面向高并发分布式光伏感知业务推理的轻量化边缘协同计算与动态资源优化方法

孙毅; 姜俊廷; 刘欣雅; 王文婷; 李笋

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0877

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面向高并发分布式光伏感知业务推理的轻量化边缘协同计算与动态资源优化方法

更新时间：2026-04-22

- 面向高并发分布式光伏感知业务推理的轻量化边缘协同计算与动态资源优化方法
- Vol. 50, Issue 4, Pages: 1540-1550(2026)
- 作者机构：
  
  1. 华北电力大学电气与电子工程学院
  2. 国网山东省电力公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0877
  CLC： TM615
- Published：2026
- 稿件说明：
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孙毅, 姜俊廷, 刘欣雅, et al. 面向高并发分布式光伏感知业务推理的轻量化边缘协同计算与动态资源优化方法[J]. 2026, 50(4): 1540-1550.
DOI：

孙毅, 姜俊廷, 刘欣雅, et al. 面向高并发分布式光伏感知业务推理的轻量化边缘协同计算与动态资源优化方法[J]. 2026, 50(4): 1540-1550. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0877.

摘要

随着分布式光伏高比例接入配电网，电力通信网络难以满足大规模光伏终端基于海量电力数据的实时感知与智能控制计算需求。当前研究虽然多采用任务卸载与计算等方式提升电力通信接入网的传输效能，但是边缘智能设备仍面临模型体积庞大、算力分配僵化的问题，导致偏远地区电力边缘计算终端的长期能耗与本地计算能力不足。针对上述问题，文章研究了面向高并发分布式光伏感知业务推理的轻量化边缘协同计算与动态资源优化方法，通过协同缓存多压缩率模型与动态调节设备实时计算资源，提升人工智能模型的终端侧部署效能；其次，针对服务缓存与任务卸载时间尺度耦合问题，进一步提出基于李雅普诺夫的动态卸载与缓存共享机制，通过构建边缘终端间的缓存资源共享网络，显著提高资源受限环境下计算任务推理所需能耗。仿真结果表明，相比于仅考虑设备计算协同和仅考虑缓存更新策略，该文所提策略有效地减少了偏远地区的电力智能终端在边缘计算系统中产生的长期能耗，提高了边端侧人工智能模型部署的效能。

Abstract

关键词

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