Mobile user forecast and power-law acceleration invariance of scale-free networks

This paper studies and predicts the number growth of China＇s mobile users by using the power-law regression. We find that the number growth of the mobile users follows a power law. Motivated by the data on the evolution of the mobile users, we consider scenarios of self-organization of accelerating growth networks into scale-free structures and propose a directed network model, in which the nodes grow following a power-law acceleration. The expressions for the transient and the stationary average degree distributions are obtained by using the Poisson process. This result shows that the model generates appropriate power-law connectivity distributions. Therefore, we find a power-law acceleration invariance of the scale-free networks. The numerical simulations of the models agree with the analytical results well.

Power allocation for MIMO-OFDM systems with multi-user decoupling and scheduling

A power allocation scheme for multi-user multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing （MI- MO-OFDM） systems with channel state information （CSI） on transmitter and receiver is pressed. Multi-user lower allocation can be decoupled into single user lower allocation throughout null space mapping of multi-user channel and lower allocation can be performed throughout spatial-spectral water-filling for per user.To deal with more users in system and fading correlation,scheduling is oerformed to maintain the gain of power allocation.The proposed scheme can substantially improve system＇s spectral efficiency with low complexity.Simulation results validate the accuracy of theoretic analyses.

Dynamic Interference Coordination With Analytical Near-Optimal Power Allocation Toward High User Fairness

To mitigate interference on celledge users and improve fairness of the whole system, dynamic inter-cell interference coordination(ICIC) is one of the promising solutions. However, traditional dynamic ICIC is considered as an NP-hard problem and power variability further adds another dimension to this joint optimization issue, making it even more difficult to quickly reach a near-optimal solution. Therefore, we theoretically obtain the closed-form expression of the near-optimal power allocation ratio for users in adjacent cells paired in the same resource block and interfere each other, so that the total utility corresponding to α-fairness is maximized. Dynamic ICIC using this closed-form solution could improve user fairness without causing an increment of the computational complexity. Numerical results show that, compared with the schemes using identical power for different users, our method does not obviously degrade the system's average spectral efficiency.

Research on User Pairing Techniques Based on NOMA in Cognitive Radio Networks

This paper outlined a Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) grouping transmission scheme for cognitive radio networks. To address the problems of small channel gain difference of the middle part users caused by the traditional far-near pairing algorithm, and the low transmission rate of the traditional Orthogonal Multiple Access (OMA) transmission, a joint pairing algorithm was proposed, which provided multiple pairing schemes according to the actual scene. Firstly, the secondary users were sorted according to their channel gain, and then different secondary user groups were divided, and the far-near pairing combined with (Uniform Channel Gain Difference (UCGD) algorithm was used to group the secondary users. After completing the user pairing, the power allocation problem was solved. Finally, the simulation data results showed that the proposed algorithm can effectively improve the system transmission rate.

基于大语言模型的新型电力系统用户特性立体应用模式初探

随着新型负荷的广泛接入与虚拟电厂建设的不断推进,新型电力系统中多元的负荷结构与频繁的网荷交互使得用户特性应用在数据融合、特性挖掘和业务赋能面临关键挑战。因此,该文首先深入分析了用户特性的研究现状,以此为基础提出了新型电力系统用户特性立体应用模式,贯通了“多源数据-多维特性-多元模块-多样业务”的应用链路。然后,针对该模式实践中海量多源数据可用性差、特性刻画灵活性低、业务贯通复杂性高的核心技术难题,立足于近期大语言模型备受关注的显著能力与智能体应用范式,分别在自适应数据治理、对话式数据交互、自动数据分析与机器学习、多智能体应用系统架构方面提出了解决方案。进一步,更通过用电数据库交互与业扩报装接入优化的案例表明所提方案能够自动化、智能化、个性化地开展用户特性应用,有望在实际中应对用户侧业务面临的关键挑战。最后,对大语言模型赋能用户侧海量资源管控以及系统智能水平跃升进行了展望。

Adaptive resource allocation for multi-user multi-server power-line communication OFDM systems

The bits and power allocation model of adaptive power-rate mixture for multi-user multi-server power-line communication systems was analyzed with the restrictions of maximal total power,fixed rate for each real time (RT) user,minimal rate for each non-real time (NRT) user,maximal bits and power for each subcarrier in each orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) symbol. An algorithm of resource dynamic allocation in the first OFDM symbol of each frame and resource optimal adjustment in the latter OFDM symbol of each frame was proposed. In the first OFDM symbol of every frame,resource is firstly assigned for RT users so as to minimize their total used power until satisfying their fixed rates; secondly the remainder resource of power and subcarriers are assigned for NRT users so as to minimize their total used power until satisfying their minimal rates also; lastly the remainder resource is again assigned for NRT users according to the proportional fairness strategy so as to maximize their total assigning rate. In the latter OFDM symbol of each frame,bits are swapped and power is adjusted for every user based on the resource allocation results of anterior OFDM symbol. The algorithm is tested in the typical power-line channel scenarios and the simulation results indicate that the proposed algorithm has better performances than the classical multi-user resource allocation algorithms and it realizes the multiple aims of multi-user multi-server resource allocation for power-line communication systems.

多无人机辅助NOMA网络的联合无线资源分配算法

为了满足高容量需求和通信质量,提出了一种多无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)辅助下行非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)网络的联合定位、用户调度、用户配对和功率分配优化算法。在基站位置固定的网络场景下,推导出通用最优用户配对和功率分配策略闭式解。针对多小区场景,将无人机的位置优化问题转化为一个局部合作博弈问题,并证明所提博弈是一个精确的潜在博弈,它至少有一个纯策略纳什均衡(Pure Strategy Nash Equilibrium, PNE),且最优的纳什均衡(Nash Equilibrium, NE)能够最大化网络和速率。设计了一种集中分布式学习算法寻找最优PNE。仿真结果表明,该算法优于现有方案,显著提高了网络效用。

考虑用户碳配额的售电公司新能源电力购售策略研究

随着碳配额制度改革的深入,高排放企业日益增加的新能源电力需求给售电公司传统运营模式带来了新的机遇和挑战。针对高排放企业日益提升的绿色用电需求难以满足的问题,提出主从博弈框架下考虑用户碳配额的售电公司新能源电力购售策略模型。研究通过运用Copula函数、拉丁超立方抽样及K-means聚类生成风光出力典型场景,构建了考虑中长期市场、现货市场、储能、碳交易、绿证交易及差异化售电合同的多市场主从博弈双层优化模型。最后,通过算例分析验证了模型的有效性。

基于CPSS视角的需求响应能力评估综述

对信息—物理—社会系统与需求响应评估的结合进行综述。首先对信息物理系统的历史和框架进行分析。接着总结了现有的需求响应研究现状,包括需求响应潜力评估的意义、分类和评估方法。对于需求响应能力评估的数据来源进行总结,包括问卷调查和运行数据采集。在信息—物理—社会系统与需求响应结合方面,分别分析需求响应的物理域、信息域和社会域基础,介绍相应的建模方法和研究内容。最后,对未来的研究展望进行讨论,包括市场考核机制、快速仿真与建模技术以及综合能源下的需求响应管理。

非正交多址接入异构网络用户公平性问题研究

针对5G非正交多址接入异构网络主要以传输总速率最大化为优化目标带来的资源分配不平衡,导致部分信道最小速率过低,造成用户服务质量下降,从而带来用户之间不公平问题,文中基于非正交接入异构网络模型,综合考虑传输总速率和用户最小速率,提出将整体优化问题解耦,利用最佳信道配对选择和优化用户功率分配方法最大化最小用户速率,解决用户公平性问题。仿真结果表明,提出的算法在较低的复杂度下,用户最小速率明显优于传统方法,用户公平性明显提升。

面向新型电力系统的用户侧标准化计量箱的研究与应用

随着新型电力系统的不断发展和智能化电网技术的日益成熟,用户侧的能源计量管理变得越来越重要。传统的电能计量箱已难以满足新型电力系统对于计量精准度、数据采集和通信能力的更高要求。文章针对这一问题,提出了一种面向新型电力系统的用户侧标准化计量箱设计方案。该方案基于物联网技术和智能电网通信协议,实现了高精度计量、远程数据传输和双向通信功能。

计及热负荷柔性的户用氢能系统运行优化研究

针对风电/光伏出力的随机性和间歇性给户用氢能系统热电联供可靠性带来的挑战,提出基于热负荷柔性松弛运行约束的户用氢能系统热电联供优化策略。首先,搭建包含不同模块的户用氢能系统基础架构,并详细说明该系统的运行原理;其次,建立系统中关键环节的数学模型,确定电解槽平均氢/热比和燃料电池在不同温度下电/热比的范围;然后,为了兼顾用户的舒适度和热负荷的灵活性,根据热感觉平均标度预测指标对户用氢能系统的热负荷需求进行调整;最后,综合考虑储氢罐的容量限制、氢能设备的电/热功率和用户侧柔性热能需求等约束条件,以总投资成本最少和新能源弃电率最低为目标,建立户用氢能系统优化运行模型。仿真结果表明:引入柔性热负荷进行运行调节时,不仅增强了可再生能源的消纳能力,还显著降低了系统的运行成本。

基于双层委托代理的电网代理购电最优合同设计

为有效传导一次能源成本,工商业用户现已全部进入电力市场,不满足直接市场交易条件的用户由电网代理购电参与市场,并逐步缩小电网代理购电范围。为满足当前市场需求,需要设计电网代理购电最优合同,考虑用户选择电力市场代理商的决策,并激励用户授权售电公司参与市场。依据委托代理理论,提出了基于双层委托代理的电网代理购电最优合同设计,上层电网-用户委托代理模型描述了电网在用户收益最大化目标函数下的代理购电最优合同设计。下层用户-售电公司委托代理模型描述用户授权售电公司参与市场的博弈行为,并以此作为上层模型的用户激励约束。最后,通过算例验证了所提出模型的可用性,并基于对模型参数与优化结果的影响分析给出了模型参数测算和基于用户画像应用不同的电网代理购电合同的建议。

基于电力数据中台的行为审计工具建设

目前电力数据中台围绕数据的安全使用,启用了数据库相关的审计功能,但是仍缺乏有效技术手段对应用层及数据使用者的风险行为进行自动化监测。为提升数据安全保障能力,本文提出建设数据中台行为审计工具,有效保障电力系统数据规范、数据安全;通过智能化手段能够实现电力系统数据异常访问行为分析和数据安全风险管控,自动识别数据异常访问、异常用户行为及数据安全风险隐患,辅助数据安全防护工作,防范因电力系统数据异常操作或内部泄漏造成的数据安全事件,实现数据安全风险可查、可控、可预警;对电力系统行为人的数据使用行为进行分析与画像,识别用户操作行为,对用户行为进行审计;实现电力数据流转动态监测、数据安全风险源头定位;通过电力数据安全风险实时监测、溯源核查、态势感知、精准定位、快速响应,全面提升电力数据安全事件的事前、事中、事后的技术管理水平。

响应调控需求的辅助服务市场激励电价与效益分析方法设计

“双碳”目标下的新型电力系统需要更多可调度的弹性资源维护电网供需平衡。由此,首先结合辅助服务市场提出由代理机构代理电力用户间接参与省级辅助服务市场,并耦合电网平衡需求设计弹性电价。其次,结合分时电价提出跟踪供需关系的补偿结算电价,最后,设计全天时段的电力用户参与省级辅助服务市场交易的效益模型。通过对所提方法和模型的量化验证与分析,得出所设计的电价模型可以跟踪电网需求变化,调整实际结算电价,为负荷侧电力用户参与交易提供市场激励。

电力用户信息的多区块链管理及跨链查询方法研究

区块链技术在保证电力用户信息安全隐私上具有良好表现及前景,但其去中心化特点带来节点存储压力过大的问题,导致节点服务器运行速度过慢,交易处理性能低下。为减轻节点的存储任务,提出多链管理及跨链查询的方法。利用多通道技术对账本进行多路隔离,实现了巨量数据节点的多链管理。针对多链间的“数据孤岛”问题,增加中间人节点并结合键值查询方法实现了跨链查询,从而成功构建了具备多链管理及跨链查询的电力用户信息区块链管理系统。系统测试表明:在保证用户信息安全隐私的前提下,有效缓解了节点存储压力过大的问题,系统稳定高效且能够跨链查询。该方法实现了电力用户信息安全存储、系统高效运行、数据全局共享,为推动国家电网数字化建设提供参考。

用户侧储能两电平换流器开关管开路故障诊断

随着新型配电网发展,用户侧储能已成为配电网中的重要环节之一。储能设备的换流器是储能与电网的接口设备,其开关管是故障率较高的器件,且开路故障隐蔽性较强。针对配电网用户侧复杂的电能质量环境,在两电平换流器充电与放电过程中开关管开路故障机理研究基础上,提出了基于扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)与宽度学习系统(broad learning system,BLS)的开关管开路故障诊断方法。该方法通过EKF动态提取故障谐波的特征,BLS识别特征并诊断故障。通过仿真与实验证明在0.2~3(标幺值)的负载波动、5%~10%的系统谐波与±0.5 Hz频率偏移等配电网常见扰动下,单管开路故障与双管开路故障准确诊断与定位的准确率为100%,为用户侧储能系统监测提供有效支持。

基于沉浸理论的农区畜牧业服务设计研究

目的探究沉浸理论介入农区畜牧业服务设计的策略,构建更具用户体验感的农区畜牧业服务设计系统。方法根据沉浸理论的内涵与我国农区畜牧业发展现状,分析沉浸理论介入农区畜牧业服务设计的经济价值、社会价值和文化价值,针对农区畜牧业存在的问题及沉浸理论可行性分析,构建沉浸理论下的农区畜牧业服务设计策略。结果首先对河南省新野县畜牧业现状进行调研分析;其次基于服务设计思维与设计策略进行服务系统图及蓝图设计,并进一步设计以用户为中心的服务载体——恒永牧场APP、畜牧市集及配套应用小程序,来实现新野农区畜牧业用户的沉浸式体验;最后通过沉浸效果评估,验证了沉浸理论介入农区畜牧业的可行性及重要性。结论沉浸理论的融入能够改善用户体验,促进农区畜牧业的高质量发展,为我国畜牧业服务系统的创新设计提供了新的思路和方法。

基于大数据的客户热词分析系统的架构设计

针对现有技术中电力用户数据信息客户热词分析能力低下问题,提出了一种新型的数据分析方法。通过智能电网云端数据库获取客户热词,提炼电力数据信息客户热词数据库所有语义数据信息,并基于ADSP-BF533处理器实现电力数据信息客户热词信息采集和输入。通过创建频率矩阵,将电力热词数据信息转换为数学表达式能够提高电力数据信息的分析能力。通过试验,所提方法运行效果好,分析误差低,为电力系统客户热词分析提供新思路。

多波束低轨卫星用户分组与资源分配算法

与地面网络设施相比,卫星的机载资源十分有限,面对用户地理位置及流量需求分布的不均匀,传统的固定分组和固定资源分配方式缺乏灵活性,限制了系统容量。基于地理位置的用户分组,利用相控阵天线产生的具有灵活方向和波束宽度的动态波束和跳波的时间分片技术,可以实现对卫星资源的合理分配和高效利用。在低轨多波束卫星场景下,利用P中心问题模拟用户分组问题算法对卫星用户进行分组,实现用户平均信息速率的最大化。基于分组结果提出一套适用于用户分组方案的灵活资源分配算法,并在最后加入一个组间资源调配的过程,以避免空闲资源的浪费。经过实验数据模拟和性能评估,所提算法比传统的用户分组和资源分配算法更能够有效提升系统吞吐量,降低用户平均排队时延。