面向电力物联网的5G移动边缘计算任务卸载方法

由于传统云计算范式已无法满足电力物联网日益增长的计算需求,文章引入5G移动边缘计算用于实现计算任务的就近处理,并将长期能耗约束与业务优先级考虑在内,将其中的任务卸载问题建模为长期时延优化问题.进一步利用Lyapunov优化将之转化为一系列短期的确定性优化问题,并对其理论上界加以分析,利用基于梯度价格的拍卖算法,可实现通...     

面向5G边缘计算网络的联合需求响应与任务卸载策略

随着物联网通信计算需求激增,5G通信与边缘计算网络逐步成为新兴的高能耗负荷。针对5G边缘计算网络用电成本高的问题,提出了联合任务卸载与需求响应策略。所提策略基于任务卸载与基站储能单元充放电动作,在高电价时段联合优化计算、通信与储能资源分配或者牺牲部分时延性能以削减用电成本,在分时电价机制中为电网提供响应能力。针对优化目标为混合整数非线性规划问题,进一步提出结合网络场景划分的广义benders分解算法,将问题解耦为任务卸载决策主问题与充放电以及资源分配子问题,降低问题求解复杂度。仿真结果表明：相比于仅考虑任务卸载和仅考虑通信资源调度的响应策略,所提策略降低了用电成本并避免时延性能恶化。     

基于5G的需求响应通信安全问题分析与应用挑战

无线技术的升级换代带来了网络服务架构的变革,5G通过逻辑专网能够为电力等垂直行业提供更便利的服务.随着5G与电网应用深度融合,其安全影响范围扩大,因此对5G背景下需求响应(demand response,DR)通信发展的安全防护问题进行了讨论.首先,给出了电力需求响应通信架构,分析了5G技术支撑下的DR通信安全需求;其...     

面向需求响应的多边缘网关协同信息缓存与分发策略

边缘计算在电力通信网的应用有利于实现更低时延的需求响应,促进未来能源市场发展。现有工作研究了边缘计算在数据处理环节的应用,而需求响应信息分发机制也亟待优化。针对信息分发时延影响用户响应能力的问题,提出面向需求响应的边缘多跳协同缓存网络架构,优化信息分发速率。为降低信息分发时延,设计一种考虑协同范围的非合作博弈缓存算法,令边缘网关竞争服务用户数,在降低信息缓存重复度同时实现时延优化;考虑到边缘网关部署特点,进一步提出分布式的缓存决策算法,实现边缘网关分布式决策。仿真结果表明,所提算法有效降低了响应信息的分发时间,并提高了用户的实际最大响应能力。     

电力物联网移动边缘计算任务卸载策略

由于云计算框架中的传播延迟无法满足电力物联网对低延迟和可靠性的要求,在移动边缘计算框架的基础上,提出一种基于电力物联网的云-边缘网络结构,并对业务响应时延进行建模。通过约束优化和改进遗传算法相结合求解优化模型,得出最优计算卸载策略。通过仿真进行对比分析,验证提出的移动边缘计算卸载策略的有效性。结果表明,该策略在提高业务处理可靠性的同时,也大幅度降低了故障情况下业务响应时延,与仅重传策略的延迟性能相比,该策略延迟性能提高了6.4%。综上,该研究可对电力物联网的发展提供一定的参考和借鉴。     

面向电工智慧物联的服务缓存和计算卸载策略

海量数据接入对电工装备智慧物联发起挑战,亟须边缘计算协助数据实时处理。现有工作重点研究了任务卸载技术在工业互联网场景的应用,未充分关注服务缓存对任务卸载策略的影响。针对上述问题,提出了面向电工装备智慧物联场景的联合服务缓存与任务卸载策略。针对供应商与服务提供商的收益冲突问题,以供应商数据处理时延最小化为目标,研究与证明了计算服务提供商与供应商之间的主从博弈以及纳什均衡点的存在,提出结合粒子群的广义Benders分解算法实现问题求解。仿真结果表明,所提策略有效提高了任务处理效率,降低了供应商的计算成本,提高了服务提供商的服务收益。     

面向新型电力系统的5G网络切片资源分配策略

随着以能源为主体的新型电力系统建设步伐的不断推进,分布式能源、源网荷储等新型电力业务应运而生,如何合理分配资源、适应多类业务差异化需求是目前电网公司关注的焦点。构建混合整数线性规划的5G网络切片模型,基于VIKOR方法对拓扑特性、资源利用率和延迟时间等切片节点因子的重要性进行排序,并在切片链路配置阶段,使用最短路径算法获得切片链路的物理路径。仿真结果表明,本文提出的方案和算法能够在保证业务端到端时延要求的同时,保证较高的切片配置成功率,满足5G网络切片的安全要求。     

基于改进型TD3算法的车载边缘计算任务卸载决策

为满足复杂车辆任务在时延、能耗和计算性能方面的要求,同时减少网络资源的竞争和消耗,设计了一种基于车载边缘计算(VEC)的任务卸载策略,以最小化任务处理延迟和能源消耗之间平衡的长期成本为目标,将车联网中的任务卸载问题建模为马尔可夫决策过程(MDP),提出了在传统双延时深度确定性策略梯度(TD3)的基础上,利用长短期记忆网络(LSTM)来逼近策略函数和价值函数,将系统状态进行归一化处理以加速网络收敛并增强训练稳定性的改进算法(LN-TD3)。仿真结果表明,LN-TD3性能与全部本地计算和全部卸载计算相比提高了两倍以上;收敛速度上与深度确定性策略梯度DDPG、TD3相比提高了约20%。     

车联网中基于任务紧急性的联合卸载方案

在车联网中,任务卸载可以有效地解决车辆的存储资源和计算资源不足的问题,单个的MEC(mobile edge computing)服务器通常无法满足车辆密集区域的任务卸载需求。针对上述不足,设计了一种多MEC服务器的联合卸载方案(joint offloading method based on task urgency, JOMTU)。车辆递交任务卸载请求给本地MEC服务器时,后者在负载严重的情况下,会根据任务的紧急性和服务器负载情况等因素,将任务发送给附近MEC服务器处理以满足任务的截止日期要求。仿真实验结果表明,与传统的方案相比,所提出的方案将系统的整体任务失败率降低17%,并且优化了整个网络的服务器负载情况、增加了网络的可靠性。     

智慧风电5G工业终端边缘计算算法设计和调试

5G工业终端在靠近用户设备的位置提供网络、计算、存储服务,不仅能够实现流量的本地化处理,降低对传输网络和数据中心的流量冲击,而且能够提供低时延和高稳定的应用运行环境,有利于计算框架在终端和数据中心间的延展,有助于实现场景需求、算力分布和部署成本的最佳匹配.风电厂常地处偏远,目前光纤环网敷设成本高,可靠性低,带宽小,难以满足智慧风场业务的发展需求,本文利用5 G工业终端对风电主控PLC内的各项数据进行采集,可实现对风机机械、电气、控制等设备的运行状态的实时监控,还可在设备处就近应用边缘算法进行机组部件运行健康度和衰退预测等.     

考虑电动汽车和5G基站的电力-信息-交通耦合网络需求响应策略

电动汽车(EV)是具有移动负荷和通信用户双重属性的主体,为充分挖掘其参与需求响应产生的可调度潜力并降低电网负荷波动,提出了电力-信息-交通网络耦合背景下EV和5G基站需求响应策略。首先,分析了EV和5G基站参与下的多网络耦合关系。其次,建立了EV集群和5G基站集群的灵活性模型。基于此模型,提出了两阶段需求响应优化调度策略：第1阶段以通信成本最小为目标,为EV提供充电导航和路径规划并优化基站用能模式;第2阶段以配电网负荷波动最小为目标,制定EV的充放电策略。最后,通过某城市交通模型的测试,分析了调度策略对基站运行、配电网负荷、潮流和用户的影响,验证了模型和方法的有效性。     

边缘计算在电力供需领域的应用展望

随着电力供需领域设备的智能化,电力供需领域之间传递的信息量不断增大,导致带宽资源的浪费以及信息不能得到及时的处理。将边缘计算引入电力供需领域能很好地解决这些问题。论述了边缘计算的产生以及优势;随后分析了电力供需互动以及研究了电力供需领域对于边缘计算的需求;最后,对边缘计算在电力供需领域应用进行了展望,构建了边缘计算在电力供需领域应用的具体场景,为边缘计算在电力供需领域中的发展提供参考。     

一种考虑业务可靠性的需求响应边缘云部署方法

需求响应边缘节点的部署能缓解电网需求侧管理平台处理海量业务的压力,提高电力用户底层终端的管理质量。然而边缘计算在当前工程应用中主要侧重于业务计算的实时性却忽略了业务的可靠性。该文重点考虑了业务的可靠性,提出一种边缘云的部署方法。部署方法包含通信机制和任务分配机制。通过建立一种新型的需求响应通信机制,并结合边缘计算节点部署的位置选取,降低业务受链路故障和通信质量不佳的影响。该通信机制中每个业务源节点均需与边缘节点和目的节点建立连接。在链路出现故障和通信质量不佳时,需求响应能在2条连接中进行切换,实现分布式与集中式调度2种模式的灵活变换。为实现边缘节点的部署位置选取,利用穷举方式遴选符合特定要求的网络节点。同时为了提高业务可靠性,在确定可用于提高业务可靠性的边缘节点后,设计对应的边缘节点之间需求响应业务管控的任务分配机制。该机制利用启发式算法,逐个分配边缘节点管控的业务,保证边缘节点所管辖的负荷量差值不会相差过大。经仿真结果验证,所提的新型通信机制和任务分配机制能够提高需求响应业务的可靠性。     

基于计算卸载的电力物联网能效优化研究

基于异构网络架构,考虑基于三层计算的电力物联网移动边缘计算架构,构建了各层计算的能量消耗模型和延迟模型,实现智能移动设备的任务从本地计算卸载到小基站的边缘服务器和宏基站边缘云服务器进行计算.针对电力物联网计算卸载的能耗最小化问题,采用变量替换分解问题,并利用目标函数单调性进行理论推导,得到优化的参数解.仿真结果表明,通...     

基于负载再分配的边缘计算任务均衡调度策略

目前5G异构网络的计算卸载机制在边缘节点资源方面和电力业务调度算法时延与负载均衡方面存在问题。综合考虑边缘服务器负载均衡和业务计算时延,针对min-min算法与max-min算法的不足,文中提出了基于电力业务优先级二次再分配的均衡调度算法。该算法根据业务的最大容忍时延划分业务的优先级,并且根据最小完成时间标准差确定长短业务比例,实现业务的预分配。基于各个边缘服务器的负载情况,该算法再将高负载边缘服务器上的业务分配给负载低的服务器,实现二次再分配。仿真结果表明,与典型的算法相比较,所提算法缓解了现有技术中存在的以上问题,降低了计算时延,实现负载均衡,提高了系统资源利用率。     

能源互联网背景下5G网络能耗管控关键技术及展望

第五代移动通信(5G)网络基础设施建设逐步加快,绿色节能通信网络的构建关乎5G网络能否可持续发展.研究5G网络能耗管控技术,对于探究能源互联网背景下,分布式清洁能源系统、储能系统与需求响应在5G网络能耗管控中如何应用以实现节能减排具有重要意义.文中从基站能耗管控研究的模型、算法、技术路线等角度出发,以配置有能量收集装置...     

基于电-热联合市场出清的综合需求响应建模及策略

随着综合能源系统和多能源市场的发展,传统需求响应已逐渐向综合需求响应的方向转变。在综合需求响应中,用户既可以通过改变用能习惯,又可以通过转换能量来源参与响应,从而实现供需资源协调优化。以冬季居民电能、热能需求为场景,首先基于零售侧能源市场参与主体的机理模型,构建零售侧电-热联合双边竞价能源市场框架。其次,提出电、热负荷参与联合市场的竞价策略,进而建立以最大化能源生产者和消费者剩余为目标的电-热联合市场出清模型;考虑不同负荷的控制模式和运行机理,提出电、热负荷响应市场出清信号的控制策略。最后,通过算例验证了所提方法在实现供需双侧资源协调优化、促进可再生能源消纳以及用户节能方面的积极作用。