CN111422078A - 一种基于区块链的电动汽车充电数据调配监测方法 - Google Patents

一种基于区块链的电动汽车充电数据调配监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于区块链的电动汽车充电数据调配监测方法，系统包括区块链系统、用户端、服务端；区块链系统分布式存储着用户节点和充电桩节点身份信息及历史业务数据；用户端为用户提供账号注册、登陆、业务操作、数据查询的可视化操作界面和接口；服务端对多用户操作请求并行处理，对充电数据进行调配、安全监测和通信优化。本发明以区块链技术为底层技术保证用户隐私和安全，通过多任务并行机制和多约束最优化算法提升数据存储和调配效率，对外部攻击进行有效防御。

Description

一种基于区块链的电动汽车充电数据调配监测方法
技术领域
本发明涉及区块链技术领域，涉及一种电动汽车充电数据调配监测方法。
背景技术
电动汽车具有绿色、节能、经济等优点，因而成为汽车行业发展的一个重要方向。随着近几年电动汽车用户的增多，大规模的电动汽车充电站进行规划建设，但是大量充电桩的接入和使用导致业务系统数据量激增，数据交换频繁，因此数据的高效、可靠传输以及系统的安全性成为重要的现实问题。此外，用户对充电操作的个性化需求较高。基于上述要求，迫切需要研究一种能保证用户隐私、数据交易安全、数据处理高效能抵御攻击的电动汽车充电数据调配监测方法。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种解决或部分解决上述问题的基于区块链的电动汽车充电数据调配监测方法。
为达到上述技术方案的效果，本发明的技术方案为：一种基于区块链的电动汽车充电数据调配监测方法，包含以下内容：
包括区块链系统、用户端、服务端。用户端为用户提供账号注册、登陆、业务操作、数据查询的可视化操作界面和接口，用户操作数据通过通信接口发送至服务端处理。服务端管理通过用户端注册的用户，可对多用户操作请求并行处理，对充电数据进行调配、安全监测和通信优化，通过接口函数调用区块链系统的存储和查询过程，并将结果渲染反馈至用户端界面。区块链系统中分布式存储着用户端注册的用户信息、充电数据、历史操作数据，通过智能合约维护用户端中的用户节点和服务端中充电桩节点的准入和准出。
区块链系统包括公有链和IPFS集群。公有链中有用户节点、普通节点和管理员节点，用户节点为注册后的用户，普通节点为注册后的充电桩节点，管理员节点为普通节点中投赞成票超过50％的节点。当新的充电桩投用并申请加入区块链时，需在系统中生成身份信息，包括编号、充电桩IP地址、端口号、公钥账户地址，将身份信息发送至管理员节点，由管理员节点向普通节点提交投票广播，调用智能合约接口生成待验证合约对象，待验证合约对象包括申请对象节点的身份信息和投票信息，若超过50％的普通节点投赞成票，则将申请节点添加至普通节点集合中，删除待验证合约对象中的申请节点信息。当公有链中出现不合规的节点时，管理员节点可对不合规的节点投反对票并向所有普通节点提交投票广播，同时调用智能合约接口生成待验证合约对象来对应不合规的节点，若超过50％的普通节点投反对票，不合规的节点将从普通节点集合中删除，并删除对应的历史投票记录。IPFS集群存储用户端和服务端产生的充电数据和历史操作数据，用于提高系统数据的存储和查询效率。
用户端包括注册模块、验证模块、操作模块、用户列表。新用户注册需按照系统定义的字段填写，填写数据通过注册模块的库函数转换格式，发送至验证模块，验证模块调用系统中实体框架的存储过程，判断用户是否已经注册，若用户为新注册用户，则将用户填写数据存储至用户列表中，根据系统生成的新公钥账户地址在区块链系统中添加用户信息，新公钥账户地址存储至用户列表及智能合约中；用户登陆后在操作模块提交用户操作请求，操作数据通过通信接口发送至服务端进行处理。
服务端包括任务处理模块、资源管理模块、安全模块。任务处理模块用于分析用户操作请求数据并根据用户需求进行任务合理调配，包括第一任务单元TaskUnit1、第二任务单元TaskUnit2。第一任务单元的参数集由用户操作请求集合、第二任务单元参数集构成，定义第一任务单元的参数集C1为：C1＝{C0,C2}，其中C0为用户操作请求集合，包括充电模式、期望启动时间、期望充电时间、期望充电费用、当前位置参数，C2为第二任务单元参数集，包括启动时间、停留时间、充电量、充电费用参数。第一任务单元负责接收用户端发送的用户操作请求，通过推拉协议将C0集合中的参数返回服务进程，服务进程计算出任务的实际调配时长。为提高数据调配和并行处理效率，系统中共有3个第二任务单元，即TaskUnit2(1)、TaskUnit2(2)、TaskUnit2(3)分别对应快速模式、安全模式、节能模式三种充电模式，每个第二任务单元都是并列且逻辑独立的，设定系统数据流转周期为T，根据第二任务单元数量划分成t1、t2、t33个响应时间段，tj∈(0,T)，j＝1,2,3，T＝t1+t2+t3，当实际调配时长在(0,t1]范围内，启用TaskUnit2(1)；当实际调配时长在(t1,t1+t2]范围内，启用TaskUnit2(2)；当实际调配时长在(t1+t2,t1+t2+t3]范围内，启用TaskUnit2(3)；当实际调配时长大于t1+t2+t3，用户操作请求被中断，中断结果发送至资源管理模块重新进行资源调配。第i个第二任务单元控制mi个充电桩节点，即
Figure BDA0002405162040000031
mi为自然数，M为系统中的充电桩总数，系统中的充电桩节点的分配规则为：以历史充电数据作为训练样本，利用朴素贝叶斯原理计算出样本中充电桩x的后验概率P(C1|x)、P(C2|x)、P(C3|x)，其中C1～C3分别对应快速模式、安全模式、节能模式，定义C1～C3的特征变量为电价、距离、负荷，计算得出Ck＝argmaxK∈{1,2,3}(P(CK|x))，k∈[1,3]，即样本中的充电桩x对应的充电模式类别为后验概率最大的Ck，据此计算出所有训练样本中充电桩的对应充电模式类别，根据充电模式类别确定三个第二任务单元对充电桩的管辖分配。第二任务单元根据上述运算结果将任务分配至相应的充电桩节点，通过服务进程协议启动数据流启动标识，数据流启动标识中定义了数据帧的起点，控制充电桩节点进行充电操作，生成第二任务单元参数集，各项充电参数返回至用户端，并同时上传至IPFS集群中存储。第一任务单元收到多个用户的操作请求时，将多项任务以拉模式分配至相应的第二任务单元，将结果以推模式发送给用户端，通过平均分配算法达到多项任务的平衡处理和分配。
安全模块负责对用户操作的过程数据进行监控，检测和应对外部攻击，提高系统的安全性能，包括标识单元、检测单元、阻断单元。在用户模块调用通信接口访问服务端时，标识单元使用通知机制对用户访问信息进行获取，定义用户访问信息的特征参数为用户IP地址、用户代理、时间戳，通过散列函数计算哈希值，将所述哈希值作为头部标签和尾部标签对所述用户访问信息的特征参数进行标识，并对所述用户访问信息的特征参数集添加状态判断标记。检测单元中建立攻击事件列表和溯源列表，攻击事件列表中预存了非安全状态的用户特征参数，通过比对获取的用户访问信息的特征参数，若存在攻击事件列表中预存的非安全状态的参数，使用布尔型变量将函数返回值的状态判断标记改为真，并将用户访问信息的特征参数存储至溯源列表中，通过标识的哈希值对事件进行溯源。阻断单元通过使用前置通知对访问数据的状态判断标记进行动态分析从而提前获取访问操作的安全状态，若为非安全状态的数据，通过封装的修复代码对外部攻击行为进行阻断，阻断信息反馈至用户端。
资源管理模块用于监测网络服务状态，通过资源开销最小化模型确保系统资源紧张时优化数据流传输路径结构，提高服务的可靠度。定义系统中第n个充电桩节点的第m个网络通信请求的可靠性为rmn，调用第n个充电桩的网络通信请求集合为In，
Figure BDA0002405162040000041
I为系统中所有网络通信请求集合，第n个充电桩节点的网络通信服务的可靠性Rn可表示为
Figure BDA0002405162040000042
m∈[1,|In|]，即第n个充电桩节点的网络通信服务可靠性为调用第n个充电桩节点的所有网络通信请求可靠性的乘积，可靠性Rn用于评估系统可提供通信服务的可靠程度，当Rn小于系统预设值，资源管理模块将终止服务指令发送至任务处理模块和用户端。为提高节点故障状态下的服务可靠度及降低对网络资源的占用，采用混合寻路方式，从数据帧起点出发的数据流同时经两个互相独立的实例路径后，后续实例采用单一路径，定义二值变量FSmn，FSmn＝1表示实例为多路径寻路方式，FSmn＝0表示实例为单路径寻路方式，定义二值变量bmn，bmn＝1表示寻路成功，bmn＝0表示寻路失败，定义实例需要的最大资源耗值RCmn为：
Figure BDA0002405162040000051
其中
Figure BDA0002405162040000052
为数据流中第一个实例，
Figure BDA0002405162040000053
为数据流中最后一个实例，若
Figure BDA0002405162040000054
和
Figure BDA0002405162040000055
部署在同一节点时，ymn＝1，若不在同一节点，则ymn＝0；定义数据流从节点k(1)传输至节点k(END)，若
Figure BDA0002405162040000056
部署在节点k(1)，则
Figure BDA0002405162040000057
否则
Figure BDA0002405162040000058
若
Figure BDA0002405162040000059
部署在节点k(END)，则
Figure BDA00024051620400000510
否则
Figure BDA00024051620400000511
那么所述资源开销最小化模型为：
Figure BDA00024051620400000512
Figure BDA00024051620400000513
其中wn表示调用第n个充电桩节点执行充电任务时占用的网络资源，μ为归一化计算因子，所述资源开销最小化模型服从约束条件一：
Figure BDA00024051620400000514
其中
Figure BDA00024051620400000515
为单路径寻路耗时，
Figure BDA00024051620400000516
为多路径寻路耗时，所述约束条件一表示数据流传输时间应在设定范围内；服从约束条件二：
Figure BDA00024051620400000517
其中W为系统提供的最大带宽，所述约束条件二表示系统占用的资源不能超过物理最大带宽；服从约束条件三：
Figure BDA00024051620400000518
其中CR表示系统中计算容量，所述约束条件三表示实际的计算需求不能超过系统最大容量。当任务处理模块在任务处理过程中发生数据参数不服从三个约束条件时，系统中断操作并将中断结果发送至资源管理模块按照资源开销最小化模型重新计算数据流传输路径，计算结果发送至任务处理模块进行重试操作，若重试操作再次中断，则结束用户操作请求，将重试操作结果返回至用户端。
本发明的有益成果为：本发明提供了一种基于区块链的电动汽车充电数据调配监测方法，以区块链技术为底层技术保证用户隐私和安全，通过多任务并行机制和多约束最优化算法提升数据存储和调配效率，对外部攻击进行有效防御。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行详细的说明。应当说明的是，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，能实现同样功能的产品属于等同替换和改进，均包含在本发明的保护范围之内。具体方法如下：
实施例1：本实施例具体说明了基于区块链的电动汽车充电数据调配监测方法的内容，如下：
系统包括区块链系统、用户端、服务端。用户端为用户提供账号注册、登陆、业务操作、数据查询的可视化操作界面和接口，用户操作数据通过通信接口发送至服务端处理。服务端管理通过用户端注册的用户，可对多用户操作请求并行处理，对充电数据进行调配、安全监测和通信优化，通过接口函数调用区块链系统的存储和查询过程，并将结果渲染反馈至用户端界面。区块链系统中分布式存储着用户端注册的用户信息、充电数据、历史操作数据，通过智能合约维护用户端中的用户节点和服务端中充电桩节点的准入和准出。
区块链系统包括公有链和IPFS集群。公有链中有用户节点、普通节点和管理员节点，用户节点为注册后的用户，普通节点为注册后的充电桩节点，管理员节点为普通节点中投赞成票超过50％的节点。当新的充电桩投用并申请加入区块链时，需在系统中生成身份信息，包括编号、充电桩IP地址、端口号、公钥账户地址，将身份信息发送至管理员节点，由管理员节点向普通节点提交投票广播，调用智能合约接口生成待验证合约对象，待验证合约对象包括申请对象节点的身份信息和投票信息，若超过50％的普通节点投赞成票，则将申请节点添加至普通节点集合中，删除待验证合约对象中的申请节点信息。当公有链中出现不合规的节点时，管理员节点可对不合规的节点投反对票并向所有普通节点提交投票广播，同时调用智能合约接口生成待验证合约对象来对应不合规的节点，若超过50％的普通节点投反对票，不合规的节点将从普通节点集合中删除，并删除对应的历史投票记录。IPFS集群存储用户端和服务端产生的充电数据和历史操作数据，用于提高系统数据的存储和查询效率。
用户端包括注册模块、验证模块、操作模块、用户列表。新用户注册需按照系统定义的字段填写，填写数据通过注册模块的库函数转换格式，发送至验证模块，验证模块调用系统中实体框架的存储过程，判断用户是否已经注册，若用户为新注册用户，则将用户填写数据存储至用户列表中，根据系统生成的新公钥账户地址在区块链系统中添加用户信息，新公钥账户地址存储至用户列表及智能合约中；用户登陆后在操作模块提交用户操作请求，操作数据通过通信接口发送至服务端进行处理。
服务端包括任务处理模块、资源管理模块、安全模块。任务处理模块用于分析用户操作请求数据并根据用户需求进行任务合理调配，包括第一任务单元TaskUnit1、第二任务单元TaskUnit2。第一任务单元的参数集由用户操作请求集合、第二任务单元参数集构成，定义第一任务单元的参数集C1为：C1＝{C0,C2}，其中C0为用户操作请求集合，包括充电模式、期望启动时间、期望充电时间、期望充电费用、当前位置参数，C2为第二任务单元参数集，包括启动时间、停留时间、充电量、充电费用参数。第一任务单元负责接收用户端发送的用户操作请求，通过推拉协议将C0集合中的参数返回服务进程，服务进程计算出任务的实际调配时长。为提高数据调配和并行处理效率，系统中共有3个第二任务单元，即TaskUnit2(1)、TaskUnit2(2)、TaskUnit2(3)分别对应快速模式、安全模式、节能模式三种充电模式，每个第二任务单元都是并列且逻辑独立的，设定系统数据流转周期为T，根据第二任务单元数量划分成t1、t2、t33个响应时间段，tj∈(0,T)，j＝1,2,3，T＝t1+t2+t3，当实际调配时长在(0,t1]范围内，启用TaskUnit2(1)；当实际调配时长在(t1,t1+t2]范围内，启用TaskUnit2(2)；当实际调配时长在(t1+t2,t1+t2+t3]范围内，启用TaskUnit2(3)；当实际调配时长大于t1+t2+t3，用户操作请求被中断，中断结果发送至资源管理模块重新进行资源调配。第i个第二任务单元控制mi个充电桩节点，即
Figure BDA0002405162040000071
mi为自然数，M为系统中的充电桩总数，系统中的充电桩节点的分配规则为：以历史充电数据作为训练样本，利用朴素贝叶斯原理计算出样本中充电桩x的后验概率P(C1|x)、P(C2|x)、P(C3|x)，其中C1～C3分别对应快速模式、安全模式、节能模式，定义C1～C3的特征变量为电价、距离、负荷，计算得出Ck＝argmaxK∈{1,2,3}(P(CK|x))，k∈[1,3]，即样本中的充电桩x对应的充电模式类别为后验概率最大的Ck，据此计算出所有训练样本中充电桩的对应充电模式类别，根据充电模式类别确定三个第二任务单元对充电桩的管辖分配。第二任务单元根据上述运算结果将任务分配至相应的充电桩节点，通过服务进程协议启动数据流启动标识，数据流启动标识中定义了数据帧的起点，控制充电桩节点进行充电操作，生成第二任务单元参数集，各项充电参数返回至用户端，并同时上传至IPFS集群中存储。第一任务单元收到多个用户的操作请求时，将多项任务以拉模式分配至相应的第二任务单元，将结果以推模式发送给用户端，通过平均分配算法达到多项任务的平衡处理和分配。
安全模块负责对用户操作的过程数据进行监控，检测和应对外部攻击，提高系统的安全性能，包括标识单元、检测单元、阻断单元。在用户模块调用通信接口访问服务端时，标识单元使用通知机制对用户访问信息进行获取，定义用户访问信息的特征参数为用户IP地址、用户代理、时间戳，通过散列函数计算哈希值，将所述哈希值作为头部标签和尾部标签对所述用户访问信息的特征参数进行标识，并对所述用户访问信息的特征参数集添加状态判断标记。检测单元中建立攻击事件列表和溯源列表，攻击事件列表中预存了非安全状态的用户特征参数，通过比对获取的用户访问信息的特征参数，若存在攻击事件列表中预存的非安全状态的参数，使用布尔型变量将函数返回值的状态判断标记改为真，并将用户访问信息的特征参数存储至溯源列表中，通过标识的哈希值对事件进行溯源。阻断单元通过使用前置通知对访问数据的状态判断标记进行动态分析从而提前获取访问操作的安全状态，若为非安全状态的数据，通过封装的修复代码对外部攻击行为进行阻断，阻断信息反馈至用户端。
资源管理模块用于监测网络服务状态，通过资源开销最小化模型确保系统资源紧张时优化数据流传输路径结构，提高服务的可靠度。定义系统中第n个充电桩节点的第m个网络通信请求的可靠性为rmn，调用第n个充电桩的网络通信请求集合为In，
Figure BDA0002405162040000091
I为系统中所有网络通信请求集合，第n个充电桩节点的网络通信服务的可靠性Rn可表示为
Figure BDA0002405162040000092
m∈[1,|In|]，即第n个充电桩节点的网络通信服务可靠性为调用第n个充电桩节点的所有网络通信请求可靠性的乘积，可靠性Rn用于评估系统可提供通信服务的可靠程度，当Rn小于系统预设值，资源管理模块将终止服务指令发送至任务处理模块和用户端。为提高节点故障状态下的服务可靠度及降低对网络资源的占用，采用混合寻路方式，从数据帧起点出发的数据流同时经两个互相独立的实例路径后，后续实例采用单一路径，定义二值变量FSmn，FSmn＝1表示实例为多路径寻路方式，FSmn＝0表示实例为单路径寻路方式，定义二值变量bmn，bmn＝1表示寻路成功，bmn＝0表示寻路失败，定义实例需要的最大资源耗值RCmn为：
Figure BDA0002405162040000093
其中
Figure BDA0002405162040000094
为数据流中第一个实例，
Figure BDA0002405162040000095
为数据流中最后一个实例，若
Figure BDA0002405162040000096
和
Figure BDA0002405162040000097
部署在同一节点时，ymn＝1，若不在同一节点，则ymn＝0；定义数据流从节点k(1)传输至节点k(END)，若
Figure BDA0002405162040000098
部署在节点k(1)，则
Figure BDA0002405162040000099
否则
Figure BDA00024051620400000910
若
Figure BDA00024051620400000911
部署在节点k(END)，则
Figure BDA00024051620400000912
否则
Figure BDA00024051620400000913
那么所述资源开销最小化模型为：
Figure BDA00024051620400000914
Figure BDA00024051620400000915
其中wn表示调用第n个充电桩节点执行充电任务时占用的网络资源，μ为归一化计算因子，所述资源开销最小化模型服从约束条件一：
Figure BDA00024051620400000916
其中
Figure BDA00024051620400000917
为单路径寻路耗时，
Figure BDA00024051620400000918
为多路径寻路耗时，所述约束条件一表示数据流传输时间应在设定范围内；服从约束条件二：
Figure BDA00024051620400000919
其中W为系统提供的最大带宽，所述约束条件二表示系统占用的资源不能超过物理最大带宽；服从约束条件三：
Figure BDA0002405162040000101
其中CR表示系统中计算容量，所述约束条件三表示实际的计算需求不能超过系统最大容量。当任务处理模块在任务处理过程中发生数据参数不服从三个约束条件时，系统中断操作并将中断结果发送至资源管理模块按照资源开销最小化模型重新计算数据流传输路径，计算结果发送至任务处理模块进行重试操作，若重试操作再次中断，则结束用户操作请求，将重试操作结果返回至用户端。
以上所述仅为本发明之较佳实施例，并非用以限定本发明的权利要求保护范围。同时以上说明，对于相关技术领域的技术人员应可以理解及实施，因此其他基于本发明所揭示内容所完成的等同改变，均应包含在本权利要求书的涵盖范围内。

Claims (1)

1.一种基于区块链的电动汽车充电数据调配监测方法，其特征在于：
步骤一：包括区块链系统、用户端、服务端；所述用户端为用户提供账号注册、登陆、业务操作、数据查询的可视化操作界面和接口，用户操作数据通过通信接口发送至所述服务端处理；所述服务端管理通过所述用户端注册的用户，可对多用户操作请求并行处理，对充电数据进行调配、安全监测和通信优化，通过接口函数调用所述区块链系统的存储和查询过程，并将结果渲染反馈至所述用户端界面；所述区块链系统中分布式存储着所述用户端注册的用户信息、充电数据、历史操作数据，通过智能合约维护所述用户端中的用户节点和所述服务端中充电桩节点的准入和准出；
步骤二：所述区块链系统包括公有链和IPFS集群；所述公有链中有用户节点、普通节点和管理员节点，所述用户节点为注册后的用户，所述普通节点为注册后的充电桩节点，所述管理员节点为所述普通节点中投赞成票超过50％的节点；当新的充电桩投用并申请加入区块链时，需在系统中生成身份信息，包括编号、充电桩IP地址、端口号、公钥账户地址，将所述身份信息发送至所述管理员节点，由所述管理员节点向所有普通节点提交投票广播，调用所述智能合约接口生成待验证合约对象，所述待验证合约对象包括申请对象节点的身份信息和投票信息，若超过50％的所述普通节点投赞成票，则将申请节点添加至所述普通节点集合中，删除所述待验证合约对象中的申请节点信息；当公有链中出现不合规的节点时，所述管理员节点可对所述不合规的节点投反对票并向所有普通节点提交投票广播，同时调用所述智能合约接口生成待验证合约对象来对应所述不合规的节点，若超过50％的所述普通节点投反对票，所述不合规的节点将从普通节点集合中删除，并删除对应的历史投票记录；所述IPFS集群存储所述用户端和所述服务端产生的充电数据和历史操作数据，用于提高系统数据的存储和查询效率；
步骤三：所述用户端包括注册模块、验证模块、操作模块、用户列表；新用户注册需按照系统定义的字段填写，填写数据通过所述注册模块的库函数转换格式，发送至所述验证模块，所述验证模块调用系统中实体框架的存储过程，判断用户是否已经注册，若用户为新注册用户，则将用户填写数据存储至所述用户列表中，根据系统生成的新公钥账户地址在所述区块链系统中添加用户信息，所述新公钥账户地址存储至所述用户列表及所述智能合约中；用户登陆后在所述操作模块提交用户操作请求，操作数据通过通信接口发送至所述服务端进行处理；
步骤四：所述服务端包括任务处理模块、资源管理模块、安全模块；所述任务处理模块用于分析用户操作请求数据并根据用户需求进行任务合理调配，包括第一任务单元TaskUnit1、第二任务单元TaskUnit2；所述第一任务单元的参数集由用户操作请求集合、所述第二任务单元的参数集构成，定义第一任务单元的参数集C1为：C1＝{C0,C2}，其中C0为用户操作请求集合，包括充电模式、期望启动时间、期望充电时间、期望充电费用、当前位置参数，C2为第二任务单元参数集，包括启动时间、停留时间、充电量、充电费用参数；所述第一任务单元负责接收所述用户端发送的用户操作请求，通过推拉协议将C0集合中的参数返回服务进程，服务进程计算出任务的实际调配时长；推拉协议中的推就是建立连接后，对端(服务端)会主动把数据推送给对端；拉是建立连接后，对端主动向对端发起请求，推拉协议就是在推拉过程中要遵守的协议；为提高数据调配和并行处理效率，系统中共有3个第二任务单元，即TaskUnit2(1)、TaskUnit2(2)、TaskUnit2(3)分别对应快速模式、安全模式、节能模式三种充电模式，每个第二任务单元都是并列且逻辑独立的，设定系统数据流转周期为T，根据第二任务单元数量划分成t1、t2、t33个响应时间段，tj∈(0,T)，j＝1,2,3，T＝t1+t2+t3，当实际调配时长在(0,t1]范围内，启用TaskUnit2(1)；当实际调配时长在(t1,t1+t2]范围内，启用TaskUnit2(2)；当实际调配时长在(t1+t2,t1+t2+t3]范围内，启用TaskUnit2(3)；当实际调配时长大于t1+t2+t3，用户操作请求被中断，中断结果发送至所述资源管理模块重新进行资源调配；第i个所述第二任务单元控制numberi个充电桩节点，即
Figure FDA0002405162030000031
numberi为自然数，M为系统中的充电桩总数，系统中的充电桩节点的分配规则为：以历史充电数据作为训练样本，利用朴素贝叶斯原理计算出样本中充电桩x的后验概率P(C1|x)、P(C2|x)、P(C3|x)，其中C1～C3分别对应快速模式、安全模式、节能模式，定义C1～C3的特征变量为电价、距离、负荷，计算得出Ck＝argmaxK∈{1,2,3}(P(CK|x))，k∈[1,3]，即样本中的充电桩x对应的充电模式类别为后验概率最大的Ck，据此计算出所有训练样本中充电桩的对应充电模式类别，根据充电模式类别确定三个第二任务单元对充电桩的管辖分配；所述第二任务单元根据上述运算结果将任务分配至相应的充电桩节点，通过服务进程协议启动数据流启动标识，数据流启动标识中定义了数据帧的起点，控制充电桩节点进行充电操作，生成所述第二任务单元参数集，各项充电参数返回至所述用户端，并同时上传至所述IPFS集群中存储；所述第一任务单元收到多个用户的操作请求时，将多项任务以拉模式分配至相应的所述第二任务单元，将结果以推模式发送给所述用户端，通过平均分配算法达到多项任务的平衡处理和分配；
步骤五：所述安全模块负责对用户操作的过程数据进行监控，检测和应对外部攻击，提高系统的安全性能，包括标识单元、检测单元、阻断单元；在所述用户模块调用通信接口访问所述服务端时，所述标识单元使用通知机制对用户访问信息进行获取，定义用户访问信息的特征参数为用户IP地址、用户代理、时间戳，通过散列函数计算哈希值，将所述哈希值作为头部标签和尾部标签对所述用户访问信息的特征参数进行标识，并对所述用户访问信息的特征参数集添加状态判断标记；所述检测单元中建立攻击事件列表和溯源列表，所述攻击事件列表中预存了非安全状态的用户特征参数，通过比对获取的用户访问信息的特征参数，若存在攻击事件列表中预存的非安全状态的参数，使用布尔型变量将函数返回值的状态判断标记改为真，并将所述用户访问信息的特征参数存储至所述溯源列表中，通过标识的哈希值对事件进行溯源；所述阻断单元通过使用前置通知对访问数据的状态判断标记进行动态分析从而提前获取访问操作的安全状态，若为非安全状态的数据，通过封装的修复代码对外部攻击行为进行阻断，阻断信息反馈至所述用户端；
步骤六：所述资源管理模块用于监测网络服务状态，通过资源开销最小化模型确保系统资源紧张时优化数据流传输路径结构，提高服务的可靠度；定义系统中第n个充电桩节点的第m个网络通信请求的可靠性为rmn，调用第n个充电桩的网络通信请求集合为In，
Figure FDA0002405162030000041
I为系统中所有网络通信请求集合，第n个充电桩节点的网络通信服务的可靠性Rn可表示为
Figure FDA0002405162030000042
m∈[1,|In|]，即第n个充电桩节点的网络通信服务可靠性为调用第n个充电桩节点的所有网络通信请求可靠性的乘积，所述可靠性Rn用于评估系统可提供通信服务的可靠程度，当Rn小于系统预设值，所述资源管理模块将终止服务指令发送至所述任务处理模块和所述用户端；为提高节点故障状态下的服务可靠度及降低对网络资源的占用，采用混合寻路方式，从数据帧起点出发的数据流同时经两个互相独立的实例路径后，后续实例采用单一路径，定义二值变量FSmn，FSmn＝1表示实例为多路径寻路方式，FSmn＝0表示实例为单路径寻路方式，定义二值变量bmn，bmn＝1表示寻路成功，bmn＝0表示寻路失败，定义实例需要的最大资源耗值RCmn为：
Figure FDA0002405162030000043
其中
Figure FDA0002405162030000044
为数据流中第一个实例，
Figure FDA0002405162030000045
为数据流中最后一个实例，将END表示最后的一个意思，若
Figure FDA0002405162030000046
和
Figure FDA0002405162030000047
部署在同一节点时，ymn＝1，若不在同一节点，则ymn＝0；定义数据流从节点k(1)传输至节点k(END)，若
Figure FDA0002405162030000048
部署在节点k(1)，则
Figure FDA0002405162030000049
否则
Figure FDA00024051620300000410
若
Figure FDA00024051620300000411
部署在节点k(END)，则
Figure FDA00024051620300000412
否则
Figure FDA00024051620300000413
那么所述资源开销最小化模型为：
Figure FDA00024051620300000414
，其中wn表示调用第n个充电桩节点执行充电任务时占用的网络资源，μ为归一化计算因子，所述资源开销最小化模型服从约束条件一：
Figure FDA0002405162030000051
其中
Figure FDA0002405162030000052
为单路径寻路耗时，
Figure FDA0002405162030000053
为多路径寻路耗时，其中，single和multi分别表示单个和多个的含义，所述约束条件一表示数据流传输时间应在设定范围内；服从约束条件二：
Figure FDA0002405162030000054
其中W为系统提供的最大带宽，所述约束条件二表示系统占用的资源不能超过物理最大带宽；服从约束条件三：
Figure FDA0002405162030000055
其中CR表示系统中计算容量，所述约束条件三表示实际的计算需求不能超过系统最大容量；当所述任务处理模块在任务处理过程中发生数据参数不服从三个约束条件时，系统中断操作并将中断结果发送至所述资源管理模块按照所述资源开销最小化模型重新计算数据流传输路径，计算结果发送至所述任务处理模块进行重试操作，若重试操作再次中断，则结束所述用户操作请求，将重试操作结果返回至所述用户端。
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