[发明专利]面向5G云边端协同的电力业务分解方法及系统

权利要求书

1.一种面向5G云边端协同的电力业务分解方法，其特征在于，所述分解方法包括：

获取功能组件的计算资源需求、当前电力业务系统中协作终端、边缘节点以及云中心可用于处理所述计算资源需求的功能组件的数量；

根据公式(1)确定每个功能组件的决策变量，

其中，X为所述决策变量，x_ijr为决策变量关于第i个功能组件是否属于第j类节点下的第r个微服务的值，i、j、r均为正整数，在第i个功能组件属于第j类节点下的第r个微服务的情况下，x_ijr＝1，在第i个功能组件不属于第j类节点下的第r个微服务的情况下，x_ijr＝0，N_i为功能组件的数量，N_j为节点的类别的数量，为第j类节点中微服务的数量；

根据公式(2)确定第i个功能组件向第k个功能组件发送数据的数据耗时，

其中，t_ik为第i个功能组件向第k个功能组件发送数据的数据耗时，x_kjr为决策变量关于第k个功能组件是否属于第j类节点下的第r个微服务的值，N_r为微服务的数量，d_ik为表示第i个功能组件向第k个功能组件发送数据的通信数据量，B为数据传输的带宽；

根据公式(3)确定第k个功能组件的执行完成时刻与第i个功能组件的执行完成时刻的约束条件，

其中，F_k为第k个功能组件的执行完成时刻，F_i为第i个功能组件的执行完成时刻，c_k为第k个功能组件完成任务所需的CPU圈数，f_j为第j类节点的功能组件CPU主频；

根据公式(4)和公式(5)确定协作终端和边缘节点的功耗约束条件，

其中，x_i1r为决策变量关于第i个功能组件是否属于协作终端的节点下的第r个微服务的值，c_i为第i个功能组件完成任务所需的CPU圈数，f_MT为协作终端的CPU主频，P_MT为协作终端的功率，E_MT为协作终端的能耗阈值，为协作终端的微服务的数量，x_i2r为决策变量关于第i个功能组件是否属于边缘节点的节点下的第r个微服务的值，f_EN为边缘节点的CPU主频，P_EN为边缘节点的功率，E_EN为边缘节点的能耗阈值；

根据公式(1)至公式(5)确定所述电力业务系统的计算模型；

采用粒子群算法对所述计算模型进行求解以得到所述计算模型的最优解，其中，所述最优解的目标为完成所述计算资源需求的最小时间。

2.根据权利要求1所述的分解方法，其特征在于，采用粒子群算法对所述计算模型进行求解以得到所述计算模型的最优解包括：

随机生成多个粒子；

更新每个粒子的位置及速度；

更新每个粒子的历史最佳位置和所有粒子的历史最佳位置；

计算每个粒子的适应度；

判断当前的迭代次数是否大于或等于预设的迭代次数阈值；

在判断当前的迭代次数大于或等于所述迭代次数阈值的情况下，输出适应度最大的所述粒子以作为最优解；

在判断当前的迭代次数小于所述迭代次数阈值的情况下，再次返回执行更新每个粒子的位置及速度的步骤，直到判断当前的迭代次数大于或等于所述迭代次数阈值。

3.根据权利要求2所述的分解方法，其特征在于，随机生成多个粒子包括：

根据公式(6)和公式(7)随机生成所述粒子，

其中，Y_n为第n个所述粒子的位置，n＝1，2，...，N_p，N_p为多个粒子的数量，y_ijr＝x_ijr，V_n为粒子的速度，v_ijr为决策变量的值x_ijr对应的速度。