基于WSNs的智能樓宇能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)研究

駱東松，呂朝磊

（蘭州理工大學(xué) 電氣工程與信息工程學(xué)院，蘭州 730050）

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，樓宇的能耗問題日益突出，綠色節(jié)能工程迫在眉睫。傳統(tǒng)樓宇能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)一般采用有線通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，但其現(xiàn)場(chǎng)布線工程量大、組網(wǎng)不靈活、成本高等問題明顯制約了現(xiàn)代化樓宇能耗監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展。與傳統(tǒng)有線網(wǎng)絡(luò)相比，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSNs技術(shù)具有體積小，重量輕，功耗低，價(jià)格便宜，工作壽命長(zhǎng)，無線通信可靈活便捷部署等優(yōu)勢(shì)，但仍存在諸如網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量受限、節(jié)點(diǎn)數(shù)量眾多、數(shù)據(jù)冗余等亟待解決的問題，面臨著高可靠傳輸、精確監(jiān)測(cè)控制等更高的要求。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中的能耗問題是人們研究的重點(diǎn)也是難點(diǎn)。對(duì)此，文中提出了基于WSNs技術(shù)的智能樓宇能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，通過軟硬件相結(jié)合實(shí)現(xiàn)了樓宇能耗數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；分析了一種基于蟻群算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)優(yōu)化算法。該算法通過實(shí)驗(yàn)仿真有效地實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)能量均衡，延遲了WSNs的生命周期，提高了樓宇能耗監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸可靠性。將新興的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于樓宇能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，可以有效地克服傳統(tǒng)有線樓宇能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)的諸多缺點(diǎn)，對(duì)于樓宇智能化的實(shí)施具有實(shí)用價(jià)值與應(yīng)用前景。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)

樓宇能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)的主要設(shè)計(jì)目標(biāo)是在樓宇內(nèi)部署一個(gè)基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，及時(shí)掌握樓宇內(nèi)各種耗能設(shè)備的工作狀態(tài)，實(shí)時(shí)采集樓宇內(nèi)用電、用水、用氣等能耗數(shù)據(jù)和溫度、濕度、光強(qiáng)等環(huán)境參數(shù)，并對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)的分析與處理，為政府部門實(shí)施節(jié)能措施提供科學(xué)依據(jù)。

1.2 系統(tǒng)需求分析

樓宇能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)的功能需求有：①實(shí)時(shí)采集與監(jiān)測(cè)建筑能耗數(shù)據(jù)；②無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)融合；③實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)圖形化呈現(xiàn)；④處理與保存建筑能耗數(shù)據(jù)。

該系統(tǒng)的性能需求有：①實(shí)時(shí)性；②開放性和擴(kuò)展性；③安全性；④穩(wěn)定性。

1.3 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

與無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通訊時(shí)，所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)平臺(tái)能夠連接用戶網(wǎng)絡(luò)收集到用戶的信息和需求，從而將用戶、能耗設(shè)備和環(huán)境的信息進(jìn)行互通，實(shí)現(xiàn)用戶和能耗設(shè)備以及環(huán)境三者的有機(jī)統(tǒng)一。根據(jù)樓宇內(nèi)環(huán)境特點(diǎn)和應(yīng)用需求，采用如圖1所示的總體結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)樓宇能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，整個(gè)系統(tǒng)主要由ZigBee智能采集終端、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)和監(jiān)控中心等4部分組成。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)Fig.1 Overall structure of system

系統(tǒng)在樓宇樓道、各房間設(shè)置匯聚節(jié)點(diǎn)，以能量監(jiān)測(cè)裝置作為傳感器節(jié)點(diǎn)即單個(gè)節(jié)點(diǎn)，它采用自組織方式進(jìn)行組網(wǎng)，并利用無線通信技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，節(jié)點(diǎn)都具有數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)雙重功能。節(jié)點(diǎn)對(duì)本身采集到的信息和其他節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)給它的信息，進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)處理后，以相鄰節(jié)點(diǎn)接力傳送的方式傳送到位于樓層底部或中部的匯聚節(jié)點(diǎn)，再經(jīng)匯聚節(jié)點(diǎn)處理后通過樓宇內(nèi)網(wǎng)方式發(fā)送到監(jiān)控中心。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

文中以支持ZigBee協(xié)議的CC1101芯片作為無線傳感器模塊。樓宇能耗實(shí)時(shí)無線監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)由微處理器模塊、傳感器模塊、存儲(chǔ)器模塊、無線通信模塊、電源模塊等組成，如圖2所示。

圖2 傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)Fig.2 Sensor network node structure

傳感器節(jié)點(diǎn)基本靠電池供電，主要負(fù)責(zé)采集數(shù)據(jù)和一定的轉(zhuǎn)發(fā)相鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的任務(wù)，使其大部分時(shí)間處于休眠狀態(tài)可以延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)的壽命。匯聚節(jié)點(diǎn)不僅需要采集數(shù)據(jù)，還負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)建立與發(fā)出各種命令，匯聚終端節(jié)點(diǎn)、傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送過來的數(shù)據(jù)并上傳至監(jiān)控中心。所以，硬件設(shè)計(jì)上需要增加存儲(chǔ)器并采用電源供電，這樣可以有效地維護(hù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

由于傳感器節(jié)點(diǎn)能量有限，因此必須有效地均衡網(wǎng)絡(luò)能量，延長(zhǎng)WSNs的生命周期，提高數(shù)據(jù)的可靠。

在此，首先分析影響WSNs能耗的主要因素和現(xiàn)有節(jié)能技術(shù)基礎(chǔ)，進(jìn)而提出利用無線信道能耗衰減模型，通過改進(jìn)蟻群算法對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行靜態(tài)優(yōu)化并部署策略。該策略能更好地優(yōu)化無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在復(fù)雜二維地理環(huán)境中的靜態(tài)部署，并且有效地節(jié)約網(wǎng)絡(luò)的能耗，提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。

3.1 WSNs節(jié)點(diǎn)的能量消耗分析

WSNs整個(gè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)，采用無線收發(fā)采集數(shù)據(jù)和控制數(shù)據(jù)，其能量主要消耗在節(jié)點(diǎn)的無線射頻前端通信部分，處理器和存儲(chǔ)器也占一小部分，如圖3所示。由圖可見，節(jié)點(diǎn)在通信時(shí)能量消耗由大至小的模式分別為發(fā)送模式、接收模式、空閑模式、睡眠模式。由此推斷，如果合理地將節(jié)點(diǎn)多模式工作引入WSNs的能量動(dòng)態(tài)管理中，可以有效地減少能量消耗。

圖3 WSNs節(jié)點(diǎn)的能耗分布Fig.3 Energy consumption distribution of WSNs nodes

為了深入理解節(jié)點(diǎn)多種工作模式實(shí)現(xiàn)有效節(jié)能的條件。文中采用節(jié)點(diǎn)在自由空間的無線傳輸能量損耗模型[1]，如圖4所示。

圖4 無線傳輸能量損耗模型Fig.4 Wireless transmission energy consumption model

所做的推導(dǎo)過程如下：

1）如圖5所示，節(jié)點(diǎn)為節(jié)約能量在t1時(shí)刻，從激活的空閑偵聽模式花費(fèi)tdn時(shí)間，轉(zhuǎn)換到睡眠狀態(tài)。節(jié)點(diǎn)維持睡眠狀態(tài)直至下一事件的發(fā)生時(shí)刻tevnt，如果WSNs節(jié)點(diǎn)在時(shí)間段t1～tevnt的空閑偵聽則所消耗的能量Eact為

圖5 WSNs節(jié)點(diǎn)空閑模式與睡眠模式切換能量消耗Fig.5 WSNs node idle mode and sleep mode switching energy consumption

2）為便于分析，假設(shè)節(jié)點(diǎn)從激活空閑狀態(tài)切換到休眠狀態(tài)的τdn時(shí)間段內(nèi)，平均功率消耗為（Pact+Pslp）/2，在時(shí)間段t1～tevnt至少消耗能量 Emin為

3）由式（1）和式（2）可得，WSNs節(jié)點(diǎn)通過模式轉(zhuǎn)換所節(jié)省的能量Esav為

4）如果在時(shí)刻tevnt，節(jié)點(diǎn)接收的喚醒指令經(jīng)過tup時(shí)間后，節(jié)點(diǎn)運(yùn)行達(dá)到空閑偵聽狀態(tài)，則在此時(shí)間內(nèi)消耗的能量Eoh為

5）基于所選擇的工作轉(zhuǎn)換模式下節(jié)點(diǎn)的節(jié)能最優(yōu)化準(zhǔn)則，所節(jié)省的能量與消耗的能量應(yīng)滿足的準(zhǔn)則為

為便于從時(shí)間的角度解釋節(jié)點(diǎn)模式轉(zhuǎn)換節(jié)能條件，式（5）可等價(jià)為

由式（6）可知，頻繁動(dòng)態(tài)功率模式管理是有時(shí)間限制條件的，即需要滿足一個(gè)確定的時(shí)間長(zhǎng)度，否則不能達(dá)到節(jié)能的效果，甚至?xí)黾痈嗟哪芎摹?/p>

3.2 節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)化部署

在分析WSNs節(jié)點(diǎn)能量消耗的基礎(chǔ)上，提出有障環(huán)境中基于蟻群算法優(yōu)化部署無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的方法，很好地實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)部署線路的規(guī)劃設(shè)計(jì)[2]。采用蟻群算法，結(jié)合分割點(diǎn)之間數(shù)據(jù)傳輸能耗權(quán)值矩陣和分割點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行搜索計(jì)算，找到最佳的部署線路并繪圖，計(jì)算線路上整個(gè)能量消耗，以達(dá)到節(jié)約無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量的目的。

文中對(duì)蟻群算法的應(yīng)用是基于蟻群算法的靜態(tài)無線傳感器節(jié)點(diǎn)部署。螞蟻系統(tǒng)可分為三大模型[3]，分別是蟻密系統(tǒng)（ant-denstiy system）、蟻量系統(tǒng)（ant-quantity system）、蟻周系統(tǒng)（ant-cycle system）。它們均屬于螞蟻優(yōu)化ACO（ant colony optimization algorithms）算法。在此選用蟻周系統(tǒng)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在有阻擋環(huán)境中部署，進(jìn)行靜態(tài)優(yōu)化部署的最終目標(biāo)是減少無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的通信能耗，而對(duì)節(jié)點(diǎn)的通信路徑長(zhǎng)度的縮短部署非常困難，經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的研究與分析，設(shè)計(jì)出節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)化部署——蟻群算法節(jié)點(diǎn)路徑部署優(yōu)化流程，如圖6所示。

圖6 蟻群算法節(jié)點(diǎn)路徑部署優(yōu)化流程Fig.6 Optimization flow chart of node deployment of ACO

部署節(jié)點(diǎn)方式中節(jié)點(diǎn)之間的平均距離差距較小時(shí)，部署節(jié)點(diǎn)的數(shù)量越少則整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的傳輸能耗節(jié)約越多。簡(jiǎn)而言之，在部署節(jié)點(diǎn)時(shí)，既要縮短整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的傳輸路徑，又要減少部署節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，最終使得能耗節(jié)約達(dá)到最大化。

4 測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果與分析

設(shè)定部署環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)相鄰節(jié)點(diǎn)之間的距離Lmax=35，使用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中比較常見的ZigBee協(xié)議下CC1101模塊的無線載頻2.4 GHz，其參數(shù)設(shè)置為hTra=0.4 m，hRec=0.4 m，L=1；通過載波波長(zhǎng)公式，計(jì)算出波長(zhǎng)λ=0.125 m。將這些參數(shù)代入收發(fā)能耗判斷閥值即d0=40.192，然后通過大量試驗(yàn)計(jì)算，設(shè)置能耗模型參數(shù)值為

對(duì)于實(shí)際工程環(huán)境，通過地理測(cè)量得到平面地形分布圖。文中通過實(shí)驗(yàn)法設(shè)置傳感器節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)和簇首坐標(biāo)，對(duì)自由空間巷道進(jìn)行相鄰線段可視分割，從而獲取分割點(diǎn)坐標(biāo)。利用蟻群算法進(jìn)行優(yōu)化，設(shè)置蟻群算法參數(shù)如下：信息素積累因子α=1，啟發(fā)信息影響因子β=2，信息素蒸發(fā)系數(shù)ρ=3，信息素增強(qiáng)系數(shù)Q=30，最大迭代次數(shù)k=100，每代螞蟻個(gè)數(shù)m=30，對(duì)新路徑探索控制參數(shù)q0=0.85。蟻群算法平均路線長(zhǎng)度收斂曲線如圖7所示，可見基于該蟻群算法的收斂性良好。

圖7 蟻群算法平均路線長(zhǎng)度收斂曲線Fig.7 Convergence curve of average route length of ACO

綜上，文中所提蟻群算法的優(yōu)化效果很好，也就是，蟻群算法優(yōu)化部署能夠很好地節(jié)約無線傳感網(wǎng)絡(luò)能耗，延長(zhǎng)其使用壽命。

5 結(jié)語

應(yīng)用WSNs技術(shù)實(shí)現(xiàn)了樓宇能耗無線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有使用方便，易于維護(hù)與擴(kuò)展，靈活可靠等優(yōu)點(diǎn)，且具有很強(qiáng)的實(shí)用性。針對(duì)WSNs技術(shù)中數(shù)據(jù)可靠性傳輸問題，提出了有障環(huán)境中基于蟻群算法優(yōu)化部署無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的方法，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)能量均衡，延長(zhǎng)了WSNs的生命周期，防止因傳感器節(jié)點(diǎn)過早死亡而引起的數(shù)據(jù)丟包，提高了樓宇能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸可靠性，對(duì)研究當(dāng)代智能樓宇能耗監(jiān)測(cè)管理的應(yīng)用具有一定的參考和指導(dǎo)意義。

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