[发明专利]基于边缘容器的电碳计算智能融合终端及时间同步方法

说明书

本发明提供一种基于边缘容器的电碳计算智能融合终端及时间同步方法，包括物理层、协议接口层和应用层；包括以下步骤：(1)系统模型构建；(2)优化问题建模；(3)基于去冗余精准BP神经网络的智慧园区低成本精准拓扑感知优化；(4)基于Q差值的高效DQN时间同步授时数据包传输优化；(5)基于交换匹配的电碳计算任务卸载与资源分配优化。本发明在智能融合终端拓扑感知容器采用去冗余精准BP神经网络完成拓扑预测，提出了基于Q差值的高效DQN时间同步授时数据包传输优化，提高了智慧园区时间同步精度；通过基于交换匹配的电碳计算任务卸载与资源分配优化，实现智慧园区设备电碳信息的高效传输与计算，支撑低碳业务高效稳定运行。

技术领域

本发明属于信息技术领域，具体涉及一种基于边缘容器的电碳计算智能融合终端及时间同步方法。

背景技术

智慧园区是指通过新一代信息通信技术和数字化技术等手段实现的具有数字化、智能化、节能化特征的产业园区。智慧园区通过部署大量光伏电站和风电机组等可再生能源设备，优化负荷和能源调控策略，促进电力系统节能减排，实现智慧园区低碳运行。碳计量、碳足迹检测、碳交易等智慧园区低碳业务需要获取电碳信息，并对这些信息进行筛选、整合、处理和分析，以了解智慧园区运行状态，调整电碳排放策略。因此，电碳计算是智慧园区低碳业务准确、稳定和可靠运行的重要基础。为了保障电碳计算精准度，一方面，需要确保电碳信息的采集具有时间一致性，能够准确反映智慧园区电碳排放实时状态；另一方面，需要低时延的电碳计算技术，减小电碳信息的传输时延和计算时延。

时间同步作为智慧园区重要技术支撑，可以为电碳计算提供准确的时间信息。大量业务终端设备无法直接连接5G时间同步网、国网时间同步以及北斗卫星，仅通过电力线载波信号与智能融合终端相连，难以实现精准时间同步。智能融合终端一方面需要融合北斗卫星、5G时间同步网等多元时钟获取时间同步信息，另一方面需要作为新时钟源为智慧园区大量设备授时。边缘计算通过将计算资源下沉到更靠近业务的网络边缘，一方面通过边缘智能终端连接服务器可以大大减小通信距离，降低数据传输时延；另一方面利用服务器搭载计算资源，减小数据处理时延。通过融合时间同步与边缘计算，在网络边缘部署具有时钟源的终端，可以解决授时数据包的长时间传输导致的授时误差大问题，提高电碳信息采集的时间一致性。

在时间同步和边缘计算的基础上，电碳信息精确计算还需要拓扑感知、电碳计算卸载策略优化。然而当前电碳计算所需的各功能通常由不同终端实现，需求终端间的协作，这会造成大量的信息交互，导致时延增加、电碳计算准确度下降。因此，亟需设计一种智慧园区智能融合终端，综合拓扑感知、时间同步、卸载策略优化和电碳计算功能，提高园区授时精度的同时降低电碳计算时延，并进一步提高电碳计算精准度。然而，现有融合终端和时间同步方法仍面临以下挑战：

第一，融合终端拓扑感知困难。拓扑感知是时间同步和电碳计算的基础。智慧园区采用载波通信，导致网络的拓扑结构易受到外部环境和阻抗波动的影响。而传统的拓扑感知通常采用路径搜索方法实现，无法适应智慧园区易变拓扑结构，造成路径搜索时延长、拓扑信息分析不准确等一系列问题，导致园区时间同步可靠性的降低和电碳信息传输时延的增加。

第二，时间同步速度慢，精度低。园区组网环境复杂、拓扑结构多变，现有的传感设备授时策略无法实现拓扑识别，难以选择最优的授时数据包传输路径，导致时间同步速度慢。此外，由于载波通信易受到电磁干扰，信道状态变化迅速，难以精确获得融合终端对传感设备进行授时的时间开销，导致时间同步精度低。现有的授时和时间同步策略无法适用于电碳计算智能融合终端。

第三，电碳信息任务卸载策略与服务器计算资源分配策略耦合。由于电碳信息任务卸载需求尽可能小的卸载时延，所以在制定任务卸载策略时，传感设备倾向于选择距离近、信道状态好、可用计算资源多的服务器，因此计算资源较多的服务器更易接收到的任务卸载请求；而服务器根据传感设备的任务卸载请求分配计算资源，当卸载到某个服务器的任务过多时会使计算时延显著增加，导致电碳计算时延增大。因此，如何在保障传输时延的同时优化任务卸载策略，降低计算时延，解决电碳信息任务卸载策略与服务器计算资源分配策略耦合问题是一个挑战。