简介:摘要: 随着光通信网络的迅猛发展,提高网络性能和效率的需求日益迫切。本文提出了一种基于深度强化学习(DRL)的智能光路优化方案,旨在通过学习网络拓扑和光信号路径的性能,实现在光通信网络中动态调整光路以维持足够的光功率。首先,定义了包括网络拓扑、光信号传输路径和设备状态在内的状态空间,并设计了相应的动作空间。通过建立深度强化学习模型,智能选择动作,以优化光信号传输。训练过程中采用奖励函数来评估每个动作的效果,以最大化累积奖励。该方案在网络中检测到光功率过低时,能够迅速、自适应地重新规划光路,确保信号在网络中的传输过程中保持足够的功率。所提方案为光通信网络的性能提升提供了一种创新的解决方案,为未来智能光通信系统的发展奠定了基础。
简介:摘要:随着科技的进步和全球能源结构的转变,智能电网和可再生能源的发展日益受到人们的关注。其中,光伏发电作为主要的可再生能源之一,因其清洁、高效、可再生的特性,在智能电网中得到了广泛的应用。智能电网通过利用先进的信息技术、通信技术和控制技术,对传统电网进行升级改造,实现了电力系统的智能化和高效化。而光伏发电在智能电网中的应用,可以进一步提高电力系统的运行效率,降低对环境的影响,同时促进电力行业的可持续发展。然而,光伏发电在智能电网中的应用仍存在一些问题,如光伏发电的不稳定性和不可预测性等,这给电力系统的稳定运行带来了一定的挑战。因此,对光伏发电在智能电网中的应用进行优化,提高其运行效率和稳定性,对于推动电力行业的可持续发展具有重要的意义。
简介:摘要:光纤通信技术具有频带宽、传输容量大、低损耗、保密性好等优点,能够有效解决高速信号传输的瓶颈,目前已经成为了主流的通信方式。其中主要的通信器件为光电转换模块,光模块中垂直腔面发射激光器Vcsel与45°FA耦合、PD接收光芯片与45°FA的耦合技术为关键技术。本文利用ZEMAX仿真软件建立仿真模型,分别分析垂直腔面发射激光器Vcsel、PD接收光芯片相对45°光纤阵列组件FA位置偏移引起的耦合效率的变化进行仿真分析,为耦合工艺技术作为指导和参考。