【摘 要】
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移动网络技术快速发展,5G因其能提供大带宽、低时延、广连接和高可靠的优质网络服务,而被广泛应用于众多垂直行业。其中,电力物联网（Power Internet of things,PIo T）是最为关键的典型应用之一,5G应用于PIo T场景可匹配典型业务并满足电力多样化需求。网络切片技术是5G在电力应用中的重要赋能技术,它可以把物理网络切分为几个逻辑独立、相互隔离和功能不同的虚拟子网,从而提供差异
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61971148）“车联网边缘智能的资源优化和服务协同研究”； 南方电网5G科技专项（0362002020070408KC00040）“融合5G的智能电网泛在业务可靠保障技术研究及业务验证”；
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移动网络技术快速发展,5G因其能提供大带宽、低时延、广连接和高可靠的优质网络服务,而被广泛应用于众多垂直行业。其中,电力物联网（Power Internet of things,PIo T）是最为关键的典型应用之一,5G应用于PIo T场景可匹配典型业务并满足电力多样化需求。网络切片技术是5G在电力应用中的重要赋能技术,它可以把物理网络切分为几个逻辑独立、相互隔离和功能不同的虚拟子网,从而提供差异化网络服务。网络切片管理在电力应用下,涉及流量分析和资源分配问题。5G高峰期带宽持续和快速回落的特征和传统网络流量有所差别,同时网络切片的创建往往没能从获取最多的底层物理资源原则出发,存在能源消耗量大和资源利用率不高等问题。为了克服上述困境,实现智能化的切片管理,本课题聚焦PIo T业务场景,设计了一个切片管理系统,并对系统的两个关键问题进行优化,具体内容如下:（1）针对PIo T场景下的网络切片智能化管理问题,设计了一个5G端到端网络切片管理系统。该系统将电力用户所需资源通过虚拟化技术映射为对应的切片子网,利用软件定义网络控制器实现网络资源的定制化分配。PIo T切片管理系统实现了对每个切片的网络资源进行分配和管理,并通过提高切片资源供给或者更改网络切片的方式,完成了系统业务可靠性保障的实验验证。（2）针对切片系统的流量分析问题,提出了一种基于CNN-GRU混合神经网络的预测方法。该方法能充分挖掘数据潜在特征,同时拟合5G带宽数据的时序性和复杂的非线性关系。利用本课题方法对5G网络带宽、信噪比和参考信号接收功率等参数进行预测,实验表明,对比传统算法,该方法在误差控制和训练速度方面表现得更好。（3）针对切片系统的资源分配问题,提出了一种基于深度强化学习的网络切片资源分配方法。在切片系统网络基础上,针对核心网和无线接入网,建立了端到端网络切片计算与通信资源分配模型（包括能耗模型、时延模型和可靠性模型）。在满足PIo T典型业务通信需求的前提下,以最小化端到端网络切片系统的能耗作为优化目标。通过对比实验,验证基于深度强化学习的资源分配算法的可行性和性能表现。实验结果表明,对比传统方案,本文算法可达到较高的系统可靠性和较低的能源消耗,从而保障了PIo T场景的网络质量满足电力应用的需求。
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