Design of low-latency communication network for power system automation based on 5G technology
Notice bibliographique
Résumé
With the construction and development of new power system, grid business presents high reliability, high security protection, high flexibility, massive access level characteristics, 5G as the frontier technology of wireless network access, with high speed, wide connectivity, low latency features and advantages, and diversified grid business communication needs are highly compatible.Based on the characteristics of 5G communication technology, this paper analyzes its practicality in the power system.The main two protocols of the current autonomous network routing protocol for power system are proposed, and the inter-cluster routing optimization of OLSR is carried out by using AO algorithm.Simulate the predation behavior of skyhawk, develop the search strategy in the optimization process of AO algorithm, and construct the mathematical model of AO optimization algorithm.A quasi-inverse solution is used on the basis of the inverse solution to further increase the population diversity and convergence speed of the AO algorithm, while an adaptive weight factor strategy is used to balance the global search and local exploration capabilities of the AO algorithm.Simulation experiments are utilized to investigate the performance of the IAO algorithm as well as the PDR and delay in the mobile scenario of the power system.Comparing the PDR of the three protocols at different expected delivery distances, IOLSR still maintains a delivery rate of about 28% at a distance of 350m-500m.The optimized IOLSR shows further reduction in delay compared to OLSR in most of the cases with an average delay of 10829.43ns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».