基于深度学习的IPTV视频用户行为分析方法研究

IPTV视频业务的复杂性和多样性使其难以充分发挥运营商技术优势。借助深度神经网络DNN模型对IPTV视频用户进行用户行为分析。利用深度学习算法对用户点播视频活跃度实施精确分类,从而帮助IPTV服务提供商合理配置资源,同时为终端用户提供更高效优质的服务。实验结果表明,与现有的方法相比,该方法收敛快,分类准确率达93%。     

考虑风电场景缩减的多区域综合能源系统容量配置

以冷-热-电联供为核心的综合能源系统(IES)能有效提高能源利用率和供能灵活性。文章针对大规模风电接入对IES规划和运行的影响,提出了一种考虑风电场景缩减的多区域综合能源系统容量配置方法。采用混合度量的改进k-means算法对风电历史数据进行聚类,判定聚类场景数目和聚类中心;在充分考虑热网损耗和延迟效应的基础上,建立包含热网管道、节点、换热器的详细热网模型;通过热网连接多个区域综合能源系统,建立以系统年投资成本、运行成本和弃风惩罚成本之和最小为目标函数的多区域综合能源系统容量配置模型。仿真结果表明,该模型能大幅降低设备配置容量和系统运行费用,提高风电消纳率。     

巨型水电站孤岛试验期间AVC电压波动的解决

本文首先分析国内典型的AVC的一般配置、控制策略和控制原理,针对巨型水电站孤岛试验期间的AVC控制的复杂工况进行阐述,对出现的AVC电压波动的情况进行分析,并对采用的解决方案进行介绍,为今后类似电站的孤岛运行期间的AVC电压控制提供一些参考建议。