摘要
本发明公开了一种智能电网场景下的原位数据存储调度优化方法。该方法认为:首先建立多层次存储结构优化原位数据存储效率;然后设计个性化调度队列有序记录不同介质产生的调度需求;接着提出一种最大化原位数据存储调度速率的优化问题;最后利用深度强化学习技术对原位数据的调度需求进行响应决策。本发明在智能电网电力和存储空间受限的前提下,综合考虑所有调度需求队列的响应差异和延迟对比,以减少待响应需求数和等待延迟为目标进行响应决策,使得系统能够在需求队列不断产生调度需求的同时,协调合适的调度需求被优先处理,并降低因响应差异而造成的响应拥堵,更高速率的响应不同介质产生的调度需求。
技术关键词
调度优化方法
存储结构
原位
介质
深度强化学习算法
智能电网环境
决策
深度强化学习技术
队列模型
场景
智能电网电力
存储空间受限
数据存储效率
马尔可夫模型
多层次结构
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