基于软件定义网络的电网边缘计算资源分配

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。     

面向新型电力系统的最小服务延迟的负载分配算法研究

边缘计算依托其在网络边缘的技术和部署优势,能够实时采集终端设备的运行情况,并按需完成数据云台的上传,有效缓解了云端处理器的工作压力,降低数据实时回传的延时。然而,资源有限的单一边缘节点的固有特性可能依然无法满足大规模接入的新型电力业务的延迟要求。对此文中研究了满足较低服务延迟的工作负载分配策略。考虑到网络时延和计算时延,构建了一种基于多个边缘计算节点的工作负载分配模型,以最小化新型电力系统场景下的服务时延。此外,为进一步降低多种新型电力业务终端的服务时延,制定了一种工作负载分配机制。在初始化阶段,通过任务平衡算法来改善边缘节点间的工作负载平衡。为了有效保证资源分配的合理性,提出了一种改进的粒子群优化算法,实现边缘节点的CPU资源的合理分配。基于半定规划算法,将网络资源做到更有效地分配。最终通过仿真实验,表明了所提的分配策略更加有效。     

面向边缘计算的人工鱼群搜索任务调度

如何将计算任务分配到合适的边缘计算资源上进行计算,以满足边缘计算环境下用户的计算需求、提高用户任务请求 的服务质量,是边缘计算中面临的关键问题。 本文提出一种基于人工鱼群搜索的边缘计算任务调度方法(AFETSA)。 将人工 鱼群搜索算法和边缘计算任务调度模型相结合,采用非线性递减函数动态地调整人工鱼的视野范围和步长,以提高启发式任务 调度算法的全局搜索能力,降低任务的计算时延;同时与禁忌搜索算法进行融合,通过引入忌禁表,在每一次迭代中防止算法陷 入局部最优,提高算法的寻优能力。 CloudSim3. 0 仿真平台实验评测结表明,本文所提 AFETSA 方法和已有的 AFSA、ACO 和 PSO 这 3 种调度算法相比,在任务执行时间、算法稳定性、负载均衡方面都有明显的提升,可充分利用边缘服务器计算资源,提 升计算任务的计算性能,有效解决边缘计算中任务调度不均导致的时延过高和负载不均衡问题。     

5G环境下差动保护在电力系统中的应用

由于面临业务需求差异化,应用场景多样化,以及网络设备异构化的挑战,电力物联网的构建需要引入网络切片、边缘计算、灵活回传以及低时延技术等5G关键技术来实现灵活、差异化的通信能力。针对这些问题,本文研究了5G网络的关键技术,研究了差动保护业务在5G环境中的应用,并设计了移动边缘计算平台,使信息流无须回传至5G核心网、在网络的边缘就能完成信息的交互与传输,满足配网差动保护对端到端通信通道10～12 ms的时延要求。该方案能够取代光纤通信进行配网差动保护装置之间实时通信,为泛在电力物联网接入网低时延、高可靠应用场景提供解决方案。     

基于谷歌地图的智慧路灯管控系统的研究与实现

为了提高当前路灯控制系统的管理效率,实现路灯管控的可视化、智慧化、高效性,本文提出并实现了基于谷歌地图的智慧路灯管控系统。该系统综合应用WebGIS技术、GPRS和ZigBee网络通讯技术、WebGL等计算机技术,解决了监控系统的网络传输的实时性问题和系统中大量路灯加载时加载缓慢问题,系统采用谷歌地图并引入多国语言库实现了软件的国际化。系统目前在合肥市测试使用,能够在一秒左右实现路灯的开关及调光功能。     

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%。     

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。     

基于百度地图的智慧路灯数字化管理系统的设计与实现

智慧路灯系统可以有效地改善城市道路照明状况。本文提出的基于百度地图的智慧路灯数字化管理系统运用ASP.NET MVC、百度地图API和Ajax等,实现了对路灯和网关的远程实时监控功能,提供了良好的路灯管理方式,使照明设备节约了大量能耗。该系统目前在安徽省阜阳市政工程中测试使用,能够与服务器建立一个稳定的连接并且在1 s内完成路灯控制响应,提供策略运行模式与传统照明模式相比节约了20%左右的电量。     

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。     

移动边缘计算中依赖型任务的调度模型研究

当前移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)环境中关于任务调度的工作经常忽略任务间的依赖关系,导致其完成 时延较长。 针对此问题,首先,以降低系统完成时延为目标,在考虑到跨服务器协作的多用户、多边缘服务器场景下,利用广度 优先搜索算法(breadth first search, BFS)构建一种依赖型任务的调度模型。 然后,根据任务和边缘服务器之间的交互,将模型 中各调度层的联合卸载和迁移问题建模为一个多领导者多跟随者的 Stackelberg 博弈。 最后,为实现 Stackelberg 博弈均衡,提出 基于 Q 值的卸载算法和分布式迭代迁移算法求解模型。 仿真结果表明,与基线算法相比,所提算法在不同规模的用户和边缘 服务器的场景下,将系统完成时延分别降低了 44. 1%和 63. 2%。 进一步实验表明,与传统方案相比,所提模型在不同规模的用 户和边缘服务器的场景下使系统完成时延分别降低了 20. 1%和 6. 7%,有效保证了服务质量。     

基于RPR的变电站通信系统传输时延上界计算

为了确定基于弹性分组环(resilient packet ring,RPR)的变电站通信系统实时性是否满足IEC 61850标准的要求,使用网络演算理论推导出各种业务在采用双缓存媒体控制(medium access control,MAC)策略的弹性分组环中传输时延上界的计算方法,并以典型变电站为例,计算得到了变电站内各种数据流的传输时延上界。计算结果为:使用吉比特弹性分组环作为过程总线,当网络负载率小于80%且节点数达到上限时,实时业务的传输时延上界小于2.5ms;使用吉比特弹性分组环既作为变电站总线又作为过程总线,当最大报文长度和网络节点数达到上限时,实时业务的传输时延上界为3.5ms左右。网络演算和OPNET仿真结果表明:基于弹性分组环的变电站通信系统能够满足IEC61850标准的要求。     

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。     

面向区块链电力接入网的边缘计算资源分配策略

新型电力系统发展亟需安全高效的电力边缘通信网络支撑。现有工作重点讨论了区块链技术在电力通信网的应用模式,但未考虑区块链引入电力通信网引起的传输性能恶化问题。对此,提出一种面向区块链电力接入网的边缘计算资源分配策略。首先,提出一种基于区块链资源管理架构,以最小化网络时延为目标构建联合虚拟机资源分配与通信资源调度模型;其次,针对优化问题为混合整数非线性规划,提出一种基于广义Benders分解的计算资源优化算法获取问题最优解。仿真算例表明：所提算法在不同用户请求任务需求及计算资源不足时有效削减计算任务处理时延,解决了区块链应用在电力通信网导致通信质量下降的问题。     

面向边缘计算的机械装备状态监测系统研究

针对云计算框架的机械装备状态监测系统存在数据传输时延长、预警和诊断的实时性差等问题,提出一种面向边缘计 算的机械装备状态监测系统,具有设备层、边缘层和云层 3 层架构。 高实时性的计算任务部署在多个边缘计算节点,在边缘层 进行数据的特征提取、降维处理、智能诊断、数据保存与上传。 所提方法在高速机床主轴试验台进行验证,实验结果表明,基于 边缘计算的状态监测系统比基于云计算的状态监测系统减少 29. 5%的输出时延,并节省了 81. 3%的云层储存空间,在保证较高 诊断率的情况下,显著提高了系统实时性。     

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。     

基于PIC18F6720的模糊决策照明管理系统

针对城市路灯控制随机性大、精度低和凌晨利用率极低的现状,将模糊决策理论用于照明控制,提出一种基于PIC18F 6720单片机的照明管理系统。介绍了系统的硬件构成、模糊化原理、决策算法及软件设计方案。将环境照度传感器测得的照度值和计算得到的照度变化率作为决策变量,依据人工操作经验并综合考虑亮光和遮蔽等干扰因素来定义模糊集和制定控制规则,实现路灯的“3级亮度调整”自动控制。所采用的“定时通断”控制又成功解决了“夜间空耗”问题。借助全球移动通信系统GSM(Global System for Mobile communication)网络或电话线,系统还能够和远程监控中心通信。实验表明,该系统能够有效地节约电力资源。     

智慧路灯系统供能方案综合评价方法研究

智慧路灯建设的不断发展,对路灯系统供能方式和供能网络提出了更高的要求,目前路灯系统的供能方式和供能网络多种多样,在实际建设中,增加了智慧路灯系统供能方案的配置难度。基于此,本文开展了智慧路灯系统供能方案综合评价方法研究。首先,综合考虑路段特征、车流量、照明时长、负荷特性等因素,提出多层级多维度综合评价指标体系,包括7个一级指标和22个二级指标。其次,综合考虑主观权重和客观权重,提出基于层次分析法—熵权法主客观组合赋权的模糊综合评价方法。最后,采用北方某城市三条道路进行案例分析,对不同场景下智慧路灯系统的供能方案提供指导,验证本文所提方法的有效性。     

考虑任务迁移的配电网边缘计算节点部署方法

需求侧部署边缘计算节点能有效降低电力网络的数据传输和存储压力,提高电力业务的服务质量。目前电力工程领域多从电网拓扑的维度确定边缘节点的部署位置,并以网格化的方法划定各节点服务范围,且节点间的工作过程相互独立,这使得边缘节点选址定容过程灵活性较低,同时可能造成设备计算资源的浪费。为此本文提出一种考虑任务迁移的边缘计算节点部署方法。首先,基于边缘设备特点和我国居民住区空间特征提出一种考虑任务迁移的边缘计算架构;其次,结合居民节点空间信息、用电规律形成特征数据,进而利用改进的密度峰值分析算法确定边缘节点部署的数量、地址及服务范围;最后,设计启发式算法实现边缘节点之间的任务迁移,保证各节点的计算资源得到均衡利用,提高系统的稳定性。本文以南京市某居民区为例设计仿真实验,结果表明所提边缘节点部署方法能有效降低居民节点原始数据传输成本,同时,任务迁移算法能有效改善边缘设备计算资源使用均衡度,提升区域内边缘计算服务的执行效率。     

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.     

一类网络控制系统的建模与稳定性分析

针对一类具有不确定网络诱导时延和线性控制对象的网络控制系统,通过将网络诱导时延描述为一个常值再叠加一个不确定值的形式,重新描述了采样控制系统的数字控制器,将网络控制系统建模为一类具有不确定时延的连续时间系统.利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式技术,推导出了闭环系统渐进稳定的充分条件.与已有的结果相比,所提出的算法具有更低的保守性,并通过一个数值算例验证了所提出算法的有效性.