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基于量子遗传算法的变电站主辅设备监控通信数据混合流量优化
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作者 姜闿笈 沙倩雨 +2 位作者 秦红霞 房萍 王申强 《电气自动化》 2026年第2期26-28,共3页
针对变电站主辅设备监控通信数据混合流量因数据量指数级增长和类型复杂化导致的传输拥塞、链路资源闲置、时延增加及利用率降低问题,提出一种基于量子遗传算法的变电站主辅设备监控通信数据混合流量优化方法。采用Adaboost算法构建分... 针对变电站主辅设备监控通信数据混合流量因数据量指数级增长和类型复杂化导致的传输拥塞、链路资源闲置、时延增加及利用率降低问题,提出一种基于量子遗传算法的变电站主辅设备监控通信数据混合流量优化方法。采用Adaboost算法构建分类模型实现流量优先级划分,并将优先级量化作为关键参数设计优化目标,利用量子遗传算法并行搜索能力求解混合流量调度方案,通过量子旋转门动态更新路径策略。试验结果表明:该方法端到端时延仅约12 s,显著低于传统方法,链路利用率箱图中位数达0.92且四分位距更窄。所提方法有效提升了网络资源利用效率,为智能变电站高实时性通信提供了可靠技术支撑。 展开更多
关键词 量子遗传算法 变电站主辅设备 监控通信数据混合流量 优先级划分 优化方法 链路利用率
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