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引文信息
王凯，张旭，张倩宜，等．电力物联网边缘计算依赖型任务卸载的低时延调度技术[J]．电力信息与通信技术，2024，22(6)：73-80．
WANG Kai，ZHANG Xu，ZHANG Qianyi，et al．Low latency scheduling techniques for power IoT edge computing dependent tasks[J]．Electric Power Information and Communication Technology，2024，22(6)：73-80(in Chinese)．
01
研究背景
随着电力系统的数字化和智能化发展，电力物联网(power internet of things，PIoT)作为一种关键技术架构，已经成为电力行业的热门研究领域。电力物联网支撑电网状态的实时监测、故障诊断和远程控制，提高电网的可靠性和稳定性。然而，电力物联网的网络结构复杂、边端设备异构性强，且电力设备中的任务很多具有低时延和实时性的要求，给电力物联网带来了新的挑战。
02
主要创新点
图3 n=10时平均延迟、平均奖励、价值损失、策略损失的变化
现有电力物联网任务调度技术难以满足任务的低时延和实时性要求，且未考虑到电力物联网任务之间的内部依赖性。针对该问题，本文融合深度强化学习任务卸载模型和Sequence-to-Sequence神经网络，使用有向无环图表示任务及依赖关系，引入贪婪探索机制和优先经验回放来鼓励探索和提高模型训练效率，构建基于深度强化学习的电力物联网任务卸载模型。通过与其他任务卸载算法进行对比，所提模型的任务平均处理时延显著优于其他算法，验证在电力物联网依赖型任务低时延调度方面的优越性。
作者介绍
王凯
王凯(1992)，男，博士，工程师，通信作者，从事能源大数据分析、电力物联网、信息技术创新应用等研究工作，sduwangkai@126.com。
张旭(1983)，男，博士，高级工程师，从事智能电网、能源大数据分析等研究工作。
张倩宜(1984)，女，硕士，高级工程师，从事信息安全、电力大数据等研究工作。
徐天一(1989)，男，高级工程师，从事工业物联网与区块链相关研究工作，tianyi.xu@tju.edu.cn。
徐志强(2001)，男，硕士研究生，从事工业物联网与工业大数据相关研究。
