云边协同下电力负荷终端低延迟接入响应方法

作     者：姚明路 李明 何胜 张剑 邓博雅 张华鲁 段梅梅 韩光洁 YAO Minglu;LI Ming;HE Sheng;ZHANG Jian;DENG Boya;ZHANG Hualu;DUAN Meimei;HAN Guangjie

作者机构：国网天津市电力公司天津300010 国家电网有限公司北京100031 国网电力科学研究院有限公司南京211106 南京南瑞信息通信科技有限公司南京210003 国网江苏省电力有限公司营销服务中心南京210019 河海大学信息科学与工程学院南京210024 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2024年第45卷第11期

页      面：2777-2783页

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] 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：国家电网有限公司总部管理科技项目(5108-202218280A-2-0-XG)资助 

主　　题：电力负荷系统 边缘计算 深度强化学习 超可靠和低延迟通信 TD3 

摘      要：随着新型电力负荷系统的快速发展,越来越多的电力负荷终端接入电力网络.由于大量电力负荷终端在有限的无线电频谱上进行大规模访问,可能会导致严重的拥塞和较高的接入延迟.考虑到电力负荷终端数量的爆炸性增长,必须降低终端的接入延迟,以实现大规模接入场景下的超可靠和低延迟通信(Ultra-Reliable Low-Latency Communications,URLLC)需求.为了解决上述问题,使用边缘计算技术已经成为了一种有效的解决方案.本文提供了面向云边协同电力负荷系统的终端低延迟接入响应方法,采用了基于TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,TD3)的DRL算法来解决云边协同电力负荷系统的终端低延迟接入响应和资源分配的联合优化问题,缓解了传统DRL算法的Q值过估计的问题,提高了学习效率,有效减少电力负荷管理系统中电力负荷终端的接入响应延迟和能耗,平衡边缘服务器的工作负载,提高计算和通信资源利用率.