智能电网(Smart Grid,SG)不仅是未来电网规划发展的新趋向,同时也是物联网大范围应用的热门领域。随着智能电网技术的日益成熟和应用范围的逐渐扩大,如何提高电网中交互数据的整体效用性是当代发展智能电网的重要课题。本文以智能电网邻域网(Smart Grid-Neighborhood Area Network,SG-NAN)为研究背景,根据SG-NAN中数据交互量的特点,并以该网络中的上行链路的数据传输为研究点。根据SG-NAN网络要求低延时,高带宽,低开销等特点,围绕NAN中的机会路由(Opportunistic Routing,OR)协议开展研究工作。本文的主要工作和创新点有:(1)本文首先系统的论述了SG-NAN的研究背景及意义和国内外研究现状,对SG-NAN的网络拓扑结构、路由协议和关键技术问题等相关理论进行了研究。主要研究了基于OR协议的基本工作原理、路由模型,分析OR协议的优点和不足。(2)在OR协议的数据转发阶段,利用无线广播信道的广播特性将要发送的数据发送到发送节点邻近的多个节点可能造成的信道资源的浪费以及转发链路的不确定性和随机性,在这里引入了马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)理论,设计了一种基于马尔科夫决策过程的机会路由协议MDP-OR(Markov Decision Process-Opportunistic Routing),根据MDP中状态转移的过程特点对OR中的路由过程进行数学建模,并利用各节点之间链路的信道发送延时、信道容量和信道开销共同定义作为路由度量的系统效用函数,根据系统总效用函数值最大化原则求解出MDP-OR路由协议的路由策略。(3)在MDP-OR路由协议的优化阶段,对求解有限的MDP模型中关于确定性随机问题的经典后向归纳算法BIA(Backward Induction Algorithm,BIA)进行分析,分析得出利用BIA算法求得的路由策略为局部最优策略,而根据最优化原则和MDP-OR路由协议中的路由策略所对应的系统总效用值最大化原则,提出了一种基于全局优化的后向归纳算法G-BIA(Global-Backward Induction Algorithm,G-BIA),并得出MDP-OR路由协议下的最优路由策略。最后,本文用MATLAB对改进后的协议进行仿真,实验结果表明,MDP-OR路由协议与基于ETT(Expected Time of Transmission)路由度量的机会路由协议相比,MDP-OR路由协议中的路由策略所对应的系统总效用值最大,同时MDP-OR路由协议的优化算法G-BIA所对应的系统总效用值高于BIA算法,即所得出的最优路由策略具有延时低、带宽高、开销低的特点。