超宽带通信在电力系统中的应用
发布时间:2021-01-18 09:52
超宽带无线通信技术为电力系统发展所遇到的问题和瓶颈提供了新的思路方向,尤其是超宽带通信的强抗干扰性、高传输速率和带宽极宽等特性优势,使其在电力系统行业有很大的应用前景。基于此,本文首先介绍了超宽带通信的原理和技术特点,接着提出基于空间数据挖掘理论的超宽带通信电力系统安全态势预测算法,最后详细分析了该算法在电力系统中应用的优势以及具体的应用。
【文章来源】:电子器件. 2020,43(03)北大核心
【文章页数】:6 页
【部分图文】:
算法实现流程图
图2为使用本算法计算出的网络安全态势值,对比了没有使用空间数据挖掘理论计算的电力通信网络的安全态势值,由于没有处理好空间特性引发的安全态势要素间的相互影响,导致计算的网络完全态势值偏大的现象,可以看出,本算法计算出的安全态势值避免了未考虑网络拓扑结构及节点所受周围节点安全态势要素的影响计算时出现的偏差。图3对比了BP和RBF模型预测的网络安全态势值,横坐标是样值的后15组测试组,从图中可以看出,本算法中使用的RBF模型能够有效地提高预测准确度。
图3对比了BP和RBF模型预测的网络安全态势值,横坐标是样值的后15组测试组,从图中可以看出,本算法中使用的RBF模型能够有效地提高预测准确度。通过调节窗口大小,改变输入RBF神经网络节点个数,多次训练得到以表1结果。
【参考文献】:
期刊论文
[1]超宽带无线通信关键技术[J]. 周先军,胡修林,张蕴玉,王甲池. 电子技术应用. 2005(10)
本文编号:2984740
【文章来源】:电子器件. 2020,43(03)北大核心
【文章页数】:6 页
【部分图文】:
算法实现流程图
图2为使用本算法计算出的网络安全态势值,对比了没有使用空间数据挖掘理论计算的电力通信网络的安全态势值,由于没有处理好空间特性引发的安全态势要素间的相互影响,导致计算的网络完全态势值偏大的现象,可以看出,本算法计算出的安全态势值避免了未考虑网络拓扑结构及节点所受周围节点安全态势要素的影响计算时出现的偏差。图3对比了BP和RBF模型预测的网络安全态势值,横坐标是样值的后15组测试组,从图中可以看出,本算法中使用的RBF模型能够有效地提高预测准确度。
图3对比了BP和RBF模型预测的网络安全态势值,横坐标是样值的后15组测试组,从图中可以看出,本算法中使用的RBF模型能够有效地提高预测准确度。通过调节窗口大小,改变输入RBF神经网络节点个数,多次训练得到以表1结果。
【参考文献】:
期刊论文
[1]超宽带无线通信关键技术[J]. 周先军,胡修林,张蕴玉,王甲池. 电子技术应用. 2005(10)
本文编号:2984740
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/2984740.html