一种基于云平台的数字化矿山能效管控系统及方法

本发明涉及智慧矿山监测，尤其涉及一种基于云平台的数字化矿山能效管控系统及方法。

背景技术：

1、现如今，智慧矿山逐步发展，相应的需要使用大量的智能设备，产生大量的数据，这就对智慧矿山的数据分析处理设备提出了很高的要求。一方面需要具有很强的计算能力，能够对大量数据进行准确分析计算；一方面对通讯时长提出了较高的要求，能够保证数据处理的及时有效。

2、现有技术中基于云计算的智慧矿山依托于云平台的超强计算能力，其能够对大量矿山数据进行分析计算，但是需要矿山的全部设备具备联网能力，且大量设备需要具有无线联网功能，能耗巨大，且数据需要经过长距离的传输，无法保证实时性。现有技术中也有将分析处理设备设置于矿山现场的处理方式，但是这种方式通常需要设置多个现场计算设备。而矿山地理位置偏远、环境复杂恶劣，为了保证数据采集和控制的可靠性，需要设置多个冗余设备。并且很多现场设备难以布线必须采用电池供电，即使布线的设备也需要矿山供电系统进行电力分配，而矿山容易产生的各类应急事件时常会调用备用电源进行供电。因此，对现场设备的能效管理是必须解决的技术问题。

3、中国发明专利cn112929074b提出一种卫星和高空平台协助的星地边缘计算任务卸载方法，通过地面用户设备选择关联的高空平台；地面用户设备利用多输入多输出mimo传输，将计算任务卸载到高空平台；高空平台也可以利用多输入多输出mimo传输将地面用户设备的计算任务卸载到低轨卫星；高空平台和低轨卫星会协作处理地面用户设备的计算任务，并合理分配计算资源以减少能耗；在多输入多输出mimo边缘计算中，地面用户设备或高空平台使用相同的时域和频域资源，能提高计算卸载的效率，从而解决减少传输能量消耗和降低通信时延的技术问题。但是，该发明专利首先并未详细记载其采用的能量消耗模型，本领域技术人员无法将该发明专利的技术应用于智慧矿山领域；其次该发明专利需要依赖于卫星和高空平台的通信与计算，成本过高、难以在矿山中推广使用。中国发明专利cn111739253b提出一种基于智能物联网的安全节能矿山管理系统及其管理方法，包括前端装备系统、信息处理系统和管理终端，前端装备系统与信息处理系统信号相连，管理终端与信息处理系统信号相连，前端装备系统包括应急防护服、供氧模块、供电模块、照明模块和监测模块，供氧模块、供电模块、照明模块和监测模块均安装于应急防护服的侧部。该发明专利基于现场设备进行分析处理，而并未采用云计算方式，其计算处理性能较差，并且仅仅涉及通风设备的节能控制，而未全面考虑现场大量设备的能效管理。综上，现有技术并未根据矿山环境复杂恶劣、易发应急故障的特点，针对矿山设备的能效问题进行高效管控。

技术实现思路

1、发明目的：针对以上问题，本发明提出一种基于云平台的数字化矿山能效管控系统及方法。

2、技术方案：

3、第一方面，本发明提出一种基于云平台的数字化矿山能效管控系统，包括，分布在矿山的若干现场设备、若干边缘计算服务器、业务分配服务器；

4、现场设备通过无线通信将现场数据发送至边缘计算服务器；

5、边缘计算服务器通过以太网与业务分配服务器通信连接；

6、业务分配服务器通过互联网与云平台通信连接；

7、优选地，业务分配服务器用于读取矿山计算任务的任务属性信息，获取每个边缘计算服务器的服务器属性信息，并根据任务属性信息和服务器属性信息进行计算任务的分配；

8、业务分配服务器还用于根据边缘计算服务器的故障情况以及现场设备的无线通信能耗重新分配计算任务；

9、业务分配服务器还用于根据电力供应故障情况，执行边缘计算服务器的能耗分时段管理策略。

10、优选地，根据地理位置将矿山划分为多个区域，每个区域均配置边缘计算服务器；

11、初始状态下每个区域内的现场设备的通信对象为该区域内的边缘计算服务器。

12、优选地，每个区域配置的边缘计算服务器均包含主用边缘计算服务器和备用边缘计算服务器；

13、主用边缘计算服务器和备用边缘计算服务器的计算性能相同；

14、初始状态下每个区域内的现场设备的通信对象为该区域内的主用边缘计算服务器。

15、第二方面，本发明还提供了一种基于云平台的数字化矿山能效管控方法，包括：

16、步骤s1、判断业务分配服务器是否收到矿山应急事件通知；若否则进入步骤s3，若是则进入步骤s2；

17、步骤s2、判断矿山应急事件类型；若矿山应急事件类型为边缘计算服务器故障则进入步骤s4；若矿山应急事件类型为矿山电力供应故障则进入步骤s5；

18、步骤s3、业务分配服务器读取每个计算任务的任务属性信息，获取每个边缘计算服务器的服务器属性信息，业务分配服务器根据任务属性信息和服务器属性信息进行计算任务的分配；

19、步骤s4、业务分配服务器根据边缘计算服务器的故障情况以及现场设备的无线通信能耗重新分配计算任务；

20、步骤s5、业务分配的服务器根据电力供应故障的持续时间执行边缘计算服务器的能耗分时段管理策略。

21、优选地，步骤s3中任务属性信息包括计算任务所需的现场数据及对应的现场设备信息、计算任务的实时性要求参数；服务器属性信息包括边缘计算服务器的计算性能、剩余计算资源、剩余计算资源百分比、位置坐标、故障预测概率；步骤s3包括：

22、步骤s31、判断计算任务的实时性要求参数是否低于第一阈值的任务，若是，则业务分配服务器从所述边缘计算服务器获取任务所需现场数据并转发至云平台执行任务计算；若否，则进入步骤s32；

23、步骤s32、判断获取任务所需现场数据的边缘计算服务器的主用边缘计算服务器的剩余计算资源百分比是否大于等于第一百分比阈值，若是则使用主用边缘计算服务器进行计算；若否，则进入步骤s33；

24、步骤s33、判断获取任务数据的边缘计算服务器的备用服务器的剩余计算资源百分比是否大于等于第二百分比阈值，若是则将获取任务数据的现场设备的通信对象配置为备用服务器；其中，主备用服务器的计算性能相同，第一百分比阈值＞第二百分比阈值，第一百分比阈值+第二百分比阈值＝100％；若否，则进入步骤s34；

25、步骤s34、获取任务数据的边缘计算服务器将任务数据转发至业务分配服务器，业务分配服务器获取每个主用和备用边缘计算服务器的属性信息；判断是否存在故障预测概率低于预设值且剩余计算资源百分比高于第一百分比阈值的主用边缘计算服务器，或存在故障预测概率低于预设值且剩余计算资源百分比高于第二百分比阈值的备用边缘计算服务器；若否，则进入步骤s35；若是，则选择出q值最大的边缘计算服务器来执行计算，将其配置为任务所需现场数据的现场设备的通信对象，其中：

26、q＝α*(1-fa)+β*co；

27、式中α、β为标准化系数，fa为服务器故障预测概率，co为服务器剩余计算资源百分比；

28、步骤s35、业务分配服务器从边缘计算服务器获取任务数据并转发至云平台执行任务计算。

29、优选地，步骤s4包括：

30、步骤s41、判断相同区域内的主用边缘计算服务器和备用边缘计算服务器是否均故障；若否，则优先将故障边缘计算服务器的计算任务转移至冗余设置的主/备用边缘计算服务器中；若是，则进入步骤s42；

31、步骤s42、业务分配服务器判断其他区域的剩余无故障边缘计算服务器的剩余计算资源是否能够满足故障边缘计算服务器的计算任务；若否，则业务分配服务器将故障边缘计算服务器的待转移计算任务转移至云平台进行计算；若是，则进入步骤s43；

32、步骤s43、首先将各待转移计算任务按照实时性要求的由高到低的顺序排序，依顺序计算每个无故障边缘计算服务器的d值，选取d值最大的无故障边缘计算服务器作为计算任务的转移对象：

33、d＝γ/e+α*(1-fa)+β*co

34、其中e为待转移计算任务所需的现场数据对应的现场设备与其他区域无故障边缘计算服务器无线通信的通信能耗，γ为标准化系数。

35、优选地，步骤s5包括：

36、在电力供应故障后的第一时段：增大边缘计算服务器执行的计算任务的实时性要求参数的第一阈值；

37、在电力供应故障后的第二时段：对于实时性要求参数小于第一阈值的计算任务，将相应的现场数据的现场设备的通信对象配置为业务分配服务器，业务分配服务器将数据转发至云平台执行计算；

38、在电力供应故障后的第三时段：全部现场设备的通信对象配置为业务分配服务器，业务分配服务器转发全部数据至云平台执行计算；全部边缘计算服务器进入睡眠模式或关机。

39、优选地，该方法还包括：根据地理位置将矿山划分为多个区域，每个区域均配置边缘计算服务器；初始状态下每个区域内的现场设备的通信对象为该区域内的主用边缘计算服务器。

40、优选地，计算任务的类型包含a类计算任务、b类计算任务、c类计算任务；

41、a类计算任务仅需要一个现场设备的数据，

42、b类计算任务需要多个现场设备的数据，但是多个现场数据均上传至同一个边缘计算服务器；

43、c类计算任务需要多个现场设备的数据，但是多个现场设备分布在不同的区域中，需要联合多个边缘计算服务器执行任务计算。

44、第三方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于云平台的数字化矿山能效管控方法中的步骤。

45、本发明相对于现有技术具有以下有益效果：

46、1、本发明在智慧矿山现场独立设置了业务分配服务器，用于对现场的多项计算任务进行对资源分配，以能耗、时效性为目标进行分配，并且综合考虑了服务器的故障情况以及电力供应的故障情况，非常适用于矿山复杂恶劣的环境；

47、2、本发明根据矿山现场设备的地理位置，划分出多个划分区域，每个划分区域均设置边缘计算服务器，以此能够均衡各个边缘计算服务器的运行负荷，能够降低现场设备的通信能耗；

48、3、本发明在每个划分区域中均设置性能相同的主用和备用边缘计算服务器，并且主备用服务器的剩余计算资源百分比的阈值不同，第一百分比阈值＞第二百分比阈值，第一百分比阈值+第二百分比阈值＝100％，这种设置能够保证在故障应急情况下顺利执行主备用服务器的转移计算，提高了可靠性；

49、4、本发明的业务分配服务器，综合考量了各个服务器的故障预测概率以及剩余计算资源，并且能够根据计算任务属性、服务器计算资源、以及故障情况，智能化地分配资源、应对故障，不但能够降低能耗，还能够保证数据的完整性。