建设智能教育平台是推动教育智能化的一个重要过程,但智能教育平台依赖的人工智能模型在训练过程中会消耗大量电力,因此,开展短期电力负荷预测对建设智能教育平台具有重要意义.针对在考虑多个属性开展短期电力负荷预测时,由于部分属性...建设智能教育平台是推动教育智能化的一个重要过程,但智能教育平台依赖的人工智能模型在训练过程中会消耗大量电力,因此,开展短期电力负荷预测对建设智能教育平台具有重要意义.针对在考虑多个属性开展短期电力负荷预测时,由于部分属性与电力负荷数据的相关性不强并且Transformer无法捕捉电力负荷数据的时间相关性,而导致电力负荷预测不够准确的问题,基于SR(Székely and Rizzo)距离相关系数、融合时间定位编码和Transformer,提出了一种短期电力负荷预测模型SF-Transformer.SF-Transformer通过SR距离相关系数对影响电力负荷数据的属性进行筛选,选择与电力负荷数据之间SR距离相关系数较大的属性.SF-Transformer采用一种全局时间编码与局部位置编码相结合的融合时间定位编码,有助于模型全面获取电力负荷数据的时间定位信息.在数据集上开展了实验,实验结果表明SF-Transformer与其他模型相比,在两种时长上进行电力负荷预测具有更低的均方根误差和平均绝对误差.展开更多
针对电力无线通信在应用中存在的问题,为更好地服务智能电网和开展分时长期演进(time division long term evolution,TD-LTE)技术在电力通信等领域的应用研究,在TD-LTE网络结构基本原理的基础上,对无线专网架构和电力业务的业务模型进...针对电力无线通信在应用中存在的问题,为更好地服务智能电网和开展分时长期演进(time division long term evolution,TD-LTE)技术在电力通信等领域的应用研究,在TD-LTE网络结构基本原理的基础上,对无线专网架构和电力业务的业务模型进行分析。以实际案例为背景,通过数据处理方式和对比分析方法,比较1. 8 GHz和230 MHz两个频段LTE系统技术参数、理论分析以及现场测试的结果,验证电力无线专网对电力业务支撑能力,分析两个频段的无线专网系统的优缺点和适用场景。得出相关结论:LTE230M系统在郊区及农村有一定的覆盖优势,适合业务终端少、小颗粒区域专网建设; LTE1. 8G系统更适合城区、大颗粒业务区域专网建设。展开更多
文摘建设智能教育平台是推动教育智能化的一个重要过程,但智能教育平台依赖的人工智能模型在训练过程中会消耗大量电力,因此,开展短期电力负荷预测对建设智能教育平台具有重要意义.针对在考虑多个属性开展短期电力负荷预测时,由于部分属性与电力负荷数据的相关性不强并且Transformer无法捕捉电力负荷数据的时间相关性,而导致电力负荷预测不够准确的问题,基于SR(Székely and Rizzo)距离相关系数、融合时间定位编码和Transformer,提出了一种短期电力负荷预测模型SF-Transformer.SF-Transformer通过SR距离相关系数对影响电力负荷数据的属性进行筛选,选择与电力负荷数据之间SR距离相关系数较大的属性.SF-Transformer采用一种全局时间编码与局部位置编码相结合的融合时间定位编码,有助于模型全面获取电力负荷数据的时间定位信息.在数据集上开展了实验,实验结果表明SF-Transformer与其他模型相比,在两种时长上进行电力负荷预测具有更低的均方根误差和平均绝对误差.
文摘针对电力无线通信在应用中存在的问题,为更好地服务智能电网和开展分时长期演进(time division long term evolution,TD-LTE)技术在电力通信等领域的应用研究,在TD-LTE网络结构基本原理的基础上,对无线专网架构和电力业务的业务模型进行分析。以实际案例为背景,通过数据处理方式和对比分析方法,比较1. 8 GHz和230 MHz两个频段LTE系统技术参数、理论分析以及现场测试的结果,验证电力无线专网对电力业务支撑能力,分析两个频段的无线专网系统的优缺点和适用场景。得出相关结论:LTE230M系统在郊区及农村有一定的覆盖优势,适合业务终端少、小颗粒区域专网建设; LTE1. 8G系统更适合城区、大颗粒业务区域专网建设。
