CN111526035A - 分布式智能电网处理 - Google Patents

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Abstract

无线网状网络内的节点配置为监测与效用网络相关联的时序数据，包括电压波动、电流水平、温度数据、湿度测量以及其他可观察的物理量。节点执行流函数以处理所记录的时序数据并生成数据流。节点配置为将所生成的数据流传送至相邻节点。相邻节点可执行其他流函数以处理所接收到的数据流，从而生成附加的数据流。耦连至无线网状网络的服务器收集并处理数据流以识别发生在网络内的事件。

Description

分布式智能电网处理
本申请是分案申请，其原申请的国际申请号为PCT/US2015/019703,国际申请日是2015年3月10日，中国国家申请号为201580024037.0，进入中国的日期为2016年11月8日，发明名称为“分布式智能电网处理”。
相关申请的交叉引用
本申请要求于2014年3月10日提交的具有序列号61/950,425的题为“Smart GridProcessing to Evaluate Grid Conditions”的美国临时专利申请、于2014年9月3日提交的具有序列号为62/045,423的题为“Distributed Smart Grid Processing”的美国临时专利申请、以及于2014年12月19日提交的具有序列号62/094,907的题为“Distributed SmartGrid Processing”的美国临时专利申请的权益。这些相关申请的每一个的主题通过引用并入本文中。
发明的背景
发明的领域
本发明的实施例总地涉及用于数据管线上的分布式处理的网络体系架构和语义，并且更具体地涉及分布式智能电网处理。
相关领域的说明
常规的配电基础设施典型地包括耦连至中间分配实体(诸如，变压器、馈线、变电站等)的电网的多个能量消耗者，诸如房子、商业等。分配实体的电网从上游发电站吸取功率并将功率分配给下游消耗者。在现代的配电基础设施中，消耗者以及中间分配实体可包括智能电表和耦连在一起以形成网状网络的其他监测硬件。智能电表和其他测量设备以及控制设备收集反映电网的操作状态、以及电网的消耗和利用的数据，以及然后经由网状网络将所收集的数据报告给中央电网管理设施(其通常称为“后台系统”)。这样的配置通常被称为“智能电网”。
在常规智能电网中，后台系统从多个智能电表接收大量实时数据，将该数据存储在数据库中作为历史数据，以及然后采用历史数据实施不同的计算以识别与电网相关联的特定操作状况。那些状况可包括电事件诸如骤降或骤升，以及物理事件诸如电线掉落、变压器过载等其他可能性。后台系统通常包括中央处理硬件诸如服务器机房或数据中心，其配置为跨数据库中存储的智能电表数据执行“大数据”处理。这种大数据处理可包括仓库处理技术或成批处理等其他技术。
上面描述的方法的一个问题是随着智能电网基础设施的扩展，必须传送至后台系统、存储在数据库中以及然后处理的数据量快速增长。结果是，智能电表传送数据所通过的网状网络可变得流量负担过大，并且因此承受吞吐量问题。此外，由后台系统实现的处理硬件随着必须处理的数据量的增长可快速变为废弃。一般情况下，由智能电网生成的用于传输及处理数据所需要的基础设施不能和生成数据量一样快的扩大规模。
由于前述说明，本领域所需要的是用于评估智能电网体系架构内产生的实时和历史状况的更加有效的方法。
发明内容
本发明的一个实施例详细阐述了用于跨节点的网络实施分布式处理操作的计算机实现的方法，包括将居于第一网络内的第一物理位置处的第一节点配置为对第一时序数据执行第一流函数以生成第一数据流，将居于第一网络内的第二物理位置处的第二节点配置为对第二时序数据执行第二流函数以生成第二数据流，经由一个或多个网络连接从所述第一节点获得所述第一数据流，经由一个或多个网络连接从所述第二节点获得所述第二数据流，以及处理所述第一数据流和所述第二数据流以生成时序处理结果。
本文中阐述的该技术的至少一个优点为数据处理发生在网络的边缘，即数据实际上被收集的位置。因而，涉及网络的复杂处理作为一个整体可分解为粒状的、原子级的处理步骤，其以分布式及实时的方式跨网络被实施。
附图的简要说明
因此，可参考实施例得到可详细理解本发明的上述特征的方式以及上面简要总结的本发明的更具体的描述，实施例的一些在附属的附图中例示。然而注意到，附属的附图仅例示了本发明的典型实施例，并且因此这些实施例不被认为限制本发明的范围，因为本发明可允许其他等同有效的实施例。
图1例示了根据本发明的一个实施例的、配置为实现配电基础设施的效用网络；
图2例示了根据本发明的一个实施例的、结合图1的效用网络操作的网状网络；
图3例示了根据本发明的一个实施例的、配置为实现多通道操作的网络接口；
图4A例示了根据本发明的一个实施例的、耦连至图2的网状网络的服务器；
图4B例示了根据本发明的一个实施例的、可用于生成流函数的图形用户接口；
图5例示了根据本发明的一个实施例的、配置为结合图2的网状网络操作的流网络；
图6例示了根据本发明的一个实施例的示例性情景，其中图5的节点基于所记录的时间序列数据生成数据流集；
图7例示了根据本发明的一个实施例的网络体系架构，其包括图1的效用网络、图2的网状网络以及图5的流网络；
图8例示了根据本发明的一个实施例的、用于基于所记录的时间序列数据生成数据流的方法步骤的流程图；
图9例示了根据本发明的一个实施例的、用于基于一个或多个所接收的数据流生成一个或多个数据流的方法步骤的流程图；
图10例示了根据本发明的一个实施例的、用于评估与图7的网络体系架构相关联的状况的方法步骤的流程图；以及
图11例示了根据本发明的一个实施例的、用于配置图5的流网络内的节点以生成数据流的方法步骤的流程图。
详细描述
在下面的说明中，详细阐述了多个特定细节以提供本发明的更加详尽的理解。然而，对本领域的技术人员将明显的是，本发明可以没有这些具体细节的一个或多个而被实践。在其他的实例中，已知的特征未加描述以避免遮蔽本发明。
系统概述
在下面的公开中，描述了多层次的网络体系架构，其包括在图1中例示的效用网络、在图2中例示的无线网状网络以及在图5中例示的流网络。效用网络包括配置为传输及分配电力的硬件。无线网状网络包括居于该效用网络的元件内的硬件节点，其中那些节点配置为执行固件和/或软件以(i)监测效用网络以及(ii)建立并维持无线网状网络。此外，节点还配置为执行固件和/或软件以生成流网络。流网络包括由节点生成并处理以及经由无线网状网络在节点之间共享的时间序列数据。流网络在无线网状网络之上操作，无线网状网络转而在配电层上操作。
图1例示了根据本发明的一个实施例的、配置为实现配电基础设施的效用网络100。如所示，效用网络100包括顺序耦连在一起的使用者110、变压器120、馈线130、变电站140和后台系统150。变电站140(1)到140(T)配置为从一个或多个发电站160吸取功率并将该功率分配给馈线130(1)到130(S)。馈线130转而将该功率分配给变压器120(1)到120(R)。变压器120将馈线130传输的高电压功率逐步降低为低电压功率，以及然后将低电压功率传送到使用者110(1)到110(Q)。使用者110包括房子、商业以及其他功率消耗者。
使用者110、变压器120、馈线130和变电站140的每一个可包括节点的一个或多个实例。在本公开的上下文中，“节点”指耦连至效用网络100的元件的计算设备且包括传感器阵列和无线收发器。示例性的节点在下面结合图3进行描述。每个这样的节点配置为监测与效用网络100的特定部分相关联的操作状况。例如，使用者110(1)可包括配置为监测使用者110(1)消耗的千瓦时数的节点。在另一示例中，变压器120(R-1)可包括配置为监测变压器120(R-1)处的电压水平或温度的节点。在又一示例中，馈线130(S)可包括配置为监测与馈线130(S)相关联的多个位置处的湿度百分比或风速的一个或多个节点。一般情况下，效用网络110内的节点可以是智能电表、配置为流动数据的物联网(loT)设备或其他计算设备。效用网络100内的节点可配置为记录与沿效用网络100的功率分配和消耗相关联的物理量，记录与效用网络100所居于的环境相关联的物理量，记录服务数据的质量，或记录任何其他技术上可行类型的数据。
居于效用网络100内的节点配置为彼此之间进行通信以形成互连的无线网状网络。示例性的无线网状网络在下面结合图2更加详细描述。后台系统150耦连至此无线网状网络且配置为协调网络和相应节点的整体操作。这样做，后台系统150将节点配置为记录特定数据以及与相邻节点建立通信。此外，后台系统150将节点编程为执行“流函数”以处理到来的时间序列数据，由此生成数据流。在一个实施例中，此配置在分布式处理云中实施。到来的时间序列数据可包括在节点处记录的原始数据，或从相邻节点接收的数据流。后台系统150收集所生成的数据流，且通过处理那些数据流，识别发生在效用网络100内的多个事件。然后后台系统150可响应于那些所识别出的事件而采取特定动作。由后台系统150实施的处理的一些或全部可发生在上面提到的分布式处理云内。
图2例示了根据本发明的一个实施例的、结合图1的效用网络100操作的网状网络。如所示，网络系统200包括无线网状网络202，其可包括源节点210、中间节点230和终点节点212。源节点210能够经由通信链接232与某些中间节点230进行通信。中间节点230经由通信链接232在它们自身之间进行通信。中间节点230经由通信链接232与终点节点212进行通信。网络系统200还可包括接入点250、网络252、服务器254和路由器256。网络252和服务器254可耦连至分布式处理云260，其通常居于网络系统200外面。如上面结合图1所述的，给定节点230(或源节点210，或终点节点212)可居于效用网络100的任何元件内，其包括使用者110、变压器120等等。
发现协议可被实现为确定与一个或多个邻近节点的节点邻接。例如，中间节点230-2可执行发现协议以确定节点210、230-4和230-5与节点230-2邻接。而且，此节点邻接表明通信链接232-2、232-5和232-6可分别用节点110、230-4和230-5建立。任何技术上可行的发现协议，包括与loT原理相关的发现协议，可以被实现而不脱离本发明的实施例的范围和精神。
发现协议还可被实现为确定邻近节点的跳跃序列，即节点周期性接收有效载荷数据所跨的通道序列。如本领域所已知的，“通道”可对应于特定的频率范围。假如路径可用的话，一旦在源节点210和至少一个中间节点230之间建立邻接，源节点210可生成有效载荷数据以运送至终点节点212。有效载荷数据可包括互联网协议(IP)包、以太网框架或任何其他技术上可行的数据单元。类似地，任何技术上可行的寻址和转发技术可被实现为促进有效载荷数据从源节点210到终点节点212的运送。例如，有效载荷数据可包括配置为包括终点地址(诸如IP地址或以太网媒体访问控制(MAC)地址)的标头字段。
每个中间节点230可配置为基于终点地址转发有效载荷数据。可替代地，有效载荷数据可包括标头字段，其配置为包括至少一个交换标签以定义从源节点210到终点节点212的预定路径。转发数据库可由每个中间节点230维持，其指示应使用哪个通信链接232以及以什么优先次序传送有效载荷数据以运送至终点节点212。转发数据库可表示到终点地址的多条路径，多条路径的每条可包括一个或多个成本值。任何技术上可行类型的成本值可描述网络系统200内的链接或路径的特征。在一个实施例中，无线网状网络202内的每个节点实现大致相同的功能并且每个节点可起到源节点、终点节点或中间节点的作用。
在网络系统200中，接入点250配置为与无线网状网络202内的至少一个节点进行通信，诸如中间节点230-4。通信可包括传输有效载荷数据、计时数据或接入点250与无线网状网络202内的至少一个节点之间的任何其他技术上相关的数据。例如，通信链接可在接入点250和中间节点230-4之间建立以促进无线网状网络202和网络252之间的有效载荷数据的传输。网络252经由通信链接耦连至服务器254。接入点250耦连至网络252，其可包括配置为在接入点250和服务器254之间传输有效载荷数据的任何有线、光、无线或混合网络。
在一个实施例中，服务器254表示源自无线网状网络202内的有效载荷数据的终点以及去往无线网状网络202内的一个或多个节点的有效载荷数据的源头。服务器254通常居于图1的后台系统150内或耦连至图1的后台系统150。例如，服务器254可由数据中心实现，其包括通过网络连在一起且耦连至后台系统150的多个不同的计算设备。在一个实施例中，服务器254执行应用，用于与无线网状网络202内的节点交互。例如，无线网状网络202内的节点实施测量以生成反映图1的效用网络100的操作状况(包括例如功率消耗数据等其他测量)的数据。服务器254可执行应用以收集、处理以及报告那些测量。在一个实施例中，服务器254向无线网状网络202内的节点230询问某些数据。每个被询问的节点回复所请求的数据，诸如耗电数据、系统状态、健康数据等。在可替代的实施例中，无线网状网络202内的每个节点自主报告某些数据，由服务器254收集的数据经由自主报告变得可用。
如下面结合图4-11更加详细描述的，服务器254配置为建立并维持前述流网络，其在无线网状网络202之上操作。尤其是，服务器254将无线网状网络202内的节点230配置为实现“流函数”，以处理实时数据并生成数据流。流函数可以是用于处理和/或监测实时数据的任何技术上可行的算法。数据流表示通过执行流函数而生成的实时数据。流网络通常包括多个数据流以及由那些数据流所跟随的穿过网状网络202的路径。流网络在下面结合图5更加详细描述。
在一个实施例中，服务器150可与分布式处理云260相交互以实施流网络配置和流函数执行的一些或全部。分布式处理云260可以是专用或公共分布式处理云或其一些组合。分布式处理云260可定义可配置数据处理管线，其影响网状网络102内的物理节点路径之上的逻辑数据网络路径。
文本中描述的技术足够灵活以在任何技术上可行的网络环境内使用，包括而不限于广域网(WAN)或局域网(LAN)。而且，多种网络类型可存在于给定网络系统200内。例如，两个节点230之间或节点230与相应的接入点250之间的通信可经由射频局域网(RF LAN)，而多个接入点250与网络之间的通信可经由WAN，诸如通用无线分组服务(GPRS)。如上所述的，无线网状网络202内的每个节点230包括网络接口，其使能节点与其他节点无线通信。示例性的网络接口在下面结合图3进行描述。
图3例示了根据一个实施例的、配置为实现多通道操作的网络接口300。图1的无线网状网络202内的每个节点210、212、230包括网络接口300的至少一个实例。网络接口300可包括而不限于微处理器单元(MPU)310、数字信号处理器(DSP)314、数模转换器(DAC)320和321、模数转换器(ADC)322和323、模拟混频器324、325、326和327、移相器332、振荡器330、功率放大器(PA)342、低噪声放大器(LNA)340、天线开关344以及天线346。存储器312可耦连至MPU 310，用于本地程序和数据存储。类似地，存储器316可耦连至DSP 314，用于本地程序和数据存储。存储器312和/或存储器316可用于存储数据结构，诸如转发数据库和/或包括主要和次级路径信息、路径成本值等的路由选择表。
在一个实施例中，MPU 310实现用于处理由网络接口300传送或接收的作为有效载荷数据的处理IP包的程序。用于处理IP包的程序可包括而不限于无线路由、加密、认证、协议转换以及不同的无线和有线网络端口之间及之中的路由。在一个实施例中，当MPU 310执行存储在网络接口300内的存储器中的固件和/或软件程序时，MPU 310实现如结合图2和4-11描述的由节点实施的技术。
MPU 314耦连至DAC 320和DAC 321。每个DAC 320、321配置为将输出数字值流转化为相应的模拟信号。输出的数字值由用于调制一个或多个通道的信号处理程序来计算。MPU314还耦连至ADC 322和ADC 323。ADC 322和323的每一个配置为采样和量化模拟信号以生成输入数字值流。输入数字值由信号处理程序处理以解调输入数字值并从中提取有效载荷数据。本领域普通技术人员将认识到，网络接口300仅表示可在图2中示出的无线网状网络202内实现的一个可能的网络接口，以及用于传送和接收数据的任何其他技术上可行设备可并入无线网状网络202内的任何节点内。一般情况下，图2的服务器254配置并管理网络接口300所居于的每个节点230的操作。
图4A例示了根据本发明的一个实施例的、耦连至图2的无线网状网络202的服务器254。如所示，服务器254包括耦连在一起的处理单元400、输入/输出(I/O)设备410以及存储器单元420。存储器单元420包括流网络引擎422、流函数424、流软件开发工具包(SvDK)426和数据库428。
处理单元400可以是配置为处理数据的任何技术上可行的硬件单元或单元的集合，包括中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、并行处理单元(PPU)、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)或其任意组合。处理单元400配置为经由I/O设备410实施I/O操作，以及从存储器单元420读取数据和将数据写入到存储器单元420。特别是，处理单元400配置为执行包括在流网络引擎400和SVDK 426中的程序代码，生成和/或修改流函数424，以及从数据库428读取和/或写入数据库428。
I/O设备410可包括配置为接收输入的设备，诸如，例如键盘、鼠标、数字多功能磁(DVD)盘等等。I/O设备410还可包括配置为生成输出的设备，诸如，例如显示设备、扬声器、打印机等等。I/O设备410可进一步包括配置为接收输入和生成输出两者的设备，诸如触摸屏、数据端口等等。I/O设备通常提供到因特网且尤其是到无线网状网络202的连接。
存储器单元420可以是配置为存储数据的任何技术上可行的单元，包括硬盘、随机访问存储器(RAM)等。所存储的数据可包括结构化的数据集、程序代码、软件应用等等。流网络引擎422是可由处理单元400执行以建立并维持上面结合图1-4讨论的以及下面进一步在图5中示出的流网络的软件应用。这样做，流网络引擎422将网状网络202内的节点230配置为执行多个流函数424。流函数424可预配置为例如通过与后台系统150和网状网络202相关联的管理居于服务器254的存储器单元420内，或可由效用电网100的效用客户经由SvDK426指定。在一个实施例中，流网络引擎422的功能在图2的分布式处理云260内实施。在另一实施例中，服务器150执行流网络引擎422以将分布式处理云260配置为管理节点230和/或执行上面所描述的流函数。
SvDK 426是软件应用，其当由处理单元400执行时向效用客户提供开发工具包，其允许创建流函数424。SvDK 426是支持流函数的拖放构建和/或节点监测规则等可能性的图形用户接口(GUI)。SvDK 426配置为将抽象的程序库集暴露给客户，其封装了多个应用编程接口(API)调用。这些抽象的程序库使能客户生成复杂的流函数(其由复杂的基础代码实现)，而不要求在客户部分上实际编译码(coding)。可由SvDK 426生成的示例性的GUI在下面图4B中描述。
图4B例示了根据本发明的一个实施例的、可用于生成流函数的GUI430。如所示，GUI 430包括用于做出不同选择及提供与流函数相关联的多个输入的多个GUI元件，包括客户选择器432、输入选择器434、设备ID输入436、名称输入438、属性选择器440、间隔输入442和选项按钮444。SvDK 426的用户可与GUI 430进行交互以定义新的流函数，用于由节点230执行。
在实践中，用户经由客户选择器432选择他们所代表的客户，且然后经由输入选择器434识别特定输入，新的流函数应从所述特定输入接收数据。那些输入可从特定设备得到，包括其他节点230，或诸如
Figure BDA0002417633290000101
或
Figure BDA0002417633290000102
的抽象数据源。用户还可经由设备ID输入436键入特定设备ID。然后用户可经由名称输入438提供名称并经由属性选择器440选择应在源数据上执行的一个或多个特定函数。间隔选择器442允许用户调节执行流函数所采用的频率。选项按钮444允许选择多个其他选项。一旦用户已将GUI 430配置为包括多个选择和输入，则用户可将由那些选择和输入限定的流函数提交给服务器254。作为响应，然后服务器254将分布式处理云260、节点230等等配置为执行该流函数。
现在返回参考图4A，SvDK 426可包括在处理单元400上执行的服务器侧代码，以及在与效用客户相关联的远程计算设备上执行的客户端侧代码，以及在分布式处理云260上执行的代码。在一个实施例中，SvDK 426可以是网络应用，其提供给用户进入函数调用程序库的入口，用于对时序数据实施数据处理，包括由节点230生成的原始时序数据以及从其他节点接收的汇总数据流时序数据。用户可通过经由上面描述的GUI以任何期望的方式组合多个函数调用来指定流函数，以处理时序数据。函数调用程序库以及由SvDK 426使用的其他数据可存储在本地数据库428中等位置。那些函数调用通常封装特定程序化操作，包括数据库操作和数据处理算法，而不要求用户写入实际代码。通常，SvDK 426允许效用客户定制结合网状网络202操作的流网络的特定部分。目前为止所讨论的流网络在下面结合图5-11更加详细描述。
智能电网处理
图5例示了根据本发明的一个实施例的、配置为结合图2的网状网络202操作的流网络500。再者，如下面更加详细例示的，在整体网络体系架构中流网络500在图2的网状网络202之上操作。如所示，网状网络202的节点230执行流函数510以生成数据流520。
特别是，节点230-1执行流函数510-1以生成数据流520-1，节点230-2执行流函数510-2以生成数据流520-2和520-3，节点230-3执行流函数510-3以生成数据流520-4，节点230-4执行流函数510-4以生成数据流520-5和520-6，节点230-5执行流函数510-5以生成数据流520-7和520-8，以及节点230-6执行流函数510-6以生成流函数520-9。每个数据流520包括时序数据要素，其中每个数据要素包括数据值和相应的指示数据值被记录或生成的时间的时间戳。
给定节点230可执行一个或多个流函数510以处理由节点230生成的原始时序数据。流函数510可以是布尔(Boolean)操作，诸如，例如比较或更加复杂、更高级的函数，诸如关联操作。由流函数处理的原始时序数据通常包括多种类型的传感器数据，诸如电压数据、电流测量值、温度读数以及其他类型的环境信息。原始时序数据还可包括反映节点230的操作状况的传感器数据。而且，原始时序数据可包括网络状态信息、流量测量值等等。在一个实施例中，每个节点230配置为访问从多个社交媒体出口诸如
Figure BDA0002417633290000111
or
Figure BDA0002417633290000112
等可能性得到的时序数据。节点230可例如经由
Figure BDA0002417633290000113
提供的API实时(或接近实时)检索推文。节点230配置为处理原始时序数据以生成一个或多个数据流520，且然后将所生成的一个或多个数据流520传送到相邻节点。通过处理原始时序数据生成的数据流在本文中可称为“本地数据流”。
给定节点230还可执行一个或多个流函数510以处理从相邻节点230接收的数据流520。所接收的数据流520可由上游节点230基于由该节点所记录的原始时序数据而生成，或基于由该上游节点所接收的其他数据流520而生成。类似于上面，节点230配置为处理所接收的数据流520以生成附加的数据流520，且然后将这些数据流520传送到相邻节点。通过处理其他数据流而生成的数据流在本文中可称为“抽象数据流”。
一旦生成数据流520，节点230配置为将该数据流传送到如所述的后台系统150和/或分布式处理云260。后台系统150从无线网状网络202内的节点230收集数据流520，且然后可用那些数据流520实施多个附加的处理操作，以识别与效用网络100和/或无线网状网络202相关联的网络事件以及消耗数据。这样做，服务器254可特征化与节点230相关联的时序数据，包括原始时序数据和所接收的数据流，且然后识别与时序数据内的不正常模式相关联的网络事件。那些网络事件可包括电压骤升/骤降、坠落的输电线、器具故障、潜在火灾以及欺诈等。服务器254还可处理时序数据以识别所期望的或正常的模式，包括消耗数据、服务数据的品质等。然后服务器254可分析此数据以计算负载预测、命令估计等等。
例如，给定230可配置为通过执行流函数(其生成与节点230相关联的电压级别的运行平均值)来参与识别电压骤升(或骤降)。当给定点处的电压级别最后超过(或掉到其以下)运行平均值阈值量的值时，则节点230可警告服务器254。然后服务器254可识别电压骤升(或骤降)发生在节点所居于的地区。服务器254还可通过将从居于相同地区内的多个节点230接收的多个警告相关联来识别电压骤升或骤降。总之，节点230可组合与其他设备或数据流相关联的数据以汲取反映消耗、服务品质和用法以及账单预报的深入了解。
在另一示例中，给定节点230可配置为执行流函数，其生成与节点230所耦连至的变压器相关联的电压负载的运行平均值。当运行平均值超过阈值水平时，节点230可通知服务器即将发生火灾。节点230还可通过对反映与节点230相关联的周围的温度的时序数据执行流函数来动态计算阈值数值。然后节点230可基于变压器的类型例如通过执行流函数以解析与该变压器相关联的铭牌数据以及然后生成特定类型变压器的额定负载值来调节阈值。节点230还可从服务器254接收阈值数值。
在又一示例中，给定节点230可配置为通过执行流函数以特征化与节点230所耦连至的客户相关联的用法模式来参与识别欺诈且然后识别通常与欺诈相关联的模式。当检测到通常与欺诈相关联的用法模式时，则节点230可通知服务器254。这样的模式可以是与相邻客户相比异常高的消耗，或在将一组电表耦连在一起的变压器处的所测量的负载和在那些电表处总共消耗的功率等其他可能性之间的分歧。
本领域技术人员将认识到，设计为实施与任何可消耗效用相关的计算的流函数还可用于任何其他可消耗效用。例如，上面概括的欺诈检测技术可用于识别水消耗的上下文中的损失。图4A-4B的SvDK 426配置为允许针对一个效用而生成的流函数应用于实施对另一效用的相似计算。
给定节点230可基于分析从社会媒体出口(诸如
Figure BDA0002417633290000121
API等)收集的数据流来识别网络事件。例如，从社会媒体出口搜集的数据流可反映坠落的输电线、倒掉的树以及可影响无线网状网络202和效用网络100的功能的其他事件的描述。节点230可执行流函数以搜索该数据流用于以特定参考这种事件。上面提到的社会媒体出口的用户通常会创建包括在数据流中的邮件、推文等形式的说明。节点230可将信度因子或置信值分派给每个用户以验证那些说明。以此方式，节点230和流网络500作为一个整体可将由人提供的定性数据与一些置信等级合并。
通常，流网络500可配置为实施广泛种类的分布式处理操作，以识别发生在基础网络(包括无线网状网络202和效用网络100)内的事件。流网络500还可配置为实施一般处理操作(即超出事件识别范围的)。在一个实施例中，后台系统150内的服务器254和/或分布式处理云260可实现映射-减少(map-reduce)类型的函数，该函数的实现是通过将流函数映射到节点，且然后通过收集和处理由执行所映射的流函数而生成的数据流来减少那些数据流。以此方式，服务器254能够将流网络500配置为操作为通用分布式计算系统。本领域技术人员将认识到，服务器254可将流网络500配置为实现超出map-reduce范围的任何技术上可行形式的分布式处理。通常，流网络500反映分布式计算系统，其利用实时和历史流经由在线和并行成批处理来组合处理、推断、插补和分析数据流。
在一个实施例中，服务器254和/或分布式处理云260配置为以集中化方式跨流网络500内的多个节点230安排处理任务和/或数据存储的分配。这样做，服务器254和/或分布式处理云260可将特定处理操作分派给不同节点，将特定数量的数据存储分配给不同节点以及通常将一些或所有配置操作指派给那些节点。
在另一实施例中，节点230实施自安排程序，其以相对分配方式发生，即不用涉及中央单元诸如服务器或分布式处理云260。这样做，每个节点230可执行流函数以与相邻节点协商处理和/或数据存储责任。节点230可实施这样的协商以最优化能量使用、处理吞吐量、带宽、数据率等。例如，节点230可协商在白天几小时期间利用太阳能节点的处理容量的处理任务的分配，且然后在非白天的几小时期间将那些操作重新分配给由效用网络100驱动的节点。在另一示例中，一组节点230可协商利用特定数据率的协调通信以最优化功率消耗。在任意给定时间，服务器254和/或分布式处理云260可假定对节点230直接控制，由此使得节点230从自安排转变为集中化安排。在进一步的实施例中，一个或多个节点230可实施与服务器154相关联的功能的一些或全部，由此实施来自无线网状网络202内的多个网络管理相关活动。
节点230可基于执行一个或多个流函数510发起特定动作。例如，给定节点230可执行流函数510，其将温度和湿度值与阈值温度和湿度值进行比较。然后节点230可确定温度和湿度两者已超过各自的阈值数值特定时间量，且然后确定霉菌生长可能处于由节点占据的位置。然后节点230可采取特定步骤来阻碍这种生长，包括启动通风设备或简单通知后台系统150。通常，每个节点230配置为处理和响应于所记录的时序数据、所接收的数据流以及所生成的数据流，并且基于这种监测生成见解和/或警告。
当执行流函数510时，给定节点230可从后台系统150接收影响那些流函数510的执行的控制参数530。例如，节点230-1可接收控制参数530-1，其反映了节点230-1处的平均期望电压负载。节点230-1可记录实际电压负载，将所记录的数值与控制参数530-1进行比较，且然后基于该结果实施特定动作，诸如，例如将指示该平均期望电压负载是否被超越等可能性的二进制数值报告给后台系统150。在上面的示例中，由节点230-1执行的流函数510-1之一反映了实际和期望电压负载之间的比较操作。
在一个实施例中，服务器254可将节点230配置为按照策略操作，所述策略指示与其他网络的节点进行交互的方针。根据该策略配置的每个节点230可基于该策略根据通常与那些其他节点的交互操作来共享网络资源、路由包。例如，节点230可根据策略进行配置，该策略指示从邻近无线网状网络202的网络接收的流量的40％应被接受并跨代表邻近网络的无线网状网络202被路由。在另一示例中，节点230可根据另一策略进行配置，该策略指示来自第一邻近网络的流量应根据第一方针集被路由，而与第二邻近网络相关联的流量应根据第二方针集被路由。在又一示例中，节点230可根据策略进行配置，该策略指定从一个邻近网络接收的流量应如何跨无线网状网络202被路由以到达另一邻近网络。本文中描述的技术允许新的节点230被添加到无线网状网络且然后根据一个或多个相同的策略进行配置，该策略已与无线网状网络202中的其他已存在节点230相关联。此外，此技术允许无线网状网络202跨节点230以相对一致的方式进行操作，而不要求连续询问服务器254关于路由决定。而是，节点230只需要根据已配置的策略进行操作。
一般情况下，流网络500内的不同节点230可接收不同的控制参数530。每个这样的节点230可基于所接收的控制参数530执行流函数510，以处理原始时序数据和/或所接收的数据流520。当处理原始时序数据时，节点230可实施错误检测和/或校正以修改该时序数据，且还可将给定时序分裂为两个或多个分离的时序，如在下面结合图6更加详细描述的。
图6例示了根据本发明的一个实施例的示例性情景，其中图5的节点基于所记录的时序数据生成数据流集。如所示，节点230记录时序600、610和620并接收控制参数630。节点230采用所接收的时序以及可能地控制参数630执行流函数602、612和622，以生成数据流604、606、614和624。
时序600、610和620通常包括一系列有序偶(ordered pair)，其中每个有序偶包括数据和时间戳。给定有序偶中的数据可以是例如特定传感器读数，或可替代地，是传感器读数的集合。时间戳反映数据被记录或被计算的特定时间。偶尔，给定时序的某些部分可被破坏或丢失。例如，时序620包括被破坏的有序偶，如所示。节点230配置为检测丢失和/或被破坏的数据且采取特定动作以减轻这种问题。例如，节点230可执行流函数612以将有效的有序偶替换到丢失的有序偶处的时序610中。替换操作可以是例如forward-fill操作等。可替代地，节点230可合并占位符有序偶，其指示没有数据可用于相应的时间。在其他情形下，节点230可执行流函数以实施错误校正，由此修复遭受了可恢复形式的数据破坏的有序偶。采用此方法，可减少网络流量，因为被破坏的数据不需要传送至服务器254用于修复。而是，在传输之前修复数据。在一些情况下，可仅传送从数据流的计算输出的更小子集以进一步减小网络带宽需求和数据延迟。
节点230还配置为将个别时序分离成多个、不同的时序。例如，节点230可执行流函数602以将时序600分离成数据流604和606。如所示，时序600的每个有序偶包括在特定时间记录的电压值和电流值。节点230可执行流函数602以生成数据流604以及数据流606，所述数据流604仅反映来自时序600的、为时间的函数的电压值，所述数据流606仅反映来自时序600的、为时间的函数的电流值。
在一个实施例中，与流网络500、无线网状网络202和/或效用网络100的相关部分相关联的数据流可以逻辑方式分组在一起以创建“流结构”。例如，流结构可包括与变压器相关联的数据流，其反映了与该变压器相关联的负载。流结构还可包括与智能电表相关联的一个或多个数据流，该智能电表耦连至该变压器下游并配置为测量下游耗电量。给定节点230可配置为将数据流分组成流结构，或服务器254可用于实施该分组。以此方式分组数据流允许效用客户生成流函数，所述流函数在整个流结构上实施计算，使得某些类型的计算更容易管理。
本领域技术人员将理解的是，节点230可实施任何技术上可行形式的实时数据处理以将所接收的时序转化成数据流。此外，节点230可处理所接收的数据以识别与该数据相关联的事件，且然后生成反映那些事件的数据流。以此方式，节点230可配置为生成实时状态报告。这样的报告可反映节点230或与节点230相关联的网络环境的状态。节点230所居于的整体网络体系架构(其包括效用网络100、无线网状网络202以及流网络500)在下面结合图7更加详细地描述。
图7例示了根据本发明的一个实施例的网络体系架构700，其包括图1的效用网络100、图2的无线网状网络202和图5的流网络500。如所示，流网络500居于无线网状网络202之上，无线网状网络202转而居于效用网络100之上。效用网络100包括图1所示的多个网络元件，以及无线网状网络包括上面结合图2-3和5讨论的多个节点230。还如所示，流网络500被再分为专用云710和公共云720。专用云710和公共云720的每一个包括客户子网络500-1到500-4的不同集合。客户子网络500-1到500-4通常反映了可独立配置的流网络500的不同部分。
在一个实施例中，客户子网络500-1和500-2包括节点230的共享集合，而客户子网络500-3和500-4包括节点230的分离的、专用的集合。一般情况下，给定客户订阅由与客户相关联的客户子网络生成的特定数据流。每个客户子网络500-1到500-4可单独配置且可利用之前针对管理流网络500描述的技术由后台系统150维持。
总地参考图1-7，迄今为止描述的网络体系架构允许复杂的分配处理发生在与网络体系架构内的节点相关联的边缘位置。因此，将传送至后台系统150用于处理的数据反而可在实际收集数据的位置处或其附近进行处理。因此，数据处理可实时发生，即数据处于“进行中(in-flight)”，且没有显著增加网络流量。
在一个实施例中，流网络500可集成到数据中心中且该网络的每个节点230可配置为监测该数据中心内的特定服务器的多个品质。给定节点230可测量特定服务器的温度、使用、任务负载、输入/输出(I/O)操作、位置等，以确定该服务器的操作状态。然后流网络500作为一个整体可合计数据中心中的所有服务器的状态信息并识别(i)过载且不应分派给其新任务的特定服务器，以及(ii)未充分使用且应分派给其新任务的其他服务器。此外，此方法允许流网络500最优化数据中心内I/O操作的速度，因为包含很重I/O操作的任务可被分派给低温度服务器而不是高温度服务器，由此增大了实施那些I/O操作的速度。
迄今为止描述的技术还可在下面结合图8-11逐步进行描述。
图8是根据本发明的一个实施例的、用于基于所记录的时序数据生成数据流的方法步骤的流程图。虽然该方法步骤结合图1-7的系统被描述，但本领域技术人员将理解的是，配置为以任何顺序实施该方法步骤的任何系统都在本发明的范围内。
如所示，方法800在步骤802处开始，其中配置为实现图5的流网络500的一部分的图2的无线网状网路202内的节点230从后台系统150内的服务器254接收控制参数流。控制参数通常包括输入到由节点230执行的流函数的数值。那些数值可包括例如由节点230测量的随时间改变的某量平均值、这样的量的阈值(在该值之上会发生安全问题)或其他影响流函数的执行的值。
在步骤804，节点230经由耦连至其的传感器阵列记录原始时序数据。节点230可记录广泛种类的不同类型的数据，包括与节点230所居于的位置相关联的环境数据、与节点230或节点230所相关联的多个网络相关联的状态信息以及随时间改变的其他数据。
在步骤806，节点230执行第一流函数以检测和/或校正原始时序数据中的丢失或被破坏的数据，由此生成预处理的数据。节点230可例如确定原始时序数据具有特定频率，并因此应包括特定时间间隔的数据，且然后识别该数据丢失了一个这样的间隔。在另一示例中，节点230还可实施错误检查程序以确定时序中的该数据被破坏了。在多个实施例中，步骤806可省略。
在步骤808，节点230基于预处理的数据执行第二流函数以生成一个或多个数据流。在一个实施例中，节点230将预处理的数据分离成两个或更多其他的时序，由此生成两个或更多的新的数据流。以此方式创建的数据流可称为“本地流”，因为那些流本质上包括原始时序数据。节点230还可基于节点230记录的其他时序数据执行第二流函数。例如，节点230可执行将该预处理的时序数据与另一时序数据集进行比较的流函数，且然后生成新的数据流以反映该比较的结果。
在步骤810，节点230将在步骤808生成的数据流传送至一个或多个相邻节点。然后，接收在步骤810传送的数据流的每个节点230可相应地实现用于处理所接收的数据流的技术，以生成新的数据流，如下面结合图9所描述的。在一个实施例中，方法800的步骤被实现为“数据管线”，其由SvDk 426定义并由流网络500的基础计算体系架构动态执行。
图9是根据本发明的一个实施例的、用于基于一个或多个所接收的数据流生成一个或多个数据流的方法步骤的流程图。虽然结合图1-7的系统描述该方法步骤，但本领域技术人员将理解，配置为以任何顺序实施该方法步骤的任何系统都在本发明的范围内。
如所示，在步骤902，节点230从后台系统150内的服务器254接收控制参数流，这类似于方法800的步骤802。在步骤904，节点230从相邻的上游节点接收多个数据流。上游节点可已经基于所记录的时序数据生成了那些数据流，或可替代地，可已经基于其他所接收的数据流生成了那些数据流。在步骤906，节点230用多个数据流执行一个或多个流函数，以生成一个或多个附加的数据流。在步骤908，节点230将附加的数据流传送到相邻的下游节点。
通常参考图8-9，本领域技术人员将理解的是，个别节点230可同时实现方法800和900。此外，个别节点230可结合方法900的某些步骤实现方法800的某些步骤。例如，节点230可用由节点230记录的原始时序数据执行给定流函数，且此外用由该节点接收的一个或多个数据流执行给定流函数。
后台系统150内的服务器254，或与数据中心相关联的服务器的集合，通常将无线网状网络202内的节点230配置为实现流网络500，如之前在本文中描述的。然后服务器254可通过在下面结合图10更加详细描述的技术来识别可发生在效用网络100或无线网状网络202内的多个事件。
图10是根据本发明的一个实施例的、用于评估与图7的网络体系架构相关联的状况的方法步骤的流程图。虽然该方法步骤结合图1-7的系统被描述，但本领域技术人员将理解的是，配置为以任何顺序实施该方法步骤的任何系统都在本发明的范围内。
如所示，方法1000在步骤1002处开始，其中后台系统150内的服务器254从配置为实现流网络500的无线网状网络202内的节点230接收数据流。每个这样的节点可配置为例如分别实现上面结合图8-9所讨论的方法800和900的两者或之一。
在步骤1004，服务器254识别与所接收的数据流相关联的流级(stream-level)事件。如本文中所提到的，“流级事件”通常包括基于单一数据流可识别的任何事件。服务器254可识别例如特定数据流内的模式，或确定与特定数据流相关联的值超过了由服务器254维持的预设值等其他可能性。
在步骤1006，服务器254通过将数据流或流级事件彼此互相关联来识别网络级(network-level)的事件。例如，服务器254可通过确定与给定区域相关联的数据流的集合已以与过去断供模式相一致的相关方式偏离各自的额定值阈值量，来识别给该区域中的功率断供或功率断供的开始。服务器254可实现广泛种类的不同技术用于关联数据，由此识别效用网络100和/或无线网状网络202内的多种不同事件。当以本文中描述的方式处理数据流时，服务器254可生成时序结果，其中该结果时序的每个要素通过处理所接收的数据流和相应的时间戳的一个或多个要素来生成。
在步骤1008，服务器254响应于所识别的事件发起一个或多个动作。服务器254可向个别节点230或节点230的组发布命令，包括用于修改那些节点的操作情况的命令。服务器254还可使特定节点断电、激活其他节点或调节节点之间的路径。任何类型的面向网络的动作都落入本发明的范围内。服务器254还可与效用网络(或与效用网络相关联的其他网络)100的客户进行交互，从而定制流网络500的多个部分以实现特定流函数，如下面结合图11更加详细描述的。
图11是根据本发明的一个实施例的、用于将图5的流网络内的节点配置为生成数据流的方法步骤的流程图。虽然该方法步骤结合图1-7的系统被描述，但本领域技术人员将理解的是，配置为以任何顺序实施该方法步骤的任何系统都在本发明的范围内。
如所示，方法1100在步骤1102处开始，其中服务器254内的SvDK 426接收流函数说明。SvDK 426是配置为生成用户接口的软件应用，用户可通过该用户接口定义流函数。SvDK426可以是例如与一种或多种特定编程语言相关联的编程环境，或可替代地，是支持流函数的拖放构建的图形用户接口(GUI)等。SvDK 426可包括在处理单元400上执行的服务器侧代码以及在远程计算设备上执行的客户端侧代码。
在步骤1104，SvDK 426指派一个或多个特定节点230来执行在步骤1102处详细说明的流函数。SvDK 426还可从SvDK 426的用户接收特定指派。在步骤1106，SvDK 426将流函数推送给在步骤1104处指派的节点230，由此将那些节点配置为执行流函数。在步骤1108，SvDK 426使得被指派的节点230通过执行流函数来生成新的数据流。被指派的节点230可用由该节点记录的原始时序数据和/或用由该节点接收的数据流来执行新的流函数。在步骤1110，SvDK 426初始化门户，其提供访问新的数据流的入口。该入口可以是例如被定期更新以反映与新的数据流相关联的一个或多个值的网络地址。在一个实施例中，SvDK 426还可允许用户指定动作，该动作应在关于新配置的数据流的某些情况下被发起，包括发布警告或实施网络级的动作。
通过实现方法1100，SvDK 426提供给效用网络的客户将流网络500的一部分配置为捕获和/或生成特定类型的实时数据的能力。因此，给定用户可利用流网络500的计算功率来更加有效地管理效用网络100的操作。
总之，无线网状网络内的节点配置为监测与效用网络(或任何其他设备网络)相关联的时序数据，包括电压波动、电流等级、温度数据、湿度测量值和其他可观察的物理量。该节点执行流函数以处理所记录的时序数据并生成数据流。该节点配置为将所生成的数据流传送到相邻节点。相邻节点可执行其他流函数以处理所接收的数据流，由此生成附加的数据流。耦连至无线网状网络的服务器收集并处理数据流以识别发生在网络内的事件。本文中描述的技术允许递送“数据即服务”(DaaS)，其表示传统的软件即服务(SaaS)和平台即服务(PaaS)方法之间的接口。
本文中阐述的技术的一个优点是流网络允许网络处理发生在网络的边缘，即数据实际被收集的流网络内的位置。因而，涉及网络的复杂处理作为一个整体可被分解为颗粒状、原子级处理步骤，其以分布式方式跨流网络被实施，由此更加有效地利用网络的处理功率。此外，因为数据被记录且然后此后很快被处理，所以该数据可以实时方式被处理，该方式用现有方法是不可行的。
为了例示的目的已经呈现了多个实施例的描述，但其并不意图穷举或限制为所公开的实施例。对本领域普通技术人员来说许多修改和变化将是明显的，而不脱离所描述的实施例的范围和精神。
本实施例的方面可具体化为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开的方面可采取全部硬件实施例、全部软件实施例(包括固件、常驻软件、微代码等)或软件与硬件方面相组合的实施例(本文中其通常可全部称为“电路”、“模块”或“系统”)的形式。而且，本公开的方面可采取具体化为一个或多个计算机可读介质的计算机程序产品的形式，所述计算机可读介质具有具体化在其上的计算机可读程序代码。
可利用一个或多个计算机可读介质的任何组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以是例如但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置或设备，或前述的任何合适的组合。计算机可读存储介质的更加特定的示例(非穷举列出)可包括下述项：具有一条或多条线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式压缩磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储设备、磁存储设备或前述的任何合适的组合。在此文档的上下文中，计算机可读存储介质可以是任何有形介质，其可包含或存储用于由指令执行系统、装置或设备使用或关于其使用的程序。
本公开的方面在上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图说明和/或框图进行了描述。将理解的是，流程图说明和/或框图的每块以及流程图说明和/或框图中的块的组合可由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，以产生机器指令，该指令(经由计算机或其他可编程数据处理装置的处理器执行该指令)使能实现在流程图和/或框图的一个或多个块中指定的函数/行为。这样的处理器可以是而不限于通用处理器、专用处理器、特定应用处理器或场可编程处理器。
本公开的实施例可通过云计算基础设施提供给终端用户。云计算通常指的是通过网络将可扩展计算资源规定为服务。更加正式地，云计算可定义为计算容量，其提供了计算资源和作为它的基础技术体系架构(例如，服务器、存储、网络)之间的抽象，使能对可配置计算资源的共享池的便利的、按要求的网络访问，所述可配置计算资源可用最小的管理精力或服务提供者互动来快速供应和释放。因而，云计算允许用户访问“该云”中的虚拟计算资源(例如，存储、数据、应用以及甚至是全部虚拟化的计算系统)，而不用考虑用于提供计算资源的基础物理系统(或那些系统的位置)。
典型地，云计算资源在按次计费的基础上被提供给用户，其中仅按实际使用的计算资源(例如，用户消耗的存储空间量或用户实例化的虚拟系统的数目)向用户收费。用户可在任意时间及从因特网内的任何地方访问居于云中的任何的资源。在本公开的上下文中，用户可访问在云中可用的应用(例如，视频处理和/或演讲分析应用)或相关数据。
图中的流程图和框图例示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现方式的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个块可模块、分段或代码的一部分，其包括用于实现指定逻辑函数的一个或多个可执行指令。还应注意到，在一些替代性实现方式中，在块中注解的函数可不按图中注解的顺序发生。例如，事实上，接连示出的两个块可大致同时被执行，或块有时可以相反顺序被执行，这取决于所涉及的功能。还将注意到，框图和/或流程图说明的每个块，以及框图和/或流程图说明中块的组合，可通过基于硬件的专用系统实现，该系统实施指定函数或行为，或通过专用硬件和计算机指令的组合实现。
虽然前面是针对本公开的实施例，但可想出该公开的其他和进一步实施例而不脱离其基础范围，且其范围由下面跟随的权利要求来确定。

Claims (20)

1.一种存储程序指令的非暂态计算机可读介质，当其由处理器执行时，使得所述处理器通过实施以下步骤而生成时序数据值，所述步骤为：
获得具有第一类型的第一时序数据值；
获得具有第二类型的第二时序数据值；
对所述第一时序的至少一部分和所述第二时序的至少一部分执行第一流函数以生成具有第三类型的第三时序数据值；以及
将所述第三时序传送到配置为管理网络的至少一部分的至少一个其他节点。
2.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，进一步包括以下步骤：
使配置为记录所述第一类型的数据值的第一传感器阵列生成所述第一时序数据值，以及
使配置为记录所述第二类型的数据值的第二传感器阵列生成所述第二时序数据值。
3.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，进一步包括以下步骤：
从网络中的第一节点接收所述第一时序数据值，其中所述第一节点包括第一传感器阵列，所述第一传感器阵列配置为记录所述第一类型的数据值；以及
从所述网络中的第二节点接收所述第二时序数据值，其中所述第二节点包括第二传感器阵列，所述第二传感器阵列配置为记录所述第二类型的数据值。
4.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，进一步包括以下步骤：
使配置为记录所述第一类型的数据值的第一传感器阵列生成所述第一时序数据值；以及
从所述网络中的第二节点接收所述第二时序数据值，其中所述第二节点包括配置为记录所述第二类型的数据值的第二传感器阵列。
5.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，进一步包括以下步骤：
获得具有第四类型的第四时序数据值；以及
执行第二流函数以将所述第四时序数据值分离成具有第五类型的第五时序数据值和具有第六类型的第六时序数据值。
6.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，进一步包括对所述第一时序数据值和所述第二时序数据值中的至少一个实施错误校正程序以校正丢失或被破坏的数据的步骤。
7.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，进一步包括以下步骤：
将所述第一时序数据值、所述第二时序数据值以及所述第三时序数据值组成第一流结构；以及
将所述第一流结构传送到所述网络中的至少一个节点，其中所述第一流结构包括与配电基础设施内包括的部件相关联的一个或多个数据值。
8.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，其中所述第一时序数据值中的每个数据值反映与所述第二时序数据值相关联的计算属性，以及其中所述第三时序数据值中的每个数据值反映与将来自所述第二时序数据值的数据值和来自所述第一时序数据值的数据值进行比较的相关联的结果。
9.如权利要求8所述的非暂态计算机可读介质，其中第一计算属性包括与所述第二时序数据值中的多个数据值相关联的平均值，以及其中与比较相关联的所述结果指示来自所述第二时序数据值的数据值是否超过来自所述第一时序数据值的数据值。
10.一种配置为生成时序数据值的系统，其包括：
居于网络内的节点，其包括：
配置为存储程序代码的存储器，以及
耦连至所述存储器的处理器，其配置为：
获得具有第一类型的第一时序数据值；
获得具有第二类型的第二时序数据值；
对所述第一时序的至少一部分和所述第二时序的至少一部分执行第一流函数以生成具有第三类型的第三时序数据值，以及
将所述第三时序传送到配置为管理网络的至少一部分的至少一个其他节点。
11.如权利要求10所述的系统，其中所述节点进一步包括：
第一传感器阵列，其耦连至基础网络且配置为从所述基础网络记录所述第一类型的数据值以生成所述第一时序数据值，以及
第二传感器阵列，其耦连至所述基础网络且配置为从所述基础网络记录所述第二类型的数据值以生成所述第二时序数据值。
12.如权利要求10所述的系统，进一步包括：
第一流节点，包括第一传感器阵列，所述第一传感器阵列耦连至基础网络且配置为记录来自所述基础网络的所述第一类型的数据值，用于传送到所述节点；以及
第二流节点，包括第二传感器阵列，所述第二传感器阵列耦连至所述基础网络且配置为记录来自所述基础网络的所述第二类型的数据值，用于传送到所述节点，
其中所述节点、所述第一流节点和所述第二流节点配置为交换多个时序数据值，以形成总体网络。
13.如权利要求10所述的系统，其中所述节点进一步包括：
第一传感器阵列，其耦连至基础网络且配置为记录来自所述基础网络的所述第一类型的数据值，以生成所述第一时序数据值；以及
所述处理器进一步配置为从所述网络中的第二流节点接收第二时序数据值，其中所述第二流节点包括第二传感器阵列，所述第二传感器阵列耦连至所述基础网络且配置为记录来自所述基础网络的所述第二类型的数据值，
其中所述节点和所述第二流节点配置为交换多个时序数据值，以形成总体网络。
14.如权利要求10所述的系统，其中所述处理器进一步配置为获得具有第四类型的第四时序数据值；以及执行第二流函数以将所述第四时序数据值压缩成具有所述第四类型的第五时序数据值。
15.如权利要求10所述的系统，其中具有第一类型的数据值包括作为所述网络的基础的配电基础设施的一部分的第一可测量或可计算属性，其中具有所述第二类型的数据值包括作为所述网络的基础的配电基础设施的所述部分的第二可测量或可计算属性。
16.如权利要求10所述的系统，其中所述第一时序数据值和所述第二时序数据值源于基础网络，以及所述第三时序数据值包括总体网络的一部分。
17.一种用于生成时序数据值的计算机实现的方法，所述方法包括：
获得具有第一类型的第一时序数据值；
获得具有第二类型的第二时序数据值；
对所述第一时序的至少一部分和所述第二时序的至少一部分执行第一流函数以生成具有第三类型的第三时序数据值；以及
将所述第三时序传送到配置为管理网络的至少一部分的至少一个其他节点。
18.如权利要求17所述的计算机实现的方法，进一步包括：
使配置为记录所述第一类型的数据值的第一传感器阵列生成所述第一时序数据值，或
从网络中的第一节点接收所述第一时序数据值，所述第一节点配置为记录来自基础网络的所述第一类型的数据值；以及
使配置为记录所述第二类型的数据值的第二传感器阵列生成所述第二时序数据值，或
从所述网络中的第二节点接收所述第二时序数据值，所述第二节点配置为记录来自所述基础网络的所述第二类型的数据值。
19.如权利要求17所述的计算机实现的方法，进一步包括：
生成用户接口，所述用户接口反映多个时序数据值和多个流函数；
接收从多个所述时序数据值内对所述第一时序数据值的第一选择；
接收从多个所述时序数据值内对所述第二时序数据值的第二选择；
接收对所述第一流函数的第三选择；以及
基于所述第一选择、所述第二选择和所述第三选择配置所述网络内的节点。
20.如权利要求19所述的计算机实现的方法，其中所述节点基于与基础网络相关联的传感器读数获得所述第一时序数据值和所述第二时序数据值，以及其中所述节点传送所述第三时序数据值以形成总体网络的一部分。
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