一种低压配用电信息的数据采集协同处理方法技术

本发明专利技术公开了一种低压配用电信息的数据采集协同处理方法，方法包括构建云边计算架构，在云边计算架构下的数据处理总优化周期的每个时隙中，通过各高频采集终端采集低压配用电数据，对各高频采集终端进行端

【技术实现步骤摘要】
一种低压配用电信息的数据采集协同处理方法


[0001]本专利技术涉及低压配用电信息数据处理领域，尤其涉及一种低压配用电信息的数据采集协同处理方法。

技术介绍

[0002]随着高比例分布式可再生能源、储能和可控负载接入低压配电变电站区域，为实现配电终端透明监控和稳定运行，大量高频采集终端部署于低压配电变电站区域，负责收集电压和电流等多维运行数据，以支持连续监测、无人控制、故障检测。与传统采集终端相比，数据采集范围和频率都大大激增。然而，由于终端侧的计算和能量资源有限，很难满足电力服务严格化和差异化数据处理的要求。
[0003]云边协同可以有效提高数据处理性能，高频采集终端将收集的数据卸载到边缘服务器，或将数据卸载到云服务器进行远程处理。然而，传统的云边协同涉及采集终端传输功率选择、边缘服务器选择和数据分流的联合优化，联合优化求解困难较大，缺少考虑边缘服务器数据分流比例的优化，采用优化的传统二进制完全卸载策略，无法充分利用云服务器和边缘服务器的计算资源。并且，传统的云边协同缺少考虑数据采集的频率对数据处理性能的影响，无法根据采集终端的采集频率调整数据处理策略，导致数据处理性能差，难以满足高频采集终端的差异化数据处理需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种低压配用电信息的数据采集协同处理方法，实现高频采集终端传输功率选择、边缘服务器选择和数据分流三者的联合优化，提高数据处理性能。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种低压配用电信息的数据采集协同处理方法，包括：
[0006]根据低压配用电信息高频采集系统的层级设备，构建云边计算架构；其中，高频采集系统的层级设备包括终端层的一个或多个高频采集终端，边缘层的一个或多个边缘服务器，云层的一个云服务器；
[0007]在云边计算架构下的数据处理总优化周期的每个时隙中，通过各高频采集终端采集低压配用电数据，根据低压配用电数据和端
‑
边数据卸载模型，对各高频采集终端进行端
‑
边缘数据卸载优化处理，获得第一选择配置，并通过各高频采集终端根据第一选择配置，将低压配用电数据卸载到选择的各边缘服务器，得到卸载数据；其中，第一选择配置包括选择的各边缘服务器和选择的传输功率；
[0008]通过选择的各边缘服务器接收卸载数据，根据云
‑
边数据分流模型和卸载数据，对选择的各边缘服务器进行边
‑
云数据分流优化处理，获得第二选择配置，并通过选择的各边缘服务器根据第二选择配置，将卸载数据分流至云服务器，得到分流数据；其中，第二选择配置包括选择的数据分流比例；
[0009]通过云服务器根据云
‑
边协同数据处理模型和第二选择配置，将分流数据进行云
‑
边协同数据处理。
[0010]实施本专利技术实施例，低压配用电信息高频采集系统的云边计算架构与协同机制，将联合优化分解为传输功率选择和边缘服务器选择阶段(第一选择配置)以及数据分流阶段(第二选择配置)。第一阶段，通过端
‑
边数据卸载模型和端
‑
边缘数据卸载优化处理，实现高频采集终端传输功率和边缘服务器的选择，第二阶段，通过云
‑
边数据分流模型和边
‑
云数据分流优化处理，实现边缘服务器数据分流比例的选择，实现高频采集终端传输功率选择、边缘服务器选择和数据分流三者的联合优化，实现在云服务器中数据的协同处理。在联合优化过程中充分考虑高频采集终端的采集频率及传输功率，通过不断地学习和更新，做出更合理的服务器和传输功率选择决策，满足高频采集终端的差异化数据处理需求，提高数据处理性能。
[0011]作为优选方案，根据低压配用电数据和端
‑
边数据卸载模型，对各高频采集终端进行端
‑
边缘数据卸载优化处理，获得第一选择配置，具体为：
[0012]在端
‑
边数据卸载模型中，将各高频采集终端建模为基于UCB频率感知端
‑
边缘数据卸载优化处理的决策者，将各边缘服务器与各高频采集终端数据卸载时的传输功率的等级建模为摇臂，求解各高频采集终端卸载低压配用电数据时的边缘服务器及传输功率的选择问题，获得第一选择配置。
[0013]作为优选方案，端
‑
边数据卸载模型，具体为：
[0014]在当前的时隙内，根据当前的高频采集终端处采集的数据量，将在当前的高频采集终端处存储的数据建模为当前的时隙的数据积压队列，动态更新下一个时隙的数据积压队列，具体为：
[0015][0016]其中，Q
n
(t+1)为第t+1个时隙的数据积压队列，Q
n
(t)为第t个时隙的数据积压队列，t为当前的第t个时隙，t+1为第t+1个时隙，U
n
(t)为第t个时隙内当前的高频采集终端d
n
处当前采集的数据量，x
n,m
(t)为边缘服务器选择变量，为当前卸载数据量；其中，当前卸载数据量是第t个时隙内当前的高频采集终端d
n
卸载到当前的边缘服务器s
m
的数据量；
[0017]当前卸载数据量根据当前时隙的数据积压队列、端
‑
边数据卸载阶段最大时间长度和数据传输速率得到，具体为：
[0018][0019]其中，τ1为端
‑
边数据卸载阶段最大时间长度，R
n,m
(t)为当前的高频采集终端d
n
和当前的边缘服务器s
m
之间的当前数据传输速率；
[0020]当前数据传输速率根据当前数据传输的带宽、当前数据传输的信道增益、当前高斯白噪声、当前电磁干扰功率和当前传输功率得到，具体为：
[0021][0022]其中，B
n,m
(t)为当前的高频采集终端d
n
和当前的边缘服务器s
m
之间当前数据传输的带宽，g
n,m
(t)为当前的高频采集终端d
n
和当前的边缘服务器s
m
之间当前数据传输的信道
增益，δ0为当前的高频采集终端d
n
和当前的边缘服务器s
m
之间的当前高斯白噪声，I
n,m
(t)为当前的高频采集终端d
n
和当前的边缘服务器s
m
之间的当前电磁干扰功率，P
n
(t)∈P
n
为当前的高频采集终端d
n
的当前传输功率；其中，P
n
为传输功率集合，具体为：
[0023][0024]其中，L是发射功率电平数，P
n,min
和P
n,max
分别表示当前的高频采集终端d
n
的最小传输功率和最大传输功率，l为功率等级本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种低压配用电信息的数据采集协同处理方法，其特征在于，包括：根据低压配用电信息高频采集系统的层级设备，构建云边计算架构；其中，所述高频采集系统的层级设备包括终端层的一个或多个高频采集终端，边缘层的一个或多个边缘服务器，云层的一个云服务器；在所述云边计算架构下的数据处理总优化周期的每个时隙中，通过各所述高频采集终端采集低压配用电数据，根据所述低压配用电数据和端
‑
边数据卸载模型，对各所述高频采集终端进行端
‑
边缘数据卸载优化处理，获得第一选择配置，并通过各所述高频采集终端根据所述第一选择配置，将所述低压配用电数据卸载到选择的各边缘服务器，得到卸载数据；其中，所述第一选择配置包括所述选择的各边缘服务器和选择的传输功率；通过所述选择的各边缘服务器接收所述卸载数据，根据云
‑
边数据分流模型和所述卸载数据，对所述选择的各边缘服务器进行边
‑
云数据分流优化处理，获得第二选择配置，并通过所述选择的各边缘服务器根据所述第二选择配置，将所述卸载数据分流至所述云服务器，得到分流数据；其中，所述第二选择配置包括选择的数据分流比例；通过所述云服务器根据云
‑
边协同数据处理模型和所述第二选择配置，将所述分流数据进行云
‑
边协同数据处理。2.如权利要求1所述的低压配用电信息的数据采集协同处理方法，其特征在于，所述根据所述低压配用电数据和端
‑
边数据卸载模型，对各所述高频采集终端进行端
‑
边缘数据卸载优化处理，获得第一选择配置，具体为：在所述端
‑
边数据卸载模型中，将各所述高频采集终端建模为基于UCB频率感知端
‑
边缘数据卸载优化处理的决策者，将各所述边缘服务器与各所述高频采集终端数据卸载时的传输功率的等级建模为摇臂，求解各所述高频采集终端卸载所述低压配用电数据时的边缘服务器及传输功率的选择问题，获得所述第一选择配置。3.如权利要求2所述的低压配用电信息的数据采集协同处理方法，其特征在于，所述端
‑
边数据卸载模型，具体为：在当前的时隙内，根据当前的高频采集终端处采集的数据量，将在所述当前的高频采集终端处存储的数据建模为所述当前的时隙的数据积压队列，动态更新下一个时隙的数据积压队列，具体为：其中，Q
n
(t+1)为第t+1个时隙的数据积压队列，Q
n
(t)为第t个时隙的数据积压队列，t为当前的第t个时隙，t+1为第t+1个时隙，U
n
(t)为第t个时隙内所述当前的高频采集终端d
n
处当前采集的数据量，x
n,m
(t)为边缘服务器选择变量，为当前卸载数据量；其中，所述当前卸载数据量是所述第t个时隙内所述当前的高频采集终端d
n
卸载到当前的边缘服务器s
m
的数据量；所述当前卸载数据量根据所述当前时隙的数据积压队列、端
‑
边数据卸载阶段最大时间长度和数据传输速率得到，具体为：
其中，τ1为所述端
‑
边数据卸载阶段最大时间长度，R
n,m
(t)为所述当前的高频采集终端d
n
和所述当前的边缘服务器s
m
之间的当前数据传输速率；所述当前数据传输速率根据当前数据传输的带宽、当前数据传输的信道增益、当前高斯白噪声、当前电磁干扰功率和当前传输功率得到，具体为：其中，B
n,m
(t)为所述当前的高频采集终端d
n
和所述当前的边缘服务器s
m
之间当前数据传输的带宽，g
n,m
(t)为所述当前的高频采集终端d
n
和所述当前的边缘服务器s
m
之间当前数据传输的信道增益，δ0为所述当前的高频采集终端d
n
和所述当前的边缘服务器s
m
之间的当前高斯白噪声，I
n,m
(t)为所述当前的高频采集终端d
n
和所述当前的边缘服务器s
m
之间的当前电磁干扰功率，P
n
(t)∈P
n
为所述当前的高频采集终端d
n
的当前传输功率；其中，P
n
为传输功率集合，具体为：其中，L是发射功率电平数，P
n,min
和P
n,max
分别表示所述当前的高频采集终端d
n
的最小传输功率和最大传输功率，l为功率等级；根据所述当前数据传输速率、所述端
‑
边数据卸载阶段最大时间长度、所述当前时隙的数据积压队列和当前采集的数据量，计算终端传输时延，具体为：其中，为所述终端传输时延，表示在第t个时隙内从所述当前的高频采集终端d
n
到所述当前的边缘服务器s
m
的数据卸载的传输时延；R
n,m
(t)为所述当前数据传输速率，τ1为所述端
‑
边数据卸载阶段最大时间长度，U
n
(t)为第t个时隙内所述当前的高频采集终端d
n
处当前采集的数据量，Q
n
(t)为所述第t个时隙的数据积压队列；根据所述当前传输功率和所述终端传输时延，计算数据卸载时数据传输能耗，具体为：其中，E
n,m
(t)为所述数据卸载时数据传输能耗，表示在所述第t个时隙内用于从所述当前的高频采集终端d
n
到所述当前的边缘服务器s
m
数据卸载的数据传输能耗。4.如权利要求3所述的低压配用电信息的数据采集协同处理方法，其特征在于，所述将各所述高频采集终端建模为基于UCB频率感知端
‑
边缘数据卸载优化处理的决策者，将各所述边缘服务器与各所述高频采集终端数据卸载时的传输功率的等级建模为摇臂，求解各所述高频采集终端卸载所述低压配用电数据时的边缘服务器及传输功率的选择问题，获得所述第一选择配置，具体为：根据第一优化变量，各所述高频采集终端通过最小化数据处理的总时延和所述数据卸载时数据传输能耗的加权和，优化端
‑
边数据卸载过程；其中，所述第一优化变量为所述当前传输功率和边缘服务器选择变量；所述优化端
‑
边数据卸载过程，具体为：
其中，SP1为所述优化端
‑
边数据卸载过程，x
n,m
(t)为所述边缘服务器选择变量，为所述数据处理的总时延，E
n,m
(t)为所述数据卸载时数据传输能耗，V
E
(t)是能量消耗的权重，d
n
为所述当前的高频采集终端d
n
，s
m
为所述当前的边缘服务器s
m
，D为N个高频采集终端的集合，S为M个边缘服务器的集合，T为数据处理总优化周期的时隙集合，P
n
(t)为所述当前的高频采集终端d
n
的当前传输功率，P为传输功率的集合，为所述当前的边缘服务器s
m
可处理的最大终端数量，C1、C2和C3为边缘服务器选择约束，C4是发射功率选择约束；将所述优化端
‑
边数据卸载过程，转化为基于UCB求解MAB数据卸载问题，获得所述第一选择配置；其中，所述MAB数据卸载问题为求解各所述高频采集终端卸载所述低压配用电数据时的边缘服务器及传输功率的选择问题，具体包括：将各所述高频采集终端作为第一决策者，为数据卸载制定边缘服务器选择和功率选择的决策；将所述功率等级和各所述边缘服务器的结合作为第一摇臂，具体为：其中，A
n
为所述第一摇臂的集合；为所述第一摇臂，表示功率等级l和所述当前的边缘服务器s
m
的结合；将所述第一摇臂选择动作指示变量作为当前卸载动作；其中，为所述当前卸载动作，表示所述当前的高频采集终端选择所述当前传输功率将数据传输至所述当前的边缘服务器，其中，所述当前传输功率，公式为：其中，P
n
(t)为所述当前的高频采集终端d
n
的当前传输功率，L是发射功率电平数，P
n,min
和P
n,max
分别表示所述当前的高频采集终端d
n
的最小传输功率和最大传输功率，l为功率等级；根据在所述当前的时隙内，所述当前的高频采集终端选择的第一摇臂作为第一奖励，具体为：
其中，t为所述当前的第t个时隙，为所述第一奖励，V
E
(t)为所述能量消耗的权重，为所述数据处理的总时延，E
n,m
(t)为所述数据卸载时数据传输能耗。5.如权利要求4所述的低压配用电信息的数据采集协同处理方法，其特征在于，所述将所述优化端
‑
边数据卸载过程，转化为基于UCB求解MAB数据卸载问题，获得所述第一选择配置，具体为：将所述当前卸载动作、所述边缘服务器选择变量、所述第一奖励进行初始化，当满足第一预设条件时，所述当前的高频采集终端依次选择所述第一摇臂的集合，获得初始奖励，将所述初始奖励作为首次求解时的当前的第一奖励；在所述当前的时隙内，所述当前的高频采集终端根据当前的第一摇臂的选择数量，计算置信度上界，具体为：其中，为所述置信度上界，表示前t
‑
1个时隙的平均奖励，β
n
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永旺，张捷，路韬，党三磊，宋鹏，李健，招景明，钟立华，陈鹏，蒋泽炜，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司计量中心，
类型：发明
国别省市：