一种配电网数据高频采集与低时延互动方法及系统

本发明公开了一种配电网数据高频采集与低时延互动方法及系统，首先，构建通感协同网络模型，以最小化配电业务数据的端到端时延和网络运行成本的加权和为目标，利用李雅普诺夫优化方法将该优化问题转化为适合实时求解的形式，进一步基于该优化问题，构建马尔可夫模型，并改进深度Q网络(DQN)的损失函数，以适应配网业务的采集需求，设计相应的网络学习训练方法以优化终端调度与数据压缩决策。最后，采用基于交替方向乘子法(ADMM)的传输功率与带宽分布式优化方法，进一步提升网络资源分配的效率。该技术方案实现低时延、低成本和均衡调度的最优数据采集策略，适用于智能电网和工业物联网等高频数据采集场景。