一种基于边缘计算的远程电表数据采集方法及系统与流程

本发明涉及电表数据采集，尤其涉及一种基于边缘计算的远程电表数据采集方法及系统。

背景技术：

1、随着智能电网的兴起，传统电表被智能电表所取代。智能电表通过网络传输电能使用信息，实现了远程抄表和监控，为边缘计算提供了数据来源。随着物联网技术的快速发展，越来越多的设备接入互联网，电表也成为物联网中的一部分。这使得远程数据采集更为便捷，为边缘计算提供了更广阔的数据汇聚空间。人工智能和机器学习技术的进步，使得在边缘设备上进行实时数据分析和预测成为可能。电表数据不仅仅是简单的用电量统计，还可以通过数据挖掘和模式识别技术，提取出更多有价值的信息，如用电行为分析、异常检测等。另外，随着5g技术的商用推广，网络传输速度得到显著提升，使得边缘计算更加实用和可行。然而，目前传统的采集方法对采集到的数据缺乏智能化处理，导致数据冗余或遗漏，影响了数据利用效率，同时传输通道的建立和调整往往缺乏灵活性和针对性，无法根据不同任务的优先级进行灵活调整，导致数据采集的效率和可靠性较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种基于边缘计算的远程电表数据采集方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于边缘计算的远程电表数据采集方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：获取边缘计算设备基本信息数据；基于边缘计算设备基本信息数据对边缘计算设备进行边缘计算设备筛选，得到优选边缘计算设备；对优选边缘计算设备进行运行环境配置，得到优选边缘计算设备运行环境配置数据；通过优选边缘计算设备运行环境配置数据进行电表边缘网络拓扑，生成电表边缘网络拓扑图；

4、步骤s2：根据电表边缘网络拓扑图基于预设的时间间隔进行远程电表实时数据采样，得到远程电表实时采集数据；对远程电表实时采集数据进行时序数据流分析，得到远程电表压缩编码时序数据流；对远程电表压缩编码时序数据流进行噪声过滤，生成远程电表优化数据；

5、步骤s3：对远程电表优化数据和预设的电表阈值进行对比，生成第一优先级电表数据和第二优先级电表数据；对第一优先级电表数据和第二优先级电表数据进行分级调度，生成第一优先级快速资源调度任务策略和第二优先级正常资源调度任务策略；根据第一优先级快速资源调度任务策略和第二优先级正常资源调度任务策略对远程电表优化数据进行智能任务决策，生成电表传输决策数据；

6、步骤s4：基于预设的通信协议对电表传输决策数据进行传输通道构建，以生成电表数据传输通道；根据第一优先级快速传输任务和第二优先级调度传输任务对电表数据传输通道进行通道传输速率调整，生成第一优先级快速传输通道和第二优先级正常传输通道；利用第一优先级快速传输通道和第二优先级正常传输通道对电表传输决策数据进行数据传输索引建立，以执行边缘计算的远程电表数据采集存储作业。

7、本发明通过获取边缘计算设备基本信息数据的过程可以通过多种方式实现，例如通过设备管理系统收集设备的型号、配置、状态等信息，或者通过传感器监测设备的运行状态和性能指标。基于这些数据，可以利用算法或规则进行边缘计算设备的筛选，以选择性能优良、适应性强的设备。在运行环境配置过程中，可以根据设备的特性和要求，对其进行配置，包括网络设置、软件安装、资源分配等，以确保设备能够顺利地进行边缘计算任务。通过优化，可以提高边缘计算设备的利用率和效率，从而为后续的数据采集和处理奠定基础。通过预设的时间间隔进行实时数据采样是为了保证数据采集的及时性和连续性，以满足实时监测和控制的需求。时序数据流分析则可以通过统计分析、模式识别等方法，对采集到的数据进行处理和挖掘，提取出有用的信息和特征。通过压缩编码和噪声过滤，可以减少数据传输和存储的开销，提高数据的有效性和利用率，优化措施可以有效地提高数据采集和处理的效率，降低成本和资源消耗。对远程电表优化数据和预设的电表阈值进行对比是为了识别出数据中的重要信息和异常情况，以便进行进一步的处理和分析。通过分级调度和智能任务决策，可以根据数据的重要性和紧急程度，对数据采集和处理的优先级进行调整和分配，以满足实时监测和响应的需求，可以更加灵活地利用资源，提高系统的可靠性和效率。通过基于预设的通信协议构建传输通道，可以确保数据传输的稳定性和安全性，同时根据任务优先级调整传输速率，可以保证数据传输的及时性和效率。利用传输通道对数据进行索引建立，可以更加方便地管理和检索数据，提高数据的利用价值和应用效果，优化措施可以有效地提高数据传输和存储的效率，降低系统的维护成本和风险。因此，本发明通过优化设备选择和配置、实时数据处理、智能任务决策和灵活的通信协议，提高了基于边缘计算的远程电表数据采集的效率和可靠性。

8、优选的，步骤s1包括以下步骤：

9、步骤s11：获取边缘计算设备基本信息数据；

10、步骤s12：根据边缘计算设备基本信息数据对边缘计算设备进行设备测试，生成边缘计算设备测试数据，其中边缘计算设备测试数据包括边缘计算设备性能测试数据和边缘计算设备负载模拟数据；

11、步骤s13：基于边缘计算设备性能测试数据和边缘计算设备负载模拟数据对边缘计算设备进行边缘计算设备筛选，得到优选边缘计算设备；对优选边缘计算设备进行运行环境配置，得到优选边缘计算设备运行环境配置数据；

12、步骤s14：通过优选边缘计算设备运行环境配置数据进行电表边缘网络拓扑，生成电表边缘网络拓扑图。

13、本发明通过设备测试，可以全面了解边缘计算设备的性能和负载情况，从而为后续的优选和配置提供依据，确保选用的设备具有足够的性能来满足电表边缘计算的需求。利用性能测试数据和负载模拟数据对边缘计算设备进行筛选，确保选用的设备在性能和负载方面都能够胜任电表边缘计算的任务，提高系统的稳定性和效率。对优选边缘计算设备进行运行环境配置，根据实际需求为每个设备定制化配置运行环境，使其能够更好地适应电表边缘计算的特定要求，进一步提升系统性能。通过生成的电表边缘网络拓扑图，可以清晰地了解电表边缘网络的结构和连接方式，为后续的网络管理和优化提供可视化支持，提高系统的管理效率和可维护性。

14、优选的，步骤s14包括以下步骤：

15、步骤s141：利用gps对远程电表进行位置感知，从而得到远程电表位置信息数据集；

16、步骤s142：将远程电表位置信息数据集进行数据库整合，生成远程电表位置信息数据库；

17、步骤s143：根据远程电表位置信息数据集和优选边缘计算设备运行环境配置数据进行边缘计算设备布局规划，生成边缘计算设备布局规划数据，其中边缘计算设备布局规划数据包括边缘计算设备选址数据和边缘计算设备覆盖范围数据；

18、步骤s144：根据边缘计算设备选址数据和边缘计算设备覆盖范围数据利用边缘计算影响公式对边缘计算设备进行通信性能分析，生成边缘计算设备通信性能数据；

19、步骤s145：根据边缘计算设备通信性能数据进行电表边缘网络拓扑，生成电表边缘网络拓扑图。

20、本发明通过获取并整合远程电表位置信息，使得布局规划更加准确和可靠。步骤s143利用这些数据结合边缘计算设备的运行环境配置，规划边缘计算设备的位置和覆盖范围，从而最大程度地提高系统的覆盖率和效率。利用边缘计算设备选址数据和覆盖范围数据，结合边缘计算影响公式对通信性能进行分析，有助于评估设备之间的通信效率，发现潜在的通信瓶颈，并优化设备布局以提升整体通信性能。利用通信性能数据生成电表边缘网络拓扑图，使得网络结构一目了然，便于管理人员了解网络拓扑结构，快速定位问题和优化网络配置。通过精确的设备布局规划和通信性能分析，可以有效地减少通信延迟、提高数据传输效率，从而增强系统的稳定性和可靠性，保障电表边缘计算系统的正常运行。

21、优选的，步骤s144中的边缘计算影响公式如下所示：

22、表示为边缘计算设备在位置处的边缘计算影响系数，表示为影响因子的比例常数，表示为边缘计算设备在水平方向上的标准差，表示为边缘计算设备在垂直方向上的标准差，表示为边缘计算设备的通信性能参数，表示为边缘计算设备的位置横坐标，表示为边缘计算设备的位置纵坐标，表示为影响计算位置横坐标，表示为影响计算位置纵坐标。

23、公式中的表示在位置处的边缘计算影响。通过这个公式，可以定量地评估不同位置对于边缘计算的影响程度，例如，某些位置更靠近边缘计算设备，因此其影响更大。公式中的是影响因子的比例常数，可以用来调整边缘计算设备对于不同位置的影响程度。通过调整可以控制边缘计算在整个区域内的影响范围和强度，从而优化边缘计算系统的性能。公式中的和是影响因子的比例常数，可以用来调整边缘计算设备对于不同位置的影响程度。这些参数反映了边缘计算设备在空间上的分布情况。通过调整它们，可以模拟不同范围内的设备布局，从而评估边缘计算系统的整体覆盖能力。公式中的是边缘计算设备的通信性能参数。通信性能对于边缘计算系统的性能至关重要。通过调整，可以模拟不同设备的通信能力，进而评估系统在不同通信环境下的性能表现。公式中包含了积分项，表示对边缘计算设备在整个覆盖范围内进行累积影响的过程。通过对积分项的计算，可以综合考虑边缘计算设备在空间上的分布情况以及其通信性能，进而评估整个区域内的边缘计算影响。综上所述，公式提供了一个综合的框架，可以用来分析和优化边缘计算系统的性能。通过调整公式中的各个参数，可以定量地评估不同因素对系统性能的影响，从而为系统设计和优化提供指导。

24、优选的，步骤s2包括以下步骤：

25、步骤s21：根据电表边缘网络拓扑图基于预设的时间间隔进行远程电表实时数据采样，得到远程电表实时采集数据；对远程电表实时采集数据进行数据预处理，生成标准远程电表实时采集数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据缺失值填充和数据标准化；

26、步骤s22：对标准远程电表实时采集数据进行数据编码压缩，生成远程电表压缩编码数据；

27、步骤s23：对远程电表压缩编码数据进行时序数据流分析，得到远程电表压缩编码时序数据流；

28、步骤s24：对远程电表压缩编码时序数据流进行噪声过滤，生成远程电表优化数据。

29、本发明通过数据预处理，包括清洗、缺失值填充和标准化，可以有效地提高远程电表实时采集数据的质量，减少数据中的噪声和异常值，从而提高后续数据分析的准确性和可靠性。对标准远程电表实时采集数据进行编码压缩，可以有效地减少数据的存储空间和传输带宽，提高数据处理效率，同时降低系统成本和资源消耗。对远程电表压缩编码时序数据流进行分析，可以发现数据之间的时序关系和趋势，为后续的数据挖掘和分析提供基础，帮助用户更好地理解数据特征和变化规律。对压缩编码时序数据流进行噪声过滤，可以滤除数据中的干扰和误差，提高数据的准确性和可信度，为用户提供更可靠的远程电表数据，从而支持更精准的决策和应用。

30、优选的，步骤s3包括以下步骤：

31、步骤s31：对远程电表优化数据和预设的电表阈值进行对比，当远程电表优化数据大于或等于预设的电表阈值时，则对远程电表优化数据赋予第一优先级，生成第一优先级电表数据；当远程电表优化数据小于预设的电表阈值时，则对远程电表优化数据赋予第二优先级，生成第二优先级电表数据；

32、步骤s32：对第一优先级电表数据进行电表数据快速调度，生成第一优先级快速资源调度任务策略；对第二优先级电表数据进行正常任务资源调度，生成第二优先级正常资源调度任务策略；

33、步骤s33：根据第一优先级快速资源调度任务策略和第二优先级正常资源调度任务策略对远程电表优化数据进行边缘响应预测，生成边缘响应预测数据；

34、步骤s34：基于边缘响应预测数据利用决策树算法对第一优先级快速传输任务和第二优先级调度传输任务进行智能任务决策，生成电表传输决策数据。

35、本发明通过对远程电表优化数据的分类，系统可以根据电表数据的重要性对任务进行优先级管理，并根据不同优先级制定相应的资源调度策略，可以确保重要数据得到及时处理和传输，提高系统的响应速度和效率。根据优先级快速资源调度任务策略和正常资源调度任务策略，对远程电表优化数据进行边缘响应预测，有助于系统预测未来的数据传输需求，提前做好资源准备和调度规划，以应对数据传输的突发性和波动性。通过步骤s34中的决策树算法，对第一优先级快速传输任务和第二优先级调度传输任务进行智能任务决策，可以根据实时数据和预测结果做出最优的任务调度决策，以最大程度地提高数据传输效率和资源利用率。合考虑优先级管理、资源调度、边缘响应预测和智能任务决策等因素，步骤s3的实施可以使系统更加灵活高效地响应不同类型和优先级的任务需求，从而提高系统的整体响应速度和数据处理效率。

36、优选的，步骤s32包括以下步骤：

37、步骤s321：对第一优先级电表数据进行到达时间戳分析，得到第一优先级到达时间戳数据；通过第一优先级到达时间戳数据对第一优先级电表数据进行先到先服务调度优先，从而生成第一优先级快速资源调度任务策略；

38、步骤s322：对第二优先级电表数据进行资源利用率分析，生成资源利用率数据；对资源利用率数据进行系统资源状态划分，生成系统资源空闲态和系统资源繁忙态；

39、步骤s323：确认系统资源状态为系统资源空闲态时，则对第二优先级电表数据进行执行时长分析，生成执行时长数据；根据执行时长数据对第二优先级电表数据进行任务优先处理，生成空闲态资源调度策略；

40、步骤s324：确认系统资源状态为系统资源繁忙态时，则对第二优先级电表数据进行资源需求分析，生成资源需求分析数据；根据执行时长数据和资源需求分析数据对第二优先级电表数据进行任务优先处理，生成繁忙态资源调度策略；

41、步骤s325：将空闲态资源调度策略和繁忙态资源调度策略进行策略整合，得到第二优先级正常资源调度任务策略。

42、本发明通过对第一优先级电表数据进行到达时间戳分析，采用先到先服务调度优先策略，确保了重要数据的优先处理，从而提高了系统对关键数据的响应速度和效率。对第二优先级电表数据进行资源利用率分析，划分系统资源的空闲态和繁忙态，有助于系统在不同负载下做出不同的资源调度策略，有效地利用系统资源，提高系统的资源利用效率。在系统资源状态为空闲态时，通过步骤s323对第二优先级电表数据进行执行时长分析，并根据执行时长数据对任务进行优先处理，可以最大程度地利用系统空闲资源，提高任务执行效率。在系统资源状态为繁忙态时，通过步骤s324对第二优先级电表数据进行资源需求分析，并结合执行时长数据对任务进行优先处理，可以合理分配系统资源，保障系统的稳定运行。将空闲态资源调度策略和繁忙态资源调度策略进行整合，得到第二优先级正常资源调度任务策略，有助于系统在不同状态下做出灵活的资源调度决策，保证系统资源的有效利用和任务的顺利执行。

43、优选的，步骤s33包括以下步骤：

44、步骤s331：根据第一优先级快速资源调度任务策略和第二优先级正常资源调度任务策略对远程电表优化数据进行分布式边缘传输时间计算，得到远程电表传输时间数据；

45、步骤s332：对远程电表传输时间数据进行时间特征分析，生成远程电表传输时间特征数据；对远程电表传输时间特征数据进行数据降维，生成远程电表传输时间特征向量；

46、步骤s333：将远程电表传输时间特征向量进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；利用支持向量机算法对模型训练集进行模型训练，生成边缘响应训练模型；通过模型测试集对边缘响应训练模型进行模型迭代优化，从而生成边缘响应预测模型；

47、步骤s334：将远程电表优化数据导入至边缘响应预测模型中进行边缘响应预测，生成边缘响应预测数据。

48、本发明通过对远程电表优化数据进行分布式边缘传输时间计算，得到传输时间数据，有助于系统准确预测数据传输所需的时间，为任务调度和资源分配提供参考。对传输时间数据进行时间特征分析，并进行数据降维，生成传输时间特征向量，有助于系统提取重要的时间特征，减少数据的维度，简化模型的复杂度，提高模型的训练效率和预测准确度。利用支持向量机算法对模型训练集进行模型训练，生成边缘响应训练模型，并通过模型测试集进行模型迭代优化，生成边缘响应预测模型，有助于系统构建准确可靠的边缘响应预测模型，实现对边缘响应的精准预测。将远程电表优化数据导入边缘响应预测模型中进行预测，生成边缘响应预测数据，有助于系统根据实时数据和预测模型对边缘响应进行预测，提前做好资源准备和调度规划，以应对数据传输的突发性和波动性。

49、优选的，步骤s4包括以下步骤：

50、步骤s41：基于预设的通信协议对电表传输决策数据进行传输通道构建，以生成电表数据传输通道；根据第一优先级快速传输任务和第二优先级调度传输任务对电表数据传输通道进行通道传输速率调整，生成第一优先级快速传输通道和第二优先级正常传输通道；

51、步骤s42：利用第一优先级快速传输通道和第二优先级正常传输通道对电表传输决策数据进行数据传输，并将传输后的电表传输决策数据存储至中心服务器中进行持久化存储，从而生成电表采集存储文件；

52、步骤s43：对电表采集存储文件进行数据写入，得到电表采集存储写入数据；对电表采集存储写入数据进行索引建立，以执行边缘计算的远程电表数据采集存储作业。

53、本发明通过根据预设的通信协议，构建电表数据传输通道，并根据不同优先级的传输任务对通道传输速率进行调整，有助于提高数据传输的效率和稳定性，确保高优先级任务的及时传输。利用优化后的传输通道对电表传输决策数据进行传输，并将传输后的数据存储至中心服务器进行持久化存储，有助于确保数据的安全可靠存储，为后续的数据处理和分析提供基础。对电表采集存储文件进行数据写入，并建立索引，以执行边缘计算的远程电表数据采集存储作业，有助于提高数据的管理和检索效率，保证数据的快速访问和处理。

54、在本说明书中，提供一种基于边缘计算的远程电表数据采集系统，包括：

55、网络拓扑模块，用于获取边缘计算设备基本信息数据；基于边缘计算设备基本信息数据对边缘计算设备进行边缘计算设备筛选，得到优选边缘计算设备；对优选边缘计算设备进行运行环境配置，得到优选边缘计算设备运行环境配置数据；通过优选边缘计算设备运行环境配置数据进行电表边缘网络拓扑，生成电表边缘网络拓扑图；

56、数据过滤模块，用于根据电表边缘网络拓扑图基于预设的时间间隔进行远程电表实时数据采样，得到远程电表实时采集数据；对远程电表实时采集数据进行时序数据流分析，得到远程电表压缩编码时序数据流；对远程电表压缩编码时序数据流进行噪声过滤，生成远程电表优化数据；

57、资源调度模块，用于对远程电表优化数据和预设的电表阈值进行对比，生成第一优先级电表数据和第二优先级电表数据；对第一优先级电表数据和第二优先级电表数据进行分级调度，生成第一优先级快速资源调度任务策略和第二优先级正常资源调度任务策略；根据第一优先级快速资源调度任务策略和第二优先级正常资源调度任务策略对远程电表优化数据进行智能任务决策，生成电表传输决策数据；

58、数据传输模块，用于基于预设的通信协议对电表传输决策数据进行传输通道构建，以生成电表数据传输通道；根据第一优先级快速传输任务和第二优先级调度传输任务对电表数据传输通道进行通道传输速率调整，生成第一优先级快速传输通道和第二优先级正常传输通道；利用第一优先级快速传输通道和第二优先级正常传输通道对电表传输决策数据进行数据传输索引建立，以执行边缘计算的远程电表数据采集存储作业。

59、本发明的有益效果在于对边缘计算设备进行筛选和优化配置，可以确保选用的设备性能适应电表数据采集任务的需求，提高了数据采集的效率和准确性。采用基于预设时间间隔的实时数据采样和时序数据流分析，能够及时捕获电表数据的变化趋势，同时通过压缩编码和噪声过滤，优化数据质量，减少了数据传输和存储的负担。根据电表数据的优先级和预设阈值，进行智能任务决策和分级调度，能够更加有效地利用资源，提高了数据处理的效率和准确性。通过预设通信协议构建传输通道，并根据任务优先级调整传输速率，保证了数据传输的及时性和稳定性，提升了数据采集的实时性和可靠性。因此，本发明通过优化设备选择和配置、实时数据处理、智能任务决策和灵活的通信协议，提高了基于边缘计算的远程电表数据采集的效率和可靠性。