XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络容量
基于机器学习的基于机器学习的光束选择，以最大化无线网络容量
摘要在当今和未来的无线通信中，尤其是在5G和6G网络中，机器学习（ML）方法至关重要。可能会带来许多好处，例如增加数据吞吐量，提高安全性，延迟减少以及总体上提高网络效率。此外，为了促进实时情况下大量数据的处理，机器学习用于无线网络中的各种功能。本文旨在探索机器学习的重要性和应用，并在预测无线通信场景中的最佳光束配置的背景下，特别关注经典的增强学习。我们的目标是通过找到最佳光束成形角度来最大程度地减少发射机之间的干扰。为此，部署了射线追踪技术。我们将这项研究视为将数字双（DT）技术集成到网络管理和控制中的一步。在本文中，使用了不同的机器学习方法，并比较了它们的性能。首先，确定了波束形成，最大化通道容量的最有效角度。然后，通过使用这些方法并在验证其准确性后，发现并评估了发射器和接收器数量增加的情况下的最佳天线角度。
低压网络容量研究第一阶段报告
本报告探讨了一系列有可能在不更换资产的情况下扩展低压网络容量的技术。首先，我们根据几种关键的低碳技术检查需求概况，以确定预计的网络变化的时间范围和幅度。在 2050 年向净零排放过渡的过程中，低压网络的峰值需求预计将迅速增加，部分原因是热力和运输电气化，而分布式发电也可能给系统带来压力。这些影响将被智能家电和消费者行为的转变所抵消，然而，网络加固和升级可能仍是必要的。至关重要的是，加固支出是通过客户电费收回的，因此找到推迟或避免加固的方法对于确保客户成本尽可能低至关重要。
可持续发展和能源公平的网络容量费
随着分布式发电和存储 (DGS) 系统价格的近期下降，人们越来越关注制定政策，以引导家庭和商业消费者的行为转向使用符合 DSM 目标的 DGS 系统。在本文中，我们将滚动网络容量收费整合到 DGS 系统投资分析中。一些案例研究的结果表明，容量收费在引导峰值消费者的投资决策转向 DSM 工具（例如，能源存储）以抑制其峰值需求方面具有积极影响。这不仅提高了网络的弹性，而且有望成为能源正义关系中的有效机制，避免将峰值需求的相关成本转嫁给所有用户。