面向5G基站室内基带处理单元(Building Base band Unit,BBU)池化架构下的高密度负载供电需求,提出融合集中式整流、电源远供、人工智能能耗管理与热控优化的电源系统设计方案。构建多维冗余容错结构,集成长短期记忆与注意力机制(Long Sh...面向5G基站室内基带处理单元(Building Base band Unit,BBU)池化架构下的高密度负载供电需求,提出融合集中式整流、电源远供、人工智能能耗管理与热控优化的电源系统设计方案。构建多维冗余容错结构,集成长短期记忆与注意力机制(Long Short-Term Memory with Attention Mechanism,LSTM-Attention)模型预测控制策略与热力仿真协同模型。实验验证表明,系统在电压稳定性、冗余响应、热场均衡等方面具有显著性能优势,满足大规模部署条件。展开更多
文摘面向5G基站室内基带处理单元(Building Base band Unit,BBU)池化架构下的高密度负载供电需求,提出融合集中式整流、电源远供、人工智能能耗管理与热控优化的电源系统设计方案。构建多维冗余容错结构,集成长短期记忆与注意力机制(Long Short-Term Memory with Attention Mechanism,LSTM-Attention)模型预测控制策略与热力仿真协同模型。实验验证表明,系统在电压稳定性、冗余响应、热场均衡等方面具有显著性能优势,满足大规模部署条件。
