【摘 要】
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在大力发展智能电网的背景下,支撑电网运转的电力光通信网规模日趋庞大,其承载的业务更加多样化。然而电力光通信网的业务路由规划主要以最短路径算法为主,导致电力光通信网
【机 构】
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中国电力科学研究院有限公司,北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室,国网四川省电力公司
【基金项目】
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国家电网公司科技资助项目(5442XX180003)
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在大力发展智能电网的背景下,支撑电网运转的电力光通信网规模日趋庞大,其承载的业务更加多样化。然而电力光通信网的业务路由规划主要以最短路径算法为主,导致电力光通信网存在业务重要度分布不均衡,从而导致网络局部风险过高的问题。针对上述现状,文章采用深度强化学习技术,以网络业务风险均衡为目标,提出了基于强化学习的电力光通信网风险均衡路由算法。该算法考虑业务重要度分布情况、链路容量和链路光信噪比,实现了电力光通信网风险均衡化。文章选取某省电力通信子网验证方案的有效性,研究结果表明,该方法能够有效地降低电力光通信网风
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