(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111617870.X (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 全球能源互联网研究院有限公司 地址 102209 北京市昌平区未来科技城 滨 河大道18号 申请人 国网冀北电力有限公司信息通信分 公司　 国家电网有限公司 (72)发明人 王玮　邢宁哲　姚继明　宋伟　 吴鹏　 (74)专利代理 机构 北京三聚阳光知识产权代理 有限公司 1 1250 代理人 董越 (51)Int.Cl. G06F 9/50(2006.01)G06N 3/12(2006.01) G06Q 50/06(2012.01) H04L 67/10(2022.01) (54)发明名称 一种基于边缘计算的电力任务执行方法及 装置 (57)摘要 本发明提供了一种基于边缘计算的电力任 务执行方法及装置， 应用于边缘计算系统， 边缘 计算系统中包括基站、 边缘服务器、 多个终端设 备， 其中， 该方法包括： 根据各终端设备分别执行 电力任务时的计算时延， 以及终端设备将电力任 务卸载至边缘服务器， 通过边缘服务器执行电力 任务时的总计算时延函数， 建立优化目标； 根据 优化目标确定资源分配策略和卸载策略； 按照资 源分配策略和卸载策略控制边缘计算系统执行 电力任务。 通过执行本发明能够在资源有限的条 件下最小化电力终端的任务时延， 提升终端用户 的服务体验。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114281544 A 2022.04.05 CN 114281544 A 1.一种基于边缘计算的电力任务执行方法， 应用于边缘计算系统， 所述边缘计算系统 中包括基站、 边 缘服务器、 多个终端设备， 其特 征在于， 所述方法包括： 根据各终端设备分别执行电力任务 时的计算 时延， 以及所述终端设备将所述电力任务 卸载至所述边缘服务器， 通过所述边缘服务器执行所述电力任务时的总计算时延函数， 建 立优化目标； 根据所述优化目标确定资源分配策略和卸载 策略； 按照所述资源分配策略和卸载 策略控制所述 边缘计算系统执 行所述电力任务。 2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的电力任务执行方法， 其特征在于， 通过如下步 骤确定所述终端设备 执行电力任务时的计算时延： 根据完成所述电力任务需要的总CPU周期数和所述终端设备的CPU频率确定所述终端 设备执行电力任务时的计算时延。 3.根据权利要求1所述的基于边 缘计算的电力任务执 行方法， 其特 征在于， 所述总计算时延函数根据所述终端设备向所述基站传输数据时的传输时延函数以及 在所述边缘服务器中执 行所述电力任务时的计算时延函数的和建立； 所述传输时延函数 结合所述基站为所述终端设备分配的频谱资源建立； 所述计算时延函数 结合所述 边缘服务器为所述终端设备分配的计算资源建立。 4.根据权利要求1 ‑3中任一项所述的基于边缘计算的电力任务执行方法， 其特征在于， 所述优化目标为： s.t.(C1)xi∈{0， 1}， i∈N 其中， N表示所述边缘计算系统中终端设备的数量， xi∈{0， 1}， i∈N， 若xi＝1， 表示将第 i个终端设备中 的电力任务卸载至边缘服务器执行， 若xi＝0， 表示在第i个终端设备中执行 电力任务， Til表示第i个终端设备执行电力任务时的计算时延， Tio表示边缘服务器执行电 力任务Mi时的总计算时延， fm表示边缘服务器的总计算资源， fic表示边缘服务器分配给第i 个终端设备的计算资源， wi表示基站分配给第i个终端设备的频谱资源的百分比。 5.根据权利要求1 ‑4中任一项所述的基于边缘计算的电力任务执行方法， 其特征在于， 所述优化目标中包括计算资源分配约束条件， 所述资源分配策略包括所述边缘服务器为所 述终端设备分配 计算资源的计算资源分配策略， 根据所述优化目标确定资源分配策略， 包括： 结合所述计算资源分配约束条件建立用于计算所述资源分配策略的第一拉格朗日函 数； 利用卡罗需 ‑库恩‑塔克条件求解所述第一拉格朗日函数， 得到各终端设备对应的计算 资源。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114281544 A 26.根据权利要求1 ‑5中任一项所述的基于边缘计算的电力任务执行方法， 其特征在于， 所述优化目标中包括频谱资源分配约束条件， 所述资源分配策略包括所述基站 为所述终端 设备分配频谱资源的频谱资源分配策略， 根据所述优化目标确定资源分配策略， 包括： 结合所述频谱资源分配约束条件建立用于计算所述频谱分配策略的第二拉格朗日函 数； 利用卡罗需 ‑库恩‑塔克条件求解所述第二拉格朗日函数， 得到各终端设备对应的频谱 资源占比。 7.根据权利要求1 ‑6中任一项所述的基于边缘计算的电力任务执行方法， 其特征在于， 所述优化目标包括优化 函数， 根据所述优化目标确定卸载 策略， 包括： 根据所述优化目标确定资源分配策略； 采用自适应遗传算法确定卸载策略， 其中， 所述自适应遗传算法中的自适应函数根据 所述资源分配策略和所述目标优化函数确定， 所述自适应遗传算法中的染色体种群中的第 i条染色体使用N个{0， 1}二进制位随机生成： Xi＝{x1， x2， ...， xn， ...xN}， i∈{1， 2， ...， N}， 其中， xn为1时， 表示第n个终端设备中的电力任务卸载至边缘服务器执行， xn为0时， 表示第n 个终端设备中的电力任务在终端设备中执 行。 8.一种基于边缘计算的电力任务执行装置， 应用于边缘计算系统， 所述边缘计算系统 中包括基站、 边 缘服务器、 多个终端设备， 其特 征在于， 所述装置包括： 优化目标确定模块， 用于根据各终端设备分别执行电力任务时的计算时延， 以及所述 终端设备将所述电力任务卸载至所述边缘服务器， 通过所述边缘服务器执行所述电力任务 时的总计算时延函数， 确定优化目标； 策略优化模块， 用于根据所述优化目标确定资源分配策略和卸载 策略； 任务执行模块， 用于按照所述资源分配策略和卸载策略控制所述边缘计算系统执行所 述电力任务。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 包括： 至少一个处理器； 以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器； 其中， 所述存储器存 储有可被所述至少一个处理器执行 的指令， 所述指令被所述至少一个处理器执行， 从而执 行如权利要求1 ‑7中任一项所述的基于边 缘计算的电力任务执 行方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指 令， 所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1 ‑7中任一项所述的基于边缘计算 的电力任务执 行方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114281544 A 3