目前我国以化石燃料为主导的能源结构所带来的环境污染、发展质量低下、对外依赖度高等问题依然严峻。为保证经济社会的可持续发展,必须逐步摆脱对化石能源的过度依赖,国内能源结构改革势在必行。依托政策支持及技术升级,清洁能源呈现出高速发展的态势,其在能源结构中所占比重稳步提升。在这一实现过程中,风力发电等清洁能源的经济运行以及输变电网络的稳定运行尤为重要。本文研究面向智能电网的地空一体移动边缘网络,旨在提高风力发电机的检测效率、极端灾害后的通信网络恢复能力以及偏远地区的数据通信能力,这对清洁能源的发展具有现实意义。本文依托无人机边缘计算,重点聚焦风力发电场日常巡检和灾后区域中通信应急响应两种代表性应用场景,围绕这些应用场景中差异化的任务检测、数据通信、计算卸载、能量供应需求,提出相应的地空一体移动边缘网络,并对轨迹规划问题、计算卸载优化问题、位置不确定性下的鲁棒优化问题展开讨论分析。本文的主要内容如下:1.研究基于无人机边缘计算的风力发电场巡检问题。在该场景中,无人机对多个风力发电机进行检测,并通过本地计算或者计算卸载的方式对检测数据进行处理。考虑到风速及风向对无人机飞行能耗的影响,根据给定风速提出了两种优化无人机飞行速度,并根据风向的变化给出了一种检测轨迹规划方案。同时,考虑到通信轨迹和计算卸载之间存在的耦合,提出了一种迭代优化算法来最小化数据处理能耗。2.研究基于空天地一体化边缘计算的风力发电场巡检问题。在该场景中,无人机不仅需在多架次飞行后完成对风力发电场的检测,还需以合适的任务卸载方式处理所检测到的数据。其中,无人机可将检测数据择优传输到地面站或近地轨道卫星上。为克服风对无人机轨迹规划的影响,首先给出了一种低复杂度的多架次检测轨迹规划和无人机调度方法。之后,结合卫星网络、空中网络以及地面网络各自不同的特点,对不同通信模式下的通信轨迹和计算卸载进行联合优化。3.研究灾后无人机边缘计算网络卸载问题。在该场景中,无人机为灾后区域中的地面设备提供供能及计算服务。考虑到设备位置的不确定性对无人机轨迹规划的影响,首先提出了一种给定设备位置下的联合资源分配和轨迹规划算法。之后,采用割集法对不同飞行轨迹下的设备最差情况位置进行更新,以达到消除设备位置不确定性的目的。4.研究面向设备位置随机分布的无人机边缘网络资源分配问题。为进一步提高地面设备的能量获取效率,从降低设备通信能耗和降低设备位置悲观估计两个角度展开设计。首先,采用Bernstein型不等式以消除设备位置概率分布所造成的影响,并采用连续凸近似法对无人机轨迹进行优化。之后,结合时分多址的通信模式,提出了一种无人机轨迹及设备通信调度联合优化算法。