CN115560381A - 一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统、方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电供暖技术领域，提出一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统、方法及设备。系统包括前端数据采集模块、前端数据分析模块和后端智慧算法模块。通过前端数据采集模块，获取用户电功率、室温及电供暖系统运行状态等信息；通过前端数据分析模块，按内嵌算法计算电供暖系统可用功率，并下发控制器调节。识别在功率可控情况下用户室温不满足期望的占比，如占比超出限值，生成警示信息；将警示信息及用户数据发送给后端智慧算法模块优化控制算法，再下发用户前端数据分析模块更新算法。本发明可通过在前端部署边缘计算，预先处理符合内嵌算法的数据，减少后端智慧算法服务器的部署成本，提高处理效率，使得智能群控电供暖系统响应更加快速。

Description

一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统、方法及设备

技术领域

本发明涉及电供暖技术领域，更具体地，涉及一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统、方法及设备。

背景技术

电供暖系统契合清洁协同降碳要求，是供暖未来发展的重要方向。智能化的电供暖系统通过监测主要运行参数实现电供暖系统的优化控制，从而达到节能降碳的目的，具有良好的应用前景。

在本发明技术之前，现有的智能化电供暖系统采集各类参数远传至云端平台，在云端平台完成全部数据分析，通过云端平台下发控制结果给终端设备或经中转下发给终端设备，云端负荷较大，网络带宽要求较高，处理效率较低。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统、方法及设备，通过在前端部署边缘计算，预先处理符合内嵌算法的数据，减少后端智慧算法服务器的部署成本，提高处理效率，加快智能群控电供暖的响应快速。

根据本发明实施例第一方面，提供一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统。

在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统包括：

前端数据采集模块，用于获取用户电功率、室温及电供暖系统运行状态；

前端数据分析模块，用于按内嵌算法计算电供暖系统可用功率，并下发控制器调节命令，并生成警示信息和警示用户数据；

后端智慧算法模块，用于根据所述警示信息和所述用户数据进行算法更新，并下发所述前端数据分析模块。

在一个或多个实施例中，优选地，所述获取用户电功率、室温及电供暖系统运行状态，具体包括：

通过功率传感器在线获得用户的电功率，并存储；

通过温度传感器在线获得用户的室温，并存储；

读取设置的室温期望，并存储；

获取电供暖系统的瞬时功率，并存储；

清除超过预设个供暖季的数据。

在一个或多个实施例中，优选地，所述按内嵌算法计算电供暖系统可用功率，具体包括：

获取当前时刻用户电功率、电供暖系统瞬时电功率和预设用户总电功率限值；

利用第一计算公式计算下一时刻电供暖系统可用功率；

所述第一计算公式为：

其中，

为所述下一时刻电供暖系统可用功率，

为预设用户总电功 率限值，

为当前时刻用户电功率，

为当前时刻电供暖系统瞬时电功率。

在一个或多个实施例中，优选地，所述前端数据分析模块，还包括：

获得经验系数、下一时刻室温期望和实时室温；

利用第二计算公式计算下一时刻电供暖设备功率需求；

所述第二计算公式为：

其中，

为所述下一时刻电供暖设备功率需求，

为经验系数，

为所述下一时刻室温期望，

为所述实时室温。

将电供暖系统可用功率按照各电供暖设备功率需求比例进行分配，并下发控制器命令。

在一个或多个实施例中，优选地，所述前端数据分析模块，具体包括：

获得全部的功率可控情况下用户的实时室温；

根据期望室温，判断不满足所述期望室温的时长；

计算不满足所述期望室温的时长在连续一段时间内的占比，当所述占比小于预设比例时，则将期望功率值、实际功率值、期望温度和实时温度按照每日一次上传至所述后端智慧算法模块；

当不满足所述期望室温的时长在连续一段时间内的所述占比大于等于预设比例时，则生成警示信息，并将涉及用户的全部监测信息，含前端数据采集模块和所述前端数据分析模块的当个供暖季全部用户数据上传至所述后端智慧算法模块。

在一个或多个实施例中，优选地，所述后端智慧算法模块，具体还包括：

获得所述警示信息和所述用户数据后，判断当前警示是否正确；

若警示不正确，不满足期望室温时长占比小于预设比例，则无需调整控制算法；若警示正确，不满足期望室温时长占比大于等于预设比例，则通过专家分析调整所述第二计算公式中的所述经验系数，根据更新的所述经验系数更新所述第二计算公式，持续跟踪更新后的数据并上传后端智慧算法模块，直至一段时间内不满足期望室温时长占比小于预设比例，则不再发出警示信息，结束所述用户数据上传至后端智慧算法模块。

在一个或多个实施例中，优选地，所述后端智慧算法模块，具体还包括：

实时所述第二计算公式中的所述经验系数，下发至所述前端数据分析模块；

在所述前端数据分析模块自动使用更新后的第二计算公式进行在线控制。

根据本发明实施例第二方面，提供一种基于边缘计算的智能群控电供暖方法。

在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于边缘计算的智能群控电供暖方法包括：

获取用户电功率、室温及电供暖系统运行状态；

按内嵌算法计算电供暖系统可用功率，并下发控制器调节命令，并生成警示信息和警示用户数据；

根据所述警示信息和所述用户数据进行算法更新，并下发所述前端数据分析模块。

根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。

根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明方案中，通过前端部署边缘计算设备进行预处理，加速处理速度。

本发明方案中，通过远端平台进行在线分析，根据期望室温时长，减少并发量，提升处理效率。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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例，对于本领域技术人员来讲，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是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统的结构图。

图2是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统中的获取用户电功率、室温及电供暖系统运行状态的流程图。

图3是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统中的按内嵌算法计算电供暖系统可用功率的流程图。

图4是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统中的前端数据分析模块的第一执行流程图。

图5是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统中的前端数据分析模块的第二执行流程图。

图6是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统中的后端智慧算法模块的第一执行流程图。

图7是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统中的后端智慧算法模块的第二执行流程图。

图8是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖方法的流程图。

图9是本发明一个实施例中一种电子设备的结构图。

具体实施方式

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

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。

电供暖系统契合清洁协同降碳要求，是供暖未来发展的重要方向。智能化的电供暖系统通过监测主要运行参数实现电供暖系统的优化控制，从而达到节能降碳的目的，具有良好的应用前景。

在本发明技术之前，现有的智能化电供暖系统采集各类参数远传至云端平台，在云端平台完成全部数据分析，通过云端平台下发控制结果给终端设备或经中转下发给终端设备，云端负荷较大，网络带宽要求较高，处理效率较低。

本发明实施例中，提供了一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统、方法及设备。该方案通过在前端部署边缘计算，预先处理符合内嵌算法的数据，减少后端智慧算法服务器的部署成本，提高处理效率，加快智能群控电供暖的响应快速。

根据本发明实施例第一方面，提供一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统。

如图1所示，图1是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统的结构图。

在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统包括：

前端数据采集模块101，用于获取用户电功率、室温及电供暖系统运行状态；

前端数据分析模块102，用于按内嵌算法计算电供暖系统可用功率，并下发控制器调节命令，并生成警示信息和警示用户数据；

后端智慧算法模块103，用于根据所述警示信息和所述用户数据进行算法更新，并下发所述前端数据分析模块。

在本发明实施例中，通过模块化设计实现对于供暖系统的快速可靠的调节，进而完成有效的功率分析和控制。

图2是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统中的获取用户电功率、室温及电供暖系统运行状态的流程图。

如图2所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述获取用户电功率、室温及电供暖系统运行状态，具体包括：

S201、 通过功率传感器在线获得用户的电功率，并存储；

S202、 通过温度传感器在线获得用户的室温，并存储；

S203、 读取设置的室温期望，并存储；

S204、 获取电供暖系统的瞬时功率，并存储；

S205、 清除超过预设个供暖季的数据。

在本发明实施例中，通过前端数据采集模块，获取用户瞬时电功率、实时室温、室温期望、电供暖系统瞬时功率、设定室温等信息；以上信息实现本地存储至少2个供暖季。

图3是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统中的按内嵌算法计算电供暖系统可用功率的流程图。

如图3所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述按内嵌算法计算电供暖系统可用功率，具体包括：

S301、 获取当前时刻用户电功率、电供暖系统瞬时电功率和预设用户总电功率限值；

S302、 利用第一计算公式计算下一时刻电供暖系统可用功率；

所述第一计算公式为：

其中，

为所述下一时刻电供暖系统可用功率，

为预设用户总电功 率限值，

为当前时刻用户电功率，

为当前时刻电供暖系统瞬时电功率。

在本发明实施例中，通过前端数据分析模块，按以下算法计算电供暖系统可用功率。

图4是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统中的前端数据分析模块的第一执行流程图。

如图4所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述前端数据分析模块，还包括：

S401、 获得经验系数、下一时刻室温期望和实时室温；

S402、 利用第二计算公式计算下一时刻电供暖设备功率需求；

所述第二计算公式为：

其中，

为所述下一时刻电供暖设备功率需求，

为经验系数，

为 所述下一时刻室温期望，

为所述实时室温；

S403、 将电供暖系统可用功率按照各电供暖设备功率需求比例进行分配，并下发控制器命令。

在本发明实施例中，在各电供暖系统中，根据满足期望温度情况计算功率需求，将电供暖系统可用功率按照各电供暖设备功率需求比例进行分配，并下发控制器命令。

图5是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统中的前端数据分析模块的第二执行流程图。

如图5所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述前端数据分析模块，具体包括：

S501、 获得全部的功率可控情况下用户的实时室温；

S502、 根据期望室温，判断不满足所述期望室温的时长；

S503、 计算不满足所述期望室温的时长在连续一段时间内的占比，当所述占比小于预设比例时，则将期望功率值、实际功率值、期望温度和实时温度按照每日一次上传至所述后端智慧算法模块；

S504、 当不满足所述期望室温的时长在连续一段时间内的所述占比大于等于预设比例时，则生成警示信息，并将涉及用户的全部监测信息，含前端数据采集模块和所述前端数据分析模块的当个供暖季全部用户数据上传至所述后端智慧算法模块。

在本发明实施例中，在收到所述控制器调节命令后，识别在功率可控情况下用户室温不满足期望的占比，当占比超出限值则生成警示信息，否则将警示信息及用户数据发送给后端智慧算法模块，进一步优化控制算法。

具体的，进一步优化控制算法具体包括：

实时获取当前的经验系数；

依次获取全部的每个取暖设备的所述下一时刻室温期望和所述实时室温；

利用第三计算公式计算最优的经验系数；

根据所述最优的经验系数进行下一时刻电供暖设备功率需求修正，获得下一时刻电供暖设备功率需求修正值；

将下一时刻电供暖设备功率需求修正值发送至电供暖设备，进行实时调整；

所述第三计算公式为：

其中，k _p为所述最优的经验系数，arg min()为最优经验系数的学习函数，ΣT_d为全部的取暖器不满足所述期望室温的时长的加和；

所述第四计算公式为：

在本发明实施例中，结合了实时学习，下发至所述前端数据分析模块，对于的室温的学习和分析，这个过程中，核心是对于全部的取暖器不满足所述期望室温的时长的加和的学习，进而最终实现最优化控制。

图6是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统中的后端智慧算法模块的第一执行流程图。

如图6所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述后端智慧算法模块，具体还包括：

S601、 获得所述警示信息和所述用户数据后，判断当前警示是否正确；

S602、 若警示不正确，不满足期望室温时长占比小于预设比例，则无需调整控制算法；若警示正确，不满足期望室温时长占比大于等于预设比例，则通过专家分析调整所述第二计算公式中的所述经验系数，根据更新的所述经验系数更新所述第二计算公式，持续跟踪更新后的数据并上传后端智慧算法模块，直至一段时间内不满足期望室温时长占比小于预设比例，则不再发出警示信息，结束所述用户数据上传至后端智慧算法模块。

在本发明实施例中，将警示信息及警示用户数据发送给后端智慧算法模块，进一步优化警示用户的控制算法，具体为调整所述第二计算公式中的经验系数，实现对于下一时刻电供暖设备功率需求的调整。

图7是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统中的后端智慧算法模块的第二执行流程图。

如图7所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述后端智慧算法模块，具体还包括：

S701、 实时所述第二计算公式中的所述经验系数，下发至所述前端数据分析模块；

S702、 在所述前端数据分析模块自动使用更新后的第二计算公式进行在线控制。

本发明实施例中，为了能实现快速的控制状态的更新，在获得实时的数据后，自动进行对应数据的调整，完成数据的更新和运算。

根据本发明实施例第二方面，提供一种基于边缘计算的智能群控电供暖方法。

图8是本发明一个实施例的一种基于边缘计算的智能群控电供暖方法的流程图。

在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于边缘计算的智能群控电供暖方法包括：

S801、 获取用户电功率、室温及电供暖系统运行状态；

S802、 按内嵌算法计算电供暖系统可用功率，并下发控制器调节命令，并生成警示信息和警示用户数据；

S803、 根据所述警示信息和所述用户数据进行算法更新，并下发所述前端数据分析模块。

在本发明实施例中，为了能够进行实现在单一系统上的执行，设置了一种工作方法，可以在任何配置足够的系统上进行执行。

根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。

根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备。图9是本发明一个实施例中一种电子设备的结构图。图9所示的电子设备为通用基于边缘计算的智能群控电供暖装置。参照图9，所述电子设备可以是智能手机、平板电脑等设备。电子设备900包括处理器901和存储器902。其中，处理器901与存储器902电性连接。

处理器901是电子设备900的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或调用存储在存储器902内的计算机程序，以及调用存储在存储器902内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。

在本实施例中，电子设备900中的处理器901会按照如下的步骤，将一个或一个以上的计算机程序的进程对应的指令加载到存储器902中，并由处理器901来运行存储在存储器902中的计算机程序，从而实现各种功能。

在某些实施方式中，电子设备900还可以包括：显示器903、射频电路904、音频电路905、无线保真模块906以及电源907。其中，其中，显示器903、射频电路904、音频电路905、无线保真模块906以及电源907分别与处理器901电性连接。

所述显示器903可以用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示器903可以包括显示面板，在某些实施方式中，可以采用液晶显示器 （LCD，Liquid CrystalDisplay）、或者有机发光二极管（OLED，Organic Light-Emitting Diode）等形式来配置显示面板。

所述射频电路904可以用于收发射频信号，以通过无线通信与网络设备或其他电子设备建立无线通讯，与网络设备或其他电子设备之间收发信号。

所述音频电路905可以用于通过扬声器、传声器提供用户与电子设备之间的音频接口。

所述无线保真模块906可以用于短距离无线传输，可以帮助用户收发电子邮件、浏览网站和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。

所述电源907可以用于给电子设备900的各个部件供电。在一些实施例中，电源907可以通过电源管理系统与处理器901逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图9中未示出，电子设备900还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明方案中，通过前端部署边缘计算设备进行预处理，加速处理速度。

本发明方案中，通过远端平台进行在线分析，根据期望室温时长，减少并发量，提升处理效率。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统，其特征在于，该系统包括：

前端数据采集模块，用于获取用户电功率、室温及电供暖系统运行状态；

前端数据分析模块，用于按内嵌算法计算电供暖系统可用功率，并下发控制器调节命令，并生成警示信息和警示用户数据；

后端智慧算法模块，用于根据所述警示信息和所述用户数据进行算法更新，并下发所述前端数据分析模块。

2.如权利要求1所述的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统，其特征在于，所述获取用户电功率、室温及电供暖系统运行状态，具体包括：

通过功率传感器在线获得用户的电功率，并存储；

通过温度传感器在线获得用户的室温，并存储；

读取设置的室温期望，并存储；

获取电供暖系统的瞬时功率，并存储；

清除超过预设个供暖季的数据。

3.如权利要求1所述的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统，其特征在于，所述按内嵌算法计算电供暖系统可用功率，具体包括：

获取当前时刻用户电功率、电供暖系统瞬时电功率和预设用户总电功率限值；

利用第一计算公式计算下一时刻电供暖系统可用功率；

所述第一计算公式为：

其中，

为所述下一时刻电供暖系统可用功率，

为预设用户总电功率限 值，

为当前时刻用户电功率，

为当前时刻电供暖系统瞬时电功率。

4.如权利要求1所述的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统，其特征在于，所述前端数据分析模块，还包括：

获得经验系数、下一时刻室温期望和实时室温；

利用第二计算公式计算下一时刻电供暖设备功率需求；

所述第二计算公式为：

其中，

为所述下一时刻电供暖设备功率需求，

为经验系数，

为所述 下一时刻室温期望，

为所述实时室温；

将电供暖系统可用功率按照各电供暖设备功率需求比例进行分配，并下发控制器命令。

5.如权利要求4所述的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统，其特征在于，所述前端数据分析模块，具体包括：

获得全部的功率可控情况下用户的实时室温；

根据期望室温，判断不满足所述期望室温的时长；

计算不满足所述期望室温的时长在连续一段时间内的占比，当所述占比小于预设比例时，则将期望功率值、实际功率值、期望温度和实时温度按照每日一次上传至所述后端智慧算法模块；

当不满足所述期望室温的时长在连续一段时间内的所述占比大于等于预设比例时，则生成警示信息，并将涉及用户的全部监测信息，含前端数据采集模块和所述前端数据分析模块的当个供暖季全部用户数据上传至所述后端智慧算法模块。

6.如权利要求4所述的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统，其特征在于，所述后端智慧算法模块，具体还包括：

获得所述警示信息和所述用户数据后，判断当前警示是否正确；

若警示不正确，不满足期望室温时长占比小于预设比例，则无需调整控制算法；若警示正确，不满足期望室温时长占比大于等于预设比例，则通过专家分析调整所述第二计算公式中的所述经验系数，根据更新的所述经验系数更新所述第二计算公式，持续跟踪更新后的数据并上传后端智慧算法模块，直至一段时间内不满足期望室温时长占比小于预设比例，则不再发出警示信息，结束所述用户数据上传至后端智慧算法模块。

7.如权利要求4所述的一种基于边缘计算的智能群控电供暖系统，其特征在于，所述后端智慧算法模块，具体还包括：

实时所述第二计算公式中的所述经验系数，下发至所述前端数据分析模块；

在所述前端数据分析模块自动使用更新后的第二计算公式进行在线控制。

8.一种基于边缘计算的智能群控电供暖方法，其特征在于，具体包括：

获取用户电功率、室温及电供暖系统运行状态；

按内嵌算法计算电供暖系统可用功率，并下发控制器调节命令，并生成警示信息和警示用户数据；

根据所述警示信息和所述用户数据进行算法更新，并下发前端数据分析模块。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求8中所述的方法。

10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求8所述的方法。

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