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摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献
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我国对天然气水合物研究取得了一批重要成果,已步入世界先进水平。但目前天然气水合物的开发仍受到理论认知、开采方案、关键技术、安全环保、开采成本等方面的制约而难以实现规模化的商业开采。文章概述了目前关于可燃冰开采的几种方法及其优缺点,并对开采困境作出了阐述,对开发前景做了展望。 相似文献
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针对风电出力的不确定性,采用基于拟蒙特卡洛(quasi-Monte Carlo,QMC)模拟的场景分析法生成风电出力初始场景,选取考虑风电预测误差较大的极限场景实现场景缩减。在不同的风电出力场景下,兼顾发电侧与需求侧柔性负荷的双侧协调配合,提出了计及柔性负荷的安全约束机组组合模型,实现了可削减负荷、可平移负荷以及可转移负荷3类柔性负荷的分类调度。通过对不同场景下10机系统的仿真计算,对比分析了需求侧柔性负荷调度对系统的经济成本、负荷峰谷差以及弃风量的影响。在考虑风电不确定性时,需求侧柔性负荷调度对提高系统经济性、缓解负荷高峰期用电压力具有重要作用,并且有利于增加风电的消纳,降低弃风电量。 相似文献
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从物理意义和数学假设两方面对现有的2种基于时域仿真的戴维南等值参数跟踪算法进行了详细的分析,揭示了两者共同的本质和算法实现上的差异。针对系统中所有负荷节点的处理方式,对现有2种算法进行了修正,使两者在物理本质、数学前提和计算结果三方面实现了统一。在统一现有算法的基础上,为了尽量减小"两状态法"可能带来的误差,以原算法的前提假设为出发点,对不同类型的发电机节点和负荷节点分别按照不同的方式进行处理,提出了改进的戴维南等值参数时域仿真跟踪算法。以等阻抗模判据为依据,通过稳态和暂态实例验证了改进算法能够更加准确地判断电力系统的电压稳定性。 相似文献
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线性潮流方程广泛应用于经济调度、规划优化、概率分析等场景中,不同线性潮流方程的根本差别在于"状态变量函数形式"的选取。从一般的线性潮流方程出发,将潮流方程线性化误差分解为电压相角和电压幅值相关的线性化误差,通过理论推导及数值分析,提出一种潮流方程状态空间变换的归一化分析方法,得到潮流方程线性化误差的一般特性,给出常用状态变量函数形式下潮流方程线性化误差的分布规律。基于上述理论,设计一种潮流方程最优状态空间的选取方法,并对实际应用场景中选择最优的线性潮流模型进行分析。 相似文献
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