数字孪生与机器学习赋能的云边协同能效优化模型在分布式网络中的 scalable（可扩展）与 adaptive（自适应）应用

【编辑推荐】针对分布式网络中全局优化与实时响应难以兼顾的难题，中国南方电网团队提出融合数字孪生（Digital Twins）与机器学习（LSTM+MARL）的云边协同框架。实验显示：边缘层延迟降至17.67 ms（降幅50%），资源利用率提升23%，吞吐量50-100 Mbps且PDR（Packet Delivery Ratio）>90%，为智能电网等场景提供了动态优化新范式。

　　

随着智能电网、工业物联网（IoT）和自动化系统的爆发式增长，分布式网络正面临前所未有的挑战：云端计算虽能提供全局视野，但35.34 ms的高延迟难以满足实时需求；边缘计算虽响应迅速（5-15 ms），却缺乏全局资源协调能力。更棘手的是，现有数字孪生技术多局限于静态环境，而强化学习（RL）又受制于计算复杂度。这种"鱼与熊掌不可兼得"的困境，正是中国南方电网公司科研团队在项目（编号GZKJXM20222468）中试图突破的关键。

研究人员创新性地构建了"数字孪生+云边协同"的混合架构：在边缘层部署长短期记忆网络（LSTM）实时预测流量，云端则采用多智能体强化学习（MARL）全局调配资源。数字孪生技术在此扮演"动态沙盘"角色，通过持续仿真反馈优化决策。实验采用真实IoT流量数据（吞吐量50-100 Mbps），通过10次仿真取平均值验证：边缘延迟较云端降低50%（17.67 ms vs 35.34 ms），资源利用率提升23%，且包传输率（PDR）稳定>90%。

数据预处理与特征工程
团队从Network Modeling Datasets中提取流量、拓扑等特征，经去噪归一化处理，为LSTM和MARL提供高质量输入。

模型结果
边缘层延迟曲线（5-15 ms）显著低于云端（20-50 ms），24小时监测显示MARL使云资源利用率峰值达78%。数字孪生的动态仿真使异常检测响应速度提升40%。

讨论
该模型首次实现"边缘实时决策+云端宏观优化"的闭环，其意义在于：1）为5G时代超低延迟需求提供解决方案；2）数字孪生的动态适应性突破传统静态建模局限；3）MARL的分布式训练框架可扩展至智慧城市等场景。

结论与展望
研究证实云边协同可使网络吞吐量提升31.2%，未来工作将探索联邦学习增强隐私保护。这项由中国企业主导的研究，为《Sustainable Computing: Informatics and Systems》贡献了工业级优化范本，其方法论对构建新型电力系统具有战略价值。