【摘 要】
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随着智能电网的不断发展,电力服务种类的多样化引出了不同的服务需求.5G中的网络切片技术,可以为智能电网提供虚拟化无线专用网络,以应对智能电网安全性、可靠性、时延性等方面的诸多挑战.考虑到智能电网的差异化服务特性,本文旨在使用深度强化学习(DRL)来解决智能电网的无线接入网(RAN)切片的资源分配问题.文章首先回顾了智能电网的背景以及网络切片技术的相关研究,随后分析了智能电网的RAN切片模型,并且提出了一种基于DRL的切片分配策略.仿真表明,本文所提出的算法能够在降低成本的同时,最大限度地满足智能电网在RA
【机 构】
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南京南瑞信息通信科技有限公司,南京邮电大学
【基金项目】
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江苏省2019年度第二批省级工业和信息产业转型升级专项资金(5246DR180077)。
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随着智能电网的不断发展,电力服务种类的多样化引出了不同的服务需求.5G中的网络切片技术,可以为智能电网提供虚拟化无线专用网络,以应对智能电网安全性、可靠性、时延性等方面的诸多挑战.考虑到智能电网的差异化服务特性,本文旨在使用深度强化学习(DRL)来解决智能电网的无线接入网(RAN)切片的资源分配问题.文章首先回顾了智能电网的背景以及网络切片技术的相关研究,随后分析了智能电网的RAN切片模型,并且提出了一种基于DRL的切片分配策略.仿真表明,本文所提出的算法能够在降低成本的同时,最大限度地满足智能电网在RA
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