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5G-V2X辅助下基于站点区域类型的城市充电站规划方法 被引量:8
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作者 熊轲 吴思宇 +2 位作者 郑海娜 王蕊 张煜 《中国电力》 CSCD 北大核心 2021年第3期89-98,共10页
5G技术发展使用户能够通过车联网和V2X(vehicle to everything)技术快速获取周围物理环境的信息。车辆、电网运营商等也能根据路网信息进行更好的资源分配与调度,从而促进现代化智慧交通、智慧城市等发展战略的实现。考虑到现代化城市... 5G技术发展使用户能够通过车联网和V2X(vehicle to everything)技术快速获取周围物理环境的信息。车辆、电网运营商等也能根据路网信息进行更好的资源分配与调度,从而促进现代化智慧交通、智慧城市等发展战略的实现。考虑到现代化城市不同区域承担着不同功能,在车辆停靠、电网容量、土地约束、成本价格等方面具有不同特征,为优化充电站部署,建立了V2X辅助下城市区域特征差异充电站模型。考虑实际情况,引入M/M/S/K排队模型和用户充电决策模型对用户行为进行刻画。进一步建立优化模型,在用地面积、电网容量以及服务需求的约束下,通过充电站点选择和充电桩部署,最大化运营商收益。为求解该问题,设计了一种基于站点容量和用户充电行为的充电站网络规划方法,首先求解给定站点的最优充电桩部署数目,然后对候选站点进行筛选聚合实现充电站网络优化。仿真验证了所提优化方法的有效性,所提充电站网络优化方法能够有效提高站点内充电桩利用率,减少运营商建设成本,提升运营商整体盈利。 展开更多
关键词 5g-v2x技术 电动车 充电桩 用地特性 M/M/S/K排队模型
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融合5G-V2X通信的智慧交通服务平台研发与应用 被引量:5
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作者 刘剑 朱虹锦 王蓉 《现代信息科技》 2021年第24期81-83,88,共4页
文章提出并设计了一种融合5G-V2X通信技术的分布式大数据智慧交通服务平台。利用机器学习相关技术,选择深度学习领域中的图卷积神经网络作为主要的交通预测手段,建立了交通流量预测模型,结合实际交通环境中存在的复杂情形,设计并开发了... 文章提出并设计了一种融合5G-V2X通信技术的分布式大数据智慧交通服务平台。利用机器学习相关技术,选择深度学习领域中的图卷积神经网络作为主要的交通预测手段,建立了交通流量预测模型,结合实际交通环境中存在的复杂情形,设计并开发了融合5G-V2X通信的智慧交通服务平台。最后通过数据对模型和平台进行了测试,结果表明模型预测的准确性和实效性较高,平台具有实用性。 展开更多
关键词 智慧交通 5g-v2x通信技术 图卷积神经网络
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