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摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习的变电站监测系统及其资源调度方法,该系统包含N种不同类型传感器的无线传感器网络节点、深度强化学习智能体、电力无线专网基站、拥有多个神经网络的边缘设备和远程云端的系统,该系统采集电网状态进行基于神经网络的异常监测,有两种数据传输的方法：一是将传感器采集的数据通过LTE-A无线通信接口传输到电力无线专网基站,再通过互联网传输到云端进行处理；二是将传感器采集的数据通过WIFI传输到边缘设备,选择不同的神经网络处理。本发明在时变的互联网时延的环境中,并在满足数据传输时延的要求下,能优化分配无线通信资源与边缘设备的计算资源,使得最大化系统的吞吐量。
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单位国网安徽省电力有限公司电力科学研究院; 合肥工业大学
