CN113760661B - 一种基于边缘服务器的用电安全监控方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于边缘服务器的用电安全监控方法及装置，该方法包括：根据多台能源管理装置计算对应用户的用电时序数据并获取用电信息检测结果，分别判断多台能源管理装置的计算量是否超过预设的最大计算量，若小于则获取第一用电信息，若大于等于则获取用电时序数据中的部分数据传输至边缘服务器进行计算，获取第二用电信息并回传至能源管理装置，能源管理装置处理剩余数据获取第三用电信息；根据第一用电信息、第二用电信息和第三用电信息确定的用电信息检测结果并与历史安全隐患数据成功匹配后获取的结果确定预警信息。本发明通过构建一种安全监控架构，并判断能源管理装置的计算量而做相应的分配计算，提高用电安全监控的效率。

Description

一种基于边缘服务器的用电安全监控方法及装置
技术领域
本发明涉及数据监测技术领域，尤其涉及一种基于边缘服务器的用电安全监控方法及装置。
背景技术
用电安全是电网企业和电力用户共同关注的重点问题，电器设备线路老化、短路、过载运行等用电安全隐患突出，不仅会引发电气火灾等安全事故，而且可能造成电能损耗和财产损失。随着物联网的发展和智能化终端传感设备的大量接入，用于电器安全监控的数据量成倍增加，传统的基于边缘服务器的用电安全监控系统在数据的传输、处理和存储方面都面临巨大的压力，云平台和边缘计算等技术的出现为这一问题的解决提供了思路。
目前针对用电安全方面的研究主要集中于对异常用电数据检测的算法改进、用电安全的管理和应急方法、基于边缘服务器的用电安全监控系统的设计等方面。由于基于边缘服务器的用电安全监控需要对各个线路和用电设备的电流、电压、功率等数据进行实时监控，需要采集和存储的数据量非常大，而且用电异常和故障诊断结果需要通过算法进行复杂计算得到，本地终端设备无法满足存储和计算需求，现有的安全监控系统多利用云计算技术实现，硬件设备主要由用电采集终端、物联网关和云端服务器构成。用电采集终端设备由多种智能传感器和采集电路集成，负责采集安全监控所需的数据，物联网关将终端设备采集到的数据全部汇总上传至云平台，在云端进行统一的计算、处理，利用大数据分析技术和机器学习等智能算法对用电异常情况进行识别和诊断，为用电用户和电网企业推送安全预警信息，还可以根据安全预警信息生成相应的处理方案。基于云平台的安全监控系统在硬件系统设计和软件算法的优化方面已经有较为成熟的技术和应用。
现有技术中物联网关设备只具备通信和数据转发功能，不具备计算和存储能力，云平台承担了终端采集到的所有数据的计算和存储功能，随着用户用电量、用电设备增多，单纯依靠云平台难以满足终端感知数据量的增长和计算任务的增加，导致云平台的计算服务时间延长，而云平台的扩容需要更大的投资成本。并且一旦云平台存在漏洞受到恶意攻击和威胁，将会导致所有数据面临泄漏或被篡改的安全风险，甚至有可能导致整个基于边缘服务器的用电安全监控系统大规模瘫痪。由于用电终端采集的数据量大，其中不仅包含异常状态数据，而且包含大量正常状态的数据，全部上传至云平台传输耗时长，数据处理复杂，服务效率低。并且在用电异常诊断中大量正常状态的数据用处极小，传统的云服务器架构会面临通信资源和云端存储资源浪费的问题。
发明内容
本发明目的在于，提供一种基于边缘服务器的用电安全监控方法，以解决现有的用电安全监控框架处理大数据时效率低且由于单个设备计算量大导致系统瘫痪的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于边缘服务器的用电安全监控方法，包括：
根据不同区域分别设置一台边缘服务器对应多台能源管理装置，多台所述能源管理装置用于计算对应用户的用电时序数据并获取用电信息检测结果，所述用电信息检测结果包括第一用电信息检测结果和/或第二用电信息检测结果，所述第一用电信息检测结果与所述第二用电信息检测结果均包括用电异常检测结果和用电行为分析结果；其中，
分别判断多台所述能源管理装置的计算量是否超过预设的最大计算量；
若所述多台所述能源管理装置的计算量小于预设的最大计算量，获取所述第一用电信息，根据所述第一用电信息确定第一用电信息检测结果；
若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，获取所述用电时序数据中的部分数据传输至所述边缘服务器进行计算，获取第二用电信息，并将所述第二用电信息回传至所述能源管理装置，根据所述用电时序数据与所述用电时序数据中的部分数据作差，获取所述能源管理装置的计算数据，根据所述计算数据获取第三用电信息，采用侵入式分析所述第二用电信息和所述第三用电信息，获取第二用电信息检测结果；
将用电信息检测结果上传至云平台，以使所述云平台根据所述异常检测结果与历史安全隐患数据成功匹配后获取的结果确定预警信息，根据所述预警信息确定相应的用电安全信息。
优选地，所述若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，获取所述用电时序数据中的部分数据传输至所述边缘服务器进行计算，获取第二用电信息，并将所述第二用电信息回传至所述能源管理装置，根据所述用电时序数据与所述用电时序数据中的部分数据作差，获取所述能源管理装置的计算数据，根据所述计算数据获取第三用电信息，包括：
若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，采用卸载分配策略分配所述用电时序数据至所述能源管理装置与所述边缘服务器中分别进行计算，其中，采用卸载分配策略分配所述用电时序数据中的部分数据至所述边缘服务器获取所述第二用电信息，并采用卸载分配策略确定所述能源管理装置的计算数据获取所述第三用电信息。
优选地，所述的基于边缘服务器的用电安全监控方法，还包括：
采用侵入式分析所述第一用电信息获取第一用电信息检测结果，将所述第一用电信息检测结果传输至所述边缘服务器，所述边缘服务器将所述第一用电信息检测结果上传至所述云平台，以使所述云平台根据所述第一用电信息检测结果与历史安全隐患数据成功匹配后获取的结果确定预警信息。
优选地，所述的基于边缘服务器的用电安全监控方法，还包括：
获取计算所述第三用电信息的第一时间；
获取计算所述第二用电信息的第二时间；
获取若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量时，将所述用电时序数据中的部分数据传输至所述边缘服务器中的传输时间；
获取将所述第二用电信息回传至所述能源管理装置的回传时间；
根据所述第一时间、所述第二时间、所述传输时间和所述回传时间确定区域综合时延并确定相应的区域综合能耗；
根据所述区域综合时延、所述区域综合能耗、所述区域综合时延对应的权重系数和所述区域综合能耗对应的权重系数确定目标优化模型。
优选地，所述的基于边缘服务器的用电安全监控方法，还包括：
实时获取用户的用电时序数据并输入所述目标优化模型中，获取新的卸载分配策略并同步更新所述卸载分配策略。
本发明还提供一种基于边缘服务器的用电安全监控装置，包括：
计算模块，用于根据不同区域分别设置一台边缘服务器对应多台能源管理装置，多台所述能源管理装置用于计算对应用户的用电时序数据并获取用电信息检测结果，所述用电信息检测结果包括第一用电信息检测结果和/或第二用电信息检测结果，所述第一用电信息检测结果与所述第二用电信息检测结果均包括用电异常检测结果和用电行为分析结果；
判断模块，用于分别判断多台所述能源管理装置的计算量是否超过预设的最大计算量；
若所述多台所述能源管理装置的计算量小于预设的最大计算量，获取所述第一用电信息，根据所述第一用电信息确定第一用电信息检测结果；
若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，获取所述用电时序数据中的部分数据传输至所述边缘服务器进行计算，获取第二用电信息，并将所述第二用电信息回传至所述能源管理装置，根据所述用电时序数据与所述用电时序数据中的部分数据作差，获取所述能源管理装置的计算数据，根据所述计算数据获取第三用电信息，采用侵入式分析所述第二用电信息和所述第三用电信息，获取第二用电信息检测结果；
分析模块，用于将用电信息检测结果上传至云平台，以使所述云平台根据所述异常检测结果与历史安全隐患数据成功匹配后获取的结果确定预警信息，根据所述预警信息确定相应的用电安全信息。
优选地，所述判断模块，还用于：
若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，采用卸载分配策略分配所述用电时序数据至所述能源管理装置与所述边缘服务器中分别进行计算，其中，采用卸载分配策略分配所述用电时序数据中的部分数据至所述边缘服务器获取所述第二用电信息，并采用卸载分配策略确定所述能源管理装置的计算数据获取所述第三用电信息。
优选地，还包括分析子模块，用于：
采用侵入式分析所述第一用电信息获取第一用电信息检测结果，将所述第一用电信息检测结果传输至所述边缘服务器，所述边缘服务器将所述第一用电信息检测结果上传至所述云平台，以使所述云平台根据所述第一用电信息检测结果与历史安全隐患数据成功匹配后获取的结果确定预警信息。
优选地，所述判断模块，还用于：
获取计算所述第三用电信息的第一时间；
获取计算所述第二用电信息的第二时间；
获取若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量时，将所述用电时序数据中的部分数据传输至所述边缘服务器中的传输时间；
获取将所述第二用电信息回传至所述能源管理装置的回传时间；
根据所述第一时间、所述第二时间、所述传输时间和所述回传时间确定区域综合时延并确定相应的区域综合能耗；
根据所述区域综合时延、所述区域综合能耗、所述区域综合时延对应的权重系数和所述区域综合能耗对应的权重系数确定目标优化模型。
优选地，所述判断模块，还用于：
实时获取用户的用电时序数据并输入所述目标优化模型中，获取新的卸载分配策略并同步更新所述卸载分配策略。
相对于现有技术，本发明的有益效果在于：
根据在不同区域分别设置一台边缘服务器对应多台能源管理装置，并根据能源管理装置获取对应用户的用电信息，并通过判断能源管理装置的计算量小与预设的最大计算量的大小，确定是否需要分配部分的数据至边缘服务器进行计算处理，极大的减少了单个设备的计算量，并且根据边缘服务器、能源管理装置与云平台确定的用电监控框架，提高了用电监控的效率。
进一步构造目标优化模型进而优化卸载分配策略，模型考虑了每个用户用电安全监控的预警时间要求，和设备的计算能力，使边缘服务器与能源管理装置的任务分配更加贴合用电安全监控的需求，同时使其能耗成本最小化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明某一实施例提供的基于边缘服务器的用电安全监控方法的流程示意图；
图2是本发明另一实施例提供的基于边缘服务器的用电安全监控方法的流程示意图；
图3是本发明某一实施例提供的基于边缘服务器的用电安全监控装置的结构示意图。
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作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。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1，本发明某一实施例提供一种基于边缘服务器的用电安全监控方法，包括以下步骤：
S101：根据不同区域分别设置一台边缘服务器对应多台能源管理装置，多台所述能源管理装置用于计算对应用户的用电时序数据并获取用电信息检测结果，所述用电信息检测结果包括第一用电信息检测结果和/或第二用电信息检测结果，所述第一用电信息检测结果与所述第二用电信息检测结果均包括用电异常检测结果和用电行为分析结果。
S102：分别判断多台所述能源管理装置的计算量是否超过预设的最大计算量；若所述多台所述能源管理装置的计算量小于预设的最大计算量，获取所述第一用电信息，根据所述第一用电信息确定第一用电信息检测结果；若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，获取所述用电时序数据中的部分数据传输至所述边缘服务器进行计算，获取第二用电信息，并将所述第二用电信息回传至所述能源管理装置，根据所述用电时序数据与所述用电时序数据中的部分数据作差，获取所述能源管理装置的计算数据，根据所述计算数据获取第三用电信息，采用侵入式分析所述第二用电信息和所述第三用电信息，获取第二用电信息检测结果。
请参阅图2，具体的，用电安全监控的框架主要由云平台、边缘服务器以及能源管理装置构成，云平台是区域型用电安全监控架构的第一级，在地市级城市部署，与地市内的各个边缘服务器进行通信，对用电异常信息和预警决策进行存档、备份，为边缘服务器和能源管理装置的分析算法和预警策略进行指导。边缘服务器是该架构的第二级，在每个功能主体(如居民小区、商业区、工业园区等)区域分别设置一台边缘服务器，为能源管理装置提供辅助计算，协调边缘服务器与能源管理装置的计算任务分配，并向云平台传输用户用电行为分析结果、用电异常和预警信息。该架构的第三级是以功能主体内单个用户(如居民小区中的每个家庭，商业区中的每个商场、写字楼，工业园区中的每个工厂、企业等)为单位的能源管理装置，能源管理装置具有简单的计算能力和本地通信能力，其与家庭、写字楼的入户电表或者与工厂的智能电表相连，能够实时获取用户的电流、电压、功率等用电时序数据，通过侵入式分析能够对用户用电行为、用电异常情况进行识别和检测，对于装有智能家电或工厂智能用电设备的用户，可以直接与智能电器进行互联控制。
能源管理装置获取用户电表的电流、电压、功率等用电时序数据，判断本地计算能力是否充足，判断多台所述能源管理装置的计算量是否超过预设的最大计算量，若多台所述能源管理装置的计算量小于预设的最大计算量，则判断本地计算能力充足，在本地计算能力充足的情况下，获取第一用电信息并上传至边缘服务器，对用户的电器进行分类、识别电量异常信息，判断异常情况发生在户内或户外、具体的异常电器和异常状态类型(如过载、过流、欠压和耗电量异常等)，并根据异常情况向用户发出不同等级的预警信息。同时，将异常检测结果和用户的日用电规律、负荷性质等正常状态的分析结果上传至边缘服务器。
根据不同区域分别设置一台边缘服务器对应多台能源管理装置，多台能源管理装置用于计算对应用户的用电时序数据并获取用电信息检测结果，用电信息检测结果包括第一用电信息检测结果和/或第二用电信息检测结果，第一用电信息检测结果与第二用电信息检测结果均包括用电异常检测结果和用电行为分析结果，若多台能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，则判断本地计算能力不足，则卸载用电时序数据中的部分数据传输至边缘服务器进行计算。边缘服务器对能源管理装置卸载用电时序数据中的部分数据进行计算分析，将预警信息反馈回能源管理装置，并将用电异常检测结果及正常状态的分析结果转发上传至云平台。同时，根据边缘服务器与能源管理装置的任务分配优化模型不断更新任务队列和卸载分配策略。
若多台能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，采用卸载分配策略分配用电时序数据至能源管理装置与边缘服务器中分别进行计算，其中，采用卸载分配策略分配用电时序数据中的部分数据至边缘服务器获取第二用电信息。
根据用电时序数据与用电时序数据中的部分数据作差，获取能源管理装置的计算数据，根据计算数据获取第三用电信息，能源管理装置将第三用电信息传输至边缘服务器。
获取计算第三用电信息的第一时间，获取计算第二用电信息的第二时间，获取若多台能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量时，将用电时序数据中的部分数据传输至边缘服务器中的传输时间，获取将第二用电信息回传至能源管理装置的回传时间，根据第一时间、第二时间、传输时间和回传时间确定区域综合时延并确定相应的区域综合能耗，根据区域综合时延、区域综合能耗、区域综合时延对应的权重系数和区域综合能耗对应的权重系数确定目标优化模型。实时获取用户的用电时序数据并输入目标优化模型中，获取新的卸载分配策略并同步更新卸载分配策略。
具体的，针对一个功能主体(如居民小区、商业区、工业园区等)区域的安全监控计算任务，对于N个能源管理装置(Energy Management Controller，EMC)和M个边缘服务器(Edge Server,ES)进行一个时间段内的计算任务分配优化，假设边缘服务器可以同时处理多个能源管理装置卸载的任务，每个能源管理装置同一个时间段只能将计算任务卸载在一个边缘服务器上，不能同时卸载在多个边缘服务器上。用
Figure BDA0003250427720000071
表示卸载策略，即能源管理装置n是否将任务卸载至边缘服务器m(n＝1,2,...,N,m＝1,2,...,M)，
Figure BDA0003250427720000072
表示第n个能源管理装置将计算任务卸载至第m个边缘服务器上，
Figure BDA0003250427720000073
表示第n个能源管理装置的计算任务在本地执行。对于第n个能源管理装置的计算任务，分配an(％)在边缘服务器执行计算，则1-an(％)在能源管理装置执行计算。
对于功能主体区域内边缘服务器与能源管理装置的计算任务分配，同时考虑区域综合时延和综合能耗，建立多目标优化模型。
1)目标函数1：区域综合时延T最小。
获取计算第三用电信息的第一时间表示区域综合时延包括部分任务在能源管理装置执行的计算时间，获取计算第二用电信息的第二时间表示部分任务在边缘服务器执行的计算时间，获取若多台能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量时，将用电时序数据中的部分数据传输至边缘服务器中的传输时间，表示能源管理装置将任务卸载至边缘服务器的传输时延，获取将第二用电信息回传至能源管理装置的回传时间，表示边缘服务器执行结果回传至能源管理装置的传输时延。根据第一时间、第二时间、传输时间和回传时间确定区域综合时延。由此，能源管理装置和边缘服务器共同参与计算任务分配的综合时延表达式为：
Figure BDA0003250427720000081
式中，
Figure BDA0003250427720000082
表示计算任务在能源管理装置本地执行的时延，
Figure BDA0003250427720000083
表示计算任务从能源管理装置卸载至边缘服务器执行的总时延。
任务的数据量用dn(bits)表示，计算结果的数据量用rn(bits)表示，能源管理装置和边缘服务器的数据处理能力分别用
Figure BDA0003250427720000084
和
Figure BDA0003250427720000085
表示，则任务在能源管理装置和边缘服务器的计算量
Figure BDA0003250427720000086
和
Figure BDA0003250427720000087
可分别表示为：
Figure BDA0003250427720000088
能源管理装置和边缘服务器的计算工作频率分别为
Figure BDA0003250427720000089
和
Figure BDA00032504277200000810
第n个能源管理装置和第m个边缘服务器之间进行数据传输的速率为rn,m(bits/s)，能源管理装置与边缘服务器的传输功率分别为
Figure BDA00032504277200000811
和
Figure BDA00032504277200000812
每个能源管理装置在本地的执行时延为：
Figure BDA00032504277200000813
第n个能源管理装置将任务卸载至第m个边缘服务器上执行的卸载传输时延
Figure BDA00032504277200000814
计算时延
Figure BDA00032504277200000815
和回传时延
Figure BDA00032504277200000816
分别为：
Figure BDA00032504277200000817
Figure BDA00032504277200000818
Figure BDA00032504277200000819
则计算任务从能源管理装置卸载至边缘服务器执行的总时延，如下：
Figure BDA0003250427720000091
2)目标函数2：区域综合能耗E最小。
区域综合时延包括部分任务在能源管理装置执行的能耗、部分任务在边缘服务器执行的能耗，以及能源管理装置和边缘服务器之间进行任务卸载和回传的传输能耗。由此，能源管理装置和边缘服务器共同参与计算任务分配的综合能耗表达式为：
Figure BDA0003250427720000092
式中，
Figure BDA0003250427720000093
表示计算任务在能源管理装置本地执行的能耗，
Figure BDA0003250427720000094
表示计算任务从能源管理装置卸载至边缘服务器执行的总能耗。能源管理装置和边缘服务器的计算能耗由各自CPU、存储、内存和网络接口等部分的运行能耗共同影响。但是由于CPU的能耗为主要影响因素，因此设备的计算能耗主要考虑CPU能耗。CPU能耗又包括动态能耗、短路能耗和泄漏电流能耗，其中动态能耗为主要成分，动态能耗与供电电压U和工作频率f的乘积成正比，采用DVFS技术的CPU工作频率与供电电压近似成线性关系。因此，在本专利中能源管理装置本地执行的计算能耗和第n个能源管理装置将任务卸载至第m个边缘服务器上执行的计算能耗可以分别表示为：
Figure BDA0003250427720000095
Figure BDA0003250427720000096
其中，
Figure BDA0003250427720000097
和
Figure BDA0003250427720000098
分别是MEC和边缘服务器的设备能耗系数，均为常数，由MEC和边缘服务器设备自身的硬件结构决定。
能源管理装置和边缘服务器之间进行任务卸载和回传的传输能耗为：
Figure BDA0003250427720000099
Figure BDA00032504277200000910
则，计算任务从能源管理装置卸载至边缘服务器执行的总能耗，如下：
Figure BDA00032504277200000911
结合用电安全监控对综合时延和综合能耗的不同侧重程度，定义时延权重系数γt和能耗权重系数γE，可以将上述两个目标函数统一为综合优化目标：
F＝γtT+γEE；
综合优化目标的约束条件如下：
每个用户的安全监控系统综合时延应不超过安全性要求的最大预警时间Tmax，否则一定时间内未对用电安全隐患做出预警可能引起伤害性事故发生。
Figure BDA00032504277200000912
所有能源管理装置卸载至同一个边缘服务器的计算任务应在该边缘服务器的最大计算量
Figure BDA0003250427720000101
范围之内，如下：
Figure BDA0003250427720000102
只有在计算任务超出能源管理装置的最大计算量
Figure BDA0003250427720000103
的情况下，才对任务进行卸载和分配，否则全部计算任务都在能源管理装置本地执行，如下：
Figure BDA0003250427720000104
每个能源管理装置同一个时间段内只能将计算任务卸载在一个边缘服务器上，不能同时卸载在多个边缘服务器上，如下：
Figure BDA0003250427720000105
第n个能源管理装置计算任务分配至边缘服务器执行计算的分配比例限制，如下：
0≤an≤1。
S103：将用电信息检测结果上传至云平台，以使所述云平台根据所述异常检测结果与历史安全隐患数据成功匹配后获取的结果确定预警信息，根据所述预警信息确定相应的用电安全信息。
具体的，云平台对异常检测结果进行存档，比对不同用户的用电异常信息，并结合具体用户长期的用电行为规律和负荷类型分析未来可能存在的安全隐患，为用户提供安全用电的建议，利用多用户的大量数据对边缘服务器和能源管理装置的分析算法和预警策略进行优化，用户根据云平台的安全用电建议调整用电行为，对存在安全隐患的用电设备及时检查维修。
本发明的区域型用电安全监控架构，在地市级城市范围内对不同功能主体区域的边缘服务器和能源管理装置进行布置，并说明该架构各级的功能特点，以及不同层级间数据交互传输的逻辑关系和内容，针对区域型的安全用电服务，给出了基于该架构的用电安全监控具体流程。采用适用于区域型安全用电监控的边缘服务器与能源管理装置任务分配优化模型，结合用电安全监控架构中单个功能主体区域内边缘服务器和能源管理装置的布置，给出功能主体区域的综合时延模型和综合能耗模型，以区域综合时延和综合能耗最小为目标函数，任务分配比例和卸载策略为优化变量，建立多目标优化模型，模型考虑了每个用户用电安全监控的预警时间要求，和设备的计算能力，使边缘服务器与能源管理装置的任务分配更加贴合用电安全监控的需求，同时使其能耗成本最小化。
请参阅图3，本发明另一实施例提供一种基于边缘服务器的用电安全监控装置，包括：
计算模块11，用于根据不同区域分别设置一台边缘服务器对应多台能源管理装置，多台所述能源管理装置用于计算对应用户的用电时序数据并获取用电信息检测结果，所述用电信息检测结果包括第一用电信息检测结果和/或第二用电信息检测结果，所述第一用电信息检测结果与所述第二用电信息检测结果均包括用电异常检测结果和用电行为分析结果。
判断模块12，用于分别判断多台所述能源管理装置的计算量是否超过预设的最大计算量；
若所述多台所述能源管理装置的计算量小于预设的最大计算量，获取所述第一用电信息，根据所述第一用电信息确定第一用电信息检测结果；
若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，获取所述用电时序数据中的部分数据传输至所述边缘服务器进行计算，获取第二用电信息，并将所述第二用电信息回传至所述能源管理装置，根据所述用电时序数据与所述用电时序数据中的部分数据作差，获取所述能源管理装置的计算数据，根据所述计算数据获取第三用电信息，采用侵入式分析所述第二用电信息和所述第三用电信息，获取第二用电信息检测结果。
分析模块13，用于将用电信息检测结果上传至云平台，以使所述云平台根据所述异常检测结果与历史安全隐患数据成功匹配后获取的结果确定预警信息，根据所述预警信息确定相应的用电安全信息。
关于基于边缘服务器的用电安全监控装置的具体限定可以参见上文中对于基于边缘服务器的用电安全监控方法的限定，在此不再赘述。上述基于边缘服务器的用电安全监控装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
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，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于边缘服务器的用电安全监控方法，其特征在于，包括：
根据不同区域分别设置一台边缘服务器对应多台能源管理装置，多台所述能源管理装置用于计算对应用户的用电时序数据并获取用电信息检测结果，所述用电信息检测结果包括第一用电信息检测结果和/或第二用电信息检测结果，所述第一用电信息检测结果与所述第二用电信息检测结果均包括用电异常检测结果和用电行为分析结果；其中，
分别判断多台所述能源管理装置的计算量是否超过预设的最大计算量；
若所述多台所述能源管理装置的计算量小于预设的最大计算量，获取所述第一用电信息，根据所述第一用电信息确定第一用电信息检测结果；
若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，获取所述用电时序数据中的部分数据传输至所述边缘服务器进行计算，获取第二用电信息，并将所述第二用电信息回传至所述能源管理装置，根据所述用电时序数据与所述用电时序数据中的部分数据作差，获取所述能源管理装置的计算数据，根据所述计算数据获取第三用电信息，采用侵入式分析所述第二用电信息和所述第三用电信息，获取第二用电信息检测结果；
将用电信息检测结果上传至云平台，以使所述云平台根据所述异常检测结果与历史安全隐患数据成功匹配后获取的结果确定预警信息，根据所述预警信息确定相应的用电安全信息。
2.根据权利要求1所述的基于边缘服务器的用电安全监控方法，其特征在于，所述若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，获取所述用电时序数据中的部分数据传输至所述边缘服务器进行计算，获取第二用电信息，并将所述第二用电信息回传至所述能源管理装置，根据所述用电时序数据与所述用电时序数据中的部分数据作差，获取所述能源管理装置的计算数据，根据所述计算数据获取第三用电信息，包括：
若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，采用卸载分配策略分配所述用电时序数据至所述能源管理装置与所述边缘服务器中分别进行计算，其中，采用卸载分配策略分配所述用电时序数据中的部分数据至所述边缘服务器获取所述第二用电信息，并采用卸载分配策略确定所述能源管理装置的计算数据获取所述第三用电信息。
3.根据权利要求1所述的基于边缘服务器的用电安全监控方法，其特征在于，还包括：
采用侵入式分析所述第一用电信息获取第一用电信息检测结果，将所述第一用电信息检测结果传输至所述边缘服务器，所述边缘服务器将所述第一用电信息检测结果上传至所述云平台，以使所述云平台根据所述第一用电信息检测结果与历史安全隐患数据成功匹配后获取的结果确定预警信息。
4.根据权利要求2所述的基于边缘服务器的用电安全监控方法，其特征在于，还包括：
获取计算所述第三用电信息的第一时间；
获取计算所述第二用电信息的第二时间；
获取若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量时，将所述用电时序数据中的部分数据传输至所述边缘服务器中的传输时间；
获取将所述第二用电信息回传至所述能源管理装置的回传时间；
根据所述第一时间、所述第二时间、所述传输时间和所述回传时间确定区域综合时延并确定相应的区域综合能耗；
根据所述区域综合时延、所述区域综合能耗、所述区域综合时延对应的权重系数和所述区域综合能耗对应的权重系数确定目标优化模型。
5.根据权利要求4所述的基于边缘服务器的用电安全监控方法，其特征在于，还包括：
实时获取用户的用电时序数据并输入所述目标优化模型中，获取新的卸载分配策略并同步更新所述卸载分配策略。
6.一种基于边缘服务器的用电安全监控装置，其特征在于，包括：
计算模块，用于根据不同区域分别设置一台边缘服务器对应多台能源管理装置，多台所述能源管理装置用于计算对应用户的用电时序数据并获取用电信息检测结果，所述用电信息检测结果包括第一用电信息检测结果和/或第二用电信息检测结果，所述第一用电信息检测结果与所述第二用电信息检测结果均包括用电异常检测结果和用电行为分析结果；
判断模块，用于分别判断多台所述能源管理装置的计算量是否超过预设的最大计算量；
若所述多台所述能源管理装置的计算量小于预设的最大计算量，获取所述第一用电信息，根据所述第一用电信息确定第一用电信息检测结果；
若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，获取所述用电时序数据中的部分数据传输至所述边缘服务器进行计算，获取第二用电信息，并将所述第二用电信息回传至所述能源管理装置，根据所述用电时序数据与所述用电时序数据中的部分数据作差，获取所述能源管理装置的计算数据，根据所述计算数据获取第三用电信息，采用侵入式分析所述第二用电信息和所述第三用电信息，获取第二用电信息检测结果；
分析模块，用于将用电信息检测结果上传至云平台，以使所述云平台根据所述异常检测结果与历史安全隐患数据成功匹配后获取的结果确定预警信息，根据所述预警信息确定相应的用电安全信息。
7.根据权利要求6所述的基于边缘服务器的用电安全监控装置，其特征在于，所述判断模块，还用于：
若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量，采用卸载分配策略分配所述用电时序数据至所述能源管理装置与所述边缘服务器中分别进行计算，其中，采用卸载分配策略分配所述用电时序数据中的部分数据至所述边缘服务器获取所述第二用电信息，并采用卸载分配策略确定所述能源管理装置的计算数据获取所述第三用电信息。
8.根据权利要求7所述的基于边缘服务器的用电安全监控装置，其特征在于，还包括分析子模块，用于：
采用侵入式分析所述第一用电信息获取第一用电信息检测结果，将所述第一用电信息检测结果传输至所述边缘服务器，所述边缘服务器将所述第一用电信息检测结果上传至所述云平台，以使所述云平台根据所述第一用电信息检测结果与历史安全隐患数据成功匹配后获取的结果确定预警信息。
9.根据权利要求7所述的基于边缘服务器的用电安全监控装置，其特征在于，所述判断模块，还用于：
获取计算所述第三用电信息的第一时间；
获取计算所述第二用电信息的第二时间；
获取若所述多台所述能源管理装置的计算量大于等于预设的最大计算量时，将所述用电时序数据中的部分数据传输至所述边缘服务器中的传输时间；
获取将所述第二用电信息回传至所述能源管理装置的回传时间；
根据所述第一时间、所述第二时间、所述传输时间和所述回传时间确定区域综合时延并确定相应的区域综合能耗；
根据所述区域综合时延、所述区域综合能耗、所述区域综合时延对应的权重系数和所述区域综合能耗对应的权重系数确定目标优化模型。
10.根据权利要求9所述的基于边缘服务器的用电安全监控装置，其特征在于，所述判断模块，还用于：
实时获取用户的用电时序数据并输入所述目标优化模型中，获取新的卸载分配策略并同步更新所述卸载分配策略。
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