【摘 要】
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基于5G通信技术的电力物联网正在如火如荼地建设,随之产生的是用电信息采集、输变电状态监测以及精准负荷控制等新型电力物联网业务.为了满足这些业务对5G网络的超低时延和超高可靠性的需求,提出一种面向电力物联网URLLC?(ultra?reliable?low?latency?communication)业务的智能网络切片管理方法.该方法综合运用5G切片和移动边缘计算?(mobile?edge?computing,?MEC)技术,建立电力业务传输和计算的时延、能耗以及可靠性模型,并通过DQN?(deep?Q?n
【机 构】
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广东电网有限责任公司 清远供电局,广东 清远 511510
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基于5G通信技术的电力物联网正在如火如荼地建设,随之产生的是用电信息采集、输变电状态监测以及精准负荷控制等新型电力物联网业务.为了满足这些业务对5G网络的超低时延和超高可靠性的需求,提出一种面向电力物联网URLLC?(ultra?reliable?low?latency?communication)业务的智能网络切片管理方法.该方法综合运用5G切片和移动边缘计算?(mobile?edge?computing,?MEC)技术,建立电力业务传输和计算的时延、能耗以及可靠性模型,并通过DQN?(deep?Q?network)算法对切片资源进行优化.仿真实验表明,所提出的智能网络切片管理方法的可靠性高于98%,且优于经典的基于坐标块下降方法和资源平均分配方法.
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研究由TPL、生鲜电商、生鲜产品供应商组成的三级供应链系统,其中生鲜农产品的市场需求受网上零售价格、安全追溯系统可用性、新鲜度的影响.在TPL主导下,运用Stackelberg博弈模型,分析生鲜电商、生鲜产品供应商不同领导权下的最优决策和最大利润,得出以下结论:生鲜产品供应商作为第二领导下的TPL利润、安全追溯系统可用性、保鲜水平、市场需求均大于其作为第三领导时的情形;不同领导权对供应链企业的利润也会产生影响,利润偏向于领导权大的一方.然而不管哪种决策模型,其供应链利润均小于集中决策下的情形.
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