基于长短期记忆人工神经网络的需求响应业务传输优化

作者：李彬; 姚欢^*; 祁兵; 孙毅

来源：电力信息与通信技术, 2022, 20(10): 27-35.

DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2022.10.004

• 需求响应
• 通信业务
• 空时编码
• 深度学习

随着智能电网的快速发展，需求响应通信业务越来越注重高可靠性的信息交互。为了提升需求响应信息交互过程中的信道质量，文章设计了一种基于长短期记忆（long-short-term memory,LSTM）人工神经网络的需求响应业务传输优化算法。首先基于需求响应信息交互通信服务类型，确定不同的通信服务对传输质量的要求。然后根据长短期记忆人工神经网络预测信噪比，并引入带有反馈机制的自适应编码技术，将不稳定的无线时变衰落信道转变成稳定信道，从而提高需求响应通信传输质量。所提出的算法对需求响应通信业务的优化具有实际工程意义，仿真实例验证了所提算法的有效性。

• 单位
  华北电力大学; 电子工程学院