基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法及系统与流程

本公开属于边缘计算，尤其涉及一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、随着新型电力系统的发展以及智能配用电终端的规模化接入，配电网业务种类与业务数据不断增多，业务需求逐渐呈现差异化的特点。

3、传统云计算将终端设备的计算任务全部卸载到云中心进行集中处理，会造成网络拥塞以及较大的传输时延，无法满足配电网多业务差异化数据处理需求。边缘计算采用分布式计算方式，由分布在网络中的多个服务器处理计算任务，降低设备上传数据至云服务器的需求，减小网络拥塞。同时，通过将服务器部署在边缘侧，实现算力下沉，降低电力业务数据的传输时间。云边协同机制下，终端可以将端侧数据卸载到边缘服务器或云服务器进行处理，提高数据处理效率。但是，发明人发现，传统的卸载方法缺少端侧数据存储感知，难以实现云边卸载决策与端侧数据差异化处理需求的适配，导致电力业务数据云边卸载性能差。

技术实现思路

1、本公开为了解决上述问题，提供了一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法及系统，所述方案根据配电网不同业务的带宽需求、计算需求、时延需求等特点进行多业务分类，通过对端侧配电网业务数据进行感知，有效识别数据类型，实现配电网云边卸载策略与差异化业务需求的适配。

2、根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法，包括：

3、获取配电网业务的相关信息；

4、基于所述相关信息，根据预先制定的分类模型对配电网业务进行类别划分；其中，所述分类模型基于配电网业务的带宽需求、计算资源需求以及时延需求指标进行类别划分；

5、基于获得的配电网业务类型，并综合端侧、边缘节点以及云服务器的相关环境状态指标，确定服务器选择指标值；

6、当所述服务器选择指标值大于服务器选择指标阈值时，将数据卸载到边缘服务器上进行处理；否则，将数据卸载到云服务器上进行处理。

7、进一步的，所述服务器选择指标值的获取，具体采用如下公式：

8、

9、其中，di,j为第i个时隙端侧第j种业务数据存储量，ei,j为第i个时隙端侧剩余电量，bi,j,1为第i个时隙端边之间为第j种业务分配的带宽，bi,j,2为第i个时隙端云之间为第j种业务分配的带宽，qi,j,1为第i个时隙边侧第j种业务数据队列积压，qi,j,2为第i个时隙云侧第j种业务数据队列积压，fi,j,1为第i个时隙边侧处理第j种业务数据计算速度，fi,j,2为第i个时隙云侧处理第j种业务数据计算速度，ti,j,1为第i个时隙第j种业务数据的端到边传输时延，ti,j,2为第i个时隙第j种业务数据的端到云传输时延，τi,j,1为第i个时隙第j种业务数据的边侧计算时延，τi,j,1为第i个时隙第j种业务数据的云侧计算时延，αi,j、βi,j、χi,j、δi,j、εi,j、φi,j、分别为数据存储量、端侧剩余电量、带宽、队列积压、计算速度、传输时延、计算时延的权重参数。

10、进一步的，基于配电网业务的带宽需求、计算资源需求以及时延指标需求进行类别划分，所述配电网业务被划分为大流量高复杂度低时延业务、大流量低复杂度低时延业务、大流量低复杂度非实时业务、大流量高复杂度非实时业务、小流量高复杂度低时延业务、小流量低复杂度低时延业务、小流量低复杂度非实时业务以及小流量高复杂度非实时业务。

11、进一步的，所述分类模型基于配电网业务的带宽需求、计算资源需求以及时延需求指标进行类别划分，具体为：分别计算带宽需求、计算资源需求以及时延指标需求在各需求指标之和中的占比，基于获得的指标占比及其对应的预设阈值，实现对不同配电网业务类型的划分。

12、进一步的，所述配电网业务的相关信息包括配电网的业务带宽需求、计算资源需求以及时延需求。

13、进一步的，所述相关环境状态指标包括端侧数据存储、端边之间通道情况、端云之间通道情况、端侧电量、边侧计算能力、边侧队列积压、云侧计算能力、云侧队列积压、传输时延以及计算时延。

14、根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载系统，包括：

15、数据获取单元，其用于获取配电网业务的相关信息；

16、业务分类单元，其用于基于所述相关信息，根据预先制定的分类模型对配电网业务进行类别划分；其中，所述分类模型基于配电网业务的带宽需求、计算资源需求以及时延指标需求进行类别划分；

17、阈值比较单元，其用于基于获得的配电网业务类型，并综合端侧、边缘节点以及云服务器的相关环境状态指标，确定服务器选择指标值；

18、云边卸载单元，其用于当所述服务器选择指标值大于服务器选择指标阈值时，将数据卸载到边缘服务器上进行处理；否则，将数据卸载到云服务器上进行处理。

19、根据本公开实施例的第三个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法。

20、根据本公开实施例的第四个方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法。

21、与现有技术相比，本公开的有益效果是：

22、(1)本公开提供了一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法及系统，所述方案根据配电网不同业务的带宽需求、计算需求、时延需求等特点进行多业务分类，通过对端侧配电网业务数据进行感知，有效识别数据类型，实现配电网云边卸载策略与差异化业务需求的适配。

23、(2)本公开所述方案综合考虑端侧业务数据类型以及端侧数据、端边通道、队列积压等环境状态指标对不同业务数据卸载决策的影响，在进行数据卸载时根据环境状态以及端侧业务数据类型进行服务器选择，适配配电网业务差异化需求，提高电力业务数据云边卸载性能。

24、本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。

技术特征：

1.一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法，其特征在于，所述服务器选择指标值的获取，具体采用如下公式：

3.如权利要求1所述的一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法，其特征在于，基于配电网业务的带宽需求、计算资源需求以及时延指标需求进行类别划分，所述配电网业务被划分为大流量高复杂度低时延业务、大流量低复杂度低时延业务、大流量低复杂度非实时业务、大流量高复杂度非实时业务、小流量高复杂度低时延业务、小流量低复杂度低时延业务、小流量低复杂度非实时业务以及小流量高复杂度非实时业务。

4.如权利要求1所述的一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法，其特征在于，所述分类模型基于配电网业务的带宽需求、计算资源需求以及时延需求指标进行类别划分，具体为：分别计算带宽需求、计算资源需求以及时延指标需求在各需求指标之和中的占比，基于获得的指标占比及其对应的预设阈值，实现对不同配电网业务类型的划分。

5.如权利要求1所述的一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法，其特征在于，所述配电网业务的相关信息包括配电网的业务带宽需求、计算资源需求以及时延需求。

6.如权利要求1所述的一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法，其特征在于，所述相关环境状态指标包括端侧数据存储、端边之间通道情况、端云之间通道情况、端侧电量、边侧计算能力、边侧队列积压、云侧计算能力、云侧队列积压、传输时延以及计算时延。

7.一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载系统，其特征在于，包括：

8.如权利要求7所述的一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载系统，其特征在于，所述服务器选择指标值的获取，具体采用如下公式：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6任一项所述的一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法。

技术总结
本公开提供了一种基于端侧数据存储感知的配电网云边卸载方法及系统，所述方案包括：获取配电网业务的相关信息；基于所述相关信息，根据预先制定的分类模型对配电网业务进行类别划分；其中，所述分类模型基于配电网业务的带宽需求、计算资源需求以及时延需求指标进行类别划分；基于获得的配电网业务类型，并综合端侧、边缘节点以及云服务器的相关环境状态指标，确定服务器选择指标值；当所述服务器选择指标值大于服务器选择指标阈值时，将数据卸载到云服务器上进行处理；否则，将数据卸载到云服务器上进行处理。

技术研发人员：李帅,文祥宇,张世栋,刘洋,张鹏平,由新红,李立生,孙勇,张林利,王峰,苏国强,刘合金,黄敏,于海东,刘文彬,和家慧
受保护的技术使用者：国网山东省电力公司电力科学研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12