基于5G MEC组网的柔性直流配电系统终端暂态稳定时序逻辑仿真分析

针对现有方法存在的判断准确性和实时性较差的问题,提出基于5G MEC组网的柔性直流配电系统终端暂态稳定时序逻辑任务调度方法,采用该方法在仿真分析时进行合理的任务调度与资源分配,在此基础上,采用马尔科夫链构建终端暂态稳定时序逻辑仿真分析模型,以获取终端全部时间段的暂态稳定时序逻辑。经测试,该方法对柔性直流配电系统终端暂态稳定时序逻辑仿真分析的误差极值均小于2,加速比均高于0.9,能够满足准确、实时的仿真分析应用需求。

基于人工智能技术的数字化供电所设计与应用

电力行业的数字化转型需要重点关注基层领域的实践探索,目前供电所日常的工作存在着业务系统多、外勤终端多、工单类别杂乱、流程未规范管理等情况。基于此,首先,根据人工智能技术在供电所中的实际应用,提出数字化供电所的总体框架设计;其次,实现对工单生成、派发、组合、反写、监控、评价六大重要生命阶段的聚合及管理;最后,通过目前数字化供电所实际建设情况,表明数字化供电所方案能切实解决供电所人工效率低下、基层负担压力大等问题,提升基层员工的数字化解决能力,全面助力电力企业数字化转型。

基于5G+MEC的电网边缘计算平台任务安全性调度方法

为保证电网边缘计算平台任务调度的安全性以及任务调度所需的数据质量,提出基于5G+MEC的电网边缘计算平台任务安全性调度方法。结合机密性服务和完整性服务,构建任务调度安全等级模型,约束调度任务队列调度传输过程中的风险,实现5G核心网的安全传输;确认优先级队列类型,选择最小化队列与最大队列,进行数据资源最大化支持、MEC设备端的任务调度,构建分布式任务调度模型,并利用Lyapunov候选函数提升任务调度的稳定性,通过交替方向乘子法求解模型,获取任务安全性调度最优解。测试结果表明,应用该方法后,风险概率结果均在0.15~0.35的范围波动,MEC设备提供的相关数据与核心服务器调度任务的拟合程度均高于0.92;任务调度数据的质量分值也高于0.94。