توضیحات
ABSTRACT
Recently, smart grid and Energy Internet (EI) are proposed to solve energy crisis and global warming, where improved communication mechanisms are important. Softwaredefined networking (SDN) has been used in smart grid for realtime monitoring and communicating, which requires steady web-environment with no packet loss and less time delay. With the explosion of network scales, the idea of multiple controllers has been proposed, where the problem of load scheduling needs to be solved. However, some traditional load scheduling algorithms have inferior robustness under the complicated environments in smart grid, and inferior time efficiency without pre-strategy, which are hard to meet the requirement of smart grid. Therefore, we present a novel controller mind (CM) framework to implement automatic management among multiple controllers. Specially, in order to solve the problem of complexity and pre-strategy in the system, we propose a novel Quality of Service (QoS) enabled load scheduling algorithm based on reinforcement learning in this paper. Simulation results show the effectiveness of our proposed scheme in the aspects of load variation and time efficiency.
INTRODUCTION
EERGE resources crisis and global warming have become two global concerns . As reasonable solutions, smart grid and Energy Internet (EI) are seen as the new generation of energy provision paradigm, where improved communication mechanisms are importantto enable end-to-end communication. Software-defined networking (SDN) is seen as a promising paradigm shift to reshape future network architecture, as well as smart grid and EI, called software-defined EI (SDEI). Using SDN enables to improve smart grid and EI by providing an abstraction of underlying network resources, forming global view for applications from upper layers, and decoupling infrastructures and control plane to enhance the flexibility and reliability of the system . Noteworthy, the control plane is considered as the brain of SDN . With the explosion of network scales and network traffic, .overload in .a single controller is one of the most intractable issues
چکیده
اخیرا، شبکه هوشمند و اینترنت انرژی (EI) برای حل بحران انرژی و گرم شدن زمین پیشنهاد شده است، که مکانیزمهای ارتباطی بهبود یافته مهم هستند. شبکه شبکه نرم افزاری (SDN) در شبکه هوشمند برای نظارت و ارتباطات در زمان واقعی استفاده شده است، که نیازمند محیط وب مداوم بدون هیچ گونه بسته بندی بسته و تاخیر زمان کمتری است. با انفجار مقیاس شبکه ایده ای از کنترل های چندگانه پیشنهاد شده است، که در آن باید مشکل زمان بندی بار را حل کند. با این حال، برخی از الگوریتم های زمان بندی بارگیری سنتی، در محیط های پیچیده در شبکه هوشمند، و کارایی زمان پایین تر بدون پیشبرد استراتژی، قدرت سخت افزاری پایینتری دارند که برای برآوردن نیاز به شبکه هوشمند سخت است. بنابراین، ما یک چارچوب کنترل کننده رمان جدید (CM) برای اجرای مدیریت خودکار در میان کنترل کننده های چندگانه ارائه می دهیم. به طور خاص، برای حل مشکل پیچیدگی و قبل از استراتژی در سیستم، ما یک الگوریتم زمانبندی زمانبندی باربر مبتنی بر کیفیت سرویس جدید (QoS) را بر اساس یادگیری تقویت در این مقاله ارائه می دهیم. نتایج شبیه سازی نشان دهنده اثربخشی طرح پیشنهادی ما در ابعاد تغییر بار و بازده زمان است.
مقدمه
بحران منابع EERGE و گرمایش جهانی به دو نگرانی جهانی تبدیل شده است. به عنوان راه حل های معقول، شبکه های هوشمند و اینترنت انرژی (EI) به عنوان نسل جدیدی از پارادایم انرژی ارائه می شوند، جایی که مکانیزم های ارتباطی بهتر برای برقراری ارتباط به پایان می رسد. شبکه های تعریف شده توسط نرم افزار (SDN) به عنوان یک پارادایم امیدوار کننده برای تغییر معماری شبکه آینده، و همچنین شبکه هوشمند و EI، نامیده می شود نرم افزار EI (SDEI). استفاده از SDN باعث بهبود شبکه هوشمند و EI می شود با ارائه انتزاعی از منابع شبکه زیربنایی، ایجاد دید جهانی برای برنامه های کاربردی از لایه های بالا و جدا کردن زیرساخت ها و کنترل هواپیما برای افزایش انعطاف پذیری و قابلیت اطمینان سیستم. قابل توجه است، هواپیما کنترل به عنوان مغز SDN در نظر گرفته شده است. با انفجار مقیاس شبکه و ترافیک شبکه، بارگذاری مجدد در یک کنترل کننده یكی از مشكلات قابل حل است
Year: 2018
Publisher : ELSEVIER
By : Chao Qiu, Shaohua Cui, Haipeng Yao, Fangmin Xu, F. Richard Yu,Chenglin Zhao
File Information: English Language/ 12 Page / size: 2.57 MB
سال : 1396
ناشر : ELSEVIER
کاری از : چائو چیو، شیائووا کوی، هاپنگ یو، فانگمین شوش، فریشن ریچارد یو، چنگلین ژائو
اطلاعات فایل : زبان انگلیسی / 12 صفحه / حجم : MB 2.57
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.