电力线载波通信（Power Line Communication,PLC）是利用现有的已搭建好的电力线作为物理传输媒介,进行数据和信号的传送,被认为是一种工业物联网（Industrial Internet of Things,IIoT）中满足PLC设备互连需求的潜在技术。通常,大量PLC设备所产生的计算密集型任务必须发送到距离设备较远的云平台上进行处理,设备和云服务器之间长距离的数据传输,导致时延增加和网络拥塞严重。同时,由于电力线最初设计时被用于传递电能,复杂的噪声、线路损耗以及不可避免的干扰的存在等,使得PLC难以满足大带宽、长距离数据传输的需求。通过将具有计算能力的边缘服务器从云端转移到距离PLC设备较近的网络边缘,边缘计算为PLC设备任务计算问题提供了一种可行的解决方案,使得PLC设备可以将产生的计算任务卸载到相邻的边缘服务器中进行处理,从而极大地缩短了数据传输时延、显著提升网络传输性能。本文针对边缘计算使能的PLC网络中的任务卸载问题,提出了一种基于双边匹配理论的多对一任务卸载方法,在满足PLC设备长期能耗约束的条件下最大化所有设备的长期吞吐量。首先,利用虚拟队列和李雅普诺夫优化理论,将PLC设备长期能耗约束转化为队列稳定性约束,从而将最大化所有PLC设备长期吞吐量的优化问题解耦为一系列短期确定性任务卸载子问题进行求解。其次,基于双边匹配理论,解决PLC设备间的信道接入冲突问题,使得每个PLC设备可以根据其配额选择多个子信道进行任务卸载。最后,通过仿真验证本文所提出的任务卸载算法在吞吐量、能耗和队列积压等方面的性能。仿真结果表明,与贪婪匹配和随机匹配两种算法相比,本文所提出的任务卸载算法可以显著提升设备的吞吐量性能,并降低设备能耗,极大地满足了 PLC设备的任务处理需求。