CN111147277B - 一种基于边缘计算的社区房屋节能方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例提供一种基于边缘计算的社区房屋节能方法和系统，包括：在社区中至少一处设置能耗边缘计算节点，能耗边缘计算节点之间通信连接，能耗边缘计算节点和控制中心之间以松耦合方式通信连接；每个能耗边缘计算节点对用户的活动状况进行采集和分析，并对用户周围的能耗环境参数进行采集和分析，通过关联分析算法得出用户活动规律与环境参数之间的关联关系；沿着用户活动规律中的活动轨迹进行能耗数据交互，并生成能耗控制策略；每个能耗边缘计算节点调整对应能耗设备的参数，并将调整参数后用户的适应状况进行反馈式交互。本申请通过结合边缘计算和社区房屋节能环保控制实际，提高了社区节能管理的准确度和效率。

Description

一种基于边缘计算的社区房屋节能方法及系统
技术领域
本申请涉及边缘计算及社区节能控制领域，尤其涉及一种基于边缘计算的社区房屋节能方法及系统。
背景技术
目前社区中存在很大的能源浪费问题，但又没有智能的方法，能够自动检测出社区中的能耗浪费区域，并进行相应的控制。例如，房屋中人员已经完全走空了，但是空调和灯都没有关闭。
而且，现有能耗监控设备中都是割裂地进行单个区域节能的监控，没有站在全局的角度上进行节能控制。例如，人们在社区的建筑物之间一般都是流动的，也就是说，会从一个房屋进入另一个房屋，人们的活动在社区中各建筑之间的节能控制应该存在关联。因此，如果在进行节能环保控制的时候，能够考虑到人们的流动性，可以大幅提高节能的准确度和效率。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于边缘计算的社区房屋节能方法及系统，结合社区节能管理实践经验，解决目前社区节能控制过程中，用户准确度不高、效率低下及智能程度低的技术问题。
基于上述目的，本申请提出了一种基于边缘计算的社区房屋节能方法，包括：
在社区中至少一处设置能耗边缘计算节点，所述能耗边缘计算节点之间通信连接，所述能耗边缘计算节点和控制中心之间以松耦合方式通信连接；
每个所述能耗边缘计算节点对用户的活动状况进行采集和分析，得出用户活动规律，并对所述用户周围的能耗环境参数进行采集和分析，通过关联分析算法得出所述用户活动规律与环境参数之间的关联关系；
每个所述能耗边缘计算节点将分析得出的所述关联关系，沿着所述用户活动规律中的活动轨迹进行能耗数据交互，并生成能耗控制策略；
每个所述能耗边缘计算节点根据能耗控制策略调整对应能耗设备的参数，并将调整参数后所述用户的适应状况在各个所述能耗边缘计算节点之间进行反馈式交互。
在一些实施例中，所述方法还包括：
所述控制中心采集全部能耗边缘计算节点的能耗数据；
对相邻能耗边缘计算节点的能耗数据进行奇异值分析，寻找出现异常的能耗边缘计算节点；
向所述出现异常的能耗边缘计算节点发出异常检测指令。
在一些实施例中，向所述出现异常的能耗边缘计算节点发出异常检测指令，包括：
调取与所述出现异常的能耗边缘计算节点相邻的能耗边缘计算节点的运行日志和通信日志；
对所述运行日志进行分析，检查是否由于所述出现异常的能耗边缘计算节点工作异常而受到影响；
对所述通信日志进行分析，检查所述出现异常的能耗边缘计算节点是否处于存活状态。
在一些实施例中，每个所述能耗边缘计算节点对用户的活动状况进行采集和分析，得出用户活动规律，并对所述用户周围的能耗环境参数进行采集和分析，包括：
对所述能耗边缘计算节点对应区域内的用户活动轨迹和活动时长进行采集，并分析出所述区域内用户活动的时间序列规律；
对所述能耗边缘计算节点对应区域内的环境参数进行采集，所述环境参数包括温度、湿度、亮度、噪音，并以时间为单位进行变化趋势分析。
在一些实施例中，每个所述能耗边缘计算节点将分析得出的所述关联关系，沿着所述用户活动规律中的活动轨迹进行能耗数据交互，包括：
以指定能耗边缘计算节点为起点，以预设跳数向指定的能耗边缘计算节点进行数据推送；
所述能耗边缘计算节点向指定的能耗边缘计算节点发送交互请求，请求建立数据交互连接，进行数据交互。
在一些实施例中，能耗边缘计算节点之间进行反馈式交互，包括：
通过公式
Figure BDA0002287866340000021
计算第i个能耗边缘计算节点的能耗系数，
其中，Ei为第i个能耗边缘计算节点的能耗系数，j为与第i个能耗边缘计算节点进行数据交互的第j个能耗边缘计算节点，t为与第i个能耗边缘计算节点进行数据交互的节点总数，dj为第j个能耗边缘计算节点与所述第i个能耗边缘计算节点之间的跳数，Ej为第j个能耗边缘计算节点的能耗系数。
基于上述目的，本申请还提出了一种基于边缘计算的社区房屋节能系统，包括：
构建模块，用于在社区中至少一处设置能耗边缘计算节点，所述能耗边缘计算节点之间通信连接，所述能耗边缘计算节点和控制中心之间以松耦合方式通信连接；
处理模块，用于每个所述能耗边缘计算节点对用户的活动状况进行采集和分析，得出用户活动规律，并对所述用户周围的能耗环境参数进行采集和分析，通过关联分析算法得出所述用户活动规律与环境参数之间的关联关系；
策略模块，用于每个所述能耗边缘计算节点将分析得出的所述关联关系，沿着所述用户活动规律中的活动轨迹进行能耗数据交互，并生成能耗控制策略；
反馈模块，用于每个所述能耗边缘计算节点根据能耗控制策略调整对应能耗设备的参数，并将调整参数后所述用户的适应状况在各个所述能耗边缘计算节点之间进行反馈式交互。
在一些实施例中，所述系统还包括：
中心采集模块，用于所述控制中心采集全部能耗边缘计算节点的能耗数据；
异常检测模块，用于对相邻能耗边缘计算节点的能耗数据进行奇异值分析，寻找出现异常的能耗边缘计算节点；
指令检测模块，用于向所述出现异常的能耗边缘计算节点发出异常检测指令。
在一些实施例中，所述指令检测模块，还包括：
调取单元，用于调取与所述出现异常的能耗边缘计算节点相邻的能耗边缘计算节点的运行日志和通信日志；
运行分析单元，用于对所述运行日志进行分析，检查是否由于所述出现异常的能耗边缘计算节点工作异常而受到影响；
通信分析单元，用于对所述通信日志进行分析，检查所述出现异常的能耗边缘计算节点是否处于存活状态。
在一些实施例中，所述处理模块，还包括：
用户活动分析单元，用于对所述能耗边缘计算节点对应区域内的用户活动轨迹和活动时长进行采集，并分析出所述区域内用户活动的时间序列规律；
环境参数分析单元，用于对所述能耗边缘计算节点对应区域内的环境参数进行采集，所述环境参数包括温度、湿度、亮度、噪音，并以时间为单位进行变化趋势分析。
附图说明
在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。
图1示出根据本发明实施例的基于边缘计算的社区房屋节能方法的流程图。
图2示出根据本发明实施例的基于边缘计算的社区房屋节能方法的流程图。
图3示出根据本发明实施例的示出根据本发明实施例的基于边缘计算的社区房屋节能系统的构成图。
图4示出根据本发明实施例的示出根据本发明实施例的基于边缘计算的社区房屋节能系统的构成图。
图5示出根据本发明实施例的指令检测模块的构成图。
图6示出根据本发明实施例的处理模块的构成图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出根据本发明实施例的基于边缘计算的社区房屋节能方法的流程图。如图1所示，该基于边缘计算的社区房屋节能方法包括：
步骤S11、在社区中至少一处设置能耗边缘计算节点，所述能耗边缘计算节点之间通信连接，所述能耗边缘计算节点和控制中心之间以松耦合方式通信连接。
具体来说，社区中可以设置能耗边缘计算节点的位置包括：房屋、过道、走廊、路灯等涉及使用能源的地区。设置边缘计算节点的位置可以根据实际能耗的大小进行配置，例如，对于诸如房屋这类的建筑物内部而言，由于大量使用照明、供暖、空调等能耗设备，可以设置更为密集的能耗边缘计算节点，从而可以更加准确地采集社区中的能耗水平，进一步说，在控制有效的情况下，可以更大幅度地节约能耗。
步骤S12、每个所述能耗边缘计算节点对用户的活动状况进行采集和分析，得出用户活动规律，并对所述用户周围的能耗环境参数进行采集和分析，通过关联分析算法得出所述用户活动规律与环境参数之间的关联关系。
具体来说，每个所述能耗边缘计算节点对用户的活动状况进行采集和分析，得出用户活动规律，可以包括对用户地作息规律进行采集，例如，可以采集用户离开住所的时间，又如，可以采集用户集中通过过道的频率和时间段，从而可以对控制耗能设备的工作时间。
另外，对所述用户周围的能耗环境参数进行采集和分析，一方面，是指对该地区的户外环境参数进行采集和分析，例如，可以获取当地的天气预报，针对社区的季节、气候、节气、稳度、湿度等因素，调整能耗设备的参数；另一方面，是指对用户适应的环境参数进行采集，统计分析出用户感觉最舒适的环境参数，例如，可以通过采集某用户经常将空调温度调节到25度、湿度是40，分析出该用户的最佳体感温度是25摄氏度，最佳湿度是40，根据用户的这一规律，调整能耗设备的参数。
在一种实施方式中，每个所述能耗边缘计算节点对用户的活动状况进行采集和分析，得出用户活动规律，并对所述用户周围的能耗环境参数进行采集和分析，包括：
对所述能耗边缘计算节点对应区域内的用户活动轨迹和活动时长进行采集，并分析出所述区域内用户活动的时间序列规律；
对所述能耗边缘计算节点对应区域内的环境参数进行采集，所述环境参数包括温度、湿度、亮度、噪音，并以时间为单位进行变化趋势分析。
具体来说，在时间序列中，指定用户在不同的位置进行不同的活动，例如，用户在晚间一般处于卧室中进入睡眠状态，又如，在早晨用户一般离开住所，经过走廊搭乘电梯离开社区。可以预见的是，用户在卧室中进入睡眠状态对能耗的需求，和用户离开住所，经过走廊，搭乘电梯，对能耗设备的种类、参数的需求都是不同的。因此根据用户的时间序列规律，可以调整各个能耗设备的参数。
步骤S13、每个所述能耗边缘计算节点将分析得出的所述关联关系，沿着所述用户活动规律中的活动轨迹进行能耗数据交互，并生成能耗控制策略。
具体来说，充分利用边缘计算节点自身可以进行一定量的计算分析，在相邻节点之间可以进行快速通信的特点，结合用户在社区中的移动轨迹，可以沿着用户的时间序列规律轨迹，进行能耗设备的参数调整。例如，用户离开住所，经过走廊，搭乘电梯离开社区，这一过程经过了3个能耗区域(分别是住所、走廊和电梯)，得到这一时间序列后，可以让能耗边缘计算节点沿着这一时间序列，按照时间现后顺序传递用户移动信号，控制各个能耗设备的参数。更具体地说，用户离开住所后，可以关闭住所的暖气、照明等能耗设备，并同时通知过道的能耗边缘计算节点，过道的能耗边缘计算节点在接收到该信号后可以调亮过道的照明设备，并将温度升高；待用户经过过道后，立即通知电梯中的边缘计算节点，将电梯调度至用户所在楼层，并开启电梯中的照明设备，等待用户进入；用户进入电梯后，将过道的能耗设备调至休眠状态。
在一种实施方式中，每个所述能耗边缘计算节点将分析得出的所述关联关系，沿着所述用户活动规律中的活动轨迹进行能耗数据交互，包括：
以指定能耗边缘计算节点为起点，以预设跳数向指定的能耗边缘计算节点进行数据推送；
所述能耗边缘计算节点向指定的能耗边缘计算节点发送交互请求，请求建立数据交互连接，进行数据交互。
具体来说，预设跳数是指以当前能耗边缘节点为出发点，距离当前能耗边缘计算节点的最小能耗边缘节点数。为了节约通信资源，并提高通信效率，可以采用以当前能耗边缘计算节点为起点，按照预设跳数逐步向外通信的方式。
步骤S14、每个所述能耗边缘计算节点根据能耗控制策略调整对应能耗设备的参数，并将调整参数后所述用户的适应状况在各个所述能耗边缘计算节点之间进行反馈式交互。
在一种实施方式中，能耗边缘计算节点之间进行反馈式交互，包括：
通过公式
Figure BDA0002287866340000071
计算第i个能耗边缘计算节点的能耗系数，
其中，Ei为第i个能耗边缘计算节点的能耗系数，j为与第i个能耗边缘计算节点进行数据交互的第j个能耗边缘计算节点，t为与第i个能耗边缘计算节点进行数据交互的节点总数，dj为第j个能耗边缘计算节点与所述第i个能耗边缘计算节点之间的跳数，Ej为第j个能耗边缘计算节点的能耗系数。
图2示出根据本发明实施例的基于边缘计算的社区房屋节能方法的流程图。如图2所示，该基于边缘计算的社区房屋节能方法还包括：
步骤S15、所述控制中心采集全部能耗边缘计算节点的能耗数据。
步骤S16、对相邻能耗边缘计算节点的能耗数据进行奇异值分析，寻找出现异常的能耗边缘计算节点。
步骤S17、向所述出现异常的能耗边缘计算节点发出异常检测指令。
在一种实施方式中，向所述出现异常的能耗边缘计算节点发出异常检测指令，包括：
调取与所述出现异常的能耗边缘计算节点相邻的能耗边缘计算节点的运行日志和通信日志；
对所述运行日志进行分析，检查是否由于所述出现异常的能耗边缘计算节点工作异常而受到影响；
对所述通信日志进行分析，检查所述出现异常的能耗边缘计算节点是否处于存活状态。
图3示出根据本发明实施例的基于边缘计算的社区房屋节能系统的构成图。如图3所示，该基于边缘计算的社区房屋节能系统整体可以分为：
构建模块31，用于在社区中至少一处设置能耗边缘计算节点，所述能耗边缘计算节点之间通信连接，所述能耗边缘计算节点和控制中心之间以松耦合方式通信连接；
处理模块32，用于每个所述能耗边缘计算节点对用户的活动状况进行采集和分析，得出用户活动规律，并对所述用户周围的能耗环境参数进行采集和分析，通过关联分析算法得出所述用户活动规律与环境参数之间的关联关系；
策略模块33，用于每个所述能耗边缘计算节点将分析得出的所述关联关系，沿着所述用户活动规律中的活动轨迹进行能耗数据交互，并生成能耗控制策略；
反馈模块34，用于每个所述能耗边缘计算节点根据能耗控制策略调整对应能耗设备的参数，并将调整参数后所述用户的适应状况在各个所述能耗边缘计算节点之间进行反馈式交互。
图4示出根据本发明实施例的基于边缘计算的社区房屋节能系统的构成图。如图4所示，该基于边缘计算的社区房屋节能系统还包括：
中心采集模块35，用于所述控制中心采集全部能耗边缘计算节点的能耗数据；
异常检测模块36，用于对相邻能耗边缘计算节点的能耗数据进行奇异值分析，寻找出现异常的能耗边缘计算节点；
指令检测模块37，用于向所述出现异常的能耗边缘计算节点发出异常检测指令。
图5示出根据本发明实施例的指令检测模块的构成图。从图5可以看出，指令检测模块37包括：
调取单元371，用于调取与所述出现异常的能耗边缘计算节点相邻的能耗边缘计算节点的运行日志和通信日志；
运行分析单元372，用于对所述运行日志进行分析，检查是否由于所述出现异常的能耗边缘计算节点工作异常而受到影响；
通信分析单元373，用于对所述通信日志进行分析，检查所述出现异常的能耗边缘计算节点是否处于存活状态。
图6示出根据本发明实施例的处理模块的构成图。从图6可以看出，处理模块32包括：
用户活动分析单元321，用于对所述能耗边缘计算节点对应区域内的用户活动轨迹和活动时长进行采集，并分析出所述区域内用户活动的时间序列规律；
环境参数分析单元322，用于对所述能耗边缘计算节点对应区域内的环境参数进行采集，所述环境参数包括温度、湿度、亮度、噪音，并以时间为单位进行变化趋势分析。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、系统或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、系统或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、系统或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、系统或设备或结合这些指令执行系统、系统或设备而使用的系统。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子系统)，便携式计算机盘盒(磁系统)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤系统，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种边缘计算的社区节能方法，其特征在于，包括：
在社区中至少一处设置能耗边缘计算节点，所述能耗边缘计算节点之间通信连接，所述能耗边缘计算节点和控制中心之间以松耦合方式通信连接；
每个所述能耗边缘计算节点对用户的活动状况进行采集和分析，得出用户活动规律，并对所述用户周围的能耗环境参数进行采集和分析，通过关联分析算法得出所述用户活动规律与环境参数之间的关联关系；
每个所述能耗边缘计算节点将分析得出的所述关联关系，沿着所述用户活动规律中的活动轨迹进行能耗数据交互，并生成能耗控制策略；
每个所述能耗边缘计算节点根据能耗控制策略调整对应能耗设备的参数，并将调整参数后所述用户的适应状况在各个所述能耗边缘计算节点之间进行反馈式交互，包括：
通过公式
Figure FDA0003901320330000011
计算第i个能耗边缘计算节点的能耗系数，
其中，Ei为第i个能耗边缘计算节点的能耗系数，j为与第i个能耗边缘计算节点进行数据交互的第j个能耗边缘计算节点，t为与第i个能耗边缘计算节点进行数据交互的节点总数，dj为第j个能耗边缘计算节点与所述第i个能耗边缘计算节点之间的跳数，Ej为第j个能耗边缘计算节点的能耗系数；
所述控制中心采集全部能耗边缘计算节点的能耗数据；
对相邻能耗边缘计算节点的能耗数据进行奇异值分析，寻找出现异常的能耗边缘计算节点；
向所述出现异常的能耗边缘计算节点发出异常检测指令。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向所述出现异常的能耗边缘计算节点发出异常检测指令，包括：
调取与所述出现异常的能耗边缘计算节点相邻的能耗边缘计算节点的运行日志和通信日志；
对所述运行日志进行分析，检查是否由于所述出现异常的能耗边缘计算节点工作异常而受到影响；
对所述通信日志进行分析，检查所述出现异常的能耗边缘计算节点是否处于存活状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述能耗边缘计算节点对用户的活动状况进行采集和分析，得出用户活动规律，并对所述用户周围的能耗环境参数进行采集和分析，包括：
对所述能耗边缘计算节点对应区域内的用户活动轨迹和活动时长进行采集，并分析出所述区域内用户活动的时间序列规律；
对所述能耗边缘计算节点对应区域内的环境参数进行采集，所述环境参数包括温度、湿度、亮度、噪音，并以时间为单位进行变化趋势分析。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述能耗边缘计算节点将分析得出的所述关联关系，沿着所述用户活动规律中的活动轨迹进行能耗数据交互，包括：
以指定能耗边缘计算节点为起点，以预设跳数向指定的能耗边缘计算节点进行数据推送；
所述能耗边缘计算节点向指定的能耗边缘计算节点发送交互请求，请求建立数据交互连接，进行数据交互。
5.一种基于边缘计算的社区节能系统，其特征在于，包括：
构建模块，用于在社区中至少一处设置能耗边缘计算节点，所述能耗边缘计算节点之间通信连接，所述能耗边缘计算节点和控制中心之间以松耦合方式通信连接；
处理模块，用于每个所述能耗边缘计算节点对用户的活动状况进行采集和分析，得出用户活动规律，并对所述用户周围的能耗环境参数进行采集和分析，通过关联分析算法得出所述用户活动规律与环境参数之间的关联关系；
策略模块，用于每个所述能耗边缘计算节点将分析得出的所述关联关系，沿着所述用户活动规律中的活动轨迹进行能耗数据交互，并生成能耗控制策略；
反馈模块，用于每个所述能耗边缘计算节点根据能耗控制策略调整对应能耗设备的参数，并将调整参数后所述用户的适应状况在各个所述能耗边缘计算节点之间进行反馈式交互，包括：
通过公式
Figure FDA0003901320330000021
计算第i个能耗边缘计算节点的能耗系数，
其中，Ei为第i个能耗边缘计算节点的能耗系数，j为与第i个能耗边缘计算节点进行数据交互的第j个能耗边缘计算节点，t为与第i个能耗边缘计算节点进行数据交互的节点总数，dj为第j个能耗边缘计算节点与所述第i个能耗边缘计算节点之间的跳数，Ej为第j个能耗边缘计算节点的能耗系数；
中心采集模块，用于所述控制中心采集全部能耗边缘计算节点的能耗数据；
异常检测模块，用于对相邻能耗边缘计算节点的能耗数据进行奇异值分析，寻找出现异常的能耗边缘计算节点；
指令检测模块，用于向所述出现异常的能耗边缘计算节点发出异常检测指令。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述指令检测模块，还包括：
调取单元，用于调取与所述出现异常的能耗边缘计算节点相邻的能耗边缘计算节点的运行日志和通信日志；
运行分析单元，用于对所述运行日志进行分析，检查是否由于所述出现异常的能耗边缘计算节点工作异常而受到影响；
通信分析单元，用于对所述通信日志进行分析，检查所述出现异常的能耗边缘计算节点是否处于存活状态。
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述处理模块，还包括：
用户活动分析单元，用于对所述能耗边缘计算节点对应区域内的用户活动轨迹和活动时长进行采集，并分析出所述区域内用户活动的时间序列规律；
环境参数分析单元，用于对所述能耗边缘计算节点对应区域内的环境参数进行采集，所述环境参数包括温度、湿度、亮度、噪音，并以时间为单位进行变化趋势分析。
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