【摘 要】
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在供电入口处嵌入非侵入式负荷识别技术,有利于推动建筑节能、实现电网负荷预测、开发智能楼宇、完善智能电网体系建设.据此,提出一种基于有向无环图支持向量机(Directed Acyclic Graph Support Vector Machines,DAG-SVMS)的负荷辨识方法.首先,对总线电流信号进行事件检测,检测到暂态事件后,分离目标负荷暂态电流波形,提取特征,然后,将特征输入预先训练好的DAG-SVMS模型进行分类识别.为提升分类器性能,使用粒子群优化PSO(Particle Swarm Optim
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;国网重庆市电力公司电力科学研究院,重庆404100;重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;国网重庆市电力公司电力科学研究院,重庆40410
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在供电入口处嵌入非侵入式负荷识别技术,有利于推动建筑节能、实现电网负荷预测、开发智能楼宇、完善智能电网体系建设.据此,提出一种基于有向无环图支持向量机(Directed Acyclic Graph Support Vector Machines,DAG-SVMS)的负荷辨识方法.首先,对总线电流信号进行事件检测,检测到暂态事件后,分离目标负荷暂态电流波形,提取特征,然后,将特征输入预先训练好的DAG-SVMS模型进行分类识别.为提升分类器性能,使用粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化DAG-SVMS分类器的参数.为减小累积误差,提出Gini指数优化DAG-SVMS节点顺序的策略.实验结果表明,文中方法识别准确率高,识别速度快,具有可行性.
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介绍了3GPP R16标准中提出的非公共网络技术(Non-Public Network,NPN)的两种组网方式和应用现状,分析了企业对5G专网的需求以及公专融合的趋势.结合NPN与公共陆地移动网(Public Land Mobile Network,PLMN)部署的关系,提出了两种典型的5G公网和专网融合部署模式:连续模式、重叠模式.并针对两种模式下需要重点解决的业务连续性和并发连接问题,介绍了3GPP R17标准中提出的两种技术方案.