CN112731852B - 一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统及其监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统及其监测方法，包括建筑能耗监测本地平台、建筑能耗监测云平台和建筑能耗监测中心三部分；所述建筑能耗监测本地平台包含建筑能耗数据采集模块、建筑能耗数据集中器和建筑能耗边缘控制器；所述建筑能耗数据监测云平台包括建筑能耗数据存储模块、建筑能耗预测模块和建筑能耗应用模块；所述建筑能耗监测中心包括建筑能耗监测员。本发明通过增加建筑能耗边缘控制器，基于边缘计算对能耗数据进行预处理，缩减通信数据，并基于知识蒸馏技术，实现云边协同。在有效降低系统功耗，提高系统通信距离，缩减通信数据量的基础上，实现远程监测建筑能耗，并提供科学预测，实现建筑设备自动化。
Description
技术领域
本发明属于建筑电气技术领域，尤其涉及建筑能耗监测技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统及其监测方法。
背景技术
随着社会的发展，多功能城市建筑群越来越多、规模越来越大，且逐步向智能化、便捷化发展。同时，由于人民生活水平的提高，人们对照明、空调及其他电器的需求也越来越大。目前，我国建筑能耗占社会总能耗的30%左右，而能源效率仅为33%，能耗强度远高于世界平均水平，主要原因在于缺乏能耗数据的积累，导致管理人员无法了解建筑各设备的实际用能水平。因此，需要建立科学的建筑能耗监测系统。
但是，目前常规的建筑能耗监测系统通常由计量表具、采集器/集中器、监测中心和通信网络组成，系统通过计量表具获取设备的能耗数据，并将能耗数据通过采集器/集中器上传至监测中心。对于公共建筑或者大型社区的能耗监测，表具的增加也会造成能耗数据的增加，甚至会造成数据拥堵，不可避免地引起网络时延，甚至导致监测失真。
发明内容
本发明目的在于，提出一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统及其监测方法，在海量能耗数据的获取基础上，进行数据压缩降低通信数据量，并基于知识蒸馏技术，实现云边协同以保证能耗监测系统的稳定可靠性；同时，基于mesh组网的BLE的建筑能耗监控系统功耗低，通信稳定且距离长的作用，以解决背景技术中所提出的问题。
为实现上述目的，本发明的实施例提供一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统，其创新点在于，包括建筑能耗监测本地平台、建筑能耗监测云平台和建筑能耗监测中心三部分。
所述建筑能耗监测本地平台包含建筑能耗数据采集模块、建筑能耗数据集中器和建筑能耗边缘控制器。
所述建筑能耗数据监测云平台包括建筑能耗数据存储模块、建筑能耗预测模块和建筑能耗应用模块。
所述建筑能耗监测中心包括建筑能耗监测员。
进一步的，所述建筑能耗边缘控制器采用树莓派4B为核心进行搭建，搭载EdgeXFoundry框架，通过启用微服务，实现边缘计算。
优选的，所述树莓派4B中构建有多协议接入解析微服务；所述建筑能耗边缘控制器通过启用多协议接入解析微服务，实现对于不同格式能耗数据自适应解析，并转化为JSON形式，统一建筑能耗数据上报格式。
优选的，所述树莓派4B中构建有数据压缩微服务；所述建筑能耗边缘控制器通过启用数据压缩微服务，与建筑能耗监测云平台的建筑能耗预测模块配合，通过知识蒸馏，获取能耗数据预测模型，实现建筑能耗数据的智能压缩，减少通信传输数据量。
优选的，所述树莓派4B中构建有数据加密微服务与数据存储微服务，所述建筑能耗边缘控制器通过启用数据加密微服务，实现建筑能耗数据加密，增强建筑能耗数据的安全性；所述建筑能耗边缘控制器 通过启用数据存储微服务，实现建筑能耗数据本地固化存储。
进一步的，所述建筑能耗数据集中器采用MCU为核心进行构建，所述建筑能耗数据集中器具有用于实现蓝牙/Wi-Fi适配功能的蓝牙模块；所述建筑能耗数据集中器通过蓝牙模块接收建筑能耗采集模块发送的能耗数据，并对该能耗数据进行二次编码，转化为JSON格式，通过Wi-Fi传输形式，传至建筑能耗边缘控制器。
进一步的，所述建筑能耗数据采集模块包含控制器MCU、计量电路和通信电路三部分；所述能耗数据采集模块采用单火线供电，所述控制器MCU选用STM8S208MB嵌入式芯片来处理计量电路信号，使用通信电路进行数据传输；所述计量电路选用SSP1837型单相多功能电能计量芯片，用于实现有功功率和电压电流有效值采集；所述通信电路选用DL-32-BLE4.2模组，实现建筑能耗数据的蓝牙模式传输；所述通信电路之间使用蓝牙mesh组网技术，扩展蓝牙通信范围，增强蓝牙通信能力，保障建筑能耗数据采集、传输的安全性。
进一步的，所述建筑能耗数据预测模块采用神经网络算法，对建筑能耗数据存储模块中的建筑能耗数据与互联网中海量的建筑能耗数据进行深度学习，根据实时的建筑能耗数据对未来的能耗情况进行预期，并给出指导意见；同时，利用知识蒸馏机制，将预测模型压缩下发至建筑能耗边缘控制器，实现边云协同。
进一步的，所述建筑能耗应用模块设置为基于Flask进行搭建的B/S架构微服务器，所述建筑能耗应用模块通过调用建筑能耗数据存储模块与建筑能耗预测模块，为建筑能耗数据建筑能耗数据监测中心提供访问远程监测接口与可视化界面。
进一步的，所述建筑能耗监测中心通过MQTT协议话题名，实现边管侧通信自适应连接；用户账户绑定权限范围内可监测的建筑能耗监测本地平台的MQTT话题名，实现多用户、多平台的自适应监测。
本发明的实施例提供一种基于边缘计算的建筑能耗监测方法，其创新点在于，
S1、能耗数据采集过程：建筑能耗监测员对建筑能耗数据采集模块进行初始化设置、校准计量芯片和设计存储转换系数，并设定能耗数据的数据帧格式；
S1-1、建筑能耗监测员在建筑能耗监测本地平台中，对建筑能耗数据采集模块进行MCU初始化、计量芯片校准与存储转换系数；
S1-2、完成设置后，建筑能耗数据采集模块通过测量与计算计量电路产生的脉冲数，实现有功功率采集与电压电流有效值采集；根据功率变化范围与电能变化范围，将能耗数据编码，通过蓝牙芯片，进行数据传输；
S2、能耗数据集中过程：建筑能耗监测员对建筑能耗数据集中器进行初始化设置，设计能耗数据解析格式与JSON封装格式；
S2-1、建筑能耗监测员在建筑能耗监测本地平台中，对建筑能耗数据集中器进行MCU初始化；
S2-2、完成初始化后，建筑能耗数据集中器接收不同区域建筑能耗数据采集模块采集的建筑能耗数据，根据校验码进行设备校验；
S2-3、通过校验的建筑能耗数据，反馈成功标志，进行数据解析，并重新整合为JSON格式，上报至建筑能耗边缘控制器；未通过校验的建筑能耗数据，反馈误码标志，并记录误码事件，等待重新发送；
S3、能耗数据现场处理阶段：建筑能耗监测员对建筑能耗数据现场控制器进行初始化设计，设计数据存储模式、加密方式以及数据压缩初始条件；
S3-1、建筑能耗监测员在建筑能耗监测本地平台中，对建筑能耗数据现场控制器设置能耗数据过滤条件，将建筑能耗数据集中器发送的原始数据根据知识蒸馏获得的建筑能耗模型，进行智能压缩与编码；
S3-2、将具有数值变化或有价值的消息进行加密上报，其余数据进行本地保存，减少数据传输量，缓解建筑能耗监测云平台压力，保障数据安全；
S4、建筑能耗监测员对建筑能耗监测云平台进行初始化设计，根据访问建筑区域不同，设置用户名、密码、权限与MQTT话题：具体的，建筑能耗监测云平台采取B/S架构，通过Flask框架实现建筑能耗数据的存储、预测和显示过程，具体包括：建筑能耗数据存储模块、建筑能耗预测模块和建筑能耗应用模块分别采用MySQL数据库、神经网络算法、MQTT客户端为核心进行搭建，通过Flask调用对应的API脚本，实现模块之间的协调；
S5、建筑能耗监测员访问建筑能耗监测云平台，根据用户名与密码获取相应访问权限，获取现场设备能耗数据与相关用电预测情况，实现远程建筑能耗监控。
本发明的上述技术方案的有益效果如下：
（1）本发明的一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统，监控用电设备的能耗状况，实现系统的在线运行与管理，实现降低建筑能耗、延长设备使用寿命、降低人工成本和提高管理人员工作效率。
（2）本发明通过增加建筑能耗边缘控制器，基于边缘计算对能耗数据进行预处理，缩减通信数据，并基于知识蒸馏技术，实现云边协同。在有效降低系统功耗，提高系统通信距离，缩减通信数据量的基础上，实现远程监测建筑能耗，并提供科学预测，实现建筑设备自动化。
（3）本发明通过边缘计算，对现场建筑能耗数据进行数据压缩与数据加密，节约通信成本，提高系统安全性。
（4）本发明综合BLE和Wi-Fi技术，减低了系统整体功耗的同时，保障了可靠的远距离通信。
（5）本发明提供能耗预测模块，实现对建筑能耗的科学预期，并提供科学建议，实现智能建筑。
（6）本发明使用MQTT协议，通过MQTT话题名，实现边管侧自适应通信。
附图说明
图1为本发明的基于边缘计算的建筑能耗监测系统的整体框架示意图；
图2为本发明的基于边缘计算的建筑能耗监测系统中建筑能耗监测边云协同示意图；
图3为本发明的基于边缘计算的建筑能耗监测系统中建筑能耗监测云平台架构示意图；
图4为本发明的基于边缘计算的建筑能耗监测系统的工作流程图；
图5为本发明的基于边缘计算的建筑能耗监测系统中建筑能耗数据采集模块工作流程图；
图6为本发明的基于边缘计算的建筑能耗监测系统中建筑能耗数据集中器工作流程图。
图中：1、建筑能耗监测本地平台；2、建筑能耗监测云平台；3、建筑能耗监测中心；4、建筑能耗数据采集模块；5、建筑能耗数据集中器；6、建筑能耗边缘控制器；7、建筑能耗数据存储模块8、建筑能耗预测模块；9、建筑能耗应用模块；10、建筑能耗监测员。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
如图1-6所示，本发明提供一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统和监测方法，该建筑能耗监测系统包括建筑能耗监测本地平台1、建筑能耗监测云平台2和建筑能耗监测中心3。所述建筑能耗监测本地平台1，包括建筑能耗数据采集模块4、建筑能耗数据集中器5和建筑能耗边缘控制器6；所述建筑能耗监测云平台2，包括建筑能耗数据存储模块7、建筑能耗预测模块8和建筑能耗应用模块9；建筑能耗监测中心3，包括建筑能耗监测员10。
在本实施例中，能耗数据采集模块4，实现能耗数据采集过程，具体如下：建筑能耗监测员10在建筑能耗监测本地平台1中，对建筑能耗数据采集模块4进行MCU初始化、计量芯片校准与存储转换系数。完成设置后，建筑能耗数据采集模块4通过测量与计算计量电路产生的脉冲数，实现有功功率采集与电压电流有效值采集；根据功率变化范围与电能变化范围，将能耗数据编码，通过蓝牙芯片，进行数据传输。
在本实施例中，建筑能耗数据集中器5，实现能耗数据集中过程，具体如下：建筑能耗监测员10在建筑能耗监测本地平台1中，对建筑能耗数据集中器5进行MCU初始化。完成初始化后，建筑能耗数据集中器5接收不同区域建筑能耗数据采集模块4采集的建筑能耗数据，根据校验码进行设备校验：通过校验的建筑能耗数据，反馈成功标志，进行数据解析，并重新整合为JSON格式，上报至建筑能耗边缘控制器6；未通过校验的建筑能耗数据，反馈误码标志，并记录误码事件，等待重新发送。
在本实施例中，建筑能耗边缘控制器6执行能耗数据现场处理阶段，具体如下：建筑能耗监测员10在建筑能耗监测本地平台1中，对建筑能耗边缘控制器6设置能耗数据过滤条件，将建筑能耗数据集中器5发送的原始数据根据知识蒸馏获得的建筑能耗模型，进行智能压缩与编码。将具有数值变化或有价值的消息进行加密上报，其余数据进行本地保存，减少数据传输量，缓解建筑能耗监测云平台2压力，保障数据安全。
在本实施例中，建筑能耗监测云平台2采取B/S架构，通过Flask框架实现建筑能耗数据的存储、预测和显示功能。建筑能耗数据存储模块7、建筑能耗预测模块8和建筑能耗应用模块9分别采用MySQL数据库、神经网络算法、MQTT客户端为核心进行搭建，通过Flask调用对应的API脚本，实现模块之间的协调。
在本实施例中，建筑能耗监测中心3包含建筑能耗监测员10，建筑能耗监测员10访问建筑能耗监测云平台2，根据用户名与密码获取相应访问权限，获取现场设备能耗数据与相关用电预测情况，实现远程建筑能耗监控。
在进行具体的建筑能耗监测时的监测方法，具体如下：
（1）建筑能耗监测员对建筑能耗数据采集模块4进行初始化设置、校准计量芯片和设计存储转换系数，并设定能耗数据的数据帧格式。
（2）建筑能耗监测员10对建筑能耗数据集中器5进行初始化设置，设计能耗数据解析格式与JSON封装格式。
（3）建筑能耗监测员10对建筑能耗数据现场控制器6进行初始化设计，设计数据存储模式、加密方式以及数据压缩初始条件。
（4）建筑能耗监测员10对建筑能耗监测云平台2进行初始化设计，根据访问建筑区域不同，设置用户名、密码、权限与MQTT话题。
（5）初始化设置完成后，建筑能耗监测员10通过能耗监测中心3，根据提供的用户名与密码，对建筑能耗云实验平台2，进行远程访问。
（6）在访问页面，获取建筑能耗实时数据与预测数据，得到关于降低建筑能耗的相关建议。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统，其特征在于，包括建筑能耗监测本地平台、建筑能耗监测云平台和建筑能耗监测中心三部分；
所述建筑能耗监测本地平台包含建筑能耗数据采集模块、建筑能耗数据集中器和建筑能耗边缘控制器；
所述建筑能耗数据监测云平台包括建筑能耗数据存储模块、建筑能耗预测模块和建筑能耗应用模块；
其中，所述建筑能耗边缘控制器采用树莓派4B为核心进行搭建，搭载EdgeX Foundry框架，通过启用多项微服务，实现边缘计算；
所述建筑能耗边缘控制器的树莓派4B中构建有多协议接入解析微服务；所述建筑能耗边缘控制器通过启用多协议接入解析微服务，实现对于不同格式能耗数据自适应解析，并转化为JSON形式，统一建筑能耗数据上报格式；
所述建筑能耗边缘控制器的树莓派4B中构建有数据压缩微服务；所述建筑能耗边缘控制器通过启用数据压缩微服务，与建筑能耗监测云平台的建筑能耗预测模块配合，通过知识蒸馏，获取能耗数据预测模型，实现建筑能耗数据的智能压缩，减少通信传输数据量；
所述建筑能耗边缘控制器的树莓派4B中构建有数据加密微服务与数据存储微服务，所述建筑能耗边缘控制器通过启用数据加密微服务，实现建筑能耗数据加密，增强建筑能耗数据的安全性；所述建筑能耗边缘控制器通过启用数据存储微服务，实现建筑能耗数据本地固化存储；
其中，所述建筑能耗数据集中器采用MCU为核心进行构建，所述建筑能耗数据集中器具有用于实现蓝牙和Wi-Fi适配功能的蓝牙模块；所述建筑能耗数据集中器通过蓝牙模块接收建筑能耗采集模块发送的能耗数据，并对该能耗数据进行二次编码，转化为JSON格式，通过Wi-Fi传输形式，传至建筑能耗边缘控制器；
其中，所述建筑能耗数据预测模块采用神经网络算法，对建筑能耗数据存储模块中的建筑能耗数据与互联网中海量的建筑能耗数据进行深度学习，根据实时的建筑能耗数据对未来的能耗情况进行预期，并给出指导意见；同时，利用知识蒸馏机制，将预测模型压缩下发至建筑能耗边缘控制器，实现边云协同；
其中，所述建筑能耗应用模块设置为基于Flask进行搭建的B/S架构微服务器，所述建筑能耗应用模块通过调用建筑能耗数据存储模块与建筑能耗预测模块，为建筑能耗数据建筑能耗数据监测中心提供访问远程监测接口与可视化界面；
其中，所述建筑能耗监测中心通过MQTT协议话题名，实现边管侧通信自适应连接；用户账户绑定权限范围内可监测的建筑能耗监测本地平台的MQTT话题名，实现多用户、多平台的自适应监测。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统，其特征在于：所述建筑能耗数据采集模块包含控制器MCU、计量电路和通信电路三部分；所述建筑能耗数据采集模块采用单火线供电，所述控制器MCU选用STM8S208MB嵌入式芯片来处理计量电路信号，使用通信电路进行数据传输；所述计量电路选用SSP1837型单相多功能电能计量芯片，用于实现有功功率和电压电流有效值采集；所述通信电路选用DL-32-BLE4.2模组，实现建筑能耗数据的蓝牙模式传输；所述通信电路之间使用蓝牙mesh组网技术，扩展蓝牙通信范围，增强蓝牙通信能力，保障建筑能耗数据采集、传输的安全性。
3.一种根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统的监测方法，其特征在于，
S1、能耗数据采集过程：对建筑能耗数据采集模块进行初始化设置、校准计量芯片和设计存储转换系数，并设定能耗数据的数据帧格式；
S1-1、在建筑能耗监测本地平台中，对建筑能耗数据采集模块进行MCU初始化、计量芯片校准与存储转换系数；
S1-2、完成设置后，建筑能耗数据采集模块通过测量与计算计量电路产生的脉冲数，实现有功功率采集与电压电流有效值采集；根据功率变化范围与电能变化范围，将能耗数据编码，通过蓝牙芯片，进行数据传输；
S2、能耗数据集中过程：对建筑能耗数据集中器进行初始化设置，设计能耗数据解析格式与JSON封装格式；
S2-1、在建筑能耗监测本地平台中，对建筑能耗数据集中器进行MCU初始化；
S2-2、完成初始化后，建筑能耗数据集中器接收不同区域建筑能耗数据采集模块采集的建筑能耗数据，根据校验码进行设备校验；
S2-3、通过校验的建筑能耗数据，反馈成功标志，进行数据解析，并重新整合为JSON格式，上报至建筑能耗边缘控制器；未通过校验的建筑能耗数据，反馈误码标志，并记录误码事件，等待重新发送；
S3、能耗数据现场处理阶段：对建筑能耗数据现场控制器进行初始化设计，设计数据存储模式、加密方式以及数据压缩初始条件；
S3-1、在建筑能耗监测本地平台中，对建筑能耗数据现场控制器设置能耗数据过滤条件，将建筑能耗数据集中器发送的原始数据根据知识蒸馏获得的建筑能耗模型，进行智能压缩与编码；
S3-2、将具有数值变化或有价值的消息进行加密上报，其余数据进行本地保存，减少数据传输量，缓解建筑能耗监测云平台压力，保障数据安全；
S4、对建筑能耗监测云平台进行初始化设计，根据访问建筑区域不同，设置用户名、密码、权限与MQTT话题；建筑能耗监测云平台采取B/S架构，通过Flask框架实现建筑能耗数据的存储、预测和显示过程，包括：建筑能耗数据存储模块、建筑能耗预测模块和建筑能耗应用模块分别采用MySQL数据库、神经网络算法、MQTT客户端为核心进行搭建，通过Flask调用对应的API脚本，实现模块之间的协调；
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