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。     

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。     

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。     

基于SDN与NFV的电力5G网络切片差异化资源分配方案

基于SDN与NFV技术框架,以满足电力多业务差异化需求为目标,设计了面向大规模采集类业务、低时延电力工控业务、移动大带宽巡检类业务等场景的电力5G网络切片方案;建立了从电力业务需求到网络切片通信、计算资源的映射模型,揭示了两者之间的作用机理与转换关系.以电力多业务传输带宽、时延以及计算资源需求为约束条件,建立了电力5G多业务网络切片运行经济性最优数学模型,提出网络切片通信与计算资源的联合分配算法,实现了电力网络切片资源高效、经济利用.     

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。     

一种CSMA与动态预约TDMA相结合的混合多址接入策略

针对移动自组织网络要承载实时和非实时业务的要求,提出一种的CSMA与动态预约TDMA相结合的混合多址接入策略,详细介绍了该策略的时隙分配算法。CSMA机制保证网络中每个节点公平高效的接入信道,动态预约TDMA机制确保有实时业务的节点能够准时无碰撞的接入信道,两种机制的结合使用,满足了实时和非实时业务同时传输的要求,充分的利用了带宽资源。     

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。     

基于电力需求响应业务特性的P圈保护策略

为提高电力通信网资源利用率,降低网络冗余,满足电力需求响应业务对于传输网络可靠性的要求,文章考虑需求响应的业务特性,提出一种基于报文感知的电力需求响应业务P圈保护策略(P-Cycle protection strategy for power demand response service based on message awareness,DRPS-MA).通过负载均衡方案对网络流量进行疏导,避免网络中的业务集中至某些特定链路,可以有效降低网络阻塞,优化业务路由.保证网络可靠性的基础上通过工作路径和保护P圈联合优化算法解决需求响应业务的寻路和保护问题,为待处理的业务请求分配工作带宽和保护带宽,最大化利用网络资源.仿真结果表明所提DRPS-MA算法能够显著降低电力通信网的冗余度和阻塞率,为需求响应业务提供端到端的快速恢复.     

多元QoS约束下电力通信无线资源分配的边缘代理调度方法

为满足不同配电通信业务的服务质量要求,BS需要在时变网络条件下实时优化无线资源。提出一种基于级联深度网络的接入网无线资源边缘代理调度方法,将时频资源和发射功率分配给延迟耐受度不同的业务。核心网采用网元功能与专用硬件设备解耦的软切片方法,在保证负荷在规定时长内可靠切除的同时,提高了核心网服务器对不同业务的时空间复用能力。仿真结果表明,多业务并列运行时RTU与协控子站间的接入时延与TD-LTE专网相比降低40.76%,相邻第一第二信道间的功率泄露比均高于45 dB,满足毫秒级负荷切除业务分路整组动作时延和通信可靠性的要求。     

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。     

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。     

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...     

面向新型电力系统的边缘缓存与计算资源迁移策略

随着以新能源为主体的电力系统的发展，分布式特征明显，终端设备数量剧增。海量用电负荷的调度和控制面临着时延过高和计算效率不足等问题，亟待建立高效的通信网络以有效提高电力系统的运行效率和可靠性。针对现有边缘计算技术与电力系统结合中未考虑在边缘网络资源管理中服务缓存和虑拟机(virtual machine, VM)迁移的联合优化问题，基于任务卸载模型、服务缓存模型和VM迁移模型，提出了一种联合服务缓存和VM迁移的边缘资源分配策略，旨在提高系统性能。针对服务缓存与VM迁移联合优化的耦合性问题，将原问题解耦成两个子问题的方法进行迭代求解，以实现更优的资源分配效果。仿真结果进一步证明了所提策略在性能方面表现更优，与其他方案相比可以得到更低的任务处理时延。     

电网孤岛重构的云计算策略

提出了一种基于云计算思想的电网恢复重构方法,利用网络中大量的分布式计算资源加速求取孤岛间网络恢复重构的最优解。利用电力系统分层分布式体系结构将含有多个微网的复杂配电网络视为不同的子云计算区,每个子云计算区根据自身情况将重构的服务请求分解为多个可独立处理的计算块并提交分布的计算节点进行并行处理和结果取优。相关联子云计算区之间可通信以协调不同区域间的负荷转供,最终实现故障恢复重构的目标。算例分析结果验证了该方法的有效性。     

面向区域售电公司的边缘计算架构设计探讨

万物互联时代背景下，电力系统数据传递量不断增长，为了提高区域售电公司数据处理的准确性和时效性，文章提出了一种基于边缘计算的数据处理架构。首先阐明了边缘计算的定义和节点的设计框架，介绍了目前边缘计算在电力系统中的一些应用场景。其次搭建了面向区域售电公司的边缘计算框架，分别就云平台和边缘节点的模型进行定义和分析，并针对综合框架信息交互的内容进行详细讨论，且设计了整体运行流程。最后建立了区域售电公司边缘计算任务分配模型，通过算例分析了边缘计算节点的信息传输性能和计算性能。结果表明所提架构相较于传统云计算方法具有优越性，为售电公司制定用电套餐的计算分析方式提供了一种新的思路。     

电力物联网云主站计算负荷模型与资源优化配置

随着电力物联网建设不断发展,运行分析、电能交易、用户能效管理、电源管理等业务应用呈现指数级增长,给传统主站系统带来巨大的计算处理压力.为了解决上述问题,针对新一代"云主站"架构,建立了电力物联网的计算负荷模型,并基于此提出了云资源配置方法.从"云主站"内计算负荷动态变化的根源着手,利用马尔科夫链刻画电网运行状态的变化规...