基于算力-能量全分布式在线共享的5G网络负荷管理策略
Energy optimization strategy of a 5G edge network based on load-energy online full-distributed sharing作者机构:华北电力大学电气与电子工程学院北京102206 国网山东省电力公司电力科学研究院山东济南250000 国网山东省电力公司山东济南250001
出 版 物:《电力系统保护与控制》 (Power System Protection and Control)
年 卷 期:2024年第52卷第9期
页 面:154-165页
核心收录:
学科分类:080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术(可授工学、理学学位)] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统]
基 金:国家重点研发计划项目资助(2022YFB2402900) 国家电网科技项目“极高渗透率分布式光伏发电自适应并网与主动同步关键技术”资助(52060023001T)
主 题:5G通信 在线调度 信息能量耦合 资源共享 随机对偶次梯度法 联邦梯度下降法
摘 要:5G与边缘计算等信息基础设施海量部署造成运营商用电成本上升,需推动边缘网络与电网的能量互动以节能降本。现有研究重点关注边缘网络参与日前经济调度,未考虑可再生能源和网络流量双重随机性造成的网络能量供需不平衡问题。针对强随机环境下的网络负荷管理问题,提出面向虚拟化边缘网络的能量实时管理策略。首先,以网络用能成本最小化为目标,构建联合网络资源管理、储能充放电与能量共享模型。其次,针对未来网络信息未知无法直接求解的问题,提出基于随机对偶次梯度法的在线管理策略。然后,针对资源共享涉及运营商隐私问题,提出全分布式的计算资源与能量协同共享算法。最后,仿真验证表明,所提在线算法在无需先验知识的前提下有效减少了5G边缘网络的用能成本。