A Novel Cost Minimizing Strategy for Cooperative Relay and Edge-Computing-Based Wind Power Communication Network
Notice bibliographique
Résumé
Wind power frequency regulation relies on reliable communication between wind farms and power dispatch center (PDC), which is critical for ensuring the accuracy of frequency regulation. However, data transmission errors and delays may lead to deviations in control commands, increasing the reliance on ancillary services and thereby raising the operational costs of PDC. Therefore, this paper proposes a communication-enhancing strategy that integrates cooperative relay and edge computing (CRE) to improve communication reliability. Edge node (EN) devices with computational capabilities are employed as relays to enable data preprocessing at edge-side. Furthermore, a bandwidth compression model is developed based on Amdahl’s law, hardware constraints of EN, and thermal wall effect, to characterize the coupling between computing power and bandwidth and support efficient resource allocation. On this basis, a cost model incorporating packet loss, frequency regulation response time, and control errors is established, and the cost minimization problem is formulated as a Stackelberg game to jointly optimize resource allocation and pricing strategy. Simulation results demonstrate that the proposed strategy improves resource utilization efficiency. Compared with benchmark schemes, it reduces the total cost of PDC by 33.82% and increases the profit of EN by 21.53%, while exhibiting strong scalability across different wind farm scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».