기계학습을 활용한 전력선 통신 노드의 가용성 예측에 대한 비교 연구

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 12658(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

전력선 통신 기술은 전력 케이블을 사용하여 데이터를 전송합니다. 테스트 없이 노드가 작동하는지 미리 알면 시간과 자원이 절약되어 제안된 모델로 이어진다. 이 모델은 SNR(신호 대 잡음비), RSSI(수신 신호 강도 표시기), CINR(캐리어 대 간섭 및 잡음 비)의 세 가지 주요 기능에 대해 학습되었습니다. 데이터 세트는 1000개의 판독값으로 구성되었으며, 90%는 훈련 세트에, 10%는 테스트 세트에 포함되었습니다. 또한 데이터 세트의 50%는 노드 판독값이 최적인지 여부를 나타내는 클래스 1에 대한 것입니다. 이 모델은 다층 인식, K-Nearest Neighbors, 선형 및 비선형 커널이 포함된 Support Vector Machine, Random Forest 및 ADA(적응형 부스팅) 알고리즘을 사용하여 훈련되어 통계, 벡터 기반, 회귀, 결정 및 예측을 비교합니다. 예측 알고리즘. ADA Boost는 각각 87%, 0.86613, 0.9, 0.8646으로 최고의 정확도, F-점수, 정밀도 및 재현율을 달성했습니다.

전력선통신(PLC)은 기존 전력선을 이용해 데이터를 전송하는 통신 기술이다. 따라서 PLC는 센서 및 액추에이터와 같이 전원 플러그에 연결된 모든 장치에서 데이터를 전송하는 매력적이고 비용 효율적인 방법입니다. 따라서 PLC를 통신 기술로 사용하면 전력선1,2,3을 사용하여 데이터 교환을 위한 또 다른 인프라를 추가할 필요가 없습니다. 전력선 통신은 데이터 속도에 따라 두 가지 범주로 나뉩니다. 협대역 전력선 및 광대역 전력선 통신4,5. 협대역 PLC는 스마트 그리드, 전기 회사 및 스마트 홈 애플리케이션을 위한 가정 내 네트워크에서 많이 사용됩니다. 또한 PLC는 차량 내 및 차량-인프라 시스템 및 차세대 배터리 관리 시스템6,7에 사용됩니다. 반면에 광대역 전력선 통신은 멀티미디어 통신에 사용됩니다. 이러한 애플리케이션은 사물 인터넷(IoT)이 확장됨에 따라 증가하는 연결된 노드가 많은 것이 특징인 경우가 많습니다.

PLC의 공유 환경 특성은 다양한 미디어 특성과 같은 통신 프로세스에 많은 문제를 야기합니다. 한 가지 문제는 PLC 프런트 엔드의 송신기(TX)와 수신기(RX) 모두에서의 임피던스 매칭과 관련이 있습니다. 매칭은 자기 간섭과 SSINR(신호 대 자기 간섭 + 잡음비)에 영향을 미칩니다. 일반적인 PLC 모뎀은 효율적인 고조파 왜곡 작업5,7,8,9을 위해 아날로그 프런트 엔드에서 낮은 임피던스 Tx 경로와 더 높은 임피던스 Rx 경로를 사용합니다. PLC10의 임피던스 매칭을 위해 많은 노력이 이루어졌습니다. 그러나 가변 부하 특성으로 인해 전력선 임피던스 매칭에는 여전히 문제가 있습니다.

현대의 PLC 네트워크 성능은 노드 연결이 증가함에 따라 저하됩니다. 마찬가지로, 인접한 DSL 네트워크와의 공존으로 인해 링크 품질이 저하됩니다. 따라서 ETSI(European Telecommunications Standards Institute)는 동적 스펙트럼 적응 접근 방식을 사용할 것을 권장합니다11. 광대역 PLC 모뎀은 DSL-PLC 채널 간섭을 추정하고 그에 따라 PLC의 전송 전력 스펙트럼 밀도를 조정합니다. 또한 전력 시스템에서 부하의 시간에 따른 동작과 같은 문제를 처리하기 위해 물리적 계층에 초점을 맞춘 PLC에 상당한 노력이 이루어졌습니다. 따라서 주파수 및/또는 거리가 증가할 때 시간-주파수 변화 동작 및 신호 감쇠를 초래하는 부하의 역학 및 다양성이 있습니다. 다양한 임피던스 매칭 기술이 10에 설명되어 있습니다. 또한 고전력 충격성 잡음, 임피던스 불일치, 비차폐 전원 케이블의 광범위한 사용 및 결합 손실은 링크 품질에 영향을 미칩니다1,4,6,11,12. 또한 부하, 장비, 교류/직류(AC/DC) 변환기를 연결하거나 분리함으로써 발생하는 고전력 충격성 잡음, 차폐되지 않은 전력선 및 결합 문제로 인한 전자기 간섭은 시간이 지남에 따라 통신 미디어 성능에 동적으로 영향을 미칩니다.