智能电网中两阶段网络切片资源分配技术

为满足网络切片在智能电网中的多样化需求,提出了一个在智能电网中基于云-边协同的切片资源分配模型。为优化网络切片分配,提出一种两阶段的切片分配模型：在第一阶段中,以用户体验最优为目标,建立了本地边缘网络的资源分配问题的优化模型,并采用拉格朗日乘子法对此最优问题进行了求解;在第二阶段中,首先将网络切片资源分配系统建模成Markov决策过程,然后提出使用深度增强学习方法对核心云的切片自适应地进行资源分配。实验结果表明所提的两阶段切片资源优化分配模型可有效减少网络延迟,提高用户满意度。     

基于卷积特征向量的电力物联数据加密研究

电力物联管理数据具有量大、多样性以及低密度的特征,导致算法加密耗时过长、精度不高等问题,为此提出基于卷积特征向量模型的电力物联数据加密算法。该算法基于卷积特征向量模型,计算电力物联管理数据之间的相似度;结合滑动窗口检测技术,制定重复数据删除方案;采用高级加密标准AES改进密钥混合加密算法,获得AES算法的密钥,对预处理后的管理数据进行明文加密。实验结果表明,与三种传统的管理数据加密算法相比,电力物联管理数据加密算法制定的重复数据删除方案性能最优,算法的加密耗时相对较少,精准度较高。