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【精彩论文】面向5G边缘计算网络的联合需求响应与任务卸载策略
观点凝练
摘要：随着物联网通信计算需求激增，5G通信与边缘计算网络逐步成为新兴的高能耗负荷。针对5G边缘计算网络用电成本高的问题，提出了联合任务卸载与需求响应策略。所提策略基于任务卸载与基站储能单元充放电动作，在高电价时段联合优化计算、通信与储能资源分配或者牺牲部分时延性能以削减用电成本，在分时电价机制中为电网提供响应能力。针对优化目标为混合整数非线性规划问题，进一步提出结合网络场景划分的广义benders分解算法，将问题解耦为任务卸载决策主问题与充放电以及资源分配子问题，降低问题求解复杂度。仿真结果表明：相比于仅考虑任务卸载和仅考虑通信资源调度的响应策略，所提策略降低了用电成本并避免时延性能恶化。
结论：为推进通信与电力领域融合，优化5G通信用能结构，文章研究了5G边缘计算与需求响应的联合优化，提出了联合任务卸载与需求响应概念，针对5G边缘网络用电成本优化问题为混合整数非线性规划且实际场景过大引起变量膨胀的问题设计了一种结合场景划分法的广义benders分解算法。最后，通过算例证明了本文策略的有效性，得出结论：（1）通过联合优化任务卸载、通信与计算资源分配以及5G基站需求响应动作，相比仅考虑5G基站通信资源调度的需求响应策略，所提策略的用电成本平均降低到对比策略的96.15%；（2）相比于仅考虑5G基站通信资源调度的需求响应策略，所提策略在优化用电成本同时避免通信时延过度牺牲，任务处理时延性能为对比策略的98.15%。
尽管本文所提模型首次研究并验证了联合边缘计算任务卸载与5G基站需求响应的可行性，但是由于移动网络的用户移动性强，同时可再生能源引入对5G基站用能具有较大影响，如何考虑多种不确定性的前提下实现5G边缘计算网络参与电网经济调度仍是未来工作需要继续探讨的问题。
引文信息
陆旭, 陈影, 许中平, 等. 面向5G边缘计算网络的联合需求响应与任务卸载策略[J]. 中国电力, 2022, 55(10): 209-218.LU Xu, CHEN Ying, XU Zhongping, et al. Joint demand response and task offloading strategy for 5G edge computing network[J]. Electric Power, 2022, 55(10): 209-218.往期回顾
编辑：于静茹
校对：张重实
审核：方彤
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