CN114375050A - 一种数字孪生辅助的5g配电网资源调度方法 - Google Patents

一种数字孪生辅助的5g配电网资源调度方法 Download PDF

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CN114375050A CN202111466410.1A CN202111466410A CN114375050A CN 114375050 A CN114375050 A CN 114375050A CN 202111466410 A CN202111466410 A CN 202111466410A CN 114375050 A CN114375050 A CN 114375050A
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贾泽晗
廖海君
卢文冰
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Abstract

本发明涉及一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，属于通信技术领域。本发明的目的是提供一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法。通过联合优化终端调度、终端计算资源分配、功率控制和服务器计算资源分配，在保证终端能量消耗和接入优先级长期约束的前提下，降低了DT构建累积迭代时延和终端能量消耗，提高DT精度和安全性。

Description

一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法
技术领域
本发明涉及一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，属于通信技术领域。
背景技术
目前，配电网部署了温度、电流传感器等海量物联网终端提供实时监控服务，对低时延数据传输和处理提出了较高的要求。传统的有线和无线通信方式，如光纤、LTE-230等，由于部署成本高、无线频谱资源不足、边缘智能不足，无法解决配电网最后一公里的通信和计算问题。5G边缘计算通过在网络边缘中集成先进的通信和计算技术，提供了一种可行解决方案。为了进一步提高资源利用效率，满足服务质量需求，需要对通信、计算、能量等多维资源进行动态智能调度。
数字孪生(Digital twin,DT)可以从数字世界的角度帮助5G边缘计算支持的配电网实现多维资源调度。DT从大量终端收集实时状态，建立所有物理实体的数字表示，从而实现多维资源调度的精确决策指导。然而，在构建DT并利用它辅助资源调度时，需要解决一些关键的挑战：
(1)DT对延迟、准确性和安全性的严格要求：DT需要以低延迟更新，以保持与物理实体的实时一致性。同时，为了提高资源调度的准确性，必须使反映DT与实际值偏差的损失函数最小。另一方面，从构建DT的大量终端中收集的数据也面临隐私问题和安全威胁。例如一些恶意的终端上传的异常模型参数，会严重降低DT的准确性，引发各种安全问题。
(2)多维资源联
合优化：多维资源调度的联合优化问题是一个非常重要的问题，因为多维资源调度是不同实体、维度和过程之间的耦合。例如，终端功率控制和计算资源分配策略相耦合，服务器边缘聚合和异常模型识别相耦合。
(3)接入优先级和能耗长期约束：考虑到业务的重要性和终端的电池容量有限，需要建立长期的接入优先级和能耗约束，以保证重要终端的接入优先级，降低能耗。然而，长期约束与短期资源调度优化是耦合的。
有鉴于上述的缺陷，本发明以期创设一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，使其更具有产业上的利用价值。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法。通过联合优化终端调度、终端计算资源分配、功率控制和服务器计算资源分配，在保证终端能量消耗和接入优先级长期约束的前提下，降低了DT构建累积迭代时延和终端能量消耗，提高DT精度和安全性。
本发明的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，具体调度步骤为：
S1、构建系统模型，具体包括：
1.1、本地训练模型；
1.2、传输模型；
1.3、包错误率模型；
1.4、边缘聚合与异常模型检测模型；
1.5、能耗和时延模型；
S2、问题建模和转化，具体包括：
2.1、接入优先级约束；
2.2、能耗约束；
2.3、问题建模；
2.4、问题转化；
S3、安全和时延感知的数字孪生辅助资源调度方法，具体包括：
3.1、终端接入调度、终端计算资源分配和功率控制联合优化子问题；
3.2、服务器计算资源分配子问题。
进一步的，所述S1中构建系统模型是基于联邦学习的5G边缘计算配电网DT架构，架构主要包含三层，即终端层、边缘层和DT层。
进一步的，所述S1中本地训练模型场景中包含I个电力物联网终端，集合表示为Y＝{u1,u2,...,uI}，总时间周期被划分为T次迭代，集合表示为Τ＝{1,2,…,T}，本地计算的能耗和时延可以计算为：
Figure BDA0003391702470000031
其中，α为能耗系数，Di表示ui本地数据集Δi的大小；
定义
Figure BDA0003391702470000038
和
Figure BDA0003391702470000039
表示数据集Δi中一个样本的输入和目标输出，单样本损失函数
Figure BDA00033917024700000310
用于表征估计输出与目标输出之间的偏差，因此，ui的损失函数可以计算为：
Figure BDA0003391702470000032
损失函数可以反映本地模型的精度，并用于指导参数ωi(t)的更新，即：
Figure BDA0003391702470000033
其中，η为学习速率。
进一步的，所述S1中传输模型的传输速率可表示为：
Figure BDA0003391702470000034
传输能耗和时延可以表示为：
Figure BDA0003391702470000035
进一步的，所述S1中包错误率模型的包错误率可以表示为；
Figure BDA0003391702470000036
其中k为与编码增益有关的常数，定义二进制指示变量ai(t)∈{0,1}，ai(t)＝1表示终端ui在传输中没有发生包错误，否则ai(t)＝0，ai(t)可以计算为：
Figure BDA0003391702470000037
进一步的，所述S1中边缘聚合与异常模型检测模型的边缘聚合：全局模型聚合公式为：
Figure BDA0003391702470000041
边缘聚合时延计算为：
Figure BDA0003391702470000042
全局模型的损失函数表示为：
Figure BDA0003391702470000043
其中
Figure BDA0003391702470000044
表示所有被选择终端的总样本数量；
所述S1中边缘聚合与异常模型检测模型的异常模型检测模型：
异常模型检测模型时延可计算为：
Figure BDA0003391702470000045
其中ξ0表示边缘服务器处理单个样本需要的CPU周期数，当ui上传的异常模型大于比例υ时，即：
Figure BDA0003391702470000046
判定ui为恶意终端，并从集合Σ(t+1)中移除。
进一步的，所述S1中能耗和时延模型中ui的总能耗为本地计算能耗与传输能耗之和，计算为：
Figure BDA0003391702470000047
单次迭代总时延包含所有终端中本地计算时延与参数传输时延之和最大的时延、边缘聚合时延与AMR时延中较大的时延以及全局模型广播时延τb，表示为：
Figure BDA0003391702470000048
其中，
Figure BDA0003391702470000049
进一步的，所述S2中问题建模和转化中接入优先级约束，长期接入优先级约束定义为：
Figure BDA0003391702470000051
其中ei为选择ui进行本地训练和参数传输次数的最小比例需求。
进一步的，所述S2中能耗约束考虑到终端电池容量有限，定义长期能耗约束为
Figure BDA0003391702470000052
其中，Ei,max为ui的能量预算。
进一步的，所述S2中问题建模优化目标定义为在接入优先级和能耗的长期约束下，通过联合优化计算资源分配、功率控制和接入调度，使DT损失函数与总迭代时延的加权和最小，表述为：
Figure BDA0003391702470000053
Figure BDA0003391702470000054
Figure BDA0003391702470000055
Figure BDA0003391702470000056
Figure BDA0003391702470000057
Figure BDA0003391702470000058
Figure BDA0003391702470000059
Figure BDA00033917024700000510
Figure BDA00033917024700000511
基于包错误率和DT损失函数之间的关系，P1可以重写为：
Figure BDA00033917024700000512
s.t.C1～C8.
其中，
Figure BDA00033917024700000513
进一步的，所述S2中问题转化采用虚拟队列的概念来解耦长期约束和短期资源调度优化，C7和C8可以转化为队列稳定性约束，表示为：
Fi(t+1)＝max{Fi(t)+ei-xi(t),0},
Figure BDA0003391702470000061
如果Ni(t)和Yi(t)是平均速率稳定的，那么C7和C8自动满足，P2可以转化为：
Figure BDA0003391702470000062
s.t.C1～C6,
C9:Fi(t)和Yi(t)平均速率稳定
定义向量Θ(t)＝[Fi(t),Yi(t)]，李雅普诺夫函数可表示为：
Figure BDA0003391702470000063
李雅普诺夫漂移定义为李雅普诺夫函数在两个连续时隙的条件期望变化，表示为：
ΔL(Θ(t))＝E[L(Θ(t+1))-L(Θ(t))|Θ(t)]
为实现全局损失函数和总迭代时延的加权和在队列稳定性约束下的最小化，定义漂移加惩罚为：
ΔVL(Θ(t))＝ΔL(Θ(t))+VE[Φ(t)|Θ(t)]
其中，V是P3优化目标的权重，因此，P3可以转化为在C1～C6约束下，最小化ΔVL(Θ(t))的上界问题，ΔVL(Θ(t))的上界表示为：
Figure BDA0003391702470000064
进一步的，所述S3安全和时延感知的数字孪生辅助资源调度算法求解联合优化问题P3，该问题可以分解为两个子问题，即SP1：终端接入调度、终端计算资源分配和功率控制联合优化子问题；SP2：服务器计算资源分配子问题；
其中SP1表示为：
Figure BDA0003391702470000071
SP2表示为：
Figure BDA0003391702470000072
s.t.C5,C6.
由于τa(t)和τd(t)分别与
Figure BDA0003391702470000073
和
Figure BDA0003391702470000074
成反比，并且
Figure BDA0003391702470000075
因此，当τa(t)＝τd(t)时，SP2达到最优，服务器最优计算资源分配可表示为：
Figure BDA0003391702470000076
借由上述方案，本发明至少具有以下优点：
本发明提出了一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，通过联合优化终端调度、终端计算资源分配、功率控制和服务器计算资源分配，在保证终端能量消耗和接入优先级长期约束的前提下，降低了DT构建累积迭代时延和终端能量消耗，提高DT精度和安全性。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某个实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本发明基于联邦学习的5G边缘计算配电网DT架构；
图2是本发明的SAINT的框架图；
图3是本发明仿真实验中DT损失函数图；
图4是本发明仿真实验中累计迭代时延图；
图5是本发明仿真实验中累积能耗图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本发明一较佳实施例所述的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，整个技术方案包括三个步骤：
1.构建系统模型
基于联邦学习的5G边缘计算配电网DT架构如图1所示，目的是通过联邦学习构建一个物理网络的数字模型M。架构主要包含三层，即终端层、边缘层和DT层。在终端层，每个终端执行本地模型训练过程，并把模型参数上传到边缘层。边缘层包含一个基站(BaseStation,BS)和一个与基站部署于同一位置的边缘服务器，以提供接入和计算服务。基于从终端收集到的本地模型参数，边缘服务器执行边缘聚合过程并得到一个全局模型。同时，在边缘服务器上进行异常模型检测(Abnormal Model Recognition,AMR)，识别恶意终端上传的异常模型，以实现安全感知。DT层在边缘服务器上构建，通过与终端实时交互，以保持与物理网络同步，辅助边缘服务器优化资源调度。
如图1所示，u1、u2、u4和u6被基站调度进行局部训练，并将训练后的模型参数和状态信息发送到边缘服务器进行边缘聚合。边缘服务器检测到u1上传的模型参数参数存在传输错误，因此拒绝u1参加边缘聚合。在边缘聚合的同时，边缘服务器执行AMR，并检测到u6是一个恶意终端。因此，u6将被阻止参与本地训练和模型参数上传过程。
(1)本地训练模型
考虑场景中包含I个电力物联网终端，集合表示为Y＝{u1,u2,...,uI}。总时间周期被划分为T次迭代，集合表示为Τ＝{1,2,…,T}。假设信道状态信息(Channel StateInformation,CSI)在单次迭代内保持不变，而在迭代间发生变化。在第t次迭代，ui下载第t-1次迭代的全局模型作为本地模型Mi，并设置本地模型参数为全局模型参数，即ωi(t-1)＝ωg(t-1)。Δi为终端ui用于训练本地模型Mi的数据集。定义ξi为ui用于训练单个样本数据需要的CPU周期数，fi(t)表示ui分配用于本地训练的计算资源。因此，本地计算的能耗和时延可以计算为
Figure BDA0003391702470000091
其中，α为能耗系数，Di表示ui本地数据集Δi的大小。
定义
Figure BDA0003391702470000094
和
Figure BDA0003391702470000096
表示数据集Δi中一个样本的输入和目标输出。单样本损失函数
Figure BDA0003391702470000095
用于表征估计输出与目标输出之间的偏差。因此，的ui损失函数可以计算为
Figure BDA0003391702470000092
损失函数可以反映本地模型的精度，并用于指导参数ωi(t)的更新，即
Figure BDA0003391702470000093
其中，为学习速率。
(2)传输模型
假设基站在每次迭代可以选择N(t)＜＜I个终端进行模型上传。定义当终端能量耗尽或被基站识别为恶意终端时，其为不可用终端。定义第t次迭代可用终端集合为Σ(t)∈Y。定义终端接入调度二进制指示变量为xi(t)∈{0,1}，xi(t)＝1表示终端ui在迭代t被选择进行模型参数上传，否则xi(t)＝0。当xi(t)＝1，ui本地模型参数ωi(t)和状态si上传至基站，以构建其DT，即
DTi＝Γ(Mi,Δi,si) (4)
定义|ωi(t)|表示参数ωi(t)的大小。由于si很小，因此忽略其上传时延。另Bi表示子信道带宽,Pi(t)表示传输功率，传输速率可表示为
Figure BDA0003391702470000101
其中hi(t)表示信道增益，N0和Ii(t)分别表示噪声功率和电磁干扰功率。因此，传输能耗和时延可以表示为
Figure BDA0003391702470000102
(3)包错误率模型
边缘服务器采用循环冗余校验(Cyclic Redundancy Check,CRC)检测接收到的包是否发生错误。包错误率可以表示为
Figure BDA0003391702470000103
其中k为与编码增益有关的常数。定义二进制指示变量ai(t)∈{0,1}，ai(t)＝1表示终端ui在传输中没有发生包错误，否则ai(t)＝0。ai(t)可以计算为
Figure BDA0003391702470000104
(4)边缘聚合与AMR模型
当所有被选择则终端完成模型参数上传，边缘服务器执行边缘聚合与AMR过程。
1)边缘聚合：定义
Figure BDA0003391702470000107
和
Figure BDA0003391702470000108
分别表示边缘服务器分配用于边缘聚合与AMR的计算资源。全局模型聚合公式为：
Figure BDA0003391702470000105
边缘聚合时延计算为
Figure BDA0003391702470000106
其中C0表示边缘服务器处理1比特数据需要的CPU周期数。全局模型的损失函数表示为
Figure BDA0003391702470000111
其中
Figure BDA0003391702470000112
表示所有被选择终端的总样本数量。
2)AMR：为防止恶意终端上传虚假模型参数，本发明采用AMR来检测终端上传模型的准确性。定义Δtest为边缘服务器侧用于检测模型的数据集，ui的模型参数ωi(t)在Δtest上的损失函数可表示为
Figure BDA0003391702470000113
全局模型ωg(t-1)在Δtest上的损失函数可表示为
Figure BDA0003391702470000114
定义当Fi,test(ωi(t),t)-Fg,test(ωg(t-1),t)＞ι时，ui上传的模型参数ωi(t)为异常，即Zi(t)＝1。其中Zi(t)∈{0,1}为异常模型二进制指示变量。AMR时延可计算为
Figure BDA0003391702470000115
其中ξ0表示边缘服务器处理单个样本需要的CPU周期数。当ui上传的异常模型大于比例υ时，即
Figure BDA0003391702470000116
判定ui为恶意终端，并从集合Σ(t+1)中移除。
(5)能耗和时延模型
ui的总能耗为本地计算能耗与传输能耗之和，计算为
Figure BDA0003391702470000117
单次迭代总时延包含所有终端中本地计算时延与参数传输时延之和最大的时延、边缘聚合时延与AMR时延中较大的时延以及全局模型广播时延τb，表示为
Figure BDA0003391702470000121
其中，
Figure BDA0003391702470000122
2.问题建模和转化
(1)接入优先级约束
根据业务重要性和服务质量要求，终端具有不同的接入优先级。接入优先级高的终端需要完成足够次数的本地训练和参数传输，以确保其DT与本地模型的一致性。因此，长期接入优先级约束定义为
Figure BDA0003391702470000123
其中ei为选择ui进行本地训练和参数传输次数的最小比例需求。
(2)能耗约束
考虑到终端电池容量有限，定义长期能耗约束为
Figure BDA0003391702470000124
其中，Ei,max为ui的能量预算。
(3)问题建模
优化目标定义为在接入优先级和能耗的长期约束下，通过联合优化计算资源分配、功率控制和接入调度，使DT损失函数与总迭代时延的加权和最小，表述为
Figure BDA0003391702470000131
其中V为非负权重，f＝(fi(t):ui∈Σ(t),t∈Τ)为终端计算资源分配向量，P＝(Pi(t):ui∈Σ(t),t∈Τ)为传输功率向量，x＝(xi(t):ui∈Σ(t),t∈Τ)为终端接入调度向量，
Figure BDA0003391702470000132
为服务器计算资源分配向量。C1和C2表示BS最多可以同时调度N(t)个终端上传模型参数。C3表示终端计算资源分配约束，其中fi,max(t)为ui的最大可用计算资源。C4为传输功率约束，其中Pi,max为ui的最大传输功率。C5和C6为服务器计算资源分配约束，其中
Figure BDA0003391702470000133
为边缘服务器的最大可用计算资源。C7和C8分别为接入优先级和能耗长期约束。
基于包错误率和DT损失函数之间的关系，P1可以重写为
Figure BDA0003391702470000134
其中，
Figure BDA0003391702470000135
(4)问题转化
采用虚拟队列的概念来解耦长期约束和短期资源调度优化。C7和C8可以转化为队列稳定性约束，表示为
Fi(t+1)＝max{Fi(t)+ei-xi(t),0}, (19)
Figure BDA0003391702470000141
如果Ni(t)和Yi(t)是平均速率稳定的，那么C7和C8自动满足。P2可以转化为
Figure BDA0003391702470000142
s.t.C1～C6,
C9:Fi(t)和Yi(t)平均速率稳定。 (21)
定义向量Θ(t)＝[Fi(t),Yi(t)]，李雅普诺夫函数可表示为
Figure BDA0003391702470000144
李雅普诺夫漂移定义为李雅普诺夫函数在两个连续时隙的条件期望变化，表示为
ΔL(Θ(t))＝E[L(Θ(t+1))-L(Θ(t))|Θ(t)] (23)
为实现全局损失函数和总迭代时延的加权和在队列稳定性约束下的最小化，定义漂移加惩罚为
ΔVL(Θ(t))＝ΔL(Θ(t))+VE[Φ(t)|Θ(t)] (24)
其中，V是P3优化目标的权重。因此，P3可以转化为在C1～C6约束下，最小化ΔVL(Θ(t))的上界问题，ΔVL(Θ(t))的上界表示为
Figure BDA0003391702470000143
3.安全和时延感知的数字孪生辅助资源调度算法
本发明提出安全和时延感知的数字孪生辅助资源调度(SAINT)算法来求解联合优化问题P3，该问题可以分解为两个子问题，即SP1：终端接入调度、终端计算资源分配和功率控制联合优化子问题；SP2：服务器计算资源分配子问题。
(1)终端接入调度、终端计算资源分配和功率控制联合优化子问题
SP1表示为
Figure BDA0003391702470000151
s.t.C1～C4. (23)
SP1可以分解为两阶段求解，即接入调度和计算资源与功率控制联合优化。首先，接入调度问题可以建模为马尔科夫过程，并通过数字孪生辅助的深度Q学习(Deep Qlearning,DQN)求解。其中状态可通过数字孪生获得，状态空间定义为G(t)＝{F(t),Y(t)}，动作空间定义为A(t)＝{x1(t),x2(t),…,xI(t)}，成本函数定义为的优化目标SP1。DQN可以利用深度神经网络从历史数据中提出特征，并基于估计Q值Q(G(t),ν(t))学习最优策略，其中ν(t)为深度神经网络参数集合。
基于阶段一，计算资源与功率控制联合优化问题可以定义为SP1'。由于fi,max(t)，hi(t)和Ii(t)是时变的，边缘服务器无法获得，本发明采用数字孪生估计的经验值来求解，即f′i,max(t)，h′i(t)和I′i(t)。因此，SP1'可表示为
Figure BDA0003391702470000152
其中
Figure BDA0003391702470000153
Figure BDA0003391702470000155
表示被调度终端集合。基于
Figure BDA0003391702470000154
定义
Figure BDA0003391702470000161
SP1'可以被近似为
Figure BDA0003391702470000162
s.t.C3'和C4. (23)
SP1”为凸优化问题，可以通过拉格朗日对偶分解法求解。
(2)服务器计算资源分配子问题
SP2表示为
Figure BDA0003391702470000163
s.t.C5,C6. (23)
由于τa(t)和τd(t)分别与
Figure BDA0003391702470000164
和
Figure BDA0003391702470000165
成反比，并且
Figure BDA0003391702470000166
因此，
当τa(t)＝τd(t)时，SP2达到最优。服务器最优计算资源分配可表示为
Figure BDA0003391702470000167
Figure BDA0003391702470000168
(3)SAINT
本发明所提算法SAINT主要包含接入调度、模型下载、本地训练、本地模型参数上传和AMR与边缘聚合。首先，初始化虚拟队列积压和接入调度指示变量为0。在每次迭代初，服务器基于估计Q值选择终端进行数据传输。其次，基于数字孪生估计的经验值f′i,max(t)，h′i(t)和I′i(t)，服务器通过求解SP1”优化计算资源分配和功率控制。随后，被选择终端下载全局模型ωg(t-1)，并执行本地训练、参数传输以及更新Fi(t)和Yi(t)。然后，通过求解SP2得到服务器最优计算资源分配策略，服务器执行边缘聚合以及异常模型识别过程，计算成本θ(t)，并将DQN转移至下一状态G(t+1)。最后，服务器基于梯度下降法更新DQN网络参数ν(t)。SAINT的框架如图2所示。
本发明对上述提出的FEDERATION算法进行了仿真实验，并设置了两个基线算法进行性能的对比验证，基线算法设置如下：
CS-UCB：基于上置信界的接入调度算法，通过终端接入调度优化最小化总迭代时延。没有考虑能耗约束、计算资源分配和功率控制。所有可用的能量和计算资源都用于参数传输和本地训练。
RS-DNN：基于深度神经网络的用户关联与资源调度算法，该算法不考虑接入优先级约束，通过联合优化终端计算资源分配和功率控制，最小化总迭代延迟。
此外，CS-UCB和RS-DNN均未考虑AMR，服务器所有可用资源用于边缘聚合。
仿真结果如图3至图5所示：
图3为DT损失函数随迭代次数的变化。当t＝100时，相比于CS-UCB和RS-DNN，SAINT分别降低损失函数58.06％和70.39％。原因是SAINT利用功率控制和AMR来缓解包错误和异常模型对最小化DT损失函数的不利影响。
图4展示了累积迭代时延随DT损失函数要求的变化。当DT损失函数趋近于0.4时，相比于CS-UCB和RS-DNN，SAINT分别降低累积迭代时延16.13％和38.54％。原因是由于考虑了AMR，SAINT能够更快收敛。
图5显示了累积能耗随迭代次数的变化。当t＝100时，相比于CS-UCB和RS-DNN，SAINT可分别降低网络累积能耗30.77％和8.23％。由于未考虑终端计算资源分配和功率控制，CS-UCB性能最差。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，其特征在于具体调度步骤为：
S1、构建系统模型，具体包括：
1.1、本地训练模型；
1.2、传输模型；
1.3、包错误率模型；
1.4、边缘聚合与异常模型检测模型；
1.5、能耗和时延模型；
S2、问题建模和转化，具体包括：
2.1、接入优先级约束；
2.2、能耗约束；
2.3、问题建模；
2.4、问题转化；
S3、安全和时延感知的数字孪生辅助资源调度方法，具体包括：
3.1、终端接入调度、终端计算资源分配和功率控制联合优化子问题；
3.2、服务器计算资源分配子问题。
2.根据权利要求1所述的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，其特征在于：所述S1中构建系统模型是基于联邦学习的5G边缘计算配电网DT架构，架构主要包含三层，即终端层、边缘层和DT层。
3.根据权利要求1所述的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，其特征在于：所述S1中本地训练模型场景中包含I个电力物联网终端，集合表示为Y＝{u1,u2,...,uI}，总时间周期被划分为T次迭代，集合表示为Τ＝{1,2,…,T}，本地计算的能耗和时延可以计算为：
Figure FDA0003391702460000011
其中，α为能耗系数，Di表示ui本地数据集Δi的大小；
定义
Figure FDA0003391702460000012
和
Figure FDA0003391702460000013
表示数据集Δi中一个样本的输入和目标输出，单样本损失函数
Figure FDA0003391702460000021
用于表征估计输出与目标输出之间的偏差，因此，ui的损失函数可以计算为：
Figure FDA0003391702460000022
损失函数可以反映本地模型的精度，并用于指导参数ωi(t)的更新，即：
Figure FDA0003391702460000023
其中，η为学习速率。
4.根据权利要求1所述的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，其特征在于：所述S1中传输模型的传输速率可表示为：
Figure FDA0003391702460000024
传输能耗和时延可以表示为：
Figure FDA0003391702460000025
5.根据权利要求1所述的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，其特征在于：所述S1中包错误率模型的包错误率可以表示为；
Figure FDA0003391702460000026
其中k为与编码增益有关的常数，定义二进制指示变量ai(t)∈{0,1}，ai(t)＝1表示终端ui在传输中没有发生包错误，否则ai(t)＝0，ai(t)可以计算为：
Figure FDA0003391702460000027
6.根据权利要求1所述的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，其特征在于：所述S1中边缘聚合与异常模型检测模型的边缘聚合：全局模型聚合公式为：
Figure FDA0003391702460000028
边缘聚合时延计算为：
Figure FDA0003391702460000031
全局模型的损失函数表示为：
Figure FDA0003391702460000032
其中
Figure FDA0003391702460000033
表示所有被选择终端的总样本数量；
所述S1中边缘聚合与异常模型检测模型的异常模型检测模型：
异常模型检测模型时延可计算为：
Figure FDA0003391702460000034
其中ξ0表示边缘服务器处理单个样本需要的CPU周期数，当ui上传的异常模型大于比例υ时，即：
Figure FDA0003391702460000035
判定ui为恶意终端，并从集合Σ(t+1)中移除。
7.根据权利要求1所述的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，其特征在于：所述S1中能耗和时延模型中ui的总能耗为本地计算能耗与传输能耗之和，计算为：
Figure FDA0003391702460000036
单次迭代总时延包含所有终端中本地计算时延与参数传输时延之和最大的时延、边缘聚合时延与AMR时延中较大的时延以及全局模型广播时延τb，表示为：
Figure FDA0003391702460000037
其中，
Figure FDA0003391702460000038
8.根据权利要求1所述的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，其特征在于：所述S2中问题建模和转化中接入优先级约束，长期接入优先级约束定义为：
Figure FDA0003391702460000041
其中ei为选择ui进行本地训练和参数传输次数的最小比例需求。
9.根据权利要求1所述的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，其特征在于：所述S2中能耗约束考虑到终端电池容量有限，定义长期能耗约束为
Figure FDA0003391702460000042
其中，Ei,max为ui的能量预算。
10.根据权利要求1所述的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，其特征在于：所述S2中问题建模优化目标定义为在接入优先级和能耗的长期约束下，通过联合优化计算资源分配、功率控制和接入调度，使DT损失函数与总迭代时延的加权和最小，表述为：
P1:
Figure FDA0003391702460000043
s.t.C1:
Figure FDA0003391702460000044
C2:
Figure FDA0003391702460000045
C3:
Figure FDA0003391702460000046
C4:
Figure FDA0003391702460000047
C5:
Figure FDA0003391702460000048
C6:
Figure FDA0003391702460000049
C7:
Figure FDA00033917024600000410
C8:
Figure FDA00033917024600000411
基于包错误率和DT损失函数之间的关系，P1可以重写为：
P2:
Figure FDA0003391702460000051
s.t.C1～C8.
其中，
Figure FDA0003391702460000052
11.根据权利要求1所述的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，其特征在于：所述S2中问题转化采用虚拟队列的概念来解耦长期约束和短期资源调度优化，C7和C8可以转化为队列稳定性约束，表示为：
Fi(t+1)＝max{Fi(t)+ei-xi(t),0},
Figure FDA0003391702460000053
如果Ni(t)和Yi(t)是平均速率稳定的，那么C7和C8自动满足，P2可以转化为：
P3:
Figure FDA0003391702460000054
s.t.C1～C6,
C9:Fi(t)和Yi(t)平均速率稳定
定义向量Θ(t)＝[Fi(t),Yi(t)]，李雅普诺夫函数可表示为：
Figure FDA0003391702460000055
李雅普诺夫漂移定义为李雅普诺夫函数在两个连续时隙的条件期望变化，表示为：
ΔL(Θ(t))＝E[L(Θ(t+1))-L(Θ(t))|Θ(t)]
为实现全局损失函数和总迭代时延的加权和在队列稳定性约束下的最小化，定义漂移加惩罚为：
ΔVL(Θ(t))＝ΔL(Θ(t))+VE[Φ(t)|Θ(t)]
其中，V是P3优化目标的权重，因此，P3可以转化为在C1～C6约束下，最小化ΔVL(Θ(t))的上界问题，ΔVL(Θ(t))的上界表示为：
Figure FDA0003391702460000061
12.根据权利要求1所述的一种数字孪生辅助的5G配电网资源调度方法，其特征在于：所述S3安全和时延感知的数字孪生辅助资源调度算法求解联合优化问题P3，该问题可以分解为两个子问题，即SP1：终端接入调度、终端计算资源分配和功率控制联合优化子问题；SP2：服务器计算资源分配子问题；
其中SP1表示为：
SP1:
Figure FDA0003391702460000062
s.t.C1～C4.；
SP2表示为：
SP2:
Figure FDA0003391702460000063
s.t.C5,C6.
由于τa(t)和τd(t)分别与
Figure FDA0003391702460000064
和
Figure FDA0003391702460000065
成反比，并且
Figure FDA0003391702460000066
因此，
当τa(t)＝τd(t)时，SP2达到最优，服务器最优计算资源分配可表示为：
Figure FDA0003391702460000067
Figure FDA0003391702460000068
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