摘要
本申请属于电力系统技术领域,更具体地说,涉及一种适用于电力系统的快速启动网络拥塞控制方法,通过采集并预处理电力设备和网络流量数据,确保数据的准确性和可靠性。随后,利用这些预处理后的数据训练流量预测模型,该模型能够准确预测未来一段时间内的网络流量,为实时决策提供依据。在电力系统启动过程中,结合实时网络状态和设备状态数据,进行网络拥塞检测,及时发现潜在的拥塞风险。最后,基于网络拥塞检测的结果和流量预测模型的预测结果,动态调整流量调度和控制策略,从而优化资源分配,避免不合适的决策。这一系列步骤确保了在网络状态快速变化的情况下,能够及时、准确地应对网络拥塞,提高了电力系统快速启动的效率和稳定性。
技术关键词
网络拥塞控制方法
流量预测模型
网络流量数据
电力系统
链路
拥塞窗口
设备状态数据
电力设备
注意力机制
资源分配
网络流量预测
网络拓扑
控制策略
实时数据
动态
速率
决策
系统为您推荐了相关专利信息
数据防护方法
监测电力系统
自愈机制
递归神经网络模型
切换运行模式
频率控制系统
抽水蓄能机组控制
PID控制器
抽水蓄能机组调频
调频辅助服务
信道状态信息
下行链路波束成形
成形优化方法
上行链路功率
矩阵
代码识别方法
神经网络模型
抽象语法树
数据
样本
识别系统
时序依赖关系
特征提取模块
偏离特征
注意力机制