發(fā)布時間：2018-06-22 15:08

  本文選題：智能電網(wǎng) + 無線鏈路質(zhì)量預(yù)測�。� 參考：《電力系統(tǒng)自動化》2017年04期

【摘要】：實時準(zhǔn)確的無線鏈路質(zhì)量預(yù)測是保證智能電網(wǎng)廠、站區(qū)域通信鏈路可靠性的必要信息。無線鏈路質(zhì)量信噪比時間序列所表現(xiàn)出的非線性和非平穩(wěn)隨機性的疊加是影響預(yù)測準(zhǔn)確性的主要因素。為此,提出一種通信鏈路可靠性置信區(qū)間預(yù)測方法,通過對無線鏈路質(zhì)量的信噪比序列近似解耦處理,將其分解為非線性序列和非平穩(wěn)隨機序列,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立信噪比非線性序列和非平穩(wěn)隨機方差序列的預(yù)測模型,并用預(yù)測結(jié)果計算通信鏈路可靠性置信區(qū)間上、下界。最后,在實際的智能電網(wǎng)環(huán)境中驗證了所提出的算法和結(jié)果。
[Abstract]:The real-time and accurate prediction of wireless link quality is the necessary information to ensure the reliability of the communication link in the smart grid. The superposition of nonlinear and non-stationary time series of wireless link quality signal-to-noise ratio (SNR) is the main factor affecting prediction accuracy. In this paper, a confidence interval prediction method for communication link reliability is proposed, which is decomposed into nonlinear sequence and non-stationary random sequence by approximate decoupling of SNR sequence of wireless link quality. The prediction models of nonlinear SNR sequence and nonstationary random variance series are established by wavelet neural network, and the upper and lower bounds of reliability confidence interval of communication link are calculated by the prediction results. Finally, the proposed algorithm and results are verified in the actual smart grid environment.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院;中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51307041)~~
【分類號】：TM76;TN929.5;TP212.9

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本文編號：2053222