一种分布式云边协同任务管理系统及方法与流程

本发明涉及电力系统，具体为一种分布式云边协同任务管理系统及方法。

背景技术：

1、首先，现代工业、尤其是高新技术产业，对电能的电压值、频率、纹波系数、供电可靠性等指标日趋严格，电力企业必须满足这一要求；第二，它亦成为电力企业安全高效运行不可或缺的技术支撑；最后，无人值守变电站有助于电力企业的减员增效、有助于缓解变电站建设用地的难题。

2、变电站对不同类型故障切除的时间要求和紧急程度也有所不同，传统的将所有数据都上传到云端进行分析和处理，再将结果下发的方式可能由于通信拥塞等原因导致紧急故障无法及时切除，给变电站带来安全隐患。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种分布式云边协同任务管理系统及方法。

3、(二)技术方案

4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

5、第一方面：

6、一种分布式云边协同任务管理系统，包括：

7、中央处理器，采用云平台资源即服务的方式提供分布式存储服务，其中所述分布式存储服务，用于基础配置数据和整合的数据实时数据、历史数据、告警信息、以及辅助设备信息的关键数据存储；

8、数据采集模块，用于收集变电站的数据采集设备产生的数据；

9、数据解析模块，用于对采集到的数据做初步分类处理；

10、负载预测模块，用于采用基于相似日的负载预测方法，以变电站所处海拔、变电站电压等级、日均气温、湿度和天气类型作为相似日评判依据，根据关联度大小，筛选出训练集和测试集；采用长短期记忆网络算法，结合变电站内电气设备的使用时间及故障率，以数据采集模块所采集数据规模作为调整参考，预测下一时刻的负载情况；

11、边缘计算模块，预处理运行数据，基于预处理后的运行数据，根据协同策略模块分配的计算任务，进行数据分析和处理，根据分析和处理结果匹配相应的控制指令，再通过执行模块根据得到的控制指令控制设备的运行。

12、优选的，还包括：任务调度模块将故障检测任务按照当前所需资源和任务对时间的紧迫程度，配合边缘计算模块分配给云端或边缘侧的计算节点；所述资源监控模块包括资源监控器和监控报警器，所述资源监控器监控系统中云端和边缘侧计算节点的资源状态；当计算节点出现异常而无法执行当前任务时，监控报警器同步发出警报，并由任务调度模块将当前无法执行的任务重新分配给其他节点；所述故障检测模块利用计算节点资源，对数据进行进一步解析，得出具体故障内容及故障发生点，分析可能的故障原因及故障处理措施，供运维人员参考；所述故障警报模块为故障发生后向运维人员发出警报，并将故障分析数据发送至云端备份，作为事后故障分析和下一时刻事前预测的历史数据。

13、优选的，所述设备的运行数据包括根据设置的测点进行实时读取得到的运行数据。

14、优选的，所述预处理所述运行数据包括：

15、清洗空缺值、格式内容、逻辑错误、非需求运行数据；

16、对所述运行数据进行特征构造、数据分级及数据量化；

17、对变换后的运行数据进行数据统计，将运行数据合并到统一的运行数据存储中；

18、采用判别器对运行数据样本中仍可能出现异常的样本进行检测剔除。

19、优选的，所述预处理所述运行数据还包括：

20、运行数据的去噪处理：

21、建立基于所述运行数据的时间和空间的二维分布数据；

22、基于所述二维分布数据，选取无振动时刻的数据和第n个空间点的运行数据，利用傅里叶变换分别计算其与第n个空间点的所述运行数据的幅值和相位，得到所述第n个空间点的谱减法结果；

23、对所述第n个空间点进行傅里叶变换的逆变换，得到去噪后的运行数据。

24、优选的，还包括：通信模块，通信模块包括一号线和二号备用线，所述一号线用于有线数据采集设备的数据传输、边缘计算节点之间的有线传输；所述二号备用线用于移动数据采集设备的数据传输、边缘侧与云端计算节点之间及系统间各模块之间的无线传输，同时作为一号线故障时的备用通信方式。

25、优选的，还包括：安全管理模块，用于管理各模块，包括各模块的注册以及菜单定义、系统用户角色的配置、管理系统用户、审计记录用户操作日志并提供日志的查询以及向系统用户发布公告的功能，所述安全管理模块中，系统用户角色的配置用于对角色分配系统，管理系统用户用于为用户分配角色及操作权限。

26、第二方面：

27、一种分布式云边协同任务管理方法，包括以下步骤：

28、s1：通过数据采集模块采集变电站内电气设备的数据，包括变压器、互感器、断路器、隔离开关和其他设备的数字编码数据、图像数据和声纹数据；

29、s2：利用数据解析模块初步解析s1中所收集的数据，按来源进行分类；

30、s3：再通过负载预测模块采用基于相似日的负载预测方法，预测下一时刻的负载情况；

31、s4：通过边缘计算模块将故障检测任务分配到云端或边缘侧的适当计算节点；

32、s5：再基于深度神经网络构建任务规则分配模型进行协同处理；

33、s6：利用任务规则分配模型从预处理后的运行数据中提取需要进行数据分析和处理的数据信息；确定所提取的数据信息与各设备之间的连接关系，从而快速获取数据分析处理结果所对应的设备类型；

34、s7：根据故障类型快速提取边缘计算数据库相对应的设备故障解决方案，基于故障解决方案对故障进行解决。

35、(三)有益效果

36、与现有技术相比，本发明提供了一种分布式云边协同任务管理系统及方法，具备以下有益效果：

37、1、该一种分布式云边协同任务管理系统及方法，通过降低了网络传输时延，有利于紧急和时间敏感的任务顺利完成；采用负载预测方式，预测下一时刻系统负载情况，更有利于提高资源利用效率。

38、2、该一种分布式云边协同任务管理系统及方法，能够对感知数据的全面性、完成任务的效率和感知数据的质量等产生重要影响研究搜索目标的限制概率，根据制定的边缘任务分配策略，实现任务分配的边云协同方式的效果。

技术特征：

1.一种分布式云边协同任务管理系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种分布式云边协同任务管理系统，其特征在于，还包括：任务调度模块将故障检测任务按照当前所需资源和任务对时间的紧迫程度，配合边缘计算模块分配给云端或边缘侧的计算节点；所述资源监控模块包括资源监控器和监控报警器，所述资源监控器监控系统中云端和边缘侧计算节点的资源状态；当计算节点出现异常而无法执行当前任务时，监控报警器同步发出警报，并由任务调度模块将当前无法执行的任务重新分配给其他节点；所述故障检测模块利用计算节点资源，对数据进行进一步解析，得出具体故障内容及故障发生点，分析可能的故障原因及故障处理措施，供运维人员参考；所述故障警报模块为故障发生后向运维人员发出警报，并将故障分析数据发送至云端备份，作为事后故障分析和下一时刻事前预测的历史数据。

3.根据权利要求1所述的一种分布式云边协同任务管理系统，其特征在于：所述设备的运行数据包括根据设置的测点进行实时读取得到的运行数据。

4.根据权利要求1所述的一种分布式云边协同任务管理系统，其特征在于：所述预处理所述运行数据包括：

5.根据权利要求1所述的一种分布式云边协同任务管理系统，其特征在于：所述预处理所述运行数据还包括：

6.根据权利要求1所述的一种分布式云边协同任务管理系统，其特征在于，还包括：通信模块，通信模块包括一号线和二号备用线，所述一号线用于有线数据采集设备的数据传输、边缘计算节点之间的有线传输；所述二号备用线用于移动数据采集设备的数据传输、边缘侧与云端计算节点之间及系统间各模块之间的无线传输，同时作为一号线故障时的备用通信方式。

7.根据权利要求1所述的一种分布式云边协同任务管理系统，其特征在于，还包括：安全管理模块，用于管理各模块，包括各模块的注册以及菜单定义、系统用户角色的配置、管理系统用户、审计记录用户操作日志并提供日志的查询以及向系统用户发布公告的功能，所述安全管理模块中，系统用户角色的配置用于对角色分配系统，管理系统用户用于为用户分配角色及操作权限。

8.一种分布式云边协同任务管理方法，应用于上述权利要求1-7所述的分布式云边协同任务管理系统，其特征在于，包括以下步骤：

技术总结
本发明涉及电力系统技术领域，且公开了一种分布式云边协同任务管理系统，包括：中央处理器，采用云平台资源即服务的方式提供分布式存储服务，其中所述分布式存储服务，用于基础配置数据和整合的数据实时数据、历史数据、告警信息、以及辅助设备信息的关键数据存储。该一种分布式云边协同任务管理系统及方法，通过降低了网络传输时延，有利于紧急和时间敏感的任务顺利完成；采用负载预测方式，预测下一时刻系统负载情况，更有利于提高资源利用效率。

技术研发人员：杨天若,周浩杰,公平
受保护的技术使用者：维森派沃（无锡）科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/29