现代电力
現代電力
현대전력
MODERN ELECTRIC POWER
2014年
6期
86-91
,共6页
冯勇军%李明霞%罗艺婷%唐良瑞
馮勇軍%李明霞%囉藝婷%唐良瑞
풍용군%리명하%라예정%당량서
智能配电网%异构无线网络%准入控制%动态模糊神经网络%阻塞率
智能配電網%異構無線網絡%準入控製%動態模糊神經網絡%阻塞率
지능배전망%이구무선망락%준입공제%동태모호신경망락%조새솔
smart distribution grid (SDG)%heterogeneous wireless networks%access control%dynamic fuzzy neural network (DFNN)%access blocking ratio
为提高智能配电通信业务的服务质量,根据智能配电网对通信技术的要求,提出一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的智能配电异构无线网络准入控制算法.在智能配电网络的异构准入控制模型中构建神经网络系统,以网络的接入阻塞率差作为系统参数强化学习的目标,对网络的负载均衡具有较好的动态适应性.神经网络系统在输入层较多时容易产生太多规则而影响决策结果,而DFNN通过计算当前系统规则的完备性,动态添加规则,并通过计算所有规则的重要性,动态删除规则,使得系统的规则有效而不冗余.仿真结果表明,该方法较多接入选择算法(MLB)明显降低了网络的接入阻塞率,相对于模糊神经网络算法(FNN)而言简化了系统结构,突出了规则的重要性,具有较低的接入阻塞率和更好的均衡效果.
為提高智能配電通信業務的服務質量,根據智能配電網對通信技術的要求,提齣一種基于動態模糊神經網絡(DFNN)的智能配電異構無線網絡準入控製算法.在智能配電網絡的異構準入控製模型中構建神經網絡繫統,以網絡的接入阻塞率差作為繫統參數彊化學習的目標,對網絡的負載均衡具有較好的動態適應性.神經網絡繫統在輸入層較多時容易產生太多規則而影響決策結果,而DFNN通過計算噹前繫統規則的完備性,動態添加規則,併通過計算所有規則的重要性,動態刪除規則,使得繫統的規則有效而不冗餘.倣真結果錶明,該方法較多接入選擇算法(MLB)明顯降低瞭網絡的接入阻塞率,相對于模糊神經網絡算法(FNN)而言簡化瞭繫統結構,突齣瞭規則的重要性,具有較低的接入阻塞率和更好的均衡效果.
위제고지능배전통신업무적복무질량,근거지능배전망대통신기술적요구,제출일충기우동태모호신경망락(DFNN)적지능배전이구무선망락준입공제산법.재지능배전망락적이구준입공제모형중구건신경망락계통,이망락적접입조새솔차작위계통삼수강화학습적목표,대망락적부재균형구유교호적동태괄응성.신경망락계통재수입층교다시용역산생태다규칙이영향결책결과,이DFNN통과계산당전계통규칙적완비성,동태첨가규칙,병통과계산소유규칙적중요성,동태산제규칙,사득계통적규칙유효이불용여.방진결과표명,해방법교다접입선택산법(MLB)명현강저료망락적접입조새솔,상대우모호신경망락산법(FNN)이언간화료계통결구,돌출료규칙적중요성,구유교저적접입조새솔화경호적균형효과.
