【摘 要】
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针对电网节点中边缘服务器资源受限问题,提出了一种基于软件定义网络的边缘计算框架.采用深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)强化学习算法对边缘服务器中的计算、存储资源进行合理分配.首先建立应用于电网中的基于软件定义网络的边缘计算模型,得到边缘服务器计算存储资源及任务时延的约束条件,分析得到需处理的MINIP问题.使用Tensorflow搭建仿真环境并执行强化学习算法,实现电网边缘节点对边缘服务器存储计算资源的最优利用.结果表明,强化学习算法中的回
【机 构】
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国网河北省电力有限公司信息通信分公司,河北 石家庄 050000;华北电力大学电气与电子工程学院,河北 保定 071003
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针对电网节点中边缘服务器资源受限问题,提出了一种基于软件定义网络的边缘计算框架.采用深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)强化学习算法对边缘服务器中的计算、存储资源进行合理分配.首先建立应用于电网中的基于软件定义网络的边缘计算模型,得到边缘服务器计算存储资源及任务时延的约束条件,分析得到需处理的MINIP问题.使用Tensorflow搭建仿真环境并执行强化学习算法,实现电网边缘节点对边缘服务器存储计算资源的最优利用.结果表明,强化学习算法中的回复值呈上升趋势,采用DDPG进行分配的系统总延时更低.
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可再生能源出力、购能价格和综合需求响应量等多重不确定性因素给综合能源系统(Integrated Energy System,IES)安全经济运行带来了严峻的挑战.对不确定性因素的精细化建模,可以提高综合能源系统调度策略的有效性和优越性.首先在分析多重不确定性特性的基础上,分别采用随机场景法和鲁棒优化法对购能价格、风光出力和综合需求响应等多重不确定性进行建模.此外,由于先进绝热压缩空气储能(Advanced Adiabatic Compressed Air Energy Storage,AA-CAES)具有
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