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申请/专利权人：合肥工业大学;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司超高压分公司;南京南瑞继保工程技术有限公司;国电南瑞科技股份有限公司

摘要：本发明提供一种云边协同集控系统中的任务调度策略及系统，属于物联网云边协同智能电网站点领域，解决了在动态变化的云边系统集控系统中的资源分配、任务处理时效性的问题。主要采用方法如下：通过计算卸载任务传输速率、传输时延、计算时延、终端处理能耗、任务处理完成时延，最后确定目标函数和约束条件，运运用进粒子群算法求解目标函数，输出最优解。本发明通过应用优化的粒子群算法，确定一组最优参数配置，包括最优的传输功率、网络带宽分配比例以及计算资源分配比例，以实现在云边协同的集控系统框架内，将任务处理的总时延降至最低。

主权项：1.云边协同集控系统中的任务调度策略，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.卸载任务传输速率计算：设第个电网站点通信范围内的第个设备，将需卸载的任务发送给电网站点内边缘服务器的上行传输速率；步骤2.计算传输时延：包括计算终端设备将任务传输至智能站点内边缘服务器的无线传输时延，和任务由智能站点上传至集控主站通过有线通信方式的有线传输时延；步骤3.求出计算时延：包括任务由智能站点内边缘服务器处理的计算时延，任务由集控主站服务器处理的计算时延；步骤4.计算终端处理能耗：计算终端设备向智能站点发起任务数据的传输作业的能量消耗；步骤5.计算任务处理完成时延并确定目标函数及约束条件：每个任务的卸载策略由表示，当时，任务卸载至第个智能站点处理，任务处理完成时延为： 当时，任务卸载至集控主站处理，任务处理完成时延为： 其中，定义终端设备的任务计算密度为，为第个智能站点内边缘服务器分配给第个终端设备任务的频率；为集控主站服务器分配给第个智能站点通信范围内第个终端设备任务的频率；单个任务的处理完成时延为： 系统延迟为终端设备所有任务处理延迟中最大的： 系统延迟最小化表述的目标函数为： 所述目标函数的约束条件为： 式中，表示功率约束；表示带宽约束，即各信道的带宽之和小于系统总带宽，其中，为系统总带宽；表示能耗约束，其中，为各终端设备最大能耗；表示智能站点边缘服务器计算资源约束，其中，为智能站点边缘服务器最大计算资源；表示集控主站服务器计算资源约束，其中，为集控主站服务器最大计算资源；表示每个任务处理时延约束，其中，为第个智能站点通信范围内第个终端设备任务的时延约束；步骤6.运用改进粒子群算法求解目标函数，输出最优的传输功率、网络带宽分配比例以及计算资源分配比例。

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