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针对电网节点中边缘服务器资源受限问题,提出了一种基于软件定义网络的边缘计算框架。采用深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)强化学习算法对边缘服务器中的计算、存储资源进行合理分配。首先建立应用于电网中的基于软件定义网络的边缘计算模型,得到边缘服务器计算存储资源及任务时延的约束条件,分析得到需处理的MINIP问题。使用Tensorflow搭建仿真环境并执行强化学习算法,实现电网边缘节点对边缘服务器存储计算资源的最优利用。结果表明,强化学习算法中的回复值呈上升趋势,采用DDPG进行分配的系统总延时更低。 相似文献
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针对广域保护系统对通信网络实时性和可靠性的高要求,提出了一种将动态故障树和蒙特卡洛算法相结合的广域保护通信系统可靠性分析方法。利用扩展的动态故障树建立了系统模型,并采用序贯蒙特卡洛方法对系统的可靠性进行分析计算。通过仿真对系统的可靠性和薄弱环节等进行分析。仿真结果表明,所提出的可靠性分析方法模型简单、适用性强,能够快速发现影响系统可靠性的因素,便于快速诊断和维护,提高了整个网络的可靠性。 相似文献
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随着配电业务向智能化、自动化的发展,其对配电业务状态监测系统的传输时延、带宽及可靠性等性能提出了更高要求.文章基于软件定义网络的灵活配置、可编程技术优势,创新性地将其应用于配电业务状态监测系统,设计了一种基于SDN的配电业务状态监测系统架构,从而实现灵活的网络流量控制以及智能化的网络管理.此外,还对基于SDN的配电业务... 相似文献
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