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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利面向新型电力系统的业务-模型-数据联合驱动星地融合网络资源智能协同调度方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119652844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510177249.8，技术领域涉及：H04L47/80；该发明授权面向新型电力系统的业务-模型-数据联合驱动星地融合网络资源智能协同调度方法及系统是由周全;仇世元;夏照越;张轩;帅智康设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向新型电力系统的业务-模型-数据联合驱动星地融合网络资源智能协同调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向新型电力系统的业务‑模型‑数据联合驱动星地融合网络资源智能协同调度方法及系统，涉及电力资源调度技术领域。考虑星地融合网络中不同电力业务的通信需求，建立动态星地融合网络和业务的通信需求特征模型，并将业务分为传输敏感型和计算敏感型两大类。为合理利用有限的星地融合网络资源，制定了业务数据的优先级处理策略，能够根据业务的需求分配和调度传输和计算资源，并在同一时段卸载和处理不同类型的业务数据。在满足不同电力业务通信需求的情况下，提出一个考虑系统时延和能耗的联合优化问题，最小化系统总成本。实现资源智能协同调度，按需实时服务电力业务，以满足星地融合网络下多类型电力业务需求。

本发明授权面向新型电力系统的业务-模型-数据联合驱动星地融合网络资源智能协同调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向新型电力系统的业务-模型-数据联合驱动星地融合网络资源智能协同调度方法，其特征在于，包括： 构建星地融合网络模型，描述由卫星层和地面层组成的星地融合网络，其中卫星层包括低轨卫星，地面层包括信关站、数据处理中心和控制中心，卫星和地面节点通过双向时变图表示，节点和链路的连通性、传输速率、缓冲区大小和CPU周期频率动态变化； 构建星地融合网络中的信道模型，建立星间通信模型和星地通信模型，考虑信道衰落、损耗和干扰对传输速率的影响，基于香农公式计算星间通信速率，并建立星地通信的莱斯衰落信道模型； 建立新型电力系统业务模型，将电力业务分为传输敏感型和计算敏感型两类，描述每类业务的数据量、CPU周期需求、处理比例系数和QoS需求，并根据业务类型和需求进行调度； 其中，所述建立新型电力系统业务模型的步骤，包括：构建传输敏感型业务以用于描述信息采集类业务；构建计算敏感型业务以用于描述控制类业务；构建业务元组以描述每类业务的数据量、CPU周期需求、处理比例系数和QoS需求，QoS需求包括目标节点、最大时延要求和最小带宽要求；根据所述传输敏感型业务、所述计算敏感型业务以及所述业务元组建立新型电力系统业务模型； 建立电力业务集合为，根据电力业务的主要特征，将业务描述为一个元组，其中，表示电力业务的数据量大小；表示处理每比特数据所需的CPU周期；表示处理比例系数；表示业务的源节点，对于计算敏感型业务，所需计算的数据量大小为；对于没有数据处理需求的传输敏感型业务，处理每比特数据所需的CPU周期，处理比例系数；定义元组表示型业务的QoS需求，其中，表示业务的目标节点；表示最大时延要求；表示最小带宽要求，假设源节点在时隙随机生成数量在范围内的各类业务，在时隙产生的型业务数量用表示； 构建业务数据优先级排队模型，根据业务的最大时延容限和生成时间确定业务数据的优先级，优先处理低时延容限的业务数据，并通过卸载队列和计算队列管理业务数据的积压和处理； 其中，通过卸载队列和计算队列管理业务数据的积压和处理的步骤包括： 定义时隙中第个型业务数据处理优先级函数为： 式中，代表第个型业务数据的生成时间； 针对型业务，是集合业务数据生成次序，是型业务在前序时隙生成的业务总数量； 优先级函数表示为，基于业务数据优先级处理策略，将卸载队列和计算队列中的业务数据按照优先级顺序排列； 用和表示卸载和计算队列在节点处的业务数据积压量，定义和分别为型业务在节点处的业务积压数量，表示为： -+ -+ 式中，和分别代表在时隙已经卸载和处理的型业务数据量；和分别代表在时隙到达节点的新卸载和计算业务数据量； 和可以分别表示为： 定义为电力业务的卸载决策变量，当型业务从节点卸载到节点时，，否则相反； 定义为通过链路卸载型业务时分配给业务的带宽，已卸载的型业务数量计算方法如下： 式中，表示在时隙以带宽传输的数据传输速率，从节点卸载到其他节点的型业务总数表示为： 定义为在时隙节点分配给型业务的CPU周期频率，故型业务的处理量表示为： 将生成的计算结果分发到计算队列，等待被卸载至目标节点； 在每个节点新到达的业务中，部分计算敏感型业务在计算队列中等待处理，其余业务被调度到卸载队列中； 定义为业务处理决策变量，决定在节点新到达的型业务的处理比例，基于此，调度到计算队列的型业务数量计算为： 对于传输敏感型业务和计算结果，，计算调度到节点卸载队列的型业务的数量为： 到达节点的型业务总数表示为： 链路的卸载决策变量为： 式中，表示业务只有在分配的带宽大于业务所需最小带宽时才能被卸载，即当，； 建立系统成本模型，综合考虑传输时延、计算时延、排队时延和能耗成本，定义系统总成本为时延成本和能耗成本的加权和； 其中，所述建立系统成本模型的步骤，包括：构建时延成本以用于计算传输时延、计算时延和排队时延的总和，基于利特尔定律计算排队时延；构建能耗成本以用于计算传输能耗、计算能耗和卫星运行能耗的总和，传输能耗基于传输时延计算，计算能耗基于计算时延计算；构建系统总成本，用于表示时延成本和能耗成本的加权和，作为优化目标函数；根据所述时延成本、能耗成本以及系统总成本建立系统成本模型； 建立联合优化问题，在满足各类电力业务通信需求的前提下，最小化系统总成本，优化业务卸载、业务处理、传输资源分配和计算资源分配决策； 求解联合优化问题，得到星地融合网络资源智能协同调度结果，实现电力业务的高效处理和资源的最优分配。

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