CN118052417A - 一种负荷管理分支装置及管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种负荷管理分支装置及管理方法。属于负荷管理技术领域，所述装置包括：数据采集模块、边缘计算模块、数据处理与分析模块、控制执行模块以及通信模块；所述数据采集模块的输出端与所述边缘计算模块的输入端进行连接；所述边缘计算模块的输出端与所述数据处理与分析模块的输入端进行连接；所述数据处理与分析模块的输出端所述控制执行模块的输入端进行连接；所述控制执行模块的输出端与所述数据采集模块的输入端进行连接。采用分布式架构，通过数据采集模块与边缘计算模块的配合，实现了数据的实时采集与预处理，大大减少了数据传输延迟，提高了整个系统的反应速度和处理效率。

Description

一种负荷管理分支装置及管理方法

技术领域

本发明提出了一种负荷管理分支装置及管理方法，属于负荷管理技术领域。

背景技术

随着电力行业的快速发展和智能电网技术的不断进步，电力系统的复杂性日益增加，对电力设施的运行状态监控、故障预测、能源管理以及负荷调度等方面提出了更高的要求。当前，在电力负荷管理领域，如何实现快速、准确地采集电网运行参数，高效处理大量实时数据，并依据数据分析结果进行精准控制成为亟待解决的关键问题。

传统的负荷管理系统往往集中式处理所有数据，导致数据传输延时大、处理效率低下，且难以应对大规模、高密度的传感器数据流。此外，缺乏实时智能分析和决策机制，无法对设备状态进行有效预测和及时调控，从而影响到电力系统的稳定性和经济运行。

发明内容

本发明提供了一种负荷管理分支装置及管理方法，用以解决上述背景技术中提到的问题：

本发明提出的一种负荷管理分支装置，所述装置包括：数据采集模块、边缘计算模块、数据处理与分析模块、控制执行模块以及通信模块；所述数据采集模块的输出端与所述边缘计算模块的输入端进行连接；所述边缘计算模块的输出端与所述数据处理与分析模块的输入端进行连接；所述数据处理与分析模块的输出端所述控制执行模块的输入端进行连接；所述控制执行模块的输出端与所述数据采集模块的输入端进行连接；所述通信模块的输出端与所述控制执行模块的输入端进行连接。

进一步的，所述数据处理与分析模块包括数据存储模块、故障诊断与预测模块以及能量管理与优化模块；所述数据存储模块的输入端也即数据分析与处理模块的输入端；所述数据存储模块与所述故障诊断与预测模块以及能量管理与优化模块进行双向连接；所述故障诊断与预测模块以及能量管理与优化模块的输出端也即数据处理与分析模块的输出端。

进一步的，所述数据采集模块包括N个传感器子模块，所述边缘计算模块包括N个边缘计算子模块以及数据汇总模块，所述边缘计算子模块与所述数据汇总模块进行双向连接，各个边缘计算子模块之间通过物联网进行连接。

进一步的，所述传感器子模块与边缘计算子模块一一对应，所述传感器子模块的输出端与所述边缘计算子模块的输入端进行连接；所述N为大于等于2的正整数，所述传感器子模块的输入端输出端也即数据采集模块的输入端与输出端；所述边缘计算子模块的输入端也即边缘计算模块的输入端；所述数据汇总模块的输出端也即边缘计算模块的输出端。

进一步的，所述装置还包括显示模块；所述显示模块的输入端与所述数据采集模块、边缘计算模块、数据处理与分析模块、故障诊断与预测模块、能量管理与优化模块、控制执行模块以及通信模块的输出端进行连接。

本发明提出的一种用于实现负荷管理分支装置的管理方法，所述方法包括：

通过数据采集模块采集电网的各类参数数据，并将采集到的参数数据传输至边缘计算模块；

所述边缘计算模块接收到参数数据后，通过边缘计算子模块对所述参数数据进行预处理，并通过数据汇总模块对预处理结果进行汇总；

所述数据汇总模块将预处理结果传输至数据处理与分析模块进行处理与分析，并将处理与分析结果传输至控制执行模块；

控制执行模块根据接收到的处理与分析结果以及通过通信模块传输的来自上级系统或远程终端的指令和信息生成相应指令并根据相应指令执行相应操作，并将执行结果反馈至数据采集模块；

将各个模块的输出信息传输至显示模块；显示模块将各模块的信息进行整合和展示。

进一步的，所述边缘计算模块接收到参数数据后，通过边缘计算子模块对所述参数数据进行预处理，并通过数据汇总模块对预处理结果进行汇总，包括：

数据采集模块的各个传感器子模块将采集到的实时参数数据传输至与其一一对应的边缘计算子模；

每个边缘计算子模块接收到原始参数数据后，对参数数据进行预处理；

边缘计算子模块根据预处理后的数据进行本地分析；并将各自预处理后的数据及初步分析结果，通过通信接口传输至数据汇总模块；

数据汇总模块对各个边缘计算子模块的初步分析结果进行整合，并进行压缩以及加密，并通过多通道传输协议传输至数据处理与分析模块。

进一步的，所述数据汇总模块将预处理结果传输至数据处理与分析模块进行处理与分析，并将处理与分析结果传输至控制执行模块，包括：

所述数据处理与分析模块接收到预处理结果数据后，对所述预处理结果数据进行解压缩并解密；

通过参数类型对所述数据存储模块进行分区，划分为子空间，并将不同的参数类型数据存储在不同的子空间内，并通过时间序列对子空间内的数据建立索引；

故障诊断与预测模块根据所需参数类型以及索引从数据存储模块读取所需的历史和实时数据，应用算法模型对设备状态和性能进行诊断；根据预设规则和学习模型，识别潜在的设备故障模式，并预测可能出现的问题和故障时间点；

能量管理与优化模块根据所需参数类型以及索引从数据存储模块获取参数数据，基于预设策略和优化算法，计算出能源分配方案和负荷控制策略；

故障诊断与预测模块和能量管理与优化模块在完成各自的处理分析后，将生成的故障预警信息和优化控制指令传输至控制执行模块。

进一步的，控制执行模块根据接收到的处理与分析结果以及通过通信模块传输的来自上级系统或远程终端的指令和信息生成相应指令并根据相应指令执行相应操作；并将执行结果反馈至数据采集模块，包括：

控制执行模块根据接收到的处理与分析结果以及通过通信模块传输的来自上级系统或远程终端的指令和信息生成相应指令并根据相应指令执行相应操作

控制执行模块接收来自数据处理与分析模块的处理结果，以及通过通信模块接收的来自上级系统或远程终端发送的指令和信息；

对接收到的信息进行解析，明确故障诊断与预测结果、能量管理与优化建议的内容；

将内部处理分析结果与外部指令相结合，进行综合评估和决策，并制定具体的设备操作指令集；

根据决策指令，针对具体设备或系统进行运行参数的精确调节，根据优化后的负荷分配策略，控制执行模块指挥各个负载单元进行负荷的增减或转移；

执行所制定的操作指令，同时利用传感器网络和监控系统实时监测设备运行状态变化，执行操作后，通过控制系统收集执行结果；

将执行结果数据回传至数据采集模块，数据采集模块根据收到的执行结果，再次进入数据分析流程，判断执行效果是否达到预期目标；

若未达到预期目标或出现新的运行条件，系统将自动触发重新分析和决策过程，进行二次分析决策。

进一步的，所述将各个模块的输出信息传输至显示模块；显示模块将各模块的信息进行整合和展示，包括：

各模块通过事件驱动，将最新生成的输出信息实时传输至中间消息队列或共享内存区域，并对所述输出信息进行标准化处理，将其转化为统一的数据格式或消息体结构；

根据信息的重要程度、紧急程度和业务需求，对各个模块输出的信息进行过滤和优先级排序，并发送至显示模块；

显示模块接收各模块输出的标准化信息后，运用数据融合技术，将不同类型、来源的数据进行深度整合，构建数据视图；

根据预设的显示模板和用户交互需求，显示模块进行动态界面布局设计，将整合后的信息适配到不同的UI组件中并进行展示。

本发明有益效果：采用分布式架构，通过数据采集模块与边缘计算模块的配合，实现了数据的实时采集与预处理，大大减少了数据传输延迟，提高了整个系统的反应速度和处理效率；数据处理与分析模块包含了数据存储、故障诊断与预测、能量管理与优化等多个功能模块，可以实现对电网参数的深入挖掘和分析，提前预警设备故障，优化能源管理和负荷分配，有助于提高电力系统的可靠性和经济性；控制执行模块接收分析结果并结合上级指令执行操作，形成一个完整的闭环控制过程，可根据实际执行情况调整控制策略，实现精细化、智能化的设备运维和电网负荷管理；传感器子模块与边缘计算子模块的一一对应设计，使得装置具有良好的可扩展性和适应性，可以根据实际需求配置不同数量和类型的传感器和边缘计算资源；通过集成显示模块，将各模块的关键信息进行整合、标准化处理和优先级排序后展示给用户，不仅方便了管理人员对系统状态的实时监控，还通过数据融合技术和动态界面设计，提供了直观易懂的数据视图，增强了决策支持能力；数据汇总模块对预处理结果进行压缩、加密处理，保障了数据传输的安全性。同时，各模块间的信息交互和协同工作，有利于快速响应异常情况，提高了整个负荷管理系统的工作稳定性和可靠性。

附图说明

图1为本发明所述装置示意图；

图2为本发明所述数据处理与分析模块示意图；

图3为本发明所述数据采集模块示意图；

图4为本发明所述边缘计算模块示意图；

图5为本发明所述边缘计算模块与数据采集模块连接示意图；

图6为本发明所述方法步骤图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例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。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

本发明的一个实施例，如图1所示，一种负荷管理分支装置，所述装置包括：数据采集模块、边缘计算模块、数据处理与分析模块、控制执行模块以及通信模块；所述数据采集模块的输出端与所述边缘计算模块的输入端进行连接；所述边缘计算模块的输出端与所述数据处理与分析模块的输入端进行连接；所述数据处理与分析模块的输出端所述控制执行模块的输入端进行连接；所述控制执行模块的输出端与所述数据采集模块的输入端进行连接；所述通信模块的输出端与所述控制执行模块的输入端进行连接。

上述技术方案的工作原理为：数据采集模块负责从现场设备或传感器网络中收集各种实时运行数据，如电压、电流、功率、温度、设备状态等重要参数；收集到的数据首先被传输至边缘计算模块，进行初步的实时处理和预分析；经过边缘计算处理过的数据将进一步被送到数据处理与分析模块；该模块基于大数据分析和智能算法对数据进行深入挖掘，识别负荷特性、预测负荷趋势、评估电网稳定性、发现潜在的能耗异常等问题，生成用于优化控制策略的决策依据。数据处理与分析模块产生的优化控制指令传送给控制执行模块。控制执行模块根据这些指令实时调整相关设备的运行状态或参数，比如智能调度电力分配、调节变压器负载、切换备用电源等；控制执行模块的输出不仅作用于实际的用电设备，还会将执行结果反馈回数据采集模块，形成闭环控制。通信模块在整个过程中起到连接内外部系统的作用，主要接收来自远程管理中心或其他节点的指令和信息，进行协同控制。

上述技术方案的效果为：数据采集模块与边缘计算模块相连，能够迅速对采集的实时数据进行预处理和初步分析，降低了数据传输延时，提高了系统的反应速度，有利于实现即时的负荷控制；通过边缘计算，部分数据在本地完成处理，减少了需要上传至云端或中央服务器的数据量，节省了网络资源，缓解了通信网络的带宽压力。数据处理与分析模块对经过边缘计算处理的数据进行深度分析，可以精确识别负荷特征和趋势，制定出更优的控制策略。控制执行模块依据这些策略执行操作，从而实现精细化、智能化的负荷管理。控制执行模块与数据采集模块之间存在反馈连接，使得系统具有闭环控制功能，可以根据执行结果动态调整控制策略，提高系统的稳定性和自适应能力。通信模块实现了装置与远程控制中心或者其他智能设备间的互联互通，便于远程监控、故障诊断、软件升级以及跨区域、多设备的协同调度，极大地提升了整体电网的智能化水平和运维效率。通过这一系列联动，该装置有助于合理调配电力资源，降低无效能耗，提高电能使用效率，并能在预防和应对电网不稳定、避免设备过载等方面起到积极作用，增强整个供电系统的安全性和可靠性。

本发明的一个实施例，如图2所示，所述数据处理与分析模块包括数据存储模块、故障诊断与预测模块以及能量管理与优化模块；所述数据存储模块的输入端也即数据分析与处理模块的输入端；所述数据存储模块与所述故障诊断与预测模块以及能量管理与优化模块进行双向连接；所述故障诊断与预测模块以及能量管理与优化模块的输出端也即数据处理与分析模块的输出端。

上述技术方案的工作原理为：数据处理与分析模块首先通过数据存储模块接收来自数据采集模块和边缘计算模块的数据。数据存储模块与故障诊断与预测模块、能量管理与优化模块之间建立双向连接，一方面，它可以将存储的原始数据和预处理后的数据提供给这两个模块进行深入分析；另一方面，也可以接收这两个模块处理后的结果数据，以便进行持久化存储和进一步分析。故障诊断与预测模块通过分析存储的数据，运用机器学习、人工智能算法等先进技术，对电网设备的运行状态进行实时监测和诊断，提前发现和预测潜在的故障隐患，为预防性维护和应急处理提供决策依据；能量管理与优化模块：基于存储的数据进行深入的能量消耗分析、负荷预测和供需平衡计算，提出优化的能源调度和负荷分配策略，以达到提高能源利用效率、降低运营成本和改善供电质量的目标。故障诊断与预测模块和能量管理与优化模块将处理分析的结果数据作为数据处理与分析模块的输出，传送给控制执行模块。控制执行模块根据这些指令和策略调整电网设备的运行参数和负荷分配，实现电网的高效、安全运行。

上述技术方案的效果为：数据存储模块作为数据处理与分析模块的入口，对采集的实时数据进行集中管理和存储，确保了数据的一致性和完整性，为后续分析提供了坚实基础。同时，双向连接设计使得数据能够灵活、高效地在存储模块与其他模块间流动，便于数据复用和深度挖掘；故障诊断与预测模块通过对存储的数据进行深度分析，可以及时发现电网设备的运行异常和潜在故障，通过先进算法预测未来可能出现的问题，提前采取预防性维护措施，从而大大降低设备故障停机时间和维修成本，提升电网运行的可靠性和安全性；能量管理与优化模块利用存储的大量历史数据和实时数据，科学合理地分析和预测负荷需求，制定出最佳的能源调度和负荷分配策略，有效降低能源损耗，提高能源利用效率，助力节能减排，同时还能优化电网运行状态，提升供电服务质量；数据处理与分析模块通过整合故障诊断与预测模块以及能量管理与优化模块的输出结果，为控制执行模块提供精准的决策支持。控制执行模块根据这些信息进行实时的设备控制和负荷调度，实现对电网负荷的智能、高效管理。由于数据处理与分析模块内的各组成部分之间相互影响、互相反馈，使得整个系统具备自我学习和改进的能力，可以根据实际运行情况不断优化算法模型和控制策略，从而更好地适应电网负荷的变化和电力市场的发展需求。

本发明的一个实施例，如图3所示，所述数据采集模块包括N个传感器子模块，也即第一传感器子模块、第二传感器子模块…第N传感器子模块；如图4所示，所述边缘计算模块包括N个边缘计算子模块以及数据汇总模块，也即第一边缘计算子模块、第二边缘计算子模块…第N边缘计算子模块；所述边缘计算子模块与所述数据汇总模块进行双向连接；同时，各个边缘计算子模块之间通过物联网进行信息交互。

所述传感器子模块与边缘计算子模块一一对应，如图5所示，所述传感器子模块的输出端与所述边缘计算子模块的输入端进行连接；所述N为大于等于2的正整数，所述传感器子模块的输入端输出端也即数据采集模块的输入端与输出端；所述边缘计算子模块的输入端也即边缘计算模块的输入端；所述数据汇总模块的输出端也即边缘计算模块的输出端。

上述技术方案的工作原理为：数据采集模块包含N个传感器子模块，这些传感器子模块分别负责对电网中的不同部位或设备进行实时监测，获取诸如电压、电流、功率、温度等各种参数。每个传感器子模块都是数据采集链路的一部分，它们的输入端连接到待监测的电网设备，输出端则将采集到的原始数据传输给相应的边缘计算子模块；N个边缘计算子模块与N个传感器子模块一一对应，当传感器子模块采集到数据后，立刻通过物理连接将其传输给对应的边缘计算子模块。每个边缘计算子模块负责对收到的实时数据进行初步的预处理和分析，例如数据清洗、去噪、归一化等，这样可以减轻远端数据中心的计算压力，加快响应速度。这些边缘计算子模块与数据汇总模块进行双向连接，意味着边缘计算子模块既可以把处理后的数据发送给数据汇总模块，也可以接收汇总模块发来的指令或参考数据。数据汇总模块将各边缘计算子模块提供的数据进行整合、归纳和初步分析，生成可供高层级数据处理与分析模块使用的综合数据包。N是一个大于等于2的正整数，表明该系统设计具有很好的模块化和可扩展性。随着监测范围扩大或监测精度提升的需求增加，可以方便地添加更多的传感器子模块和边缘计算子模块，而不影响现有系统的正常运行。数据汇总模块输出的综合数据最终成为数据处理与分析模块的输入，进而服务于故障诊断、能源管理等更高层次的决策支持功能。同时，由于边缘计算子模块和数据汇总模块间的双向连接，任何高级处理后的结果也可以反馈到边缘层，实现更为精准和实时的闭环控制。同时，各个边缘计算子模块之间通过物联网进行信息交互，

上述技术方案的效果为：采用多个传感器子模块并行工作，能够从不同的源头或者维度实时收集大量数据，增强了系统的监测范围和精度。通过分布式的架构允许系统快速响应各种复杂环境下的变化；边缘计算子模块与传感器子模块一对一配对，使得数据能在源头附近就得到初步处理和分析，大大减少了数据传输量和延迟，提高了数据处理效率，并有利于实时决策。边缘计算可以过滤无用数据、执行本地控制策略，减轻云端服务器的压力；边缘计算子模块与数据汇总模块之间的双向连接，支持了上下行的数据交换和指令传递，不仅可以将处理过的数据上传至汇总模块进行深度分析，还可以根据汇总模块发出的指令调整各自的计算任务或参数设置，实现了系统内各层级间的有效协同；系统采用了模块化的结构设计，N个传感器子模块和边缘计算子模块可以根据实际需求增减，适应不同规模和复杂度的应用场景。这使得系统在扩容时成本较低，且易于维护升级。通过数据汇总模块，来自各个边缘计算子模块的结果被集中处理和整合，形成更全面、更有价值的信息流，这对于后续的数据挖掘、状态预测、故障预警等方面提供了坚实的基础，从而提升了整体系统的资源利用率和智能管理水平。在数据采集和处理阶段就在网络边缘完成部分任务，降低了对中央服务器的依赖性，即使在网络不稳定或局部故障的情况下，也能保证部分关键功能的正常运行，增强了整个系统的稳定性和安全性。不同边缘计算子模块之间可以共同处理数据，协同完成复杂的计算任务，提高整体计算效率；各个边缘计算子模块可以共享处理过程中得到的信息和结果，避免重复计算，提高数据利用率；通过物联网进行信息交互，各个边缘计算子模块可以及时获取其他模块的状态和结果，从而根据实时情况做出调整和优化；当某个边缘计算子模块出现故障或数据异常时，其他模块可以通过物联网进行信息交互，协同处理异常情况，提高系统的容错能力。

本发明的一个实施例，所述装置还包括显示模块；所述显示模块的输入端与所述数据采集模块、边缘计算模块、数据处理与分析模块、故障诊断与预测模块、能量管理与优化模块、控制执行模块以及通信模块的输出端进行连接。

上述技术方案的工作原理为：显示模块作为系统的人机交互界面，其输入端与上述所有模块的输出端连接。无论是在数据采集、边缘计算的初步结果、数据深度分析结果，还是故障预测、能量管理优化策略、控制执行状态，甚至是通信模块的交互信息，都会实时显示在显示模块上。显示模块不仅呈现实时运行数据和状态信息，还能够根据故障诊断与预测模块的结果，以及能量管理与优化模块提出的策略建议，为操作人员提供决策支持。当系统出现异常或预测到潜在故障时，显示模块会触发相应的报警机制，提醒操作人员及时采取措施。

上述技术方案的效果为：显示模块与各个模块的输出端连接，使得操作员或管理人员能够实时看到数据采集模块获取的原始数据、边缘计算模块的预处理结果、数据处理与分析模块的深入分析结果，以及故障诊断与预测模块的预测信息、能量管理与优化模块的策略建议、控制执行模块的操作状态等。这种可视化界面大大提高了系统的透明度和可控性。显示模块将大量的复杂数据以直观易懂的形式展示出来，如图表、趋势图、警告标识等，为决策者提供了及时、准确的信息参考，帮助他们快速做出决策，比如何时调整负荷分配、如何优化能源使用等。当故障诊断与预测模块检测到潜在故障或异常时，显示模块可以迅速呈现警报信息，促使操作人员及时发现并处理问题，降低电网事故的风险，确保电网稳定运行。显示模块展示了控制执行模块的实时操作结果，形成了从数据采集、处理、决策到执行的闭环控制反馈，确保了整个系统操作的实时性和准确性。通过显示模块，可以直观了解通信模块与其他设备或系统之间的通信状态，便于及时排查通信故障，维持系统良好的互联互通性能。显示模块简化了复杂系统的操作流程，通过图形化界面和人性化设计，使操作人员能更快地理解和操作整个负荷管理系统，从而提高工作效率，降低人为失误的可能性。

本发明的一个实施例，如图6所示，用于实现一种负荷管理分支装置的管理方法，所述方法包括：

S1、通过数据采集模块采集电网的各类参数数据，并将采集到的参数数据传输至边缘计算模块；

S2、所述边缘计算模块接收到参数数据后，通过边缘计算子模块对所述参数数据进行预处理，并通过数据汇总模块对预处理结果进行汇总；

S3、所述数据汇总模块将预处理结果传输至数据处理与分析模块进行处理与分析，并将处理与分析结果传输至控制执行模块；

S4、控制执行模块根据接收到的处理与分析结果以及通过通信模块传输的来自上级系统或远程终端的指令和信息生成相应指令并根据相应指令执行相应操作，并将执行结果反馈至数据采集模块；

S5、将各个模块的输出信息传输至显示模块；显示模块将各模块的信息进行整合和展示。所述各个模块包括数据采集模块、边缘计算模块、数据处理与分析模块、故障诊断与预测模块、能量管理与优化模块、控制执行模块以及通信模块。

上述技术方案的工作原理为：数据采集模块从电网中实时获取关键运行参数，包括但不限于电压参数、电流参数和功率参数，这些参数反映了电网的实际运行状况。收集到的数据首先被送到边缘计算模块，在这里，数据经过边缘计算子模块进行初步的清洗、过滤、归一化等预处理工作，以去除噪声、提高数据质量。预处理后的数据在数据汇总模块中进一步整合和提炼，形成可供后续分析使用的中间结果。数据汇总模块将预处理结果传给数据处理与分析模块，该模块利用先进的算法对数据进行深度分析，识别出电网运行的模式、趋势以及可能存在的问题（例如负荷预测、故障隐患等）。数据处理与分析模块得出的结果结合通信模块接收到来自上级系统或远程终端的指令，共同作为控制执行模块的决策依据。控制执行模块基于这些信息生成具体的控制指令，比如调整变压器的负荷分配、优化电网的能源调度等，并将这些指令发送到相应的执行机构实施操作。执行机构执行操作后，控制执行模块会收集执行结果，将其反馈至数据采集模块，形成一个闭环控制系统，用于不断校正和优化操作策略。同时，所有模块的输出信息都会被集中传递给显示模块。显示模块将从各模块接收到的所有信息整合展示，为操作人员或自动化系统提供全面、清晰的状态视图和操作界面，方便实时监控电网运行状态、判断设备健康状况、评估能源使用效率等。

上述技术方案的效果为：通过数据采集模块实时监测电网的关键参数如电压、电流和功率，能够快速准确地反映电网运行状态，从而实现对电网负荷的精细化管理；采用边缘计算模块对原始数据进行预处理和汇总，可以大大减少数据传输延迟，提高系统响应速度，及时发现异常情况并在靠近数据源的位置迅速做出决策；数据处理与分析模块通过对汇总后的数据进行深度分析，能够挖掘潜在的问题、预测故障风险，同时也可以进行能效分析和优化建议，帮助提升整个电网的运行效能；控制执行模块结合本地分析结果和上级系统或远程终端的指令信息，生成和执行相应的控制指令，确保了电网调控的同步性和一致性，提高了电网整体的协调性与稳定性；故障诊断与预测模块可提前发现潜在故障隐患，预防重大事故发生，降低电网维护成本，保障供电可靠性；能量管理与优化模块通过优化调度电力资源，合理调配负荷，减少无效能耗，有利于节能减排和可持续发展；显示模块整合各模块信息并进行可视化展示，使操作人员能够直观了解电网运行状态和设备健康状况，便于进行高效管理和快速响应；通过数据采集、处理、执行再到反馈的过程，构建了一个完整的闭环控制系统，有助于持续改进和优化电网的运行性能。

本发明的一个实施例，所述边缘计算模块接收到参数数据后，通过边缘计算子模块对所述参数数据进行预处理，并通过数据汇总模块对预处理结果进行汇总，包括：

数据采集模块的各个传感器子模块将采集到的实时参数数据传输至与其一一对应的边缘计算子模；

每个边缘计算子模块接收到原始参数数据后，对参数数据进行预处理；

边缘计算子模块根据预处理后的数据进行本地分析，并将各自预处理后的数据及初步分析结果，通过通信接口传输至数据汇总模块；

数据汇总模块对各个边缘计算子模块的初步分析结果进行整合，并进行压缩以及加密，并通过多通道传输协议传输至数据处理与分析模块。

其中，每个边缘计算子模块接收到原始参数数据后，对参数数据进行预处理；包括：

边缘计算子模块接收到原始参数数据后，通过并行处理器对所述参数数据进行预处理；

并通过资源管理器实时监测各个边缘计算子模块的资源利用率，并通过负载均衡算法实时调整计算资源。

上述技术方案的工作原理为：数据采集模块中的各个传感器子模块负责实时监测电网运行的各项参数，如电压、电流、功率、温度等关键指标。这些传感器子模块直接与边缘计算子模块相连，将实时采集的数据实时传输给相对应的边缘计算单元；每个边缘计算子模块在接收到原始参数数据后，通过并行处理器对所述参数数据进行预处理；并通过资源管理器实时监测各个边缘计算子模块的资源利用率，并通过负载均衡算法实时调整计算资源；主要包括数据清洗（去除无效数据、错误数据和异常值），保证数据质量；然后进行初步计算，如计算瞬时功率、平均值以及利用滤波算法去除噪声干扰，以提取出有效的电网运行信息。此外，基于预处理数据，边缘计算子模块还可以执行快速的本地分析，比如基于实时数据快速判断是否存在过载、欠压等常见故障迹象，或者按照预设的安全阈值进行初级筛查，识别可能存在的问题；预处理后的数据连同初步分析结果被各个边缘计算子模块通过通信接口发送至数据汇总模块。数据汇总模块的核心作用是对这些分散的数据进行整合，即将多个边缘节点的结果集中在一起，并且进行数据压缩和加密处理，以提高数据传输的安全性和效率。经过整合后的数据采用多通道传输协议传输至中心的数据处理与分析模块；数据处理与分析模块接收到来自数据汇总模块的整合数据后，进一步进行深入的处理和分析，例如进行大数据分析、趋势预测、故障模式识别等，进而生成更为精准的电网状态评估报告和优化控制策略；控制执行模块基于上述分析结果和上级系统的指令，形成并执行具体的电网控制指令，调整电网负荷分配、保护设备安全，同时将执行结果反馈回数据采集模块，形成一个从数据获取、处理、决策到执行、反馈的闭环控制系统。

上述技术方案的效果为：由于数据在源头附近即通过边缘计算子模块进行处理，避免了大量原始数据传输到云端数据中心的时间延迟，能够实现更快速的实时监控和反应，这对于诸如电力系统等需要实时响应的应用场景至关重要；通过在边缘端对数据进行预处理和初步分析，仅将处理过的有效数据和重要信息传送到中央服务器，极大地降低了数据传输量，节省了网络带宽资源；边缘计算子模块可以对实时参数数据进行清洗、校验和初步计算，剔除非有效数据，提取关键指标（如瞬时功率、平均值等），有助于提升数据质量和分析准确性；边缘计算使得设备具备一定的自主分析能力，能快速识别出过载、欠压等故障状况，及时采取预防措施，提升了系统的自主管理和维护能力；数据汇总模块在传输前进行数据压缩和加密，能够有效保护敏感信息，防止数据在传输过程中被窃取或篡改，增强了系统的数据安全性；即使在网络连接不稳定或中断的情况下，边缘计算仍可在一定程度上独立工作，保障局部功能的正常运行，从而提高了整体系统的稳定性和可靠性；通过数据汇总模块整合各边缘计算子模块的初步分析结果，集中化地进行深度分析和决策，使云计算中心能够更快地做出全局优化决策和控制指令。通过并行处理器对参数数据进行预处理，可以提高数据处理效率。并行处理能够同时处理多个数据，加快预处理速度，并使边缘计算子模块能够更快地响应和处理大量的参数数据；通过资源管理器实时监测各个边缘计算子模块的资源利用率，可以及时了解系统的负载情况。这有助于维持系统的平衡状态，避免某些子模块资源过度使用而导致性能下降或故障；通过负载均衡算法实时调整计算资源，可以根据各个边缘计算子模块的负载情况，动态分配计算资源，使得各个子模块的负载均衡，提高整体系统的处理能力和性能；通过实时监测和调整计算资源，可以使系统保持稳定状态，避免资源过度使用导致的系统崩溃或性能下降。负载均衡算法的应用可以有效避免资源过载和单点故障，提高系统的可靠性和稳定性；并行处理和负载均衡的技术方案可以加快数据处理速度，减少延迟。边缘计算子模块能够更快地对参数数据进行预处理，并及时响应和处理请求，提高系统的响应速度和实时性。

本发明的一个实施例，所述数据汇总模块将预处理结果传输至数据处理与分析模块进行处理与分析，并将处理与分析结果传输至控制执行模块，包括：

所述数据处理与分析模块接收到预处理结果数据后，对所述预处理结果数据进行解压缩并解密；

通过参数类型（例如电压参数、电流参数）对所述数据存储模块进行分区，划分为子空间，并将不同的参数类型数据存储在不同的子空间内，并通过时间序列对子空间内的数据建立索引；

故障诊断与预测模块根据所需参数类型以及索引从数据存储模块读取所需的历史和实时数据，应用算法模型对设备状态和性能进行诊断；根据预设规则和学习模型，识别潜在的设备故障模式，并预测可能出现的问题和故障时间点；

能量管理与优化模块根据所需参数类型以及索引从数据存储模块获取参数数据，对电网负荷、电能质量、能源利用率等指标进行细致分析；基于预设策略和优化算法，计算出最适宜的能源分配方案和负荷控制策略；

故障诊断与预测模块和能量管理与优化模块在完成各自的处理分析后，将生成的故障预警信息和优化控制指令传输至控制执行模块。

上述技术方案的工作原理为：数据汇总模块收集来自各个边缘计算子模块的预处理数据，对其进行压缩和加密处理后，将其安全地传输给数据处理与分析模块；在数据处理与分析模块接收预处理结果数据后，首先进行解压缩和解密操作，恢复原始数据。然后，依据参数类型的不同，将数据分类并存入不同的子空间中，利用时间序列索引机制，使得不同时间段的参数数据得以有序且方便地查找和访问；故障诊断与预测模块从数据存储模块中按需读取历史和实时数据，针对不同类型的参数（如电压、电流等）应用特定的故障诊断算法和机器学习模型来分析设备当前状态和性能趋势。这一阶段的目标是识别出可能存在的设备故障模式，以及预测未来可能出现的故障问题及其预计发生时间；同时，能量管理与优化模块也会按照需求从数据存储模块获取相关参数数据，通过对电网负荷、电能质量、能源利用率等关键指标的深入分析，结合预设的能源管理和优化策略，运用相应的优化算法制定最佳的能源分配方案和负荷调控策略，以提高整体系统的能效和稳定性；无论是故障预警信息还是优化控制指令，都会由故障诊断与预测模块和能量管理与优化模块分别生成，并传递给控制执行模块。控制执行模块据此迅速采取相应行动，实施设备维护、故障预防或调整能源使用策略，以保证整个系统的可靠运行和效能最大化。

上述技术方案的效果为：数据处理与分析模块对预处理结果进行解压缩和解密，保证了数据的安全性和易处理性。采用分区和子空间划分的方式，根据不同参数类型（如电压、电流等）对数据存储模块进行组织，提高了数据检索速度和存储资源的有效利用。时间序列索引则便于快速定位和分析历史及实时数据；故障诊断与预测模块能够准确、及时地获取所需的各类参数数据，通过先进的算法模型分析设备状态和性能，可以实现早期故障检测和识别潜在的设备故障模式。预测可能出现的问题和故障时间点，有助于运维人员提前采取措施，减少因突发故障导致的停机时间和经济损失；能量管理与优化模块基于详细的参数数据分析，能够对电网负荷、电能质量、能源利用率等重要指标进行深入评估。通过预设策略和优化算法，可以精确计算最优的能源分配方案和负荷控制策略，有效提升系统能效，降低能耗成本，增强电网稳定性和可靠性；故障预警信息和优化控制指令能够实时传输至控制执行模块，确保了从监测、分析到决策、执行的一体化、自动化流程，从而实现快速响应和精确控制，提升了整个系统的智能化水平和运行效率。

本发明的一个实施例，控制执行模块根据接收到的处理与分析结果以及通过通信模块传输的来自上级系统或远程终端的指令和信息生成相应指令并根据相应指令执行相应操作；并将执行结果反馈至数据采集模块，包括：

控制执行模块根据接收到的处理与分析结果以及通过通信模块传输的来自上级系统或远程终端的指令和信息生成相应指令并根据相应指令执行相应操作

控制执行模块接收来自数据处理与分析模块的处理结果，以及通过通信模块接收的来自上级系统或远程终端发送的指令和信息；

对接收到的信息进行解析，明确故障诊断与预测结果、能量管理与优化建议以及其他相关操作指令的具体内容；

将内部处理分析结果与外部指令相结合，进行综合评估和决策，并制定具体的设备操作指令集；包括但不限于设备运行参数调整、负荷分配切换、安全阈值设定等。

根据决策指令，针对具体设备或系统进行运行参数的精确调节，比如调整电机转速、变频器频率、温控设置等，确保设备工作在最优或目标工况下；根据优化后的负荷分配策略，控制执行模块指挥各个负载单元进行负荷的增减或转移；以平衡系统整体负载、提高效率或满足特定需求。

执行所制定的操作指令，同时利用传感器网络和监控系统实时监测设备运行状态变化，执行操作后，通过控制系统收集执行结果，例如设备当前参数、负荷变化情况等数据；

将执行结果数据回传至数据采集模块，用于实时更新系统状态，并作为历史记录存入数据库，供后续数据分析使用；数据采集模块根据收到的执行结果，再次进入数据分析流程，判断执行效果是否达到预期目标；

若未达到预期目标或出现新的运行条件，系统将自动触发重新分析和决策过程，进行二次分析决策。

上述技术方案的工作原理为：控制执行模块不仅接收来自数据处理与分析模块的内在处理结果，还通过通信模块同步获取来自上级系统或远程终端的指令和信息。这些信息可能包含故障诊断预测结果、能源管理优化建议或其他操作指令；控制执行模块对接收到的所有信息进行解析，理解其具体内容，并结合内部处理分析结果进行综合评估和决策，生成一系列针对性强、操作性强的设备操作指令集，覆盖设备参数调控、负荷分配管理等方面；根据决策指令，控制执行模块会精确调控具体设备的运行参数，如电机转速、变频器频率、温控设置等，使设备保持在最优或期望的运行状态。此外，还会按照优化的负荷分配策略动态调度各个负载单元的电力消耗；在执行操作的同时，系统通过传感器网络和监控系统实时监控设备运行状态的变化，收集执行操作后的实际数据，如设备当前参数、负荷变化等信息；将执行结果数据反馈至数据采集模块，实时更新系统状态，并存入数据库供后续分析。如果执行结果未能达到预期目标或系统环境发生改变，数据采集模块将启动新一轮的数据分析流程，系统将自动触发重新分析和决策的过程，形成一个闭环控制机制，不断迭代优化系统性能。

上述技术方案的效果为：通过上述方案能够实时接收并解析处理分析结果及上级指令，快速生成相应的设备操作指令，实现对设备运行状态的即时调整，如精确调节电机转速、变频器频率、温控设置等，从而使设备始终处于最优或目标运行状态；基于内外部信息的综合评估和决策，系统可以灵活地制定负荷分配策略，有效管理和调度各负载单元，从而平衡整个系统负载，提升整体运行效率，并能根据不同需求进行动态调整；通过传感器网络和监控系统实时监测设备运行状态，收集执行结果数据，并将这些数据反馈至数据采集模块，形成闭环控制。当执行效果未达预期或环境条件发生变化时，系统能够自动触发重新分析和决策过程，实现自我优化与修正，增强了系统的自适应性和鲁棒性；通过对故障诊断与预测结果的解析和应用，能够在故障发生前进行预警和干预，减少非计划停机时间，降低维修成本，延长设备使用寿命；通过整合内外部信息，系统能为运营人员提供全面、准确的决策依据，辅助管理者进行更为科学合理的能源管理与优化，提升整体运营管理效能；将执行结果数据存储于数据库中作为历史记录，有利于系统进行长期数据分析和挖掘，发现潜在规律和趋势，进而不断优化系统性能和操作策略，实现系统的持续改进与自我学习。

本发明的一个实施例，所述将各个模块的输出信息传输至显示模块；显示模块将各模块的信息进行整合和展示，包括：

各模块通过事件驱动，将最新生成的输出信息实时传输至中间消息队列或共享内存区域，并对所述输出信息进行标准化处理，将其转化为统一的数据格式或消息体结构；

根据信息的重要程度、紧急程度和业务需求，对各个模块输出的信息进行过滤和优先级排序，并发送至显示模块；

显示模块接收各模块输出的标准化信息后，运用数据融合技术，将不同类型、来源的数据进行深度整合，如时空关联、多维度对比、动态趋势分析等，构建数据视图；

根据预设的显示模板和用户交互需求，显示模块进行动态界面布局设计，将整合后的信息适配到不同的UI组件中并进行展示。如仪表盘、折线图、柱状图、地图热力图等。

上述技术方案的工作原理为：各个功能模块在生成新的输出信息后，会通过事件驱动的方式，将这些信息推送到一个中间媒介，如消息队列或共享内存区域。在这个过程中，所有模块产生的原始信息会被转换为统一的数据格式或消息体结构，以便于其他模块理解和处理；系统会对来自不同模块的信息进行智能筛选和优先级排序。按照信息的重要程度、紧急程度以及实际业务需求，确保关键信息能够及时被提取并优先传递给显示模块，避免重要报警或决策信息被淹没在大量普通数据中；显示模块接收到经过标准化处理的信息后，利用数据融合技术，将多种类型、多种来源的数据进行深层次整合。这可能包括对时间序列数据的时空关联分析、多维度指标间的相互比较分析以及动态趋势预测分析等，最终构建出直观且具有洞察力的数据视图；基于预定义的显示模板和用户交互需求，显示模块将整合好的信息以最适宜的方式组织起来，进行动态的界面布局设计。这些信息可以被映射到各种UI组件中，如仪表盘用来展示关键指标数值，折线图和柱状图展示趋势和对比数据，地图热力图呈现空间分布特征等，以直观易懂的图形化方式展示给用户。

上述技术方案的效果为：通过事件驱动机制，各模块能即时将新生成的输出信息传输至中间消息队列或共享内存，确保了信息传输的实时性。这种机制使得系统能够迅速响应变化，保证了用户看到的是最新的数据状态；对输出信息进行标准化处理，转化成统一的数据格式或消息体结构，有利于消除数据异构问题，便于后续处理与分析，同时也提高了系统的整体兼容性和扩展性；通过对信息的重要程度、紧急程度以及业务需求进行评估，实现信息的精准过滤和优先级排序，使关键信息能够在第一时间得到突出展示，有效提高用户的关注度和响应速度；数据融合技术的应用促进了跨模块、跨类型数据的深度整合，时空关联分析揭示了随时间、空间变化的数据规律，多维度对比帮助用户发现深层次联系，动态趋势分析则提供了对未来发展趋势的预测依据。这样形成的综合数据视图极大地提升了数据分析的深度和广度；根据预设的显示模板和用户交互需求，显示模块设计出动态、灵活的界面布局，将整合后的数据适配到各类UI组件中进行展示。比如使用仪表盘直观反映核心指标，折线图和柱状图展示时间序列的变化趋势和比例关系，地图热力图展现地理位置分布等，增强了数据可视化的表达力和用户对数据的理解效率。通过技术方案显著提升了用户体验，使得用户能更方便快捷地从海量信息中提取关键知识，辅助用户进行快速决策，同时也能更好地满足不同场景下的个性化展示需求。

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)

1.一种负荷管理分支装置，其特征在于，所述装置包括：数据采集模块、边缘计算模块、数据处理与分析模块、控制执行模块以及通信模块；所述数据采集模块的输出端与所述边缘计算模块的输入端进行连接；所述边缘计算模块的输出端与所述数据处理与分析模块的输入端进行连接；所述数据处理与分析模块的输出端所述控制执行模块的输入端进行连接；所述控制执行模块的输出端与所述数据采集模块的输入端进行连接；所述通信模块的输出端与所述控制执行模块的输入端进行连接。

2.根据权利要求1所述一种负荷管理分支装置，其特征在于，所述数据处理与分析模块包括数据存储模块、故障诊断与预测模块以及能量管理与优化模块；所述数据存储模块的输入端也即数据分析与处理模块的输入端；所述数据存储模块与所述故障诊断与预测模块以及能量管理与优化模块进行双向连接；所述故障诊断与预测模块以及能量管理与优化模块的输出端也即数据处理与分析模块的输出端。

3.根据权利要求1所述一种负荷管理分支装置，其特征在于，所述数据采集模块包括N个传感器子模块；所述边缘计算模块包括N个边缘计算子模块以及数据汇总模块，所述边缘计算子模块与所述数据汇总模块进行双向连接；各个边缘计算子模块之间通过物联网进行连接；N为大于等于2的正整数。

4.根据权利要求3所述一种负荷管理分支装置，其特征在于，所述传感器子模块与边缘计算子模块一一对应，所述传感器子模块的输出端与所述边缘计算子模块的输入端进行连接；所述传感器子模块的输入端输出端也即数据采集模块的输入端与输出端；所述边缘计算子模块的输入端也即边缘计算模块的输入端；所述数据汇总模块的输出端也即边缘计算模块的输出端。

5.根据权利要求1所述一种负荷管理分支装置，其特征在于，所述装置还包括显示模块；所述显示模块的输入端与所述数据采集模块、边缘计算模块、数据处理与分析模块、故障诊断与预测模块、能量管理与优化模块、控制执行模块以及通信模块的输出端进行连接。

6.一种用于实现如权利要求1所述的负荷管理分支装置的管理方法，其特征在于，所述方法包括：

通过数据采集模块采集电网的各类参数数据，并将采集到的参数数据传输至边缘计算模块；

所述边缘计算模块接收到参数数据后，通过边缘计算子模块对所述参数数据进行预处理，并通过数据汇总模块对预处理结果进行汇总；

所述数据汇总模块将预处理结果传输至数据处理与分析模块进行处理与分析，并将处理与分析结果传输至控制执行模块；

控制执行模块根据接收到的处理与分析结果以及通过通信模块传输的来自上级系统或远程终端的指令和信息生成相应指令并根据相应指令执行相应操作，并将执行结果反馈至数据采集模块；

将各个模块的输出信息传输至显示模块；显示模块将各模块的信息进行整合和展示。

7.根据权利要求6所述负荷管理分支装置的管理方法，其特征在于，所述边缘计算模块接收到参数数据后，通过边缘计算子模块对所述参数数据进行预处理，并通过数据汇总模块对预处理结果进行汇总，包括：

数据采集模块的各个传感器子模块将采集到的实时参数数据传输至与其一一对应的边缘计算子模；

每个边缘计算子模块接收到原始参数数据后，对参数数据进行预处理；

边缘计算子模块根据预处理后的数据进行本地分析，并将各自预处理后的数据及初步分析结果，通过通信接口传输至数据汇总模块；

数据汇总模块对各个边缘计算子模块的初步分析结果进行整合，并进行压缩以及加密，并通过多通道传输协议传输至数据处理与分析模块。

8.根据权利要求6所述负荷管理分支装置的管理方法，其特征在于，所述数据汇总模块将预处理结果传输至数据处理与分析模块进行处理与分析，并将处理与分析结果传输至控制执行模块，包括：

所述数据处理与分析模块接收到预处理结果数据后，对所述预处理结果数据进行解压缩并解密；

通过参数类型对所述数据存储模块进行分区，划分为子空间，并将不同的参数类型数据分别存储在不同的子空间内，并通过时间序列对子空间内的数据建立索引；

故障诊断与预测模块根据所需参数类型以及索引从数据存储模块读取所需的历史和实时数据，应用算法模型对设备状态和性能进行诊断；根据预设规则和学习模型，识别潜在的设备故障模式，并预测可能出现的问题和故障时间点；

能量管理与优化模块根据所需参数类型以及索引从数据存储模块获取参数数据，基于预设策略和优化算法，计算出能源分配方案和负荷控制策略；

故障诊断与预测模块和能量管理与优化模块在完成各自的处理分析后，将生成的故障预警信息和优化控制指令传输至控制执行模块。

9.根据权利要求6所述负荷管理分支装置的管理方法，其特征在于，控制执行模块根据接收到的处理与分析结果以及通过通信模块传输的来自上级系统或远程终端的指令和信息生成相应指令并根据相应指令执行相应操作；并将执行结果反馈至数据采集模块，包括：

控制执行模块根据接收到的处理与分析结果以及通过通信模块传输的来自上级系统或远程终端的指令和信息生成相应指令并根据相应指令执行相应操作

控制执行模块接收来自数据处理与分析模块的处理结果，以及通过通信模块接收的来自上级系统或远程终端发送的指令和信息；

对接收到的信息进行解析，明确故障诊断与预测结果、能量管理与优化建议的内容；

将内部处理分析结果与外部指令相结合，进行综合评估和决策，并制定具体的设备操作指令集；

根据决策指令，针对具体设备或系统进行运行参数的精确调节；根据优化后的负荷分配策略，控制执行模块指挥各个负载单元进行负荷的增减或转移；

执行所制定的操作指令，同时利用传感器网络和监控系统实时监测设备运行状态变化，执行操作后，通过控制系统收集执行结果；

将执行结果数据回传至数据采集模块；数据采集模块根据收到的执行结果，再次进入数据分析流程，判断执行效果是否达到预期目标；

若未达到预期目标或出现新的运行条件，系统将自动触发重新分析和决策过程，进行二次分析决策。

10.根据权利要求6所述负荷管理分支装置的管理方法，其特征在于，所述将各个模块的输出信息传输至显示模块；显示模块将各模块的信息进行整合和展示，包括：

各模块通过事件驱动，将最新生成的输出信息实时传输至中间消息队列或共享内存区域，并对所述输出信息进行标准化处理，将其转化为统一的数据格式或消息体结构；

根据信息的重要程度、紧急程度和业务需求，对各个模块输出的信息进行过滤和优先级排序，并发送至显示模块；

显示模块接收各模块输出的标准化信息后，运用数据融合技术，将不同类型、来源的数据进行深度整合，构建数据视图；

根据预设的显示模板和用户交互需求，显示模块进行动态界面布局设计，将整合后的信息适配到不同的UI组件中并进行展示。