CN114933339A - 一种污水处理的控制方法、云端服务器及边缘侧设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种污水处理的控制方法、云端服务器及边缘侧设备，涉及污水处理技术领域。应用于云端服务器的方法包括：接收边缘侧设备发送的第一数据信息；根据所述第一数据信息和预设的数据仓库，通过数据流水线匹配所述第一数据信息所对应的目标场景处理流程；根据所述第一数据信息和所述目标场景处理流程，确定第一目标结果；根据所述第一目标结果处理，确定第一控制指令信息；将所述第一控制指令信息发送至所述边缘侧设备；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作。本发明的方案，通过边缘侧设备发送的第一数据信息和预设的数据仓库，可以实现针对不同场景，匹配不同的工艺流程，有利于保证污水处理的效果。

Description

一种污水处理的控制方法、云端服务器及边缘侧设备

技术领域

本发明涉及污水处理技术领域，特别是指一种污水处理的控制方法、云端服务器及边缘侧设备。

背景技术

传统的污水处理控制方法是人工按照处理流程和工艺直接操控污水处理设备或者通过局域网内可编程控制器对污水处理设备的自动化控制。随着物联网技术的发展，对污水处理流程和工艺控制由传统的“本地化”控制升级为可通过物联网“远程化”遥感控制，并形成了以云计算技术为基础的污水处理云控平台，在这种模式下极大的降低了污水处理设备的运管成本、提升运管效率。但是，随着接入的污水处理设备越来越多，地域分布越来越广，工艺或流程控制的个性化也成为了必然，这导致了两个问题的出现：（1）：数据处理量越来越大、处理逻辑越来越复杂，导致数据处理效率降低、控制指令执行的时效性变差；（2）：超高的吞吐量更会影响到网络传输质量，一旦网络发生抖动或中断，则无法获取设备工况数据，更严重的是无法将控制指令传递至污水处理设备，严重的会导致设备损坏和安全事故的发生。

发明内容

本发明的目的是提供一种污水处理的控制方法、云端服务器及边缘侧设备，以避免现有技术中完全靠云端控制污水处理带来的隐患，以及无法实现针对不同场景适应不同污水处理工艺的问题。

为达到上述目的，本发明的实施例提供一种污水处理的控制方法，应用于云端服务器，包括：

接收边缘侧设备发送的第一数据信息；

根据所述第一数据信息和预设的数据仓库，通过数据流水线匹配所述第一数据信息所对应的目标场景处理流程；

根据所述第一数据信息和所述目标场景处理流程，确定第一目标结果；

根据所述第一目标结果处理，确定第一控制指令信息；

将所述第一控制指令信息发送至所述边缘侧设备；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作。

可选的，所述边缘侧设备设置有数据处理模型时，所述方法还包括：

根据所述第一目标结果处理，确定用于预测污水处理设备管理的参数数据；

对所述参数数据通过预设算法训练，确定用于更新所述数据处理模型的第一目标参数；

将所述第一目标参数发送至所述数据处理模型。

可选的，根据所述第一目标结果处理，确定第一控制指令信息，包括：

确定所述第一目标结果所对应的参数信息；所述参数信息包括：液位参数信息、环境参数信息、位置参数信息、工况运行状态信息和水质变化状态信息；

根据所述参数信息以及预设的阈值范围表，确定所述参数信息中的第二目标参数是否超过所述阈值范围表所对应的阈值范围；所述阈值范围表存储有所述参数信息中每一项对应的阈值范围；

若所述第二目标参数超过所述阈值范围表所对应的阈值范围，则匹配所述第二目标参数对应的工艺流程；

根据所述第二目标参数对应的工艺流程，确定所述第二目标参数所对应的第一控制指令信息。

可选的，根据所述第一目标结果处理，确定第一控制指令信息前，还包括：

将所述第一目标处理结果，按照主题、专题进行分类，确定分类结果；

根据分类结果，存储在预设数据库的表中，或者存储在预设文件系统中。

可选的，接收边缘侧设备发送的第一数据信息，包括：

通过分布式消息队列，接收边缘侧设备发送的第一数据信息。

可选的，所述方法还包括：

将所述第一目标结果发布为数据服务，供所述云端服务器的应用层调用。

为达到上述目的，本发明的实施例还提供一种污水处理的控制方法，应用于边缘侧设备，包括：

向云端服务器发送第一数据信息；

接收所述云端服务器发送的第一控制指令信息；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作；

将所述第一控制指令信息存储于所述边缘侧设备的执行指令队列中。

可选的，所述边缘侧设备设置有数据处理模型时，向云端服务器发送第一数据信息前，所述方法还包括：

通过消息队列，接收污水处理设备采集的第二数据信息，所述第二数据信息包括：液位参数信息、环境参数信息、位置参数信息、设备及零部件数据、工况运行状态信息和水质变化状态信息；

对所述第二数据信息进行轻量化数据处理，得到第三数据信息；

根据所述第三数据信息和所述数据处理模型处理，确定第一数据信息。

可选的，所述方法还包括：

接收所述云端服务器发送的用于更新所述数据处理模型的第一目标参数；

根据所述第一目标参数，更新所述数据处理模型的参数信息。

可选的，所述方法还包括：

根据所述第一控制指令信息，周期性地更新所述执行指令队列中当前控制指令信息。

可选的，在所述边缘侧设备的执行指令队列中存储有预设控制指令时，所述方法还包括：

若所述边缘侧设备和所述云端服务器首次交互，且通信中断时，所述边缘侧设备根据所述预设控制指令，控制污水处理设备执行所述预设控制指令所对应的操作；

若所述边缘侧设备和所述云端服务器交互，且通信正常时，所述边缘侧设备根据所述第一控制指令，控制所述污水处理设备执行所述第一控制指令所对应的操作；

若所述边缘侧设备和所述云端服务器非首次交互，且通信中断时，所述边缘侧设备根据所述执行指令队列中当前控制指令信息，控制所述污水处理设备执行所述当前控制指令信息所对应的操作。

可选的，对所述第二数据信息进行轻量化数据处理，得到第三数据信息，包括：

对所述第二数据信息去除冗余数据和去除不完整数据，得到第四数据信息；

对所述第四数据信息中不同类型数据赋予权重，进行加权、聚合数据处理，得到第三数据信息。

为达到上述目的，本发明的实施例提供一种云端服务器，包括：

第一接收模块，用于接收边缘侧设备发送的第一数据信息；

第一处理模块，用于根据所述第一数据信息和预设的数据仓库，通过数据流水线匹配所述第一数据信息所对应的目标场景处理流程；

第一确定模块，用于根据所述第一数据信息和所述目标场景处理流程，确定第一目标结果；

第二确定模块，用于根据所述第一目标结果处理，确定第一控制指令信息；

第一发送模块，用于将所述第一控制指令信息发送至所述边缘侧设备；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作。

为达到上述目的，本发明的实施例提供一种边缘侧设备，包括：

第二发送模块，用于向云端服务器发送第一数据信息；

第二接收模块，用于接收所述云端服务器发送的第一控制指令信息；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作；

第二处理模块，用于将所述第一控制指令信息存储于所述边缘侧设备的执行指令队列中。

为达到上述目的，本发明的实施例提供一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上任一项所述的污水处理的控制方法中的步骤。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

上述技术方案中，应用于云端服务器的方法包括：接收边缘侧设备发送的第一数据信息；根据所述第一数据信息和预设的数据仓库，通过数据流水线匹配所述第一数据信息所对应的目标场景处理流程；可以及时调整污水处理工艺，解决因农村污水进水参数不定，导致出现浪费或处理效果不佳的问题，根据所述第一数据信息和所述目标场景处理流程，确定第一目标结果；根据所述第一目标结果处理，确定第一控制指令信息；将所述第一控制指令信息发送至所述边缘侧设备，还解决了云端单独控制污水处理设备，在网络波动时所带来的隐患，进一步的保证污水处理效果。

附图说明

图1为本发明实施例的应用于云端服务器的污水处理的控制方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的应用于边缘侧设备的污水处理的控制方法的流程示意图；

图3为本发明实施例的提供的污水处理的控制方法的整体流程图；

图4为本发明实施例提供的云端服务器的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的边缘侧设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。

在本发明的各种实施例中，应理解，下述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在本申请所提供的实施例中，应理解，“与A相应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确B，还可以根据A和/或其它信息确定B。

应当知道的是，现有技术中存在以下弊端：

云端控制技术主要存在两方面问题：

（1）：网络延迟或终端造成的控制延迟、控制指令未成功下达所带来的未执行问题，尤其是在对实时性要求较高的场景影响非常严重。

（2）：云端直接与设备采集单元连接，交互数据量大，过度消耗了网络带宽资源，尤其是在多业务集成的网络中会严重影响其他业务的正常进行。

终端控制技术存在问题：

（1）：需要通过特定的上位机软件为每个污水处理设备预先设定好处理流程和工艺的控制逻辑，污水处理设备越多操作越繁琐。

（2）：控制逻辑是人为预先设定执行，不能随需调整控制逻辑，在因环境变化导致工艺和流程变化时，需要人为对控制逻辑进行变更。

需要说明的是，云端控制技术是利用无线广域网络（包括4G、5G、NB-IoT等）将终端设备相连接，终端设备通过该网络进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、远程操控设备的能力。

终端控制技术（离线控制技术）：是一种利用可编程逻辑控制器（PLC）或输入/输出（I/O）开关量控制模块通过Modbus、OPC-UA等工业协议与支持RS-232、RS-485、RS-422等污水处理设备（设备中的各传感器和控制器）实现数据通信，以实现对污水处理工艺流程自动化控制的目的。

本发明提供一种污水处理的控制方法、云端服务器及边缘侧设备，以解决现有技术中存在的弊端。

如图1所示，本发明实施例的一种污水处理的控制方法，应用于云端服务器，包括：

步骤100，接收边缘侧设备发送的第一数据信息；这里，所述第一数据信息是经过边缘侧设备数据预处理后得到的数据；

步骤200，根据所述第一数据信息和预设的数据仓库，通过数据流水线匹配所述第一数据信息所对应的目标场景处理流程；

该实施例中，所述预设的数据仓库存储有不同场景下对应的处理工艺，通过数据流水线或处理(诸如例如提取、变换、加载处理)，可以将所述第一数据信息加载到预设的数据仓库，数据仓库为所述第一数据信息，匹配对应的处理工艺。

具体地，数据流水线中的数据变换可以用规则表达，并且一旦发生变换，就可以在暂存区域处中间保持值，在该暂存区域处，数据质量组件和数据投影组件可以在数据被上传到数据仓库实例处的客户模式之前验证和检查变换的数据的完整性。可以在提取、变换、加载处理运行时例如在许多计算实例或虚拟机处提供监视。在提取、变换、加载处理期间也可以维持依赖性，并且数据流水线或处理可以参与此类排序决策。

上述使用数据流水线和数据仓库的思想按场景快速构建数据处理流程，例如：通过实时计算引擎来识别设备故障、统计某个工艺执行的时间、执行状态等等，实现了据不同的业务场景需求，设置不同的数据处理流程。

步骤300，根据所述第一数据信息和所述目标场景处理流程，确定第一目标结果；

该实施例中，根据所述第一数据信息和所述目标场景处理流程，确定一对应的第一目标结果，通过多层多轮的数据处理，可以得到一个关于所述第一数据信息的处理结果的数据库，为后续计算提供数据支撑。

步骤400，根据所述第一目标结果处理，确定第一控制指令信息；

步骤500，将所述第一控制指令信息发送至所述边缘侧设备；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作。

需要说明的是，应用于云端服务器的农村生活污水处理的控制方法，其中，该云端服务器通过物联网技术与一个或多个边缘侧设备连接，且每个边缘侧设备连接一个污水处理设备。

该实施例中，根据第一数据信息和预设的数据仓库，通过数据流水线匹配所述第一数据信息所对应的目标场景处理流程，并对第一数据信息和所述目标场景处理流程，确定第一目标结果，以确定用于指示污水处理设备执行相对应的操作的第一控制指令信息，本发明并没有将该第一控制指令信息直接发送至污水处理设备，而是发送至所述边缘侧设备，相应的，由边缘侧设备通过该第一控制指令信息控制污水处理设备。这样设置的目的，在出现网络波动的情况下，所述云端服务器即使不向所述边缘侧设备发送第一控制指令信息，也能实现“边缘自治”的效果，进一步完善了污水处理工艺。

可选的，所述边缘侧设备设置有数据处理模型时，所述方法还包括：

步骤610，根据所述第一目标结果处理，确定用于预测污水处理设备管理的参数数据；

步骤620，对所述参数数据通过预设算法训练，确定用于更新所述数据处理模型的第一目标参数；

步骤630，将所述第一目标参数发送至所述数据处理模型。

该实施例中，所述边缘侧设备设置的数据处理模型为一个数据预处理的基础模型，所述云端服务器通过对第一目标结果处理，确定用于预测污水处理设备管理的参数数据；对所述参数数据通过预设算法训练，可利用云端存储数据与相关机器学习算法相结合，确定用于更新所述数据处理模型的第一目标参数，这里，云端服务器进行模型训练，通过迭代优化建立最优的第一目标参数，包括但不限于识别参数、预测参数，将所述第一目标参数发送至所述数据处理模型，所述边缘侧设备根据第一目标参数，更新所述数据处理模型。

本发明的云端服务器实现了训练模型、下发模型、更新所述边缘侧设备的数据处理模型的作用，一是云端计算减小了边缘侧设备的数据处理量，二是提高了边缘侧设备的数据处理精度，提高了边缘侧设备发送的第一数据信息的准确性。本发明实现了持续优化所述边缘侧设备的数据处理模型，所述边缘侧设备使用更新后的模型，达到过滤优化，提升数据质量的效果。

可选的，所述步骤400，包括：

步骤410，确定所述第一目标结果所对应的参数信息；所述参数信息包括：液位参数信息、环境参数信息、位置参数信息、工况运行状态信息和水质变化状态信息；所述液位参数信息包括但不限于污水高度；环境参数信息包括污水处理设备的设备参数信息；位置参数信息包括但不限于污水处理设备的地理位置，如农村、城市等；工况运行状态信息包括但不限于温度、氧化还原电位等；水质变化状态信息包括水质的溶解氧、酸碱度、悬浮物等。

步骤420，根据所述参数信息以及预设的阈值范围表，确定所述参数信息中的第二目标参数是否超过所述阈值范围表所对应的阈值范围；所述阈值范围表存储有所述参数信息中每一项对应的阈值范围；

步骤430，若所述第二目标参数超过所述阈值范围表所对应的阈值范围，则匹配所述第二目标参数对应的工艺流程；

步骤440，根据所述第二目标参数对应的工艺流程，确定所述第二目标参数所对应的第一控制指令信息。

该实施例中，所述第二目标参数为所述参数信息中的一种或多种参数信息，当所述第二目标参数超过所述阈值范围表所对应的阈值范围，则匹配所述第二目标参数对应的工艺流程，便于后续对污水处理设备的运行状态进行判断，进而便于对污水处理设备的处理工艺进行调整，以便保证出水水质的稳定性。

本发明在协同控制方面，从所述第一目标结果中，可获取到影响工艺控制流程的指标（第一目标结果所对应的参数信息）是否发生变化，并在处理、改变工艺控制流程，并将相关的控制指令下发至边缘侧设备的指令队列中，在条件满足时执行控制指令驱动污水处理设备相关控制器工作，降低了对网络的依赖度，即使网络中断业务也可正常运行。

可选的，所述步骤400前，还包括：

将所述第一目标处理结果，按照主题、专题进行分类，确定分类结果；

根据分类结果，存储在预设数据库的表中，或者存储在预设文件系统中。

该实施例中，所述第一目标处理结果是经过多层、多轮的数据处理，这里，将所述第一目标处理结果按照主题、专题进行分类，确定分类结果，根据分类结果，存储在预设数据库的表中，或者存储在预设文件系统中，这里，所述预设数据库是关于所述第一目标处理的数据库，在这个数据库中，每个主题中的目标主题包括至少一个专题，每个专题下可以包括文件、小型数据库等内容存储。

例如，主题可以分为：污水处理设备、污水处理工艺等的主题；污水处理设备的主题下可以设置有：设备生命周期预测、设备预警问题、设备预测维护等的多个专题；所述污水处理工艺包括但不限于工艺执行的专题；在工艺执行专题下可以存储有污水水质、环境温度等多个文件层级的数据。通过对第一目标处理分级存储的方法，为后续数据处理提供了数据支撑。

可选的，接收边缘侧设备发送的第一数据信息，包括：

通过分布式消息队列，接收边缘侧设备发送的第一数据信息。

该实施例中，通过分布式消息队列，在边缘侧设备和云端服务器搭建数据通道，对各类数据进行实时传输。对分布式消息队列发送的数据进行接收，并按照场景需求进行存储和相关处理，为进一步应用提供基础。本发明采用通过分布式消息队列提高了云端服务器接收的吞吐量，保证了所述边缘侧设备发送第一数据信息的安全送达，即保证了网络传输质量。

可选的，所述方法还包括：

将所述第一目标结果发布为数据服务，供所述云端服务器的应用层调用。

这里，所述第一目标结果可以直接发布为数据服务，为云端服务器的应用层调用，也可以理解为，本发明的第一目标结果发布为数据服务，为云端服务器的微服务或微应用开发提供了数据支撑。

具体地，云端服务器接收到服务请求后，向各个云端发送组件调用请求，云端接收组件调用请求后在所述第一目标结果中查找目标组件，所述第一目标结果的实时更新，保证了目标组件的准确性，可以为后续污水处理设备的数据分析提供了数据支撑。

如图2所示，本发明的实施例还提供一种污水处理的控制方法，应用于边缘侧设备，包括：

步骤700，向云端服务器发送第一数据信息；

该实施例中，所述第一数据信息是经过所述边缘侧设备进行数据预处理后的数据，数据预处理后的数据是更具有决策性、聚合性的结果数据或者中间数据，减小了云端服务器后续计算的复杂程度。

步骤800，接收所述云端服务器发送的第一控制指令信息；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作；

步骤900，将所述第一控制指令信息存储于所述边缘侧设备的执行指令队列中。

该实施例中，接收所述云端服务器发送的第一控制指令信息后，并没有直接去控制污水处理设备，而是将第一控制指令信息存储于所述边缘侧设备的执行指令队列中，既保证了在云端服务器的通信中断后，所述边缘侧设备有备用的控制指令，还可以防止同时向污水处理设备同时发送多个控制指令，导致污水处理设备的能耗增加。

可选的，所述方法还包括：

根据所述第一控制指令信息，周期性地更新所述执行指令队列中当前控制指令信息。

该实施例中，通过第一控制指令信息，周期性的更新所述执行指令队列中当前控制指令信息，保证了执行指令队列中当前控制指令信息的准确性，防止出现污水处理设备的运行状态发生变化后，未更新的当前控制指令控制污水处理设备执行相应的操作满足不了污水处理的目的。

具体地，在所述边缘侧设备的执行指令队列中存储有预设控制指令时，所述方法还包括：

若所述边缘侧设备和所述云端服务器首次交互，且通信中断时，所述边缘侧设备根据所述预设控制指令，控制污水处理设备执行所述预设控制指令所对应的操作；

该实施例中，在所述边缘侧设备和所述云端服务器首次交互，且通信中断的情况，可以理解为，所述边缘侧设备与所述云端服务器第一次交互就失败的情况，此时，云端服务器并未向所述边缘侧设备发送第一控制指令信息，所述边缘侧设备根据本地存储的预设控制指令控制污水处理设备，在网络恢复后，再通过所述第一控制指令信息更新预设控制指令。本发明保证了即使首次通信失败，边缘侧设备也可以达到“边缘自治”的效果。

若所述交边缘侧设备和所述云端服务器互，且通信正常时，所述边缘侧设备根据所述第一控制指令，控制所述污水处理设备执行所述第一控制指令所对应的操作；

若所述边缘侧设备和所述云端服务器非首次交互，且通信中断时，所述边缘侧设备根据所述执行指令队列中当前控制指令信息，控制所述污水处理设备执行所述当前控制指令信息所对应的操作。

该实施例中，本发明的所述边缘侧设备和所述云端服务器交互后，存在两种情况，一直处于正常的交互过程以及中途存在网络波动，导致出现交边缘侧设备和所述云端服务器出现通信中断的情况。若所述边缘侧设备和所述云端服务器一直处于正常的交互过程，则可以根据所述执行指令队列中当前控制指令信息控制所述污水处理设备执行所述当前控制指令信息所对应的操作，所述当前控制指令是根据第一控制指令更新的最新指令信息；若所述交边缘侧设备和所述云端服务器出现通信中断的情况，则以上一次周期更新的当前控制指令控制污水处理设备。两种情况的区别都是以所述执行指令队列中最新的控制指令控制污水处理设备，由于所述执行指令队列中指令信息是持续根据边缘侧发送的数据更新的，所以所述执行指令队列中指令信息也是根据实际的情况持续变化的，且更加符合实际场景的。本发明在实现对污水处理工艺流程自动化控制的前提下，还保证了对污水处理设备控制的准确性。

可选的，所述边缘侧设备设置有数据处理模型时，所述步骤700前，所述方法还包括：

通过消息队列，接收污水处理设备采集的第二数据信息，所述第二数据信息包括：液位参数信息、环境参数信息、位置参数信息、设备及零部件数据、工况运行状态信息和水质变化状态信息；

该实施例中，所述第二数据信息是污水处理设备所产生的运行数据、状态数据和水质关键指标数据、工艺执行数据等，是本发明处理的主要的数据源。污水处理设备产生的数据通过消息队列将数据接入到边缘侧设备；本发明通过消息队列实现对污水处理设备的数据接收，保证了采集数据的实时性。所述液位参数信息包括但不限于污水高度；环境参数信息包括污水处理设备的设备参数信息；位置参数信息包括但不限于污水处理设备的地理位置，如农村、城市等；工况运行状态信息包括但不限于温度、氧化还原电位等；水质变化状态信息包括水质的溶解氧、酸碱度、悬浮物等；所述设备及零部件数据包括但不限于设备的零部件寿命信息、设备的基础参数信息等。

对所述第二数据信息进行轻量化数据处理，得到第三数据信息；

根据所述第三数据信息和所述数据处理模型处理，确定第一数据信息；

这里，并将所述第一数据信息发送至所述云端服务器。

该实施例中，在边缘侧设备设定轻量化的数据预处理规则，对不同类型的数据进行清洗、过滤、格式转换等操作，确定第三数据信息；根据用于数据预处理的数据处理模型对所述第三数据信息进行处理，确定第一数据信息，所述数据预处理后的第一数据信息是具有决策属性的数据结果。边缘侧设备的数据预处理为云端服务器提供了高质量、聚合好的结果数据或中间数据，从而减少了对云端存储资源的使用，降低了云端运营成本。

具体地，对所述第二数据信息进行轻量化数据处理，得到第三数据信息，包括：

对所述第二数据信息去除冗余数据和去除不完整数据，得到第四数据信息；

对所述第四数据信息中不同类型数据赋予权重，进行加权、聚合数据处理，得到第三数据信息。

该实施例中，在边缘缓存设备将所述第二数据信息进行预处理，去除冗余数据和去除不完整数据，暂存重要数据，得到第四数据信息；边缘侧设备对所述第四数据信息进行聚类操作，由聚类处理模块完成数据处理前的聚类处理；：根据聚类处理后的数据特征，压缩后由相应的通讯信道传输到云端服务器，便于实现轻量化传输，为云端服务器提供更为准确的数据，从而减少了对云端存储资源的使用，降低了云端运营成本。

例如：这里可以采用聚类和压缩的方法来达到对所述第二数据信息进行轻量化数据处理的目的，具体地，如引入K-means聚类方法，一是元组聚类过程，将与每个物联网设备对应的元组数据聚类分为不同的部分；二是数据挖掘过程，根据数据的元组聚类结果进行分析，对簇之间的孤立点进行挖掘；三是数据存储部分，根据元组聚类及数据挖掘结果，对数据做参考压缩。

可选的，所述方法还包括：

接收所述云端服务器发送的用于更新所述数据处理模型的第一目标参数；

根据所述第一目标参数，更新所述数据处理模型的参数信息。

本发明根据云端服务器发送的第一目标参数，实时更新数据处理模型，保证了数据处理模型的判断、识别、预测等功能，保证了数据处理的准确性。

在一具体实施例中，如图3所示，在污水处理设备一侧，通过数据采集模块采集污水处理设备的数据参数，数据信息包括：液位参数信息、环境参数信息、位置参数信息、设备及零部件数据、工况运行状态信息和水质变化状态信息，并通过消息队列发送至边缘侧设备；所述边缘侧设备在数据接入后，进行轻量化数据处理，通过数据处理模型进行数据预处理，并发送至处理后的第一数据信息；所述云端服务器在数据接入后，对第一数据信息进行分场景数据处理，得到第一目标结果，并将第一目标结果进行数据存储。针对所述第一目标结果，所述云端服务器可以训练模型，并下发至所述边缘侧设备，对边缘侧设备的数据处理模型进行更新；还可以对所述第一目标结果判断，判断是否出现指标变化，在指标变化后选择匹配工艺，在执行匹配工艺后确定的执行指令，发送至所述边缘侧设备的执行指令对列中；所述云端服务器还可以将第一目标结果进行数据服务，通过微服务或者微应用调用使用。需要说明的是，在边缘侧设备的执行指令对列中存储有控制污水处理设备执行相应操作的控制指令，可以实现对污水处理设备的直接控制。

需要说明的是，云端服务器训练完模型后，可以是自动下发，有些场景需要人工干预下发。云端服务器将训练后的模型向所述边缘侧设备下发的目的在于，持续优化算法模型，模型下发后，所述边缘侧设备使用更新后的模型，达到过滤优化，提升数据质量的效果。

本发明实施例还提供一种污水处理的系统，包括：

终端：包含污水处理终端设备、工况环境传感器、水质传感器、工艺控制器及相关信息系统，是污水处理的执行单元也是污水处理数据的来源；

边缘侧设备：边缘层是污水处理的终端控制单元，其中包括终端设备的数据接入、协议解析、数据预处理（对数据的完整性校验、清洗、脱敏、排重等）、边缘智能分析（如：实时分析水处理工艺执行效果、能源损耗分析、水质分析等，并将结果上报平台作为后续优化依据）、边缘应用部署与管理（可以与云端服务器实现协同，云端服务器根据边缘设备反馈的信息，下发相应的水处理工艺应用包）、边缘规则引擎用于编写数据处理逻辑、场景联动和消息通知逻辑；

网络：通过多网融合方式实现云端服务器和边缘侧设备的数据互通，是“云边协同”控制的基础；

云端服务器平台：由3部分组成，分别是：网络基础设施、能力底座、通用组件&开发配置引擎三部分。利用资源虚拟化、容器化和容器编排等技术构建起弹性基础设施，在此基础上构建起以大数据、人工智能为核心智能底座，为平台应用提供多源异构、多模态数据采集、数据存储、数据处理、数据治理、数据分析和数据挖掘的能力，并在此能力上形成工艺优化模型、故障识别模型和风险预测模型，向应用层提供数据服务。借助能力底座提供的服务，形成通用服务和应用组件，以及可有效降低开发门槛的低代码开发引擎；

应用层：通过云端服务器平台提供各类数据接口服务、通用组件和低代码开发引擎，快速搭建起设备管理及智能运维类应用。

在另一具体实施例中，某运营商在多个省份（A省份、B省份等）的多个乡村（A乡村、B乡村等）的多户居民（如A乡村具有3000户村民、B乡村具有4000户村民）中每户安装了一套污水处理终端设备，并通过4G（第四代移动通信及其技术）、NB-IoT（窄带物联网）等网络接入到上述的云端服务器平台，由于设备连接数量多、分布广和网络可靠性低等特点，在此实施过程中使用上的技术方案，用来稳定、高效的运营污水处理云端服务器平台的业务。

在平台运行过程中，边缘侧设备会将污水处理设备运行数据进行采集和数据预处理任务，并将预处理后的高质量聚合数据同步至云端服务器，其中就包含对污水处理罐体设备水位数据、设备运行异常特征数据的分类处理，通过云端服务器丰富的网络资源和强大的计算能力，利用历史数据结合决策树、贝叶斯模型训练，反复持续建模、校验、优化训练过程，形成最优的识别和预测分析模型，并部署至边缘侧用于对罐体液位判断、设备故障预测。

在该具体实施例中能够克服的现有技术缺点或者解决的技术问题：

因具体实施例处于地广人稀、网络信号差的环境下，因此需要降低网络资源消耗，本发明利用云边协同的技术思想将边缘侧设备预处理后的结果数据同步至云端服务器，数据量较少了80%，降低了网络带宽的使用量；

将控制单元从云端迁移至边缘侧，网络依赖问题解决，加之网络带宽消耗的降低，控制延时性问题也得到了解决；

利用云端的大数据和智能化处理能力，不仅为边缘侧提供模型用于在边缘侧进行识别和预测，云端还可根据指标变化，将控制指令下发至边缘侧待执行，在这个过程中完全不需要人为参与，解决了工艺控制配置强度大和不能随需调整工艺的问题；

在网络中断等极端环境下，边缘侧即使脱离云端服务器平台也依然可以做到“边缘自治”的能力，几乎不影响设备的正常运行。

综上所述，本发明的技术方案降低了对网络的依赖度，即使网络中断业务也可正常运行；降低了数据到云端服务器的传输量，节约网络资源；控制单元由现有的云控技术，改为边缘侧设备控制，时效性和可靠性大大加强；模型训练和模型使用分别放在云端服务器和边缘侧设备，既充分利用云端服务器的计算资源优势，也利用了边缘侧设备执行效率高、响应及时的特点。

如图4所示，本发明实施例还提供一种云端服务器，包括：

第一接收模块10，用于接收边缘侧设备发送的第一数据信息；

第一处理模块20，用于根据所述第一数据信息和预设的数据仓库，通过数据流水线匹配所述第一数据信息所对应的目标场景处理流程；

第一确定模块30，用于根据所述第一数据信息和所述目标场景处理流程，确定第一目标结果；

第二确定模块40，用于根据所述第一目标结果处理，确定第一控制指令信息；

第一发送模块50，用于将所述第一控制指令信息发送至所述边缘侧设备；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作。

可选的，所述云端服务器还包括：

第三确定模块，用于根据所述第一目标结果处理，确定用于预测污水处理设备管理的参数数据；

第四确定模块，用于对所述参数数据通过预设算法训练，确定用于更新所述数据处理模型的第一目标参数；

第三发送模块，用于将所述第一目标参数发送至所述数据处理模型。

可选的，所述第二确定模块40，包括：

第一确定单元，用于确定所述第一目标结果所对应的参数信息；所述参数信息包括：液位参数信息、环境参数信息、位置参数信息、工况运行状态信息和水质变化状态信息；

第二确定单元，用于根据所述参数信息以及预设的阈值范围表，确定所述参数信息中的第二目标参数是否超过所述阈值范围表所对应的阈值范围；所述阈值范围表存储有所述参数信息中每一项对应的阈值范围；

匹配单元，用于若所述第二目标参数超过所述阈值范围表所对应的阈值范围，则匹配所述第二目标参数对应的工艺流程；

第三确定单元，用于根据所述第二目标参数对应的工艺流程，确定所述第二目标参数所对应的第一控制指令信息。

可选的，所述云端服务器还包括：

第三处理模块，用于将所述第一目标处理结果，按照主题、专题进行分类，确定分类结果；

根据分类结果，存储在预设数据库的表中，或者存储在预设文件系统中。

可选的，所述第一接收模块10，包括：

第一接收单元，用于通过分布式消息队列，接收边缘侧设备发送的第一数据信息。

可选的，所述云端服务器还包括：

第四处理模块，用于将所述第一目标结果发布为数据服务，供所述云端服务器的应用层调用。

如图5所示，本发明实施例还提供一种边缘侧设备，包括：

第二发送模块60，用于向云端服务器发送第一数据信息；

第二接收模块70，用于接收所述云端服务器发送的第一控制指令信息；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作；

第二处理模块80，用于将所述第一控制指令信息存储于所述边缘侧设备的执行指令队列中。

可选的，所述边缘侧设备还包括：

第三接收模块，用于通过消息队列，接收污水处理设备采集的第二数据信息，所述第二数据信息包括：液位参数信息、环境参数信息、位置参数信息、设备及零部件数据、工况运行状态信息和水质变化状态信息；

第五处理模块，用于对所述第二数据信息进行轻量化数据处理，得到第三数据信息；

第五确定模块，用于根据所述第三数据信息和所述数据处理模型处理，确定第一数据信息。

可选的，所述边缘侧设备还包括：

第四接收模块，用于接收所述云端服务器发送的用于更新所述数据处理模型的第一目标参数；

第一更新模块，用于根据所述第一目标参数，更新所述数据处理模型的参数信息。

可选的，所述边缘侧设备还包括：

第二更新模块，用于根据所述第一控制指令信息，周期性地更新所述执行指令队列中当前控制指令信息。

可选的，所述边缘侧设备还包括：

第一控制模块，用于若所述边缘侧设备和所述云端服务器首次交互，且通信中断时，所述边缘侧设备根据所述预设控制指令，控制污水处理设备执行所述预设控制指令所对应的操作；

第二控制模块，用于若所述边缘侧设备和所述云端服务器交互，且通信正常时，所述边缘侧设备根据所述第一控制指令，控制所述污水处理设备执行所述第一控制指令所对应的操作；

第三控制模块，用于若所述边缘侧设备和所述云端服务器非首次交互，且通信中断时，所述边缘侧设备根据所述执行指令队列中当前控制指令信息，控制所述污水处理设备执行所述当前控制指令信息所对应的操作。

可选的，所述第五处理模块，包括：

第一处理单元，用于对所述第二数据信息去除冗余数据和去除不完整数据，得到第四数据信息；

第二处理单元，用于对所述第四数据信息中不同类型数据赋予权重，进行加权、聚合数据处理，得到第三数据信息。

本发明实施例的一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上所述的污水处理的控制方法中的步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，所述处理器为上述实施例中所述的污水处理的控制方法中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器（Read-Only Memory，简称ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，简称RAM）、磁碟或者光盘等。

进一步需要说明的是，此说明书中所描述的终端包括但不限于智能手机、平板电脑等，且所描述的许多功能部件都被称为模块，以便更加特别地强调其实现方式的独立性。

本发明实施例中，模块可以用软件实现，以便由各种类型的处理器执行。举例来说，一个标识的可执行代码模块可以包括计算机指令的一个或多个物理或者逻辑块，举例来说，其可以被构建为对象、过程或函数。尽管如此，所标识模块的可执行代码无需物理地位于一起，而是可以包括存储在不同位里上的不同的指令，当这些指令逻辑上结合在一起时，其构成模块并且实现该模块的规定目的。

实际上，可执行代码模块可以是单条指令或者是许多条指令，并且甚至可以分布在多个不同的代码段上，分布在不同程序当中，以及跨越多个存储器设备分布。同样地，操作数据可以在模块内被识别，并且可以依照任何适当的形式实现并且被组织在任何适当类型的数据结构内。所述操作数据可以作为单个数据集被收集，或者可以分布在不同位置上（包括在不同存储设备上），并且至少部分地可以仅作为电子信号存在于系统或网络上。

在模块可以利用软件实现时，考虑到现有硬件工艺的水平，所以可以以软件实现的模块，在不考虑成本的情况下，本领域技术人员都可以搭建对应的硬件电路来实现对应的功能，所述硬件电路包括常规的超大规模集成（VLSI）电路或者门阵列以及诸如逻辑芯片、晶体管之类的现有半导体或者是其它分立的元件。模块还可以用可编程硬件设备，诸如现场可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑设备等实现。

上述范例性实施例是参考该些附图来描述的，许多不同的形式和实施例是可行而不偏离本发明精神及教示，因此，本发明不应被建构成为在此所提出范例性实施例的限制。更确切地说，这些范例性实施例被提供以使得本发明会是完善又完整，且会将本发明范围传达给那些熟知此项技术的人士。在该些图式中，组件尺寸及相对尺寸也许基于清晰起见而被夸大。在此所使用的术语只是基于描述特定范例性实施例目的，并无意成为限制用。如在此所使用地，除非该内文清楚地另有所指，否则该单数形式“一”、“一个”和“该”是意欲将该些多个形式也纳入。会进一步了解到该些术语“包含”及/或“包括”在使用于本说明书时，表示所述特征、整数、步骤、操作、构件及/或组件的存在，但不排除一或更多其它特征、整数、步骤、操作、构件、组件及/或其族群的存在或增加。除非另有所示，陈述时，一值范围包含该范围的上下限及其间的任何子范围。

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 (15)

1.一种污水处理的控制方法，应用于云端服务器，其特征在于，包括：

接收边缘侧设备发送的第一数据信息；

根据所述第一数据信息和预设的数据仓库，通过数据流水线匹配所述第一数据信息所对应的目标场景处理流程；

根据所述第一数据信息和所述目标场景处理流程，确定第一目标结果；

根据所述第一目标结果处理，确定第一控制指令信息；

将所述第一控制指令信息发送至所述边缘侧设备；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘侧设备设置有数据处理模型时，所述方法还包括：

根据所述第一目标结果处理，确定用于预测污水处理设备管理的参数数据；

对所述参数数据通过预设算法训练，确定用于更新所述数据处理模型的第一目标参数；

将所述第一目标参数发送至所述数据处理模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一目标结果处理，确定第一控制指令信息，包括：

确定所述第一目标结果所对应的参数信息；所述参数信息包括：液位参数信息、环境参数信息、位置参数信息、工况运行状态信息和水质变化状态信息；

根据所述参数信息以及预设的阈值范围表，确定所述参数信息中的第二目标参数是否超过所述阈值范围表所对应的阈值范围；所述阈值范围表存储有所述参数信息中每一项对应的阈值范围；

若所述第二目标参数超过所述阈值范围表所对应的阈值范围，则匹配所述第二目标参数对应的工艺流程；

根据所述第二目标参数对应的工艺流程，确定所述第二目标参数所对应的第一控制指令信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一目标结果处理，确定第一控制指令信息前，还包括：

将所述第一目标处理结果，按照主题、专题进行分类，确定分类结果；

根据分类结果，存储在预设数据库的表中，或者存储在预设文件系统中。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收边缘侧设备发送的第一数据信息，包括：

通过分布式消息队列，接收边缘侧设备发送的第一数据信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述第一目标结果发布为数据服务，供所述云端服务器的应用层调用。

7.一种污水处理的控制方法，应用于边缘侧设备，其特征在于，包括：

向云端服务器发送第一数据信息；

接收所述云端服务器发送的第一控制指令信息；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作；

将所述第一控制指令信息存储于所述边缘侧设备的执行指令队列中。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述边缘侧设备设置有数据处理模型时，向云端服务器发送第一数据信息前，所述方法还包括：

通过消息队列，接收污水处理设备采集的第二数据信息，所述第二数据信息包括：液位参数信息、环境参数信息、位置参数信息、设备及零部件数据、工况运行状态信息和水质变化状态信息；

对所述第二数据信息进行轻量化数据处理，得到第三数据信息；

根据所述第三数据信息和所述数据处理模型处理，确定第一数据信息。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述云端服务器发送的用于更新所述数据处理模型的第一目标参数；

根据所述第一目标参数，更新所述数据处理模型的参数信息。

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述第一控制指令信息，周期性地更新所述执行指令队列中当前控制指令信息。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，在所述边缘侧设备的执行指令队列中存储有预设控制指令时，所述方法还包括：

若所述边缘侧设备和所述云端服务器首次交互，且通信中断时，所述边缘侧设备根据所述预设控制指令，控制污水处理设备执行所述预设控制指令所对应的操作；

若所述边缘侧设备和所述云端服务器交互，且通信正常时，所述边缘侧设备根据所述第一控制指令，控制所述污水处理设备执行所述第一控制指令所对应的操作；

若所述边缘侧设备和所述云端服务器非首次交互，且通信中断时，所述边缘侧设备根据所述执行指令队列中当前控制指令信息，控制所述污水处理设备执行所述当前控制指令信息所对应的操作。

12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，对所述第二数据信息进行轻量化数据处理，得到第三数据信息，包括：

对所述第二数据信息去除冗余数据和去除不完整数据，得到第四数据信息；

对所述第四数据信息中不同类型数据赋予权重，进行加权、聚合数据处理，得到第三数据信息。

13.一种云端服务器，其特征在于，包括：

第一接收模块，用于接收边缘侧设备发送的第一数据信息；

第一处理模块，用于根据所述第一数据信息和预设的数据仓库，通过数据流水线匹配所述第一数据信息所对应的目标场景处理流程；

第一确定模块，用于根据所述第一数据信息和所述目标场景处理流程，确定第一目标结果；

第二确定模块，用于根据所述第一目标结果处理，确定第一控制指令信息；

第一发送模块，用于将所述第一控制指令信息发送至所述边缘侧设备；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作。

14.一种边缘侧设备，其特征在于，包括：

第二发送模块，用于向云端服务器发送第一数据信息；

第二接收模块，用于接收所述云端服务器发送的第一控制指令信息；所述第一控制指令信息用于指示污水处理设备执行相对应的操作；

第二处理模块，用于将所述第一控制指令信息存储于所述边缘侧设备的执行指令队列中。

15.一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，其特征在于，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的污水处理的控制方法中的步骤，或者，执行时实现如权利要求7至12任一项所述的污水处理的控制方法中的步骤。

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