CN111245958A - 一种面向泛在电力物联网的统一云计算系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种面向泛在电力物联网的统一云计算系统,通过实时收集云计算平台和智能电表的运行状态数据,并根据运行状态数据信息来对计算任务进行标注划分,得到标注划分后的标注计算任务,并将标注计算任务发送至智能电表内的第二任务调度单元,第二任务调度单元在接收到所述标注计算任务后,对标注计算任务进行切割划分,并将切割划分后的标注计算任务发送至计算芯片;该系统,采用动静结合的任务划分策略对分配给智能电表中计算芯片的任务进行划分,一方面能够扩展当前站点的云计算平台的计算能力,将用户的智能电表的计算能力组成计算池,另一方面能够采用任务的动态重构方式提高智能电表内部计算任务效率。
Description
技术领域
本申请涉及泛在电力物联网技术领域,尤其涉及一种面向泛在电力物联网的统一云计算系统。
背景技术
泛在电网的提出使得其对智能电表功能的需求大大增加,传统的智能电表能够执行比较固定常见的功能,其程序大多随着电表出厂后固化,无法随着时间新增新的功能;同时,智能电表由于采用计算能力较差的单片机其无法承载后续功能变化的需求,因此当功能发生变化后,需要重新设计PCB板等,增加人力物力成本。
因此新一代智能电表提出了采用多种计算芯片组成的结构,对于不同计算要求的任务分发到不同计算芯片完成,同时站点都配备有相应的云计算平台。
然而在面对泛在电网的强大数据的基础上,迄今为止还没有一种高效实用的方式将两者进行结合,充分利用云平台和智能电表的优势,充分的完成站点分配的任务的方法和系统,这就使得所有的计算任务需要在云计算平台完成,造成数据传输成本大,云计算平台负载程度高。
发明内容
本申请提供了一种面向泛在电力物联网的统一云计算系统,充分利用云平台和智能电表的优势,充分的完成站点分配的任务,解决了云计算平台接收数据庞大,成本增加,且增大云计算平台负载程度的问题。
本申请解决上述技术问题所采取的技术方案如下:
一种面向泛在电力物联网的统一云计算系统,包括:
用户平台,包括至少一个智能电表,所述智能电表包括通讯芯片、计算芯片和存储芯片,所述智能电表通过所述通讯芯片与云计算平台通信连接,所述计算芯片,用于执行云计算平台发送的计算任务,并将计算结果通过通讯芯片返回至云计算平台,所述存储芯片,用于存储智能电表产生的运行数据和计算数据;
基于站点的云计算平台,所述云计算平台上运行监控单元和服务器,所述监控单元,用于实时收集所述云计算平台和智能电表的运行状态数据,并根据所述运行状态数据形成需要下发的计算任务;
所述云计算平台上运行服务器以及用于监控所述服务器的监控单元,所述监控单元包括第一任务调度单元,用于实时收集所述云计算平台和智能电表的运行状态数据,并对所述计算任务进行标注划分,得到标注划分后的标注计算任务,并将标注计算任务发送至第二任务调度单元;
所述智能电表内运行第二任务调度单元,用于在接收到所述标注计算任务后,对所述标注计算任务进行切割划分,并将切割划分后的标注计算任务发送至计算芯片。
可选的,所述计算芯片至少包括:CPU芯片、FPGA芯片和ASIC芯片,所述CPU芯片、FPGA芯片和ASIC芯片均集成在所述智能电表内部,通过所述通讯芯片与所述云计算平台连接。
可选的,所述运行状态数据包括云计算平台的资源利用率、智能电表的繁忙程度、智能电表的物理拓扑结构和计算芯片的负载状态。
可选的,所述通讯连接包括无线网络、专用网络或公用物联网。
可选的,所述智能电表内运行操作系统,用于支持多种应用运行。
可选的,所述计算任务包括计算密集型任务,所述计算密集型任务包括加密解密和数值计算。
本申请提供的技术方案包括以下有益技术效果:
本申请提供了一种面向泛在电力物联网的统一云计算系统,通过实时收集云计算平台和智能电表的运行状态数据,并根据运行状态数据信息来对计算任务进行标注划分,得到标注划分后的标注计算任务,并将标注计算任务发送至智能电表内的第二任务调度单元,第二任务调度单元在接收到所述标注计算任务后,对标注计算任务进行切割划分,并将切割划分后的标注计算任务发送至计算芯片;本申请提出了一种基于站点的云计算平台和用户的智能电表计算芯片互联的统一计算系统,采用动静结合的任务划分策略对分配给智能电表中计算芯片的任务进行划分,一方面能够扩展当前站点的云计算平台的计算能力,将用户的智能电表的计算能力组成计算池,另一方面能够采用任务的动态重构方式提高智能电表内部计算任务效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的面向泛在电力物联网的统一云计算系统结构示意图;
图2为本申请实施例提供的智能电表的任务划分示意图;
图3为本申请实施例提供的容错组的任务划分示意图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好地理解本申请中的技术方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述;显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
为了高效利用智能电表的计算资源,本申请针对具有多种计算芯片的智能电表提出了一种协作式任务可重构加载技术,根据任务的需求,在站点对任务进行分割,随后将任务传输给智能电表由智能电表的硬件协同完成,降低任务划分的复杂度和提高资源利用率,同时利用云计算技术将智能电表和远程站点的云计算平台互联形成统一高效的云计算平台。
泛在电力物联网中智能电表承载底层基础的核心任务,在本申请实施例中所提供的智能电表在执行记录用户的电量使用情况,为用户的电力使用情况的分析挖掘提供数据源之外,同时也能够完成一些本地化的分析计算任务,本申请设计了一种任务可动态重构的方法,目的在于提出远程站点下发任务后用户的智能电表能够快速完成任务并返回结果,提高了计算芯片的利用率,缩短任务完成时间。
本申请实施例提供的一种面向泛在电力物联网的统一云计算系统,包括:用户平台,包括至少一个智能电表,所述智能电表包括通讯芯片、计算芯片和存储芯片,所述智能电表中还设置有正常使用需要的其他芯片,本申请实施例中不做具体描述。所述智能电表通过所述通讯芯片与云计算平台通信连接,所述计算芯片,用于执行云计算平台发送的计算任务,并将计算结果通过通讯芯片返回至云计算平台,所述存储芯片,用于存储智能电表产生的运行数据和计算数据;
基于站点的云计算平台,站点具有自己的云计算平台,通常情况下站点能够独立完成大数据分析任务,当站点的资源紧张时,可以将站点的任务分配到智能电表上,实现云计算平台和智能电表之间的任务联动,借用智能电表的计算资源完成任务。通过智能电表和云计算平台的互联,降低数据迁移量,减少能耗。同时通过智能电表内的任务可重构提高任务的运行效率,缩短任务的完成时间。传统模式下,智能电表不会接收站点发送的计算任务,仅仅将收集的数据传输回站点,站点对数据进行处理,本申请实施例提出的将计算任务分配到智能电表上进行,将计算结果发回站点,而不是数据发回站点,降低数据迁移量,减少能耗。
所述云计算平台上运行服务器以及用于监控所述服务器的监控单元,所述监控单元包括第一任务调度单元,用于实时收集所述云计算平台和智能电表的运行状态数据,并对所述计算任务进行标注划分,得到标注划分后的标注计算任务,并将标注计算任务发送至第二任务调度单元;
所述智能电表内运行第二任务调度单元,用于在接收到所述标注计算任务后,对所述标注计算任务进行切割划分,并将切割划分后的标注计算任务发送至计算芯片。
之所以将计算任务进行划分主要来源于两个方面,首先站点的云计算平台在进行计算任务时,数据的迁移成本较大,在用户智能电表完成相应的计算比将智能电表的数据传输回站点的云平台再通过云平台计算的成本更低,另一方面是当站点的计算资源不足时,可以利用闲置的用户智能电表的计算资源组成计算资源池,降低云计算平台的负载。
可选的,所述计算芯片至少包括:CPU芯片、FPGA芯片和ASIC芯片,所述CPU芯片、FPGA芯片和ASIC芯片均集成在所述智能电表内部,通过所述通讯芯片与所述云计算平台连接。ASIC芯片的计算任务出厂时固化,如常见的电表计量功能等,电表计量方法一般来说都是采用统一不变的计量方法;CPU芯片一般采用ARM或国产芯片,并在其上运行着操作系统或应用程序,FPGA芯片是一种高性能的计算芯片,能够运行各种任务,和CPU芯片不同的是,FPGA芯片能够硬件上并行运行任务,尤其是计算密集型任务。
站点云计算平台将任务下发以后,智能电表通过对任务的分析,将任务进行动态的划分,任务一般具有各自的特性,有些任务主要是计算密集型,有些任务是需要频繁的访问存储,读取存储数据,本申请实施例提出的动态任务可重构方法,云计算平台在划分任务时,在云计算平台端对任务进行标注,依靠云计算平台的强大计算资源,分析任务的特性,同时对任务进行切割,将任务分割成子任务,即适合CPU运行的任务,适合FPGA运行的任务,云平台对任务标注和分割后打包发送给智能电表,智能电表接的第二任务调度单元收到任务后,首先根据标注,将任务分解,同时根据任务的特性,将任务划分为多个小任务,同时,智能电表的第二任务调度单元随后开始分析计算芯片的资源利用率情况,本申请实施例中采用贪心算法,首先尽可能的将子任务分配到FPGA芯片,当FPGA芯片运行的任务满了以后,随后将子任务分配给CPU芯片完成。
可选的,所述运行状态数据包括云计算平台的资源利用率、智能电表的繁忙程度、智能电表的物理拓扑结构和计算芯片的负载状态。其中,资源利用率包括站点云计算平台的物理计算机的CPU内存、网络、硬盘等的资源利用率;云计算平台根据智能电表的物理位置构造相应的物理拓扑结构,从而对计算任务进行标注划分。
可选的,所述通讯连接包括无线网络、专用网络或公用物联网。
可选的,所述智能电表内运行操作系统,用于支持多种应用运行。
可选的,所述计算任务包括计算密集型任务,所述计算密集型任务包括加密解密和数值计算,所述计算密集型任务还包括站点下发的其他任务,本申请实施例中不做具体描述,可以根据实际使用需求进行设置。
作为本申请的一种实施方式,具体在应用时,站点的云计算平台对智能电表进行任务下发,首先通过通讯模块与智能电表建立通信,获取智能电表的当前运行状态,了解包括智能电表的计算芯片使用量等状态,为任务下发做准备,站点获取到智能电表的状态后,将任务进行分解下发。任务分解的方法采用多副本的方式,一般来说,用户智能电表的计算能力相对于云计算平台的计算能力相对较弱,同时用户智能电表与站点的距离也相对较远,因此任务下发过程中监控单元首先根据智能电表的物理拓扑结构构造容错组,同一区域的智能电表划分到不同的容错组内,以防止由于区域供电故障或网络故障等造成任务的下发失败或任务完成后无法在限定时间内返回。容错组的构建同时也可以采用其他方式构建。任务下发完成后,智能电表对任务进行计算,并随后将结果返回给云计算平台,云计算平台在接受到返回的结果后将结果汇总并返回给用户或终端。在任务的结果收集过程中,云计算平台可以采用性能优先和可靠性优先的方案,性能优先的方案是同一容错组首先返回的结果作为计算的结果,后续返回的结果直接进行丢弃,因为容错组内的智能电表计算大都相同,因此采用最先返回的结果能够大大节省时间。可靠性优先的方案是云计算平台等待容错组内的所有智能电表返回结果后采用投票的方法对结果进行校验,采用占大多数的结果作为最后的运算结果,这个策略主要应用于对可靠性要求较为严格的应用。
为了本申请技术领域人员更加清楚的了解本申请中提供的技术方案,本申请实施例还提供了如下的具体实施方式:
如图1所示为基于云计算平台和智能电表的统一计算平台结构示意图,物理拓扑上采用互联网络实现智能电表和云计算平台的互联,逻辑拓扑上,用户智能电表部署运行相应的云计算应用程序,实现站点云计算平台对智能电表的控制。以此实现云计算平台和智能电表间的统一化。云计算平台在运行过程中,智能电表通过周期性的心跳信息和云计算平台联系,在设定的时间周期内未接收到信号,则认为智能电表失联,随后云计算平台主动发送连接请求,同时对其物理相邻的智能电表发送问询信息,以此定位智能电表的故障来源,若由于网络原因,则云计算平台仅仅将此智能电表标记下线,若由于智能电表故障,则云计算平台发出相应的警告信息,由工作人员上门维修,其中,周期性的心跳信息内包括特定的数据包,数据包内包括这个智能电表的自检信息,自检信息的错误就通过数据包发给云平台,云平台对错误进行记录,有些突发故障云平台也无法分析得出,网络故障会造成智能电表的失联,云计算平台可以获取到相应信息。智能电表在周期性的心跳信号发送中随机加入自己的物理拓扑信息,云计算平台接收到此信息后,利用智能电表的物理拓扑结构构造容错组,将不同的物理位置的智能电表划分为同一容错组,在后续的任务分发过程中,相同的任务发送给同一容错组的不同智能电表,实现任务的可靠运行。
如图2所示为智能电表的任务划分示意图,该图表示从云计算平台下发的任务格式,一个总的任务由多个小的任务组成,不同的子任务具有不同的任务属性,在云计算平台切割后的任务传输到智能电表后,首先智能电表进行分析需要进行的任务,随后开始由CPU芯片加载任务,分配到FPGA芯片的任务同样由CPU芯片完成引导,CPU芯片首先对任务的信息进行分析,随后将任务加载到FPGA芯片内运行,FPGA芯片一般可以同时运行多个任务,但是由于资源有限,同时一起运行的任务不能发生冲突,因此CPU芯片将会对分配到FPGA芯片进行重组和排序,依次将任务加载到FPGA芯片。并且在FPGA芯片运行过程中进行交互,控制任务的完成,在FPGA芯片完成任务后,将结果取回,与其他任务打包合并在一起,并将结果传回。
如图3所示为站点云计算平台将同一任务互相交叉发送到不同智能电表执行。云计算平台首先获取不同智能电表的物理位置,根据物理位置,建立相应的树形结构,每个智能电表在树上以一个节点表示,在进行任务多副本的时候,云计算平台根据树形结构间的距离,选择较为分散的若干个节点作为本次选中执行任务的智能电表,随后将任务互相交叉,图3中表示将任务发送到两个智能电表执行,这里可以根据任务的重要性,调整相应的副本数,以保证任务的可靠性和正确性。
需要说明的是,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
应当理解的是,本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的内容,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (6)
1.一种面向泛在电力物联网的统一云计算系统,其特征在于,包括:
用户平台,包括至少一个智能电表,所述智能电表包括通讯芯片、计算芯片和存储芯片,所述智能电表通过所述通讯芯片与云计算平台通信连接,所述计算芯片,用于执行云计算平台发送的计算任务,并将计算结果通过通讯芯片返回至云计算平台,所述存储芯片,用于存储智能电表产生的运行数据和计算数据;
基于站点的云计算平台,所述云计算平台上运行服务器以及用于监控所述服务器的监控单元,所述监控单元包括第一任务调度单元,用于实时收集所述云计算平台和智能电表的运行状态数据,并对所述计算任务进行标注划分,得到标注划分后的标注计算任务,并将标注计算任务发送至第二任务调度单元;
所述智能电表内运行第二任务调度单元,用于在接收到所述标注计算任务后,对所述标注计算任务进行切割划分,并将切割划分后的标注计算任务发送至计算芯片。
2.根据权利要求1所述的面向泛在电力物联网的统一云计算系统,其特征在于,所述计算芯片至少包括:CPU芯片、FPGA芯片和ASIC芯片,所述CPU芯片、FPGA芯片和ASIC芯片均集成在所述智能电表内部,通过所述通讯芯片与所述云计算平台连接。
3.根据权利要求1所述的面向泛在电力物联网的统一云计算系统,其特征在于,所述运行状态数据包括云计算平台的资源利用率、智能电表的繁忙程度、智能电表的物理拓扑结构和计算芯片的负载状态。
4.根据权利要求1所述的面向泛在电力物联网的统一云计算系统,其特征在于,所述通讯连接包括无线网络、专用网络或公用物联网。
5.根据权利要求1所述的面向泛在电力物联网的统一云计算系统,其特征在于,所述智能电表内运行操作系统,用于支持多种应用运行。
6.根据权利要求1所述的面向泛在电力物联网的统一云计算系统,其特征在于,所述计算任务包括计算密集型任务,所述计算密集型任务包括加密解密和数值计算。
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