本发明专利技术公开了一种基于边缘计算的功耗控制方法，涉及功耗控制技术领域；包括：S1：确定设备的计算任务：根据设备的能力和当前网络负载情况，确定每个设备的计算任务；S2：动态调整设备功率状态：根据设备的计算任务和当前功耗情况，动态调整设备的功率状态；S3：优化设备计算任务分配：根据设备的能耗效率和当前网络负载情况，优化设备的计算任务分配；S4：周期性执行功耗控制策略：周期性地执行S2和S3，以实现对设备功耗的动态控制。本发明专利技术通过动态调整设备功率状态和优化设备计算任务分配，实现了对设备功耗的有效控制；通过合理利用设备的计算能力和降低能耗，可以提高网络的效率并延长设备的电池寿命。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及功耗控制，尤其涉及一种基于边缘计算的功耗控制方法。
技术介绍
1、随着物联网(iot)的发展，越来越多的设备连接到网络中，导致网络负载增加和能源消耗增加。如何合理的降低能耗，是需要考虑的问题。
2、经检索，中国专利申请号为cn202111613704.2的专利，公开了一种远程采集调控的设备能耗管理系统及其控制方法，一种远程采集调控的设备能耗管理系统包括前端设备、能耗采集机构和云服务中心。前端设备包括多个用能客户的多种设备。能耗采集机构包括采集前端设备能耗信息的网关检测器、采集运输机构损失能源的运输计量器和采集用能客户能源泄露的泄露传感器。云服务中心包括共享数据模块、私密模块和分析模块，私密模块建立用户独立档案，经客户选择性公开。上述专利中的设备能耗管理系统存在以下不足：对于降低能耗方面的能力还有所不足，还有待改进。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于边缘计算的功耗控制方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于边缘计算的功耗控制方法，包括：
4、s1：确定设备的计算任务：根据设备的能力和当前网络负载情况，确定每个设备的计算任务；
5、s2：动态调整设备功率状态：根据设备的计算任务和当前功耗情况，动态调整设备的功率状态；
6、s3：优化设备计算任务分配：根据设备的能耗效率和当前网络负载情况，优化设备的计算任务分配；
7、s4：周期性执行功耗控制策略：周期性地执行s2和s3，以实现对设备功耗的动态控制。
8、优选的：所述s1中，具体步骤为：
9、s11：收集设备信息：获取设备的处理能力、存储容量、带宽等参数信息；
10、s12：分析网络负载情况：监测网络中的数据传输量和处理需求，了解当前网络负载情况；
11、s13：根据设备能力和网络负载分配计算任务：根据设备的处理能力和存储容量，以及当前网络负载情况，合理分配计算任务给各个设备。
12、优选的：所述s2中，具体步骤为：
13、s21：测量设备的当前功耗：使用功率传感器或电流传感器等装置测量设备的当前功耗；
14、s22：计算设备的能耗效率：根据设备的处理能力和当前功耗，计算设备的能耗效率；能耗效率可以表示为设备的吞吐量与功耗之比；
15、s23：根据能耗效率调整设备功率状态：如果设备的能耗效率高于预设阈值，则将设备设置为高功率状态；否则，将设备设置为低功率状态；
16、s24：更新设备的功耗信息：记录设备的当前功耗和功率状态，以便后续的功耗控制决策。
17、优选的：所述s3中，具体步骤为：
18、s31：评估设备的能耗效率：根据设备的能耗效率和当前功耗，评估设备的能耗效率；
19、s32：根据能耗效率分配计算任务：将能耗效率高的设备优先分配给计算密集型的任务，以充分利用其计算能力并降低整体功耗；
20、s33：更新设备的计算任务分配信息：记录设备的能耗效率和计算任务分配情况，以便后续的功耗控制决策。
21、优选的：所述s4中，具体步骤为：
22、s41：根据实际需求和设备性能，设置合适的功耗控制周期；
23、s42：在设定的周期内，周期性地执行动态调整设备功率状态和优化设备计算任务分配的操作；
24、s43：记录每次功耗控制策略执行的结果，包括设备的功耗变化、能耗效率变化等信息；
25、s44：根据记录的功耗控制策略执行情况，分析设备功耗和能耗效率的变化趋势，以便对功耗控制策略进行优化和调整。
26、优选的：所述s11中，参数信息的具体采集方式为：
27、获取设备的处理能力信息：通过查询设备的硬件规格，获取设备的处理器速度、核心数量的信息；
28、获取设备的存储容量信息：查询设备的硬盘空间、内存大小的参数，了解设备的存储能力；
29、获取设备的带宽信息：通过测量设备的网络接口传输速率，了解设备的网络带宽。
30、优选的：所述s22中，计算设备的能耗效率的方式具体为：
31、计算设备的吞吐量：根据设备的处理能力和当前任务的计算需求，估计设备在单位时间内能够完成的计算任务量；
32、计算设备的功耗：通过测量设备的电流或电压，计算设备在单位时间内消耗的能量；
33、计算能耗效率：将设备的吞吐量除以功耗，得到能耗效率的数值。
34、优选的：所述s44中，具体方式为：
35、绘制设备功耗和能耗效率的时间序列图：将每次功耗控制策略执行后的设备功耗和能耗效率数据绘制成时间序列图，以便直观地观察变化趋势；
36、计算设备功耗和能耗效率的变化幅度：计算出每次功耗控制策略执行后，设备功耗和能耗效率的变化幅度，以评估控制策略的效果；
37、分析设备功耗和能耗效率的变化趋势：根据时间序列图和变化幅度的数据，分析设备功耗和能耗效率的变化趋势，例如是否存在周期性的波动或逐渐趋于稳定的趋势。
38、优选的：所述功耗控制方法中，采用支持向量机来训练一个功耗预测模型，通过支持向量机算法找到一个最优的超平面来实现预测，具体如下：
39、
40、其中，w是权重向量，b是偏置项，xi是第i个样本的特征向量，yi是第i个样本的标签(即功耗值)，c是一个正则化参数用来控制模型的复杂度和鲁棒性。
41、本专利技术的有益效果为：
42、1.本专利技术通过动态调整设备功率状态和优化设备计算任务分配，实现了对设备功耗的有效控制；通过合理利用设备的计算能力和降低能耗，可以提高网络的效率并延长设备的电池寿命。
43、2.本专利技术通过测量设备的当前功耗并计算能耗效率，可以实时监测设备的功耗情况，及时调整功率状态；通过根据能耗效率分配计算任务，能够充分利用能耗效率高的设备，提高整体计算性能。
44、3.本专利技术通过记录每次功耗控制策略执行的结果，并分析设备功耗和能耗效率的变化趋势，可以对功耗控制策略进行优化和调整，进一步提高节能效果；采用支持向量机来训练一个功耗预测模型，能够准确预测设备的功耗值，为功耗控制提供更精确的依据。
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【技术保护点】
1.一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，所述S1中，具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，所述S2中，具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，所述S3中，具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，所述S4中，具体步骤为：
6.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，所述S11中，参数信息的具体采集方式为：
7.根据权利要求3所述的一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，所述S22中，计算设备的能耗效率的方式具体为：
8.根据权利要求5所述的一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，所述S44中，具体方式为：
9.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，所述功耗控制方法中，采用支持向量机来训练一个功耗预测模型，通过支持向量机算法找到一个最优的超平面来实现预测，具体如下：
...
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，所述s1中，具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，所述s2中，具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，所述s3中，具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的功耗控制方法，其特征在于，所述s4中，具体步骤为：
6.根据权利要求2所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：任则鹏，黎作鹏，
申请(专利权)人：河北工程大学，
类型：发明
国别省市：
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