一种电力人工智能的云边协同系统技术方案

本发明专利技术涉及一种电力人工智能的云边协同系统，该系统包括：边缘计算超盒：设置在边缘节点，基于硬件设备配合技术实现物联网设备与环境的数字化应用；安全智能分析云平台：用以在云端对边缘端进行统一管理，将数据信息发送至边缘端，即边缘节点，以实现一次开发多次部署的功能，并基于多租户管理技术实现对物理资源及使用权限的管理控制；安全管控边缘计算管理子系统：设置在边缘节点或边缘计算超盒上，用以对边缘端连接的物联网设备进行统一管理，接收并应用安全智能分析云平台发送的数据信息，与现有技术相比，本发明专利技术具有提高边缘设备的计算能力、缓解网络宽带压力及后台结构化对服务器的要求以及提高电力场景的落地效率和复制速度等优点。速度等优点。速度等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种电力人工智能的云边协同系统


[0001]本专利技术涉及物联网
，尤其是涉及一种电力人工智能的云边协同系统。

技术介绍

[0002]近年来，虽然摩尔定律仍然推动芯片技术不断取得突破，但物联网技术在电力建设场景中的应用带来了信息量爆炸式增长，而AI技术应用增加了计算的复杂度，这些对计算能力都提出了更高的要求，计算要处理的数据种类也日趋多样化，边缘设备既要处理结构化数据，同时也要处理非结构化的数据，同时，随着物联设备节点包含了更多种类和数量的计算单元，成本成为了关注点，为此，业界提出将不同类型指令集和不同体系架构的计算单元协同起来的新计算架构，即云计算，以充分发挥各种计算单元的优势，实现性能、成本、功耗、可移植性等方面的均衡，云计算架构旨在协同和发挥各种计算单元的独特优势，其中CPU擅长对系统进行控制、任务分解、调度，GPU具有强大的浮点和向量计算能力，擅长矩阵和矢量运算等并行计算，FPGA具有硬件可编程和低延时等优势，ASIC具有功耗低、性能高，成本有效等优势，云计算目标是整合同一个平台上分立的处理单元使之成为紧密协同的整体来协同处理不同类型的计算负荷，同时通过开放统一的编程接口，实现软件跨多种平台，同时，以深度学习为代表的新一代AI在边缘侧应用还需要新的技术优化，当前，即使在推理阶段对一幅图片的处理也往往需要超过10亿次的计算量，标准的深度学习算法显然是不适合边缘侧的嵌入式计算环境，业界正在进行的优化方向包括自顶向下的优化，即把训练完的深度学习模型进行压缩来降低推理阶段的计算负载，同时，也在尝试自底向上的优化，即重新定义一套面向边缘侧嵌入系统环境的算法架构。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种电力人工智能的云边协同系统。
[0004]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0005]一种电力人工智能的云边协同系统，该系统包括：
[0006]边缘计算超盒：设置在边缘节点，基于硬件设备配合技术实现物联网设备与环境的数字化应用；
[0007]安全智能分析云平台：用以在云端对边缘端进行统一管理，将数据信息发送至边缘端，即边缘节点，以实现一次开发多次部署的功能，并基于多租户管理技术实现对物理资源及使用权限的管理控制；
[0008]安全管控边缘计算管理子系统：设置在边缘节点或边缘计算超盒上，用以对边缘端连接的物联网设备进行统一管理，接收并应用安全智能分析云平台发送的数据信息。
[0009]所述的数据信息包括模型、应用和函数。
[0010]所述的安全智能分析云平台的功能包括云平台边缘节点管理功能、云平台规则管理功能、云平台函数管理功能、云平台模型管理功能、云平台应用管理功能以及云平台消息
管理功能。
[0011]所述的云平台边缘节点管理功能具体为：监控多个边缘节点的运行状态，查看边缘节点的硬件及设备接入、模型部署、应用部署、函数部署以及边缘节点的实时设备数据；
[0012]所述的云平台规则管理功能具体为：对数据从输入到输出的流转规则进行定义，创建流转规则后分别发送至不同的边缘节点；
[0013]所述的云平台函数管理功能具体为：进行函数创建、控制函数起停、控制函数版本以及函数状态监控；
[0014]所述的云平台模型管理功能具体为：进行模型部署、模型版本控制、设置模型参数阈值、控制模型起停以及模型状态监控；
[0015]所述的云平台应用管理功能具体为：进行公有应用的部署、应用版本控制、控制应用起停以及应用状态监控；
[0016]所述的云平台消息管理功能具体为：当边缘节点设备出现告警时，安全智能分析云平台根据时间和告警程度进行筛选并发出告警消息提示，以帮助边缘节点设备排除故障。
[0017]所述的安全管控边缘计算管理子系统的功能包括设备接入管理功能、规则管理定义功能、函数管理功能、模型管理功能、应用管理功能、消息管理功能以及远程管理功能。
[0018]所述的设备接入管理功能具体为：对连接的时序设备和多媒体设备的新增、查看和删除进行管理，新建设备时选择定义好的产品类型与相应的数据模型进行绑定；
[0019]所述的规则管理定义功能具体为：在边缘节点创建数据从输入到输出的流转规则，对流转规则进行导入、导出以及克隆操作；
[0020]所述的函数管理功能具体为：基于特定的边缘使用场景在边缘节点本地创建函数、函数测试、编辑函数生成不同的版本以及删除函数；
[0021]所述的模型管理功能具体为：查看、测试并应用模型；
[0022]所述的应用管理功能具体为：查看、测试并管理应用；
[0023]所述的消息管理功能具体为：在绑定的设备启动对应规则实例且当有数据满足定义的规则时，触发并生成新的消息，对应的消息通知模块出现小点进行提示；
[0024]所述的远程管理功能具体为：服务器基于远程控制技术对终端发出控制指令，使MCU通过通信模块接收到控制指令并控制现场终端设备的操作。
[0025]所述的边缘计算超盒基于NVIDIAGPU+ARMCPU架构部署边缘计算管理系统，以提高人工智能软件的运行速度且功耗更低，所述的边缘计算超盒对多路视频和多个传感器进行AI分析，基于视频监控智能技术和传感器时序数据接入技术实现人脸识别、安全帽识别、工作服识别、电压异常检测、间隔误入判断以及禁区闯入检测功能。
[0026]所述的安全智能分析云平台对边缘节点按照地区或其它特征进行分组，统一对边缘节点进行划区域管理；
[0027]所述的流转规则根据不同的设备类型分为时序规则和多媒体规则，所述的时序规则和多媒体规则分别与时序设备和多媒体设备对应；
[0028]所述的安全智能分析云平台基于函数管理功能将定义好的通用函数输送至不同的边缘节点，以降低在不同边缘节点的重复运维成本；
[0029]所述的安全智能分析云平台基于模型管理功能对模型进行新增、删减、修改和查
看的操作，将模型发送至边缘节点并控制模型起停，新增模型的具体操作为：
[0030]在安全智能分析云平台选择模型管理菜单，点击新建模型，填写容器化的模型服务镜像地址后完成模型的新增；
[0031]所述的安全智能分析云平台基于应用管理功能对应用进行新增、删减、修改和查看的操作，将公有应用发送至边缘节点并控制应用起停，新增应用服务的具体操作为：
[0032]在安全智能分析云平台选择应用管理菜单，点击新建应用，填写容器市场的应用服务镜像地址后完成应用的新增。
[0033]所述的安全管控边缘计算管理子系统基于设备接入管理功能查看边缘端的硬件和设备接入情况以及边缘节点的实时设备数据，支持设备接入的协议包括Modbus
‑
RTU、Modbus
‑
TCP、MQTT、OPCUA以及RTSP标准协议；
[0034]所述的安全管控边缘计算管理子系统基于模型管理功能在列表界面查看安全智能分析云平台发送至边缘节点的模型的基本信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力人工智能的云边协同系统，其特征在于，该系统包括：边缘计算超盒：设置在边缘节点，基于硬件设备配合技术实现物联网设备与环境的数字化应用；安全智能分析云平台：用以在云端对边缘端进行统一管理，将数据信息发送至边缘端，即边缘节点，以实现一次开发多次部署的功能，并基于多租户管理技术实现对物理资源及使用权限的管理控制；安全管控边缘计算管理子系统：设置在边缘节点或边缘计算超盒上，用以对边缘端连接的物联网设备进行统一管理，接收并应用安全智能分析云平台发送的数据信息。2.根据权利要求1所述的一种电力人工智能的云边协同系统，其特征在于，所述的数据信息包括模型、应用和函数。3.根据权利要求2所述的一种电力人工智能的云边协同系统，其特征在于，所述的安全智能分析云平台的功能包括云平台边缘节点管理功能、云平台规则管理功能、云平台函数管理功能、云平台模型管理功能、云平台应用管理功能以及云平台消息管理功能。4.根据权利要求3所述的一种电力人工智能的云边协同系统，其特征在于，所述的云平台边缘节点管理功能具体为：监控多个边缘节点的运行状态，查看边缘节点的硬件及设备接入、模型部署、应用部署、函数部署以及边缘节点的实时设备数据；所述的云平台规则管理功能具体为：对数据从输入到输出的流转规则进行定义，创建流转规则后分别发送至不同的边缘节点；所述的云平台函数管理功能具体为：进行函数创建、控制函数起停、控制函数版本以及函数状态监控；所述的云平台模型管理功能具体为：进行模型部署、模型版本控制、设置模型参数阈值、控制模型起停以及模型状态监控；所述的云平台应用管理功能具体为：进行公有应用的部署、应用版本控制、控制应用起停以及应用状态监控；所述的云平台消息管理功能具体为：当边缘节点设备出现告警时，安全智能分析云平台根据时间和告警程度进行筛选并发出告警消息提示，以帮助边缘节点设备排除故障。5.根据权利要求1所述的一种电力人工智能的云边协同系统，其特征在于，所述的安全管控边缘计算管理子系统的功能包括设备接入管理功能、规则管理定义功能、函数管理功能、模型管理功能、应用管理功能、消息管理功能以及远程管理功能。6.根据权利要求5所述的一种电力人工智能的云边协同系统，其特征在于，所述的设备接入管理功能具体为：对连接的时序设备和多媒体设备的新增、查看和删除进行管理，新建设备时选择定义好的产品类型与相应的数据模型进行绑定；所述的规则管理定义功能具体为：在边缘节点创建数据从输入到输出的流转规则，对流转规则进行导入、导出以及克隆操作；所述的函数管理功能具体为：基于特定的边缘使用场景在边缘节点本地创建函数、函数测试、编辑函数生成不同的版本以及删除函数；所述的模型管理功能具体为：查看、测试并应用模型；所述的应用管理功能具体为：查看、测试并管理应用；所述的消息管理功能具体为：在绑定...

【专利技术属性】
技术研发人员：李凡，田英杰，吴裔，赵莹莹，苏运，郭乃网，张国庆，杨洪山，
申请(专利权)人：华东电力试验研究院有限公司星环信息科技上海股份有限公司，
类型：发明
国别省市：