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申请/专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司贵阳局

摘要：本发明涉及云边端协同技术领域，具体涉及一种基于云边端智能协同的算力分配方法，该算力分配方法包括：构建包含云计算中心、边缘计算节点和终端设备的云边端协同系统，其中，云计算中心包括AI算法模型库；在云边端协同系统接收到任务的情形下，对任务进行需求分析并处理；实时监控所有边缘计算节点的负载情况；在边缘计算节点的负载超过设定阈值的情形下，将边缘计算节点上的部分任务分配给目标边缘计算节点；根据分配出来的部分任务从AI算法模型库匹配最优的AI算法模型并下发给目标边缘计算节点；在目标边缘计算节点利用下发的最优的AI算法模型对分配的部分任务进行处理。本发明能够显著提升系统的整体性能、资源利用率、实时性和可扩展性。

主权项：1.一种基于云边端智能协同的算力分配方法，其特征在于，所述算力分配方法包括：S1：构建包含云计算中心、边缘计算节点和终端设备的云边端协同系统，其中，所述云计算中心包括AI算法模型库；S2：在所述云边端协同系统接收到任务的情形下，对任务进行需求分析并处理；步骤S2具体包括：S21：在所述云边端协同系统接收到任务的情形下，对任务进行需求分析并确定任务的优先级；S221：如果确定任务的优先级为高优先级，则采用所述云计算中心进行处理；S222：如果确定任务的优先级为中优先级，则采用所述边缘计算节点进行处理；S223：如果确定任务的优先级为低优先级，则采用所述终端设备进行处理；S3：实时监控所有所述边缘计算节点的负载情况；步骤S3具体包括：S31：在每个所述边缘计算节点上部署监控代理，在所述云计算中心部署监控中心；S32：采用所述监控代理每隔预设时间从对应的所述边缘计算节点采集目标数据；S33：将采集到的目标数据封装成心跳包并将心跳包发送给所述监控中心，其中，所述心跳包具有所述边缘计算节点的唯一标识符和时间戳；S34：所述监控中心接收所述心跳包后记录数据并更新对应边缘计算节点的状态信息；S35：所述监控中心对接收到的数据进行分析，计算每个边缘计算节点的负载情况；S4：在所述边缘计算节点的负载超过设定阈值的情形下，将所述边缘计算节点上的部分任务分配给目标边缘计算节点；在步骤S4中，所述目标边缘计算节点的选定方式为： 其中，为选定的目标边缘计算节点，、、和分别为权重，为候选的目标边缘计算节点集合中的第个节点，为当前负载超过所述设定阈值的原边缘计算节点，为候选的目标边缘计算节点的当前负载评分，为原边缘计算节点与候选的目标边缘计算节点之间的网络延迟，为候选的目标边缘计算节点的计算能力，为候选的目标边缘计算节点的资源利用率，+++=1；负载评分的计算公式为： 其中，为候选的目标边缘计算节点的当前负载，为候选的目标边缘计算节点的最大负载能力；网络延迟的计算公式为： 其中，为原边缘计算节点与候选的目标边缘计算节点之间的网络带宽，为需要迁移的数据量，为原边缘计算节点与候选的目标边缘计算节点之间的实际带宽使用率；资源利用率的计算公式为： 其中，为候选的目标边缘计算节点当前可用的计算资源，为候选的目标边缘计算节点的总计算资源；S5：根据分配出来的所述部分任务从所述AI算法模型库匹配最优的AI算法模型并下发给目标边缘计算节点；S6：在所述目标边缘计算节点利用下发的最优的AI算法模型对分配的所述部分任务进行处理。

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