电力邻域网(Neighborhood Area Network,NAN)作为承接电力核心网与电网终端节点的中间环节,在电力系统通信中起到至关重要的桥梁作用。然而随着电力通信新型业务的不断涌现和终端数量的急剧增长,越来越多的电网终端设备通过邻域网络进行数据通信,对网络容量及有限资源的合理利用提出了挑战。此外,为保证电网业务的安全稳定运行,对于网络可靠性以及服务公平性都提出了更高要求。本文基于这些问题,在LTE-PON电力邻域网络场景下,提出了一种面向汇聚节点(Aggregation Point,AP)覆盖最大化的网络部署方法,在预算成本受限的条件下提升网络覆盖能力,并针对OFDM-PON用于前传的C-RAN邻域网的场景,考虑服务公平性,提出了一种服务公平性与资源利用率联合优化的上行资源分配方法,在保证一定公平性前提下,提升网络资源利用率。具体来讲,1)对于面向NAN AP覆盖最大化的LTE-PON混合网络部署方法研究,首先,本文把AP按照可靠性等级分为两类,高可靠需求AP需要两种网络提供覆盖。其次,以预算受限下的覆盖最大化为目标,以网络中的容量、覆盖限制和可靠性保证为约束,建立LTE-PON电力邻域网场景下的网络部署模型。最后,本文提出了基于遗传算法和蚁群算法的混合智能优化算法进行模型求解,其中蚁群算法用于外层LTE网络部署,遗传算法用于PON网络部署,并嵌套于蚁群算法内部构成双层循环,通过启发式寻优迭代的方式找到不超出预算成本并尽可能最大覆盖的网络部署方案。2)对于服务公平性与资源利用率联合优化的C-RAN邻域网络上行资源分配方法研究,其中资源包含无线频谱资源和OFDM-PON前传网资源两部分,首先,本文定义资源利用率效益函数和服务公平性指数,将这两个指标作为资源分配优化目标,建立上行邻域网络资源分配模型。其次,通过将决策变量松弛为连续变量,利用目标函数的单调折中性质将模型转化为一个二次规划问题,之后使用求解二次规划的有效集方法,最终得到兼顾网络利用率与服务公平性的资源分配方案。总之,本文针对大量不同类型终端设备接入电力邻域网络的覆盖和业务需求,分别提出面向AP覆盖的LTE-PON混合网络部署方法和用户公平性与资源利用率联合优化的OFDM-PON上行资源分配方法,以保证网络资源的有效利用并满足电力业务需求。