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,通过与其他方案相比,所提优化方案可以在较小的延迟条件下,实现优化的节能效果。     

电力物联网5G云–边–端协同框架与资源调度方法

分布式能源、可调负荷及储能装置大规模接入配电网运行带动“源-网-荷-储”调控模式的转变,配电网与分布式资源之间频繁双向互动对通信网全面感知与广域传输能力提出更高要求。电力物联网与5G的融合通过云-边-端多层级资源的深度协同提供有效的解决方案。针对现有云-边-端协同技术在电力物联网与5G融合应用面临的与电力业务需求适配性不足、异构资源调度协同性差、数据隐私安全难以保障等挑战,文章提出电力物联网5G云-边-端多级协同框架,支撑分布式资源与配电网的协同互动;在此基础上,基于联邦深度Q学习,提出基于半分布式人工智能的云-边-端协同资源调度方法,在高可靠低时延约束下实现端侧任务卸载、功率控制与云侧/边侧计算资源分配的协同优化;最后,通过算例分析验证该技术在能耗、时延、吞吐量等方面的性能优势,同基于层次分析法和深度Q学习的边缘网络任务卸载算法(distributionoffloadingalgorithmbasedon analytic hierarchy process and deep Q network,AHP-DQN)和能量感知边缘计算移动管理算法(energy-awaremobility...     

面向电力系统业务的边云协同应用分析

介绍了边缘计算、云计算、边云协同领域的国内外研究现状,针对目前电力系统业务数据处理时延高、云计算压力增加等问题,分析了边缘计算参考架构和边云协同技术框架,对输电线路、需求侧资源优化、电力物联网等不同应用场景下的边云协同技术在电力系统业务中的应用模式进行研究,提出了增强数据处理能力和信息交互能力的方法,以缓解云计算压力。最后对未来面向电力物联网的边云协同技术策略优化及体系完善方面的研究进行了展望。     

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。     

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。     

面向智能电力巡检的高可靠低时延移动边缘计算技术

移动边缘计算为满足巡检机器人爆发式增长的通信和计算需求提供了一种有前景的架构,巡检机器人可将采集的高清视频传输到临近的边缘服务器进行数据处理和设备状态研判。然而,全局信息缺失、电池容量受限、高可靠低时延通信约束等对任务卸载优化提出了挑战。考虑对任务卸载而言至关重要的信道选择问题。基于强化学习和李雅普诺夫优化,提出了一种联合能量感知、高可靠低时延通信感知和任务优先级感知的信道选择算法。该算法在全局信息未知的情况下,动态优化信道选择策略,在最大程度满足长期能耗与高可靠低时延通信约束的同时实现巡检机器人效用最大化。并利用变电站实测数据得到的信道模型和电磁干扰模型对所提算法进行性能评估,其结果验证了该算法在真实场景中的有效性和可靠性。     

基于DQN的电力物联网5G边缘切片资源管理研究

随着5G通信技术以及移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的发展,各式各样的电力物联网新需求层出不穷.一方面,部分新型电力物联网业务需要高服务质量保障;另一方面,移动边缘计算需要为新型电力物联网的业务提供差异化的计算服务.为解决上述问题,文章定义了一种面向电力物联网业务的可靠性衡量指标.基于...     

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。     

基于云-边-端协同的电力物联网用户侧数据应用框架

物联网技术渗透到电力系统所形成的电力物联网承载着海量数据流,通过电力业务数据化和电力网络信息化,促进电力数据业务化目标的实现。目前电网基于云计算的集中式数据存储与处理,使得海量细粒度的用户侧数据无法得到有效应用。基于此,文章提出了基于云-边-端协同的用户侧数据应用框架,以打破由于计算资源有限而导致用户侧与电力系统的交互壁垒。利用边缘计算与云计算的互补性,以预测预警、分类聚类和需求响应3类用户侧基础数据应用为例,设计了用户侧数据应用框架,以期实现自下而上和自上而下的双向数据流、业务流的协同循环,从而达到对用户侧数据进行广而深的价值挖掘的目标。最后,从物理层、平台层和业务层3个维度对实现该框架的关键技术进行了分析与总结。     

基于边缘计算的能量自治区域调度策略

为了提升配电物联网基础数据海量增长背景下能量调度的效率,提出了基于边缘计算的能量自治区域调度策略,构建能量自治系统边缘计算架构和优化调度模型。该方法将大部分数据处理和储存工作下放至网络边缘侧,降低网络传输成本并且减少调度中心计算量,边缘侧采用基于莱维飞行的改进粒子群算法进行优化调度,既可以独立进行优化工作,也可以边云交互完成整体调度。相比于传统集中式调度策略,该方法可节省约90%的系统整体优化时间,且云层以及边缘层所进行的总迭代次数较集中式调度减少60%以上。最后以某地区电力负荷及分布式电源预测出力数据为算例进行仿真计算,结果表明基于边缘计算的优化策略有效地提高了能量调度的效率。     

物联网背景下应用于光伏发电的边缘计算设备关键技术研究及应用

随着大数据、云计算、人工智能、5G等技术的快速发展,万物互联时代加速到来,网络边缘设备的数量和数据量都呈现快速增长态势.在此趋势下,边缘计算因具有靠近数据源、实时性好、时延短、响应快等特征,成为物联网发展的核心技术之一.基于此,介绍了边缘计算的基本概念及体系架构,探讨了边缘计算设备的关键技术;深入分析了边缘计算设备在光...     

基于SoC FPGA硬件并行化计算的配电网电压控制技术

随着主动配电网以及物联网技术的发展,无功设备的接入呈现复杂化和边缘化的趋势,电压无功控制的计算也向边缘计算发展。然而由于算力受限,边缘节点纯软件式的计算所需时间较长,无法满足控制实时性的要求。针对此问题,本文提出一种基于SoC FPGA硬件并行化计算的配电网电压控制策略。首先设计了基于SoC FPGA的软硬件计算框架,在此基础上对配电网电压无功优化模型与遗传算法求解方法做了适用于FPGA的针对性改进,最后分模块设计了FPGA硬件求解结构。通过两个算例场景验证可知,相比于边缘节点纯软件式的求解方式,本方法的平均求解效率分别提升了2.41倍和2.15倍,可有效提升电压无功控制的实时性。     

泛在电力物联网的技术架构与关键技术研究

介绍了泛在电力物联网的概念与技术架构,泛在电力物联网的核心是利用智能芯片、人工智能、大数据、云计算及无线通信等先进技术对电力信息等进行可靠、高效、实时地传输与利用。并从信息采集、信息识别、信息传输与信息处理4个方面阐述了泛在电力物联网的关键技术,分析了泛在电力物联网建设中存在的信息采集的准确性、信息传输的安全性、可再生能源消纳等难点,并提出未来展望。     

边缘计算网关的功能设计与系统实现

边缘计算网关是配电物联网解决方案中的重要设备,可将传统配电终端接入物联网云平台并实施配合云端服务的边缘计算.文章介绍了边缘计算网关的一种功能设计和系统实现方案.功能设计方面,围绕公网通信需求,介绍了网关的北向通信协议设计,包括物联网数据传输策略设计、通信可选项设计、基于MQTT协议的通信报文设计;围绕边缘计算需求,介绍了网关的设备模型设计和基于管道模式的计算模型设计.系统实现方面,边缘计算网关采用构件技术,系统由一系列独立的构件组成,通过消息总线实现业务协同.基于文章所述功能设计和系统实现的边缘计算网关产品在实际的配电物联网项目中进行了测试,结果达到预期.     

面向软件定义网络的配电边缘计算终端优化部署方法

为增强配用电物联网的业务支撑能力以及节省经济成本,提出了一种面向软件定义网络(software defined network, SDN)的配电边缘计算终端优化部署方法。电力无线专网基站具有丰富的数据流与业务流,利用无线基站站址部署配电边缘计算终端具有显著的优势。首先,介绍了面向软件定义网络的配用电物联网边缘计算架构,建立了配用电物联网的业务、智能终端和边缘计算终端等要素模型。进一步,考虑边缘计算终端、智能终端以及SDN控制器的通信方式约束、边缘计算终端的服务延时和硬件配置约束,以年均设备成本和年均运行成本之和为目标,建立了配电边缘计算终端优化部署模型。最后,基于多场景的算例仿真结果验证了所提方法的有效性。