数字孪生辅助的智能楼宇多模态通信资源管理方法

多模态通信网络为智能楼宇能源调控数据的采集、传输、处理以及能源调控模型训练提供了通信支撑。数字孪生可以提供计算资源、信道特性等状态估计,辅助多模态通信资源管理优化,提高能源调控模型训练精度。然而,数字孪生辅助的智能楼宇多模态通信资源管理面临能源调控模型训练误差大、多时间尺度资源分配耦合、模型训练精度提高与能耗优化相互矛盾等挑战。针对上述挑战,提出基于数字孪生和经验匹配学习的多时间尺度通信资源管理优化算法,通过联合优化大时间尺度网关选择和小时间尺度信道分配与功率控制,最小化全局模型损失函数和能耗加权和。仿真结果表明,所提算法可以提高全局模型损失函数和能耗加权和性能,保障智能楼宇能源精准调控需求,促进智能楼宇能源调控低碳运行。

基于能量共享与交易协同的5G融合配电网基站储能调控方法

随着5G技术的快速发展,高能耗5G基站的规模化应用增大了基站运营成本,加剧了配电网供需不平衡等问题。首先,基于5G基站能耗特性,分析了基站调控潜力,结合5G基站能耗和光伏出力的动态变化,构建了基站间能量共享以及基站与配电网间能量交易模型。然后,以促进5G基站能量共享、提高基站运营效益和参与削峰填谷收益为优化目标,构建了5G融合配电网基站储能调控优化模型,并提出基于能量共享与交易协同的5G基站储能调控算法求解。最后,仿真结果表明:所提方法能够提高基站运营效益,促进配电网削峰填谷,同时实现对光伏出力的有效消纳。