随着智能电网的发展,电网运营需要电力通信网络提供强力支撑。电力通信网络存在大量的智能设备,设备数据传输量迅速增长。如何应对大量数据传输,保障通信网网络传输的可靠性,是智能电网需要解决的关键问题。异构蜂窝网络作为智能电网中更加灵活的网络架构模式,可以有效提高蜂窝网络容量、满足智能电网用户侧设备数据流量需求。然而,在异构蜂窝网络中,激励微小区参与流量卸载和用户侧设备智能卸载方法成为研究难点。为此,本文研究异构网络流量卸载激励机制与流量卸载方法,以提高网络通信能力。本文的主要贡献包括以下两个方面:1、针对智能电网异构蜂窝网络中信息非对称问题,本文提出基于契约理论的流量卸载激励机制设计方法。首先,将契约理论引入异构蜂窝网络中,构建宏基站、毫微微基站模型。其次,针对毫微微基站参与流量卸载过程自身私有性引起的逆向选择问题,通过设计个人理性约束条件来确保毫微微基站参与流量卸载过程中获得非负效用,同时设计激励相容约束条件以确保毫微微基站在选择与其私有信息相关的契约项目时可以获取最大效用。然后,设计基于宏基站效用的契约优化问题,通过甄别毫微微基站的真实类型,实现宏基站效用最优化。最后,实验结果表明本文提出的流量卸载契约激励机制能够激励毫微微基站高效参与流量卸载任务。2、为了保证智能电网用户侧电网设备的服务质量和异构蜂窝网络系统长期网络效用,本文提出一种基于深度强化学习的智能电网用户设备流量卸载方法。在建立智能电网异构蜂窝网络系统模型基础上,结合电网用户设备服务质量约束条件,提出多智能体Q学习方法,通过将电网用户侧设备与不同基站、用户设备接收天线卸载关联,以获得网络长期效用的最大化。在此基础上,考虑到多智能体Q学习算法中用户侧设备动作空间大的问题,引入多智能体深度Q网络方法,通过深度神经网络来近似状态动作空间,借助于经验回放和目标网络,以实现电网用户设备最优流量卸载方法。仿真结果表明,深度Q网络方法可以更快获得最优的电网用户设备流量卸载策略。