面向数字孪生配电网的低时延业务决策方法

彭琳钰; 刘晴; 刘旭; 汤玮; 郑智浩; 刘康; 廖畅

doi:10.19705/j.cnki.issn2096-5125.2025.03.012

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面向数字孪生配电网的低时延业务决策方法

更新时间：2025-11-05

- 面向数字孪生配电网的低时延业务决策方法
- 暂无标题
- 全球能源互联网 2025年8卷第3期页码：368-377
- 作者机构：
  
  1. 贵州电网有限责任公司
  2. 贵州电网有限责任公司遵义供电局
  3. 贵州电网有限责任公司贵安供电局
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  贵州电网有限责任公司科技项目（066500GS62200017）~~
- DOI：10.19705/j.cnki.issn2096-5125.2025.03.012
  中图分类号： TM73;TP18
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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彭琳钰, 刘晴, 刘旭, 等. 面向数字孪生配电网的低时延业务决策方法[J]. 全球能源互联网, 2025,8(3):368-377.
彭琳钰, 刘晴, 刘旭, 等. 面向数字孪生配电网的低时延业务决策方法[J]. 全球能源互联网, 2025,8(3):368-377. DOI： 10.19705/j.cnki.issn2096-5125.2025.03.012.

DOI：

摘要

数字孪生（digital twin

DT）通过对物理实体的同步模拟，可有效提升配电网实时决策能力，但其对数据与算力的需求很高，边缘计算可下沉模型训练任务至边缘侧，减小DT模型训练的通信、计算负担。针对边缘侧资源与训练需求不适配的问题，提出一种面向数字孪生配电网的低时延业务决策方法。首先，构建配电网低时延业务决策框架，引入边缘协作提升配电网DT模型训练精度与效率，建立最小化模型训练时延与损失加权和的优化问题。其次，提出基于双向贪婪演进的边缘协作决策算法，利用Q学习实现全局信息未知情况下模型训练时效性和精度的联合优化，并基于贪婪策略解决协作服务器选择冲突问题。仿真结果表明，与基于强化学习的业务决策（reinforcement learning-based service decision

RSD）算法和基于贪婪的业务决策（greedy-based service decision

GSD）算法相比，所提算法的全局损失函数分别降低了43.32%和71.33%，全局模型聚合总时延分别降低了14.87%和56.42%。

Abstract

关键词

Keywords

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