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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司信息通信分公司

摘要：本发明提供一种基于TSN的智能变电站数据流调度模型训练方法、调度方法及装置，以智能变电站的链路拓扑结构及链路状态等价重构新图，并结合新增周期时间敏感流和新增非周期时间敏感流数据流的参数构建状态空间，引入演员评论家网络中的演员网络对计算选择下一链路各候选节点，将选择概率构建为亲和度集合；依据蒙特卡罗树搜索仿真模拟并补全后续游走链路节点，并计算实际收益值，更新演员网络和评论家网络；基于训练的演员网络在应用中选择下一游走链路节点，并分配时隙更新状态，重复操作直至达到目标节点位置，能够保证在TSN网络中对异构时间敏感数据的确定性传输需求，提升整体网络稳定性。

主权项：1.一种基于TSN的智能变电站数据流调度模型训练方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取智能变电站的链路拓扑结构以及链路状态参数，所述链路状态参数包括各链路带宽、利用率、各链路中已占用的现有周期时间敏感流和现有非周期时间敏感流的第一数据流参数；所述第一数据流参数包括周期、链路占用时长、数据量大小和占用时隙范围；获取新增周期时间敏感流的第二数据流参数，所述第二数据流参数包括每一条所述新增周期时间敏感流的的周期、每一周期内产生时间、传输截止日期、数据量大小、源地址和目的地址；获取新增非周期时间敏感流的第三数据流参数，所述第三数据流参数包括每一条所述新增非周期时间敏感流的产生时间、传输截止日期、数据量大小、源地址和目的地址；将所述链路拓扑结构以及所述链路状态参数进行等价重构，将原链路拓扑结构中的边作为新图的节点，将原链路拓扑结构中边与边的连接关系作为新图的边；以当前节点中各新增周期时间敏感流的所述第二数据流参数、各新增非周期时间敏感流的所述第三数据流参数以及所述新图作为状态参数，以与所述当前节点连接的下一链路候选节点集合为动作选项；获取初始演员网络和初始评论家网络，所述演员网络包括用于挖掘所述新图特征信息的第一神经网络模块和用于挖掘所述当前数据流特征信息的第二神经网络模块，所述第一神经网络模块提取上一传输链路节点特征向量、所述当前节点特征向量和新图全局显著特征，所述第二神经网络模块提取当前数据流特征向量，拼接得到质询向量；将所述质询向量通过第三神经网络模块，将所述当前节点特征向量通过第四神经网络模块，统一维度后进行相关性计算并归一化得到所述选择概率作为当前数据流与候选节点的亲和度，并构建亲和度集合；基于所述当前数据流与各候选节点的亲和度集合，依据概率进行采样选定下一游走链路节点并更新所述状态参数；所述初始评论家网络用于计算选择相应候选节点时的预测价值；基于选定的所述下一游走链路节点，依据蒙特卡罗树搜索仿真模拟并补全后续游走链路节点，并计算实际收益值；基于所述预测价值和所述实际收益值构建损失函数更新所述初始演员网络和所述初始评论家网络的参数，完成一轮迭代；按照预设条件进行多轮迭代，将更新后的所述初始评论家网络作为智能变电站数据流调度模型。

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