有通信技術在帶寬利用率、抗電磁干擾性能及經濟性方面存在技術瓶頸，難以滿足智能電網對終端設備數據實時交互的嚴格需求。隨著分布式能源的規模化并網及用戶側雙向互動模式的普及，電網通信網絡面臨雙重技術挑戰：既需要確保電能質量監測的可靠性，又必須滿足需求響應控制的時效性要求。電力載波（Power Line Carrier，PLC）技術利用電力線作為介質，通過信息耦合傳輸，展示了在解決這些工程難題中的獨特優勢[1]。本研究聚焦于PLC技術在電力計量終端遠程管控中的工程化應用瓶頸，深入剖析其物理層傳輸特性與協議層協同機制，并通過構建多維測試框架來驗證所提技術方案的工程適用性。

一、PLC技術原理

PLC技術依托電力線介質的信道復用能力，通過電磁耦合方式實現高頻信號與工頻電能波形的共線傳輸。其物理層結構主要包括三個關鍵功能單元。

（1）信號調制模塊：采用多維編碼與正交頻分復用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）技術，將可用頻譜劃分為一組正交子載波。各子載波通過正交幅度調制（Quadrature Amplitude Modulation，QAM）構建復合調制信號，以提升頻譜利用率與調制效率。

（2）信道耦合模塊：配置帶通濾波器，將2～30 MHz高頻信號與50 Hz/60 Hz基波實施時域疊加，依托電力線分布參數特性實現高頻能量的有效注入與傳輸[2]。該過程需考慮阻抗失配、駐波及高頻信號泄露等因素對通信質量的影響。

（3）接收與重構模塊：接收端采用最大似然估計方法抑制多徑衰落引起的符號間干擾，并通過循環前綴補償技術恢復正交性。維特比譯碼用于實現軟判決解碼，提升編碼增益與抗擾性能。針對電力線信道的強時變與強干擾特性，系統集成自適應子載波調度機制。該機制基于實時信道狀態信息（Channel State Information，CSI）動態調整子信道調制階數與功率分配，在30 dB信噪比條件下，可將系統誤碼率穩定控制于10-5以內，有效保障遠程控制的通信質量[3]。

二、PLC技術應用

PLC技術在臺區拓撲識別、需求側響應等智能電網關鍵業務中展現出不可替代的技術優勢[4]，尤其適用于低壓配電側的大規模終端通信場景。其利用現有電力線資源進行數據傳輸，具備無需新增通信基礎設施、部署靈活、抗干擾性強等特點，已逐步成為配電自動化與用戶側智能感知的重要通信手段。

（一）PLC通信的算法與模型

1.多物理場耦合傳輸模型

電力線信道建模需綜合電磁傳輸特性與拓撲參數，建立時變信道沖激響應模型，如公式（1）所示：

h（τ，t）=∑Li=1αi（t）ejθi（t）δ（τ－τi（t））（1）

其中，h（τ，t）為電力線信道在時刻t下的沖激響應函數；L為信道中多徑分量總數；αi（t）為第i條路徑在時刻t下的時變衰減系數；θi（t）為第i條路徑的時變相位偏移；τi（t）為第i條路徑的時變傳播時延；δ（·）為狄拉克沖激函數，用于表示離散時延；j為虛數單位，滿足j2=-1。

基于CENELEC EN 50065標準定義的頻段劃分，構建基帶等效模型，如公式（2）所示：

s（t）=R∑Kk=1dkg（t－kTs）ej2πfkt h（t）+n（t）（2）

其中，s（t）為接收端實數域中重構后的信號；R{·}為取復數實部運算；dk為第k個調制符號；g（t）為脈沖整形函數；Ts為符號間隔時間；fk為第k個子載波頻率；ej2πfkt為調制信號的頻域表示；為線性卷積運算符；h（t）為信道沖激響應函數；n（t）為加性高斯白噪聲項，表示外部干擾與接收端噪聲。該模型可準確表征頻率選擇性衰落與脈沖噪聲聯合作用下的信號畸變特征[5]。

2.抗干擾編碼調制算法

采用Turbo編碼與自適應OFDM結合的增強型調制架構，發送端處理鏈和接收端處理鏈具體介紹如下。

（1）發送端處理鏈

信源數據首先經過循環冗余校驗，使用32位校驗碼進行錯誤檢測，隨后執行Turbo編碼，其碼率為3/4。為了對抗突發噪聲的影響，數據通過比特交織器進行處理。接下來，動態子載波分配模塊根據CSI反饋選擇16QAM或64QAM調制方式。最后，在時域中插入導頻序列，如公式（3）所示，以完成整個傳輸過程的準備：

p［n］=∑M－1m=0cmej2πNmn（3）

其中，p[n]為第n個時域導頻符號，M為ZadoffChu序列的長度，N表示整個OFDM符號的子載波總數，cm為ZadoffChu序列第m項系數，ej2πNmn為離散傅里葉變換的基函數，n為導頻序列的時間索引，m為頻域序列的索引。

（2）接收端處理鏈

基于最小均方算法（Least Mean Square，LMS）的信道均衡器補償幅頻響應，如公式（4）所示：

w［n+1］=w［n］+μe［n］x*［n］（4）

其中，w[n]為第n次迭代時的均衡器權重向量，w[n+1]為更新后的均衡器權重向量，μ為步長因子，e[n]為第n次迭代的誤差信號，x*[n]為第n個輸入信號的共軛復數。

為了消除碼間干擾，采用最大似然序列檢測方法進行處理。隨后，通過軟判決維特比譯碼技術實現3.2 dB的編碼增益，從而進一步提升系統的性能和可靠性。

該方案在10 kHz窄帶干擾下可使誤碼率降低2個數量級，實測頻譜效率達4.8 bps/Hz。

（二）數據傳輸與干擾抑制算法

現代通信系統對數據傳輸質量提出更高要求，需要從編碼效率和干擾抑制兩方面協同優化。

1.級聯編碼與迭代解碼

（1）增強型信道編碼架構

采用低密度奇偶校驗碼（LowDensity ParityCheck Code，LDPC）Turbo級聯編碼方案，其編碼過程可分為編碼器和解碼器。對于編碼器，其編碼過程如下。

輸入比特流首先通過RS（255，239）碼進行字節級糾錯。接著，使用Turbo編碼器執行并行級聯卷積編碼。最后，輸出符號經過多維星座映射（采用16APSK調制）以完成整個編碼和調制過程。

對于解碼器，其解碼過程如下。

首先，建立雙向因子圖模型，并執行置信傳播算法。然后，通過外信息迭代傳遞實現軟輸入軟輸出解碼，以提高解碼性能和準確性。最后，為了滿足時延約束，動態調整迭代次數（3～8次），確保在有限的時間內完成解碼過程，同時保持解碼質量。

2.智能干擾抑制技術

（1）混合域聯合均衡算法

構建時頻聯合處理架構，如公式（5）所示：

X^（f）=Y（f）H（f）∣H（f）∣2+σ2n/σ2x·WMMSE（f）（5）

其中，X^（f）為頻域中的估計信號，Y（f）為接收信號在頻域的表達形式，H（f）為信道傳遞函數，H*（f）為H（f）的共軛復數，|H（f）|2為信道增益的功率譜，σ2n為噪聲功率，σ2x為信號功率，WMMSE（f）為最小均方誤差準則下的頻域權重函數。加權最小均方誤差WMMSE（f）為頻域維納濾波器，通過LMS算法實時更新。

（2）深度噪聲消除技術

設計基于長短期記憶網絡的脈沖噪聲抑制網絡。

其中，輸入層接收信號時域采樣序列，隱藏層設計三層門控循環單元（512神經元），輸出層用來重構純凈信號。

損失函數采用時頻聯合度量，如式（6）所示：

L=α‖s－s^‖22+β‖STFT（s）－STFT（s^）‖22（6）

其中，L為總損失函數值；α和β為權重因子，分別用于調節時域與頻域損失項的相對重要性；s為原始（理想）純凈語音信號；s^為神經網絡輸出的重建語音信號；STFT（·）為短時傅里葉變換。實測表明該網絡可將脈沖噪聲抑制比提升至28.6 dB，處理時延低于2 ms。

（三）性能優化算法

1.認知無線電輔助的頻譜聚合算法

基于深度強化學習構建動態頻譜接入框架，為實現連續動作空間下的策略學習，系統引入雙延遲深度確定性策略梯度算法。實驗結果表明，該算法可顯著提升頻譜利用率，在CENELEC C頻段下實現了8.2 bps/Hz的頻譜效率，相較基準策略提升約37%。

2.非正交多址接入優化

構建功率域多用戶疊加傳輸模型，如公式（7）所示：

y（t）=∑Ui=1αiPihi（t）xi（t）+n（t）（7）

其中，y（t）為接收端在時刻t接收到的復合信號，U為同時接入的用戶數，αi為第i個用戶的功率分配系數，Pi為第i個用戶的最大傳輸功率，hi（t）為第i個用戶在時刻t的信道增益，xi（t）為第i個用戶的發射符號，n（t）為加性高斯白噪聲。通過凸優化求解最大-最小公平性功率分配，采用拉格朗日對偶分解法迭代求解。經算法優化的網絡，支持12用戶同時接入，吞吐量提升2.8倍。

3.多維聯合誤碼率優化

（1）自適應調制編碼算法

設計基于信道互信息的自適應調制編碼切換策略，如式（8）所示：

Modek=BPSKIefflt;3 bits/symbol

QPSK3≤Iefflt;5

16QAMIeff≥5（8）

其中，Ieff表示有效互信息量，BPSK表示二進制相移鍵控（Binary Phase Shift Keying，BPSK）調制技術，QPSK表示正交相移鍵控（Quadrature Phase Shift Keying，QPSK）調制技術，16QAM表示16階正交幅度調制（16Quadrature Amplitude Modulation，16QAM）技術。

（2）神經網絡的誤碼率預測模型

為了實時估計誤碼率（Bit Error Rate，BER），本研究構建了一個深度殘差網絡ResNet18。該網絡的輸入層接收信道沖激響應的256維采樣數據。網絡的核心部分由4組ConvBNReLU結構組成，每組中的卷積核大小為3×3，用于提取特征。輸出層則負責預測BER值及其置信區間，以提供準確的誤碼率估計結果。

在訓練過程中，采用了混合損失函數，以優化網絡性能并確保其能夠有效地學習和預測BER。通過這種方式，ResNet18能夠在不同的信道條件下實時、準確地估計誤碼率，從而為通信系統的性能評估和優化提供重要支持。

三、實驗驗證

（一）實驗設計

針對PLC技術在計量終端遠程控制中的有效性驗證，此研究基于某城市智能電網場景，選取多組配電變壓器及差異化長度電力線路作為測試對象，采用施耐德IEM3250智能電表（內置載波通信功能）與意法半導體PLCL1000通信模塊構建硬件體系，通過NI cRIO9045數據采集系統實現電量參數的實時交互。實驗覆蓋常態供電、噪聲干擾和線路故障三類典型工況，運用無線信號分析儀與誤碼檢測設備同步監測傳輸速率、時延特性、誤碼率及系統穩定性等核心指標，通過多維場景的通信質量對比分析，證實了載波通信技術在復雜電網環境下的適應性與抗擾性，設備選型與配置方案嚴格遵循Q/GDW標準要求，保障了實驗數據的工程可信度[6]。

（二）實驗結果

實驗結果主要通過數據采集系統記錄，并在實驗完成后進行數據分析。表1展示了在不同實驗場景下的PLC通信系統性能，包括傳輸速率、誤碼率、響應時間等關鍵指標[7]。

由表1可知，在常規工況下，系統傳輸速率穩定在500 kbps，誤碼率維持在1.2×10-4，控制響應時間約為50 ms，運行穩定性達99.5%，表明載波通信技術在清潔電網中具備良好性能。受噪聲干擾影響，吞吐量下降至450 kbps，誤碼率升高至1.8×10-3，響應延遲增長至80 ms，系統穩定性下降至97.8%；在線路故障條件下，性能進一步退化，傳輸速率降至350 kbps，誤碼率高達2.5×10-2，響應時延增至120 ms，穩定性降至95.2%。整體結果顯示，通信性能對信道質量高度敏感，呈現隨干擾增強而遞減的趨勢，突顯出在復雜電網環境下優化編解碼與信道自適應策略的必要性。

結語

實驗研究證實PLC技術在計量終端遠程控制中的技術可行性，其依托電力線物理媒介實現數據電能共線傳輸的特性，有效降低了通信組網成本。測試數據顯示，系統在信道質量良好時可實現500 kbps有效吞吐與1.2×10-4級誤碼控制，且50 ms級指令響應速度可滿足常規控制需求。但面對30 dB以上噪聲干擾或線路阻抗異常時，通信性能呈現階梯式衰減，凸顯出信道自適應算法的改進空間。研究建議通過OFDM動態頻譜分配與LDPC增強糾錯機制提升系統魯棒性，尤其需強化故障工況下的信號重構能力。該技術作為泛在電力物聯網的核心傳輸方案，其信道兼容特性與拓撲靈活性為配電自動化、需求側響應等應用場景提供了底層支撐，后續研究可結合人工智能信道預測模型進一步拓展其在智能電網中的工程適用邊界。

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