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云边缘协作分布式增强学习
摘要 - 深度强化学习（DRL）的前进使训练各种强大的代理在实时环境中执行复杂的任务成为可能。使用下一代通信技术，与进化的DRL代理进行云边缘协作人工情报服务可能是一个重要的情况。但是，在同一DRL方案中具有不同属性和体系结构的代理可能不兼容，并且训练它们是耗时的或需要资源的。在本文中，我们设计了一种新颖的云边缘协作DRL培训框架，该培训框架命名为“频率转移”在线，这是一种新方法，可以通过与最小数据互动的最小数据互动，而不依赖于climpepality of-efl-eflimpeal of-efl datataSetsets clus in the Edge的在线DRL代理在边缘的融合。在其中，我们提出了一种新颖的算法独立于在线RL代理的知识蒸馏算法，通过利用预训练的模型以及代理与环境之间的界面来传递多种异构药物的蒸馏知识。广泛的实验表明，我们的算法可以以双重到速度的速度加速各种在线代理的收敛性，并在不同的环境中获得可比的奖励。
云边端协作网络中 AI 驱动的节能内容任务卸载
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基于云边协同架构的配变供电区域群实时分布式调度策略
针对配电网长期尺度预测偏差问题，提出一种基于智能变压器供电区域边一致性算法的云边协调快速调节策略。云对边缘变压器供电区域簇进行全局初始优化分配，簇对边缘区域进行二次协同优化分配。建立基于一致性算法的簇内快速功率交互模型，以调度费用微增长率为一致性变量，使得簇调节量最优分配到各个变压器供电区域，使得所有变压器供电区域总调度费用最小。仿真算例验证了本文基于智能站簇边一致性算法的云边协同快速控制策略的有效性。
用于分布式能源协调控制的云边缘托管数字孪生
摘要 —本文提出了一种基于云托管和边缘托管的分布式能源 (DER) 数字孪生 (DT) 实现分布式能源 (DER) 协调控制的新方法。随着可再生能源的大规模整合，DER 在支持电力系统频率调节方面发挥着越来越重要的作用。然而，由于 DER 的能力和特性存在显著差异，DER 的个体和不协调响应可能导致整体响应效率低下，并产生不良特征，例如响应缓慢、严重超调等。因此，DER 的协调对于确保理想的总体响应至关重要。传统的集中式或分布式方法的一个主要缺点是它们严重依赖实时通信。本文通过应用可在云中托管的 DT 来解决集中式控制方法和可在边缘托管的分布式方法的挑战，以最大限度地减少对实时通信的需求，同时能够实现 DER 之间的整体协调。使用真实的实时模拟测试设置验证了所提出的基于 DT 的协调控制，结果表明，基于 DT 的协调控制可以显著改善聚合 DER 的响应，从而在意外事件期间为电网提供有效支持。
下一代云边缘产品的欧洲工业技术路线图
到2025年，欧洲云边缘行业应以其技术领导力和竞争力在气候中性，网络安全，可信赖的数据交换和互操作性，塑造全球标准方面以其竞争力而闻名。通过开发高能效率基础架构，利用低消费硬件和软件，改善资源管理以及增强数据中心的能源混音和冷却性能，欧盟可能会导致开发可持续的云和边缘产品。除了责任外，安全是信任的横向和关键的推动者。从边缘设备到创新的硬件加密技术的各种云边缘服务和基础架构的尖端安全性将是确保采用欧洲产品的优先事项。技术可以使安全通信网络以及对访问和网络攻击的足够管理同样关键。此外，倡导开放性，互操作性和管理多培训生态系统的能力将有助于解决未来市场需求的核心，从而使用户能够将云边缘服务进一步适应自己的环境。通过定义共享标准并构建中央组件，使用户可以选择和组装市场所提供的最佳选择，欧洲玩家可以在最大程度地发挥云和边缘技术对客户的竞争力，增长和创新的好处。