边缘侧数据采集方法、装置、计算机设备和可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113852878A(43)申请公布日2021.12.28(21)申请号202111166385.5(22)申请日2021.09.30(71)申请人南方电网数字电网研究院有限公司地址510700广东省广州市黄埔区中新广州知识城亿创街1号406房之86(72)发明人罗洪江吴昊文周雨迪刘昊(74)专利代理机构广州华进联合专利商标代理有限公司44224代理人缪成珠(51)Int.Cl.H04Q9/00(2006.01)H04W72/12(2009.01)权利要求书2页说明书17页附图9页(54)发明名称边缘侧数据采集方法、装置、计算机设备和可读存储介质(57)摘要本申请涉及一种边缘侧数据采集方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法应用于多能源系统，包括：将多能源系统的边缘侧数据采集网络结构中的各数据采集终端，按照不同的传输信道划分为集合；集合中包括采用同一传输信道的多个数据采集终端；传输信道用于数据采集终端将数据传输至边缘侧数据采集网络结构中的数据处理终端；针对各传输信道，根据传输信道的初始信息，构建与传输信道对应的目标集合中各数据采集终端的数据传输总时长的目标函数；根据目标函数确定目标集合中各数据采集终端进行数据采集的优先级，控制目标集合中各数据采集终端按照优先级进行数据采集。采用本方法能够降低了数据传输的延时，且有效提高了数据传输的速率。CN113852878ACN113852878A权利要求书1/2页1.一种边缘侧数据采集方法，应用于多能源系统，所述方法包括：将所述多能源系统的边缘侧数据采集网络结构中的各数据采集终端，按照不同的传输信道划分为集合；所述集合中包括采用同一传输信道的多个数据采集终端；所述传输信道用于所述数据采集终端将数据传输至所述边缘侧数据采集网络结构中的数据处理终端；针对各所述传输信道，根据所述传输信道的初始信息，构建与所述传输信道对应的目标集合中各数据采集终端的数据传输总时长的目标函数；根据所述目标函数确定所述目标集合中各数据采集终端进行数据采集的优先级，控制所述目标集合中各数据采集终端按照所述优先级进行数据采集。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对各所述传输信道，根据所述传输信道的初始信息，构建与所述传输信道对应的目标集合中各数据采集终端的数据传输总时长的目标函数，包括：根据所述传输信道的初始信息构建所述传输信道的数据传输模型，所述数据传输模型用于表征所述目标集合中任一数据采集终端采用所述传输信道传输一个数据包所需的时间；基于所述传输信道的数据传输模型构建所述目标函数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述传输信道的初始信息构建所述传输信道的数据传输模型，包括：基于所述传输信道的信道带宽、所述传输信道上所传输的数据包的初始大小、以及所述传输信道的单次频谱感知时间，构建所述传输信道的数据传输模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述传输信道的数据传输模型构建所述目标函数，包括：基于所述传输信道的数据传输模型、所述传输信道的初始频谱感知次数、以及所述传输信道的单次频谱感知时间，构建所述目标函数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标函数确定所述目标集合中各数据采集终端进行数据采集的优先级，包括：对所述目标函数进行优化，生成优化后的目标函数；基于所述优化后的目标函数、以及所述目标集合中各数据采集终端的调度总费用，确定所述目标集合中各数据采集终端的价值密度；根据当前数据采集周期内的数据采集剩余时间、以及所述目标集合中各数据采集终端的价值密度，确定所述目标集合中各数据采集终端进行数据采集的优先级。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述目标函数进行优化，生成优化后的目标函数，包括：采用强化学习算法对所述目标函数中的目标参数进行优化，生成优化后的目标参数，所述目标参数包括所述传输信道上所传输的数据包的初始大小以及所述传输信道的初始频谱感知次数；基于所述优化后的目标参数，生成所述优化后的目标函数。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述多能源系统中各所述数据采集终端到所述数据处理终端以及其他数据采集终端的节点跳数，根据所述节点跳数建立最小距离矩阵，所述节点跳数包括一跳节点数以2CN113852878A权利要求书2/2页及平均跳数；基于所述最小距离矩阵，根据粒子群算法确定所述多能源系统的边缘侧数据采集网络结构。8.一种边缘侧数据采集装置，其特征在于，所述装置包括：集合划分模块，用于将所述多能源系统的边缘侧数据采集网络结构中的各数据采集终端，按照不同的传输信道划分为集合；所述集合中包括采用同一传输信道的多个数据采集终端；所述传输信道用于所述数