【摘 要】
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能源转型和能源互联网背景下,新一代电力系统呈现出多能协同、负荷柔性可控、储能灵活调控和市场化运行的特征,海量信息和新兴业务不断涌现。配电物联网边缘计算终端资源有限,且承担了数据和业务的就地处理和优化控制等重要功能。因此本文着重研究边缘计算终端有限计算资源的前提下对配电业务计算负荷云边协同优化调度,以适配计算负荷与计算资源,提高系统的整体性能。本文首先面向监控业务研究可调度的微服务计算负荷建模方法,
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能源转型和能源互联网背景下,新一代电力系统呈现出多能协同、负荷柔性可控、储能灵活调控和市场化运行的特征,海量信息和新兴业务不断涌现。配电物联网边缘计算终端资源有限,且承担了数据和业务的就地处理和优化控制等重要功能。因此本文着重研究边缘计算终端有限计算资源的前提下对配电业务计算负荷云边协同优化调度,以适配计算负荷与计算资源,提高系统的整体性能。本文首先面向监控业务研究可调度的微服务计算负荷建模方法,针对计算负荷的特性对业务流进行优化部署,据此为边缘计算终端部署计算资源;并且在运行过程中基于业务特性对计算任务卸载优化,以降低配电业务的延时响应,最后基于全局负载均衡优化,将业务计算负荷和计算资源进行时空适配调度。本文分别从资源配置和运行优化两个层面对边缘计算终端的资源优化进行研究分析,主要工作如下:（1）梳理配电物联网整体架构、关键资源、运行机制,以配电物联网云边协同机制为基础,建立边缘计算终端和云中心的资源要素之间的关联;分析配电物联网监控业务的基本功能,对监控业务微服务进行分类,并且分析不同微服务的计算负荷,建立业务的信息源模型和有向无环图模型。（2）研究云边协同机制对业务信息流的优化,并且用于指导优化边缘计算终端资源配置。建立配电监控业务信息流模型,以最小资源需求为目标对业务信息流进行云边协同优化,并基于优化结果在边缘计算终端资源运行约束条件下,优化边缘计算终端硬件资源配置,减少边缘计算终端计算资源冗余配置,降低核心网的通讯压力。（3）研究边缘计算运行过程中业务云边协同部署的对计算资源的优化方法,梳理边缘计算终端容器资源运行机制,将业务DAG模型转化为容器执行的时序逻辑模型,并且针对时序逻辑进行业务云边协同,降低业务响应延时。业务云边协同优化方案可以在资源固定的情况下有效减少业务的响应延时,提高系统的表现。（4）研究全局边缘计算终端计算任务卸载对计算资源的优化方法,分析业务计算负荷和计算资源在时空上的错配问题,建立终端容器队列模型描述资源负载情况,并通过任务卸载方法对全局容器进行负载均衡。提出考虑延时惩罚的计算任务卸载的优化策略模型,并通过仿真结果证明计算任务卸载对计算资源优化的有效性。
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