35、边缘和雾计算在工业物联网中的应用:综述与未来方向

边缘计算在工业物联网中的应用与展望

边缘和雾计算在工业物联网中的应用:综述与未来方向

1. 边缘计算在制造业的应用
1.1 系统架构

基于物联网和边缘计算的制造系统架构分为四个领域:
- 应用领域 :对整个制造系统进行全面监督,包括监控数据流和网络健康状况,以及控制系统的能力。它能提供灵活、通用且可互操作的智能应用,同时维护服务安全。
- 数据领域 :提供数据清理、特征提取和智能推理等服务,优化系统操作,提高吞吐量和效率。由于边缘计算节点与终端设备接近,能让终端节点快速访问数据,有助于为特定事件生成实时响应,是动态控制制造系统的关键部分。
- 网络领域 :负责连接终端设备和数据平台,利用软件定义网络(SDN)架构管理控制平面和网络传输操作。采用时间敏感网络(TSN)协议处理时间敏感信息,为维持和监督时间敏感节点提供通用标准,是整体系统架构的关键部分。
- 设备领域 :指位于现场设备内的设备,如机床、控制器、传感器、执行器和机器人。该领域需维持灵活通信模型的基础设施,支持多种通信协议,通常在边缘节点使用OPC UA和数据分布式服务(DDS)等流行协议构建信息模型,实现信息通信的统一语义,同时维护数据隐私和安全。

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    A(应用领域):::process --> B(全面监督系统):::process
  
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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