一种直流供能方法

摘要

本发明实施例公开了一种直流供能方法，为了推动泛在电力物联网的发展，本发明利用面向可再生能源的电力包调度系统为MEC服务器供电，一方面可以实现绿色环保，另一方面以电力包传输电能的新兴方式可以实现定量、实时、精准的能量调度。

权利要求

1.一种直流供能方法，其特征在于，应用于MEC环境中，利用面向可再生能源的电力包调度系统为MEC服务器供电，所述方法包括：基于电力包路由器损耗系数αr,m以及转发能量代价ur，生成关于电力包路由器和MEC服务器的偏好列表；

根据偏好列表，利用一对多匹配博弈得出MEC服务器‑电力包路由器匹配对；

在每个MEC服务器‑电力包路由器匹配对中，采用改进的第二代非支配排序遗传算法得到供应至各MEC服务器的最优能量；

其中，所述基于电力包路由器损耗系数αr,m以及转发能量代价ur，生成关于电力包路由器和MEC服务器的偏好列表，具体包括：对于MEC服务器来说，电力包路由器的损耗系数αr,m越小，接收到的能量更多，因此，对于MEC服务器m，可通过电力包路由器集合R建立偏好关系上述关系表示MEC服务器m在电力包路由器i和j中更偏好i；

对于电力包路由器来说，相对应MEC服务器的损耗系数越大，可再生能源供应的能量更多，进而获取的转发能量费用更高，因此，对于电力包路由器r，通过MEC服务器集合M建立的偏好关系

上述关系表示电力包路由器r在MEC服务器a和b中更偏好a；

其中，所述根据偏好列表，利用一对多匹配博弈得出MEC服务器‑电力包路由器匹配对，具体包括：

每个电力包路由器可以为多个MEC服务器传输能量，且MEC服务器的数量受电力包路由器最大可传输容量的限制，而每个MEC服务器只能接收一个电力包路由器所传输的能量，因此，一对多匹配模型可采用 表示，其中 和 分别表示MEC服务器m和电力包路由器r的偏好关系；

具体匹配过程如下：

1)当存在未匹配的MEC服务器时，任选一个MEC服务器，执行下面操作；

2)MEC服务器请求匹配：选中的MEC服务器m根据尚未拒绝它的可接受的电力包路由器偏好列表，向列表中最偏好的电力包路由器发送请求，请求中包含了MEC服务器m所需求的能量信息；

电力包路由器回应：电力包路由器r计算其剩余可传输容量 若请求的MEC服务器m需要的最低供应能量 满足条件 则将该MEC服务器与电力包路由器r目前所接受的最后一个MEC服务器进行比较，选择其偏好列表中排序更高的MEC服务器，并将拒绝的MEC服务器添加到未匹配的MEC服务器集合中；若请求的MEC服务器m需要的最低供应能量 满足条件 则电力包路由器r直接接受该MEC服务器的请求；

上述 表示第m个MEC服务器的最低能量需求，αr,m表示电力包路由器的损耗系数，表示电力包路由器r的最大可传输容量，g表示迭代次数；

3)直到未匹配的MEC服务器集合为空时停止，否则，返回1)；

其中，所述在每个MEC服务器‑电力包路由器匹配对中，采用改进的第二代非支配排序遗传算法得到供应至各MEC服务器的最优能量，具体包括：在每个MEC服务器‑电力包路由器匹配对中，由于传统的多目标优化方法容易陷入局部最优解，而进化算法具有全局搜索能力，因此，采用改进的进化算法中第二代非支配排序遗传算法，该算法是在第二代非支配排序遗传算法基础上加入最优前端个体系数，计算该前端可允许保留的个体数目，进而寻找出使每个目标函数值都尽可能大的最优解集，得到供应至各MEC服务器的最优供应能量Vr,m；

改进的第二代非支配排序遗传算法如下：基于上述匹配过程可求解出0‑1整数变量qm,r，优化问题K1可转化为：其中，上式是为了实现与第r个电力包路由器所匹配的每个MEC服务器对接收到的能量的满意度最大化， 表示第m个MEC服务器的最大需求能量；

问题K2为多目标规划问题，传统的多目标优化方法容易陷入局部最优解，而遗传算法具有全局搜索能力，因此，所述直流供能方法利用改进的第二代非支配排序遗传算法进行解决，即在第二代非支配排序遗传算法基础上加入最优前端个体系数，计算该前端可允许保留的个体数目，进而寻找出使每个目标函数值都尽可能大的最优解集，得到供应至各MEC服务器的最优供应能量Vr,m；

因为所述直流供能方法的供应能量以电力包的形式进行传输，而一个电力包所占用的时隙个数须为整数，所以基于上述算法求解得到的Vr,m，根据Vr,m＝Pmhnm＝dmnm得到nm值后，需要进行四舍五入法取整，为n'm，进而得到实际为每个MEC服务器供应的最优能量V'r,m＝dmn'm，其中，h为每个时隙的时间长度，Pm为可再生能源传输电力包至MEC服务器m的功率，nm为传输至MEC服务器m的电力包所占用时隙个数，dm＝Pmh为单个时隙所能够传输的能量。

说明书

一种直流供能方法

技术领域

[0001] 本发明涉及电力通信领域，尤其涉及一种直流供能方法。

背景技术

[0002] 移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)技术作为5G通信与泛在电力物联网的关键技术之一，可以极大地改善用户的体验速率。由电网供电的MEC服务器在用户请求量
或卸载量低时，可能会造成电能浪费；另外，一些电力基础薄弱的地区难以与电网直接相
连，MEC服务器是由柴油发电机供电，不仅能源效率低、运行成本高，且温室气体排放量大。

发明内容

[0003] 为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种直流供能方法，为了推动泛在电力物联网的发展，本发明利用面向可再生能源的电力包调度系统为MEC服务器供电，一方面
可以实现绿色环保，另一方面以电力包传输电能的新兴方式可以实现定量、实时、精准的能
量调度。

[0004] 本发明实施例提供了如下技术方案：

[0005] 一种直流供能方法，应用于MEC环境中，利用面向可再生能源的电力包调度系统为MEC服务器供电，所述方法包括：

[0006] 基于电力包路由器损耗系数αr,m以及转发能量代价ur，生成关于电力包路由器和MEC服务器的偏好列表；

[0007] 根据偏好列表，利用一对多匹配博弈得出MEC服务器‑电力包路由器匹配对；

[0008] 在每个MEC服务器‑电力包路由器匹配对中，采用改进的第二代非支配排序遗传算法得到供应至各MEC服务器的最优能量；

[0009] 其中，所述基于电力包路由器损耗系数αr,m以及转发能量代价ur，生成关于电力包路由器和MEC服务器的偏好列表，具体包括：

[0010] 对于MEC服务器来说，电力包路由器的损耗系数αr,m越小，接收到的能量更多。因此，对于MEC服务器m，可通过电力包路由器集合R建立偏好关系

[0011]

[0012] 上述关系表示MEC服务器m在电力包路由器i和j中更偏好i。

[0013] 对于电力包路由器来说，相对应MEC服务器的损耗系数越大，可再生能源供应的能量更多，进而获取的转发能量费用更高。因此，对于电力包路由器r，通过MEC服务器集合M建
立的偏好关系

[0014]

[0015] 上述关系表示电力包路由器r在MEC服务器a和b中更偏好a。

[0016] 其中，所述根据偏好列表，利用一对多匹配博弈得出MEC服务器‑电力包路由器匹配对，具体包括：

[0017] 每个电力包路由器可以为多个MEC服务器传输能量，且MEC服务器的数量受电力包路由器最大可传输容量的限制，而每个MEC服务器只能接收一个电力包路由器所传输的能
量。因此，一对多匹配模型可采用 表示，其中 和 分别表示MEC服务器m和电力
包路由器r的偏好关系。

[0018] 具体匹配过程如下：

[0019] 定义Q为连接矩阵，矩阵中的元素qm,r表示各电力包路由器与各MEC服务器是否建立连接，若为“1”，则表示建立连接；若为“0”，则表示未建立连接，具体过程如下：

[0020] 1)当存在未匹配的MEC服务器时，任选一个MEC服务器，执行下面操作。

[0021] 2)MEC服务器请求匹配：选中的MEC服务器m根据尚未拒绝它的可接受的电力包路由器偏好列表，向列表中最偏好的电力包路由器发送请求，请求中包含了MEC服务器m所需
求的能量信息。

[0022] 电力包路由器回应：电力包路由器r计算其剩余可传输容量 若请求的MEC服务器m需要的最低供应能量 满足条件 则将该MEC服务器与电力包
路由器r目前所接受的最后一个MEC服务器进行比较，选择其偏好列表中排序更高的MEC服
务器，并将拒绝的MEC服务器添加到未匹配的MEC服务器集合中；若请求的MEC服务器m需要
的最低供应能量 满足条件 则电力包路由器r直接接受该MEC服务
器的请求。

[0023] 上述 表示第m个MEC服务器的最低能量需求，αr,m表示电力包路由器的损耗系数， 表示电力包路由器r的最大可传输容量，g表示迭代次数。

[0024] 3)直到未匹配的MEC服务器集合为空时停止，否则，返回1)。

[0025] 4)匹配结束，返回连接矩阵。

[0026] 其中，所述在每个MEC服务器‑电力包路由器匹配对中，采用改进的第二代非支配排序遗传算法得到供应至各MEC服务器的最优能量，具体包括：

[0027] 在每个MEC服务器‑电力包路由器匹配对中，由于传统的多目标优化方法容易陷入局部最优解，而进化算法具有全局搜索能力。因此，采用改进的第二代非支配排序遗传算
法，该算法是在第二代非支配排序遗传算法基础上加入最优前端个体系数，计算该前端可
允许保留的个体数目，进而寻找出使每个目标函数值都尽可能大的最优解集，得到供应至
各MEC服务器的最优供应能量Vr,m；

[0028] 改进的第二代非支配排序遗传算法如下：

[0029] 基于上述过程可求解出0‑1整数变量qm,r，优化问题K1可转化为：

[0030]

[0031]

[0032]

[0033] 其中，上式是为了实现与第r个电力包路由器所匹配的每个MEC服务器对接收到的能量的满意度最大化， 表示第m个MEC服务器的最大需求能量。

[0034] 问题K2为多目标规划问题，传统的多目标优化方法容易陷入局部最优解，而遗传算法具有全局搜索能力，所以可采用进化算法求解。本发明专利利用改进的第二代非支配
排序遗传算法进行解决，即在第二代非支配排序遗传算法基础上加入最优前端个体系数，
计算该前端可允许保留的个体数目，进而寻找出使每个目标函数值都尽可能大的最优解
集，得到供应至各MEC服务器的最优供应能量Vr,m。

[0035] 因为本发明专利的供应能量以电力包的形式进行传输，而一个电力包所占用的时隙个数须为整数，所以基于上述算法求解得到的Vr,m，根据Vr,m＝Pmhnm＝dmnm得到nm值后，需
要进行四舍五入法取整，为n'm。进而得到实际为每个MEC服务器供应的最优能量V'r,m＝
dmn'm。

[0036] 与现有技术相比，上述技术方案具有以下优点：

[0037] 本发明实施例提供了一种直流供能方法，为了推动泛在电力物联网的发展，本发明利用面向可再生能源的电力包调度系统为MEC服务器供电，一方面可以实现绿色环保，另
一方面以电力包传输电能的新兴方式可以实现定量、实时、精准的能量调度。

附图说明

[0038] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明
的一些实施例，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
这些附图获得其他的附图。

[0039] 图1为本发明一个实施例所提供的一种直流供能方法的示意图。

具体实施方式

[0040] 正如背景技术部分所述，一些电力基础薄弱的地区难以与电网直接相连，作为5G通信与泛在电力物联网的关键技术之一MEC服务器是由柴油发电机供电，不仅能源效率低、
运行成本高，且温室气体排放量大。

[0041] 针对多个MEC服务器的能耗，为了推动泛在电力物联网的发展，本发明提出了一种基于电力包的直流供能方法，其中主要涉及到多个电力包路由器和多个MEC服务器，该方法
利用面向可再生能源产生的电力包经由电力包路由器转发至相应的MEC服务器，由于经过
的电力包路由器不同，到达目标MEC服务器有多个路径，不同的路径具有不同的损耗，且损
耗随着可再生能源与MEC服务器之间的距离增加而增加。为了使每个MEC服务器对接收到的
能量的满意度最大化，需为MEC服务器匹配路径最优的电力包路由器，并分配最优的能量至
各MEC服务器。一方面，本发明利用面向可再生能源产生的电力能源为MEC服务器供电，可以
实现绿色环保，另一方面以电力包传输电能的新兴方式可以实现定量、实时、精准的能量调
度。

[0042] 首先根据电力包路由器损耗系数αr,m以及转发能量代价ur，生成关于电力包路由器和MEC服务器的偏好列表；然后根据偏好列表，利用一对多匹配博弈得出MEC服务器‑电力
包路由器匹配对；最后在每个MEC服务器‑电力包路由器匹配对中，采用改进的NSGA‑II算法
得到供应至各MEC服务器的最优能量。上述过程实现了MEC服务器‑电力包路由器匹配对，并
且实现了匹配对中的最优能量分配。但是，由于用户请求的业务不同，所以只能提前预测出
每个MEC服务器的能耗范围，在一对多匹配博弈中每个MEC服务器具体的能耗不明确。因此，
我们考虑将每个MEC服务器的能耗范围的下限作为匹配过程中的参考量，以满足每个MEC服
务器的最低需求。另外，由于电力包以持续时间长度来衡量，在匹配过程中直接定义匹配个
数可能无法充分利用电力包路由器，所以我们通过电力包路由器的最大可传输容量来间接
限制可匹配的MEC服务器数量。

[0043] 而且，目前的研究多以单个电力包路由器为主，但由于单个电力包路由器容量有限，可能会出现一些传输任务等待的情况，导致传输效率降低。因此，本发明可采用多个电
力包路由器对该现象进行缓解。

[0044] 参见图1，本发明实施例提供了一种直流供能方法，应用于MEC环境中，利用面向可再生能源的电力包调度系统为MEC服务器供电，所述方法包括：

[0045] 步骤101：基于电力包路由器损耗系数αr,m以及转发能量代价ur，生成关于电力包路由器和MEC服务器的偏好列表。

[0046] 对于MEC服务器来说，电力包路由器的损耗系数αr,m越小，接收到的能量更多。因此，对于MEC服务器m，可通过电力包路由器集合R建立偏好关系

[0047]

[0048] 上述关系表示MEC服务器m在电力包路由器i和j中更偏好i。

[0049] 对于电力包路由器来说，相对应MEC服务器的损耗系数越大，可再生能源供应的能量更多，进而获取的转发能量费用更高。因此，对于电力包路由器r，通过MEC服务器集合M建
立的偏好关系

[0050]

[0051] 上述关系表示电力包路由器r在MEC服务器a和b中更偏好a。

[0052] MEC服务器和电力包路由器基于偏好关系 和 各自进行排序，获得偏好列表，其中排序越靠前，表示对其满意程度越高。

[0053] 步骤102：根据偏好列表，利用一对多匹配博弈得出MEC服务器‑电力包路由器匹配对。

[0054] 每个电力包路由器可以为多个MEC服务器传输能量，且MEC服务器的数量受电力包路由器最大可传输容量的限制，而每个MEC服务器只能接收一个电力包路由器所传输的能
量。因此，一对多匹配模型可采用 表示，其中 和 分别表示MEC服务器m和电力
包路由器r的偏好关系。

[0055] 具体匹配过程如下：

[0056] 定义Q为连接矩阵，矩阵中的元素qm,r表示各电力包路由器与各MEC服务器是否建立连接，若为“1”，则表示建立连接；若为“0”，则表示未建立连接。具体过程如下：

[0057] 1)当存在未匹配的MEC服务器时，任选一个MEC服务器，执行下面操作。

[0058] 2)MEC服务器请求匹配：选中的MEC服务器m根据尚未拒绝它的可接受的电力包路由器偏好列表，向列表中最偏好的电力包路由器发送请求，请求中包含了MEC服务器m所需
求的能量信息。

[0059] 电力包路由器回应：电力包路由器r计算其剩余可传输容量 若请求的MEC服务器m需要的最低供应能量 满足条件 则将该MEC服务器与电力包路
由器r目前所接受的最后一个MEC服务器进行比较，选择其偏好列表中排序更高的MEC服务
器，并将拒绝的MEC服务器添加到未匹配的MEC服务器集合中；若请求的MEC服务器m需要的
最低供应能量 满足条件 则电力包路由器r直接接受该MEC服务器
的请求。

[0060] 上述 表示第m个MEC服务器的最低能量需求，αr,m表示电力包路由器的损耗系数， 表示电力包路由器r的最大可传输容量，g表示迭代次数。

[0061] 3)直到未匹配的MEC服务器集合为空时停止，否则，返回1)。

[0062] 4)匹配结束，返回连接矩阵。

[0063] 步骤103：在每个MEC服务器‑电力包路由器匹配对中，采用改进的第二代非支配排序遗传算法(Non‑dominated Sorting Genetic Algorithm‑II，NSGA‑II)得到供应至各MEC
服务器的最优能量。

[0064] 在每个MEC服务器‑电力包路由器匹配对中，由于传统的多目标优化方法容易陷入局部最优解，而进化算法具有全局搜索能力。因此，采用改进的NSGA‑II算法，改进的NSGA‑
II算法是在NSGA‑II算法基础上加入最优前端个体系数，计算该前端可允许保留的个体数
目，进而寻找出使每个目标函数值都尽可能大的最优解集，得到供应至各MEC服务器的最优
供应能量Vr,m。

[0065] 改进的NSGA‑II算法如下：

[0066] 基于上述过程可求解出0‑1整数变量qm,r，优化问题K1可转化为：

[0067]

[0068]

[0069]

[0070] 其中，上式是为了实现与第r个电力包路由器所匹配的每个MEC服务器对接收到的能量的满意度最大化， 表示第m个服务器的最大需求能量。

[0071] 问题K2为多目标规划问题，传统的多目标优化方法容易陷入局部最优解，而遗传算法具有全局搜索能力，所以可采用进化算法求解。本发明专利利用改进的NSGA‑II算法进
行解决，即在NSGA‑II基础上加入最优前端个体系数，计算该前端可允许保留的个体数目，
进而寻找出使每个目标函数值都尽可能大的最优解集，得到供应至各MEC服务器的最优供
应能量Vr,m。

[0072] 步骤104：因为本发明专利的供应能量以电力包的形式进行传输，而一个电力包所占用的时隙个数须为整数，所以基于上述算法求解得到的Vr,m，根据Vr,m＝Pmhnm＝dmnm得到nm
值后，需要进行四舍五入法取整，为n'm。进而得到实际为每个MEC服务器供应的最优能量
V'r,m＝dmn'm。

[0073] 上述Pm表示可再生能源传输电力包至MEC服务器m的功率，h表示每个时隙的时间长度，nm表示传输至MEC服务器m的电力包所占用时隙个数。

[0074] 由上述内容可知，本发明提出针对多个MEC服务器的能耗，在电力包路由器最大可传输容量限制下，MEC服务器、电力包路由器的相互匹配以及为MEC服务器供应最优能量的
方法。

[0075] 综上可知，本发明针对多个MEC服务器接受到能量的及时性问题，利用一对多匹配博弈实现了MEC服务器‑电力包路由器匹配对，每个电力包路由器负责几个MEC服务器，类似
于将所有的MEC服务器进行分簇，多个电力包路由器同时进行工作以减少MEC服务器的等待
时间，便于MEC服务器及时接收到能量。

[0076] 本发明中一个电力包路由器可以连接多个MEC服务器，一个MEC服务器连接一个电力包路由器，从电力包路由器的角度看，一个电力包路由器只需要服务一部分MEC服务器，
解决了电力包路由器高峰时期存在的拥堵现象，减轻了电力包路由器的压力，从MEC服务器
的角度看，每个MEC服务器可以通过相匹配的电力包路由器及时接收到最优能量，实现MEC
服务器的满意度最大化。从整个系统的角度看，上述连接可以提高电能的传输效率。

[0077] 本发明对NSGA‑II算法进行改进，即加入最优前端个体系数，计算该前端可允许保留的个体数目，得到供应至各MEC服务器的最优供应能量，提高了全局搜索能力。

[0078] 本发明考虑到系统中电力包路由器的最大可传输容量有限，在进行匹配时，本发明专利将MEC服务器的最低需求能量作为匹配参数之一，以保证MEC服务器可以正常工作，
避免发生中断。

[0079] 本发明为了实现每个MEC服务器的满意度最大化，相比较传统的多目标规划方法，利用进化算法可以更好地满足各MEC服务器的需求。

[0080] 本发明利用面向可再生能源的电力包调度系统为MEC服务器供电，基于电力包同时包含信息和电能的特有性质，可以将电能定时、定量、精准地供应至MEC服务器。

[0081] 现有技术中，利用电网或柴油发电机为MEC服务器供电不仅会造成电能浪费，而且不利于保护环境，针对这样的情况下的MEC服务器的能耗问题提出了理论框架和具体实现
的方法。

[0082] 本发明提出的MEC环境下基于电力包的直流供能方法，不仅有效降低了温室气体排放及供电成本，实现了绿色环保，而且可以改善整个系统的运行效率。

[0083] 下面提供一种具体的实施方式：

[0084] MEC服务器的能耗包括静态能耗和动态能耗，只要MEC服务器运行就会产生静态能耗，动态能耗是指MEC服务器处理用户的业务请求而产生的计算能耗。假设各MEC服务器均
缓存了用户日常所需的w个业务，且MEC服务器采用最大的CPU速度处理用户的请求。第m个
服务器在时刻的总能耗可描述为：

[0085]

[0086] 其中： 表示静态能耗， 表示动态能耗， 表示MEC服务器处理业务所需要的总CPU周期数。βm表示第m个MEC服务器以最大速度fm(每秒的CPU周期数)处理业
务时的单位周期能耗，βm＝kmfm，km的值与MEC服务器m的硬件结构相关。ηw为处理第w个业务
所需要的CPU周期数。 表示第t时刻用户对于业务w的需求数，且服从速率为 的泊松过
程，其中 服从均匀分布。根据用户请求的历史数据，可预测出每个MEC服务器的能耗变化
规律。

[0087] MEC服务器集合为M＝{1,2,…,m}，电力包路由器集合为R＝{1,2,…,r}。由于可再生能源输出能量具有间歇性，本发明主要分析一段特定时间内的能量供需平衡。该段时间
表示为T，为便于分析，将其分为多个相等的时隙，每个时隙的时间长度为h，T＝nh，n为时隙
个数。并将该段时间内所提供的能量需求作为电力包路由器r的最大可传输容量，采用
表示，其中r∈R。电力包路由器的损耗系数为αr,m，转发单位能量的费用为ur，其中r∈R。基
于每个MEC服务器的能耗变化规律，不同的可再生能源供应至相应的MEC服务器的能量为
Dm，Dm＝Vr,m(1‑αr,m)，Vr,m表示可再生能源经由电力包路由器r供应至第m个MEC服务器的能
量。Vr,m＝UmImnmh，Um表示可再生能源供应电压，Im表示传输电流，nm表示传输至MEC服务器m
的电力包所占用时隙个数。可再生能源传输电力包至MEC服务器m的功率为Pm，Pm＝UmIm，Pm≤
max max
Pr ，Pr 为电力包路由器r所能接受的最大功率。因此单个时隙所能够传输的能量表示为
dm＝Pmh。供应的能量以电力包的形式进行传输，一个MEC服务器对应一个电力包，一个电力
包可包含多个时隙。

[0088] 为了使每个MEC服务器对接收到的能量的满意度最大化，将此优化模型建立为：

[0089]

[0090]

[0091]

[0092]

[0093]

[0094] 其中，式(2a)表示经传输损耗之后的电力量必须满足用户的最低需求；式(2b)确保了单个电力包路由器中所传输的匹配对的能量不会超过该电力包路由器的最大可传输
容量；式(2c)保证每个电力包一次最多只能在一个电力包路由器中传输；式(2d)表示qm,r为
0‑1整数变量，即表示第r个电力包路由器与第m个MEC服务器是否建立连接。由于建立的该
优化模型中包含实数变量Vr,m和0‑1整数变量qm,r，所以此问题是一个非线性混合整数规划
问题。本发明提出一种有效的分步求解方案，具体如下：

[0095] 1.一对多匹配博弈

[0096] 每个电力包路由器可以为多个MEC服务器传输能量，且MEC服务器的数量受电力包路由器最大可传输容量的限制，而每个MEC服务器只能接收一个电力包路由器所传输的能
量。因此，一对多匹配模型可采用 表示，其中 和 分别表示MEC服务器m和电力
包路由器r的偏好关系。

[0097] 偏好列表的生成：

[0098] 对于MEC服务器来说，电力包路由器的损耗系数αr,m越小，接收到的能量更多。因此，对于MEC服务器m，可通过电力包路由器集合R建立偏好关系

[0099]

[0100] 式(3)表示MEC服务器m在电力包路由器i和j中更偏好i。

[0101] 对于电力包路由器来说，相对应MEC服务器的损耗系数越大，可再生能源供应的能量更多，进而获取的转发能量费用更高。因此，对于电力包路由器r，通过MEC服务器集合M建
立的偏好关系 为：

[0102]

[0103] 式(4)表示电力包路由器r在MEC服务器a和b中更偏好a。

[0104] MEC服务器和电力包路由器基于偏好关系 和 各自进行排序，获得偏好列表，其中排序越靠前，表示对其满意程度越高。

[0105] 匹配过程：

[0106] 定义Q为连接矩阵，矩阵中的元素qm,r表示各电力包路由器与各MEC服务器是否建立连接，若为“1”，则表示建立连接；若为“0”，则表示未建立连接。具体过程如下：

[0107] 1)当存在未匹配的MEC服务器时，任选一个MEC服务器，执行下面操作。

[0108] 2)MEC服务器请求匹配：选中的MEC服务器m根据尚未拒绝它的可接受的电力包路由器偏好列表，向列表中最偏好的电力包路由器发送请求，请求中包含了MEC服务器m所需
求的能量信息。

[0109] 电力包路由器回应：电力包路由器r计算其容量 若请求的MEC服务器m需要的最低供应能量 满足条件 则将该MEC服务器与电力包路由器r目前
所接受的最后一个MEC服务器进行比较，选择其偏好列表中排序更高的MEC服务器，并将拒
绝的MEC服务器添加到未匹配的MEC服务器集合中；若请求的MEC服务器m需要的最低供应能
量 满足条件 则电力包路由器r直接接受该MEC服务器的请求。

[0110] 3)直到未匹配的MEC服务器集合为空时停止，否则，返回1)。

[0111] 4)匹配结束，返回连接矩阵。

[0112] 2.改进的NSGA‑II算法

[0113] 基于上述过程可求解出0‑1整数变量qm,r，优化问题K1可转化为：

[0114]

[0115]

[0116]

[0117] 其中，式(5)是为了实现与第r个电力包路由器所匹配的每个MEC服务器对接收到的能量的满意度最大化， 表示第m个MEC服务器的最大需求能量。

[0118] 问题K2为多目标规划问题，传统的多目标优化方法容易陷入局部最优解，而遗传算法具有全局搜索能力，所以可采用进化算法求解。本发明专利利用改进的NSGA‑II算法进
行解决，即在NSGA‑II基础上加入最优前端个体系数，计算该前端可允许保留的个体数目，
进而寻找出使每个目标函数值都尽可能大的最优解集，得到供应至各MEC服务器的最优供
应能量Vr,m。

[0119] 因为本发明专利的供应能量以电力包的形式进行传输，而一个电力包所占用的时隙个数须为整数，所以基于上述算法求解得到的Vr,m，根据Vr,m＝Pmhnm＝dmnm得到nm值后，需
要进行四舍五入法取整，为n'm。进而得到实际为每个MEC服务器供应的最优能量V'r,m＝
dmn'm。

[0120] 可见，本发明在MEC服务器集合和电力包路由器集合中，获取MEC服务器的需求能量、电力包路由器的损耗、转发单位能量代价信息，先以MEC服务器的最低需求能量为标准，
开始匹配阶段，电力包路由器基于MEC服务器发送的相关请求内容，根据其剩余的可传输容
量，决定是否接受该MEC服务器的请求。之后，不断执行匹配过程，直到MEC服务器集合中的
所有MEC服务器均匹配成功后，得到MEC服务器‑电力包路由器匹配对。

[0121] 由上可知，本发明所提供的直流供能方法，能够应用于MEC环境中，首先利用一对多匹配博弈，实现MEC服务器与电力包路由器之间的相互匹配。即利用一对多匹配博弈确定
可再生能源为MEC服务器传输电能的最佳路径，然后采用改进的NSGA‑II算法得到供应至各
电力包路由器的最优能量。

[0122] 而且，本发明实施例所提供的直流供能方法，针对多个MEC服务器的能耗，利用面向可再生能源的电力包调度系统为其供能，不仅有效降低了温室气体排放及供电成本，而
且可以实现定量、实时、精准的能量调度。首先利用一对多匹配博弈，实现电力包路由器和
MEC服务器之间的相互匹配。在一对多匹配博弈中，优于与传统匹配算法的是，本发明中以
MEC服务器的最低需求能量为标准，通过电力包路由器的最大可传输容量间接限制了匹配
的MEC服务器数量，从而避免了传统方法中直接限定的匹配个数状况，保证最优的前提下提
高了系统传输效率。在能量分配阶段，对于每个MEC服务器‑电力包路由器匹配对，改进的
NSGA‑II算法相较于传统的多目标优化算法，具有更强的全局搜索能力，避免陷入局部最优
解，实现了每个MEC服务器的满意度最大化。

[0123] 综上可知，本发明获取了如下技术效果：

[0124] (1)考虑到绿色节能以及精准调度，本发明提出了一种直流供能方法，利用可再生能源产生的电力包为MEC服务器供电，首先为MEC服务器匹配路径最优的电力包路由器，并
分配最优的能量以电力包的形式传输至各MEC服务器。

[0125] (2)考虑到系统中电力包路由器的最大可传输容量有限，在进行匹配时，本发明提出将MEC服务器的最低需求能量作为匹配参数之一，以保证MEC服务器可以正常工作，避免
发生中断。

[0126] (3)由于电力包以持续时间长度来衡量，在匹配过程中直接定义匹配个数可能无法充分利用电力包路由器，所以本发明提出通过电力包路由器的最大可传输容量来间接限
制可匹配的MEC服务器数量。

[0127] (4)本发明利用面向可再生能源的电力包调度系统为MEC服务器供电，不仅有效降低了温室气体排放及供电成本，还可以实现电能定时、定量、精准的调度。所以基于电力包
的直流供能方法更适合未来电能的智能管理。

[0128] (5)本发明利用一对多匹配博弈实现电力包路由器和MEC服务器之间的最优匹配，改善了整个系统的运行效率。

[0129] (6)本发明利用进化算法得到供应至各MEC服务器的最优供应能量，相比较传统的多目标优化方法，提高了全局搜索能力。

[0130] 本说明书中各个部分采用递进的方式描述，每个部分重点说明的都是与其他部分的不同之处，各个部分之间相同相似部分互相参见即可。

[0131] 对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的
一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明
将不会被限制于本文所示的实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的
最宽的范围。