基于邊緣計(jì)算的智慧供熱網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化策略

基金項(xiàng)目：2024年度廣西高校中青年教師科研基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目——基于交通安全主動(dòng)防范機(jī)制的道路風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與數(shù)據(jù)庫(kù)研究（編號(hào)：2024KY1177）。

摘要：隨著智慧城市的發(fā)展，對(duì)供熱網(wǎng)絡(luò)的智能化水平要求不斷提升。本文提出了一種基于邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化策略，旨在提高供熱系統(tǒng)的效率和響應(yīng)速度。通過(guò)將數(shù)據(jù)處理任務(wù)從中心服務(wù)器遷移到邊緣節(jié)點(diǎn)，提高了數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性，減輕了網(wǎng)絡(luò)傳輸負(fù)擔(dān)。本研究構(gòu)建了供熱網(wǎng)絡(luò)的邊緣計(jì)算模型，設(shè)計(jì)了基于此模型的數(shù)據(jù)處理流程，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該策略在提高能效和減少延遲方面的有效性。

關(guān)鍵詞：邊緣計(jì)算；智慧供熱；實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

引言

在傳統(tǒng)供熱網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)處理依賴于中心化的服務(wù)器，造成了數(shù)據(jù)處理延遲高和能源利用率低的問(wèn)題。隨著邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，將數(shù)據(jù)處理遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣，可以有效地解決這些問(wèn)題。邊緣計(jì)算能夠在數(shù)據(jù)產(chǎn)生地點(diǎn)進(jìn)行處理，極大地提高了處理速度和數(shù)據(jù)安全性。本文針對(duì)智慧供熱網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理需求，探討了邊緣計(jì)算技術(shù)在此領(lǐng)域的應(yīng)用及其優(yōu)化策略。

1. 智慧供熱網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

智慧供熱網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建旨在通過(guò)先進(jìn)的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)供熱系統(tǒng)的智能化、精確化和高效化。該網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)主要依賴于傳感器、智能計(jì)量設(shè)備、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)以及高效的通信網(wǎng)絡(luò)，形成一個(gè)集數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)處理、傳輸與控制于一體的綜合系統(tǒng)。

在智慧供熱網(wǎng)絡(luò)中，需要部署大量的傳感器和智能計(jì)量設(shè)備，這些設(shè)備被安裝在供熱系統(tǒng)的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，包括熱源、輸送管道、熱力站以及用戶端。傳感器負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)溫度、壓力、流量等關(guān)鍵參數(shù)，而智能計(jì)量設(shè)備則記錄熱量消耗和相關(guān)能源數(shù)據(jù)，這些設(shè)備通過(guò)無(wú)線或有線方式將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送到鄰近的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)[1]。

邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)是智慧供熱網(wǎng)絡(luò)的核心組成部分之一，邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)在于能夠在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的邊緣側(cè)進(jìn)行初步處理和分析，從而減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)街行姆?wù)器的負(fù)擔(dān)，并顯著降低系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間。在智慧供熱網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)都配備有高性能的處理器和存儲(chǔ)設(shè)備，能夠執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，邊緣節(jié)點(diǎn)首先對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換等，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。例如，通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)，邊緣節(jié)點(diǎn)可以預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的熱需求變化，從而優(yōu)化熱源的分配和調(diào)度策略。

在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)完成數(shù)據(jù)處理和分析后，處理結(jié)果會(huì)通過(guò)高效的通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到中心服務(wù)器。高效的通信網(wǎng)絡(luò)是保證數(shù)據(jù)傳輸速度和可靠性的重要保障。在智慧供熱網(wǎng)絡(luò)中，常用的通信技術(shù)包括4G/5G移動(dòng)通信、光纖通信、LoRa等物聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議，這些技術(shù)可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)量的需求進(jìn)行靈活選用，確保數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的穩(wěn)定性和低延遲。中心服務(wù)器接收到處理后的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步進(jìn)行全局分析和決策支持。中心服務(wù)器通常具備更強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間，能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并提供詳細(xì)的報(bào)告和決策建議。

通過(guò)整合來(lái)自各個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，中心服務(wù)器可以全面掌握整個(gè)供熱網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)，并對(duì)異常情況進(jìn)行預(yù)警。例如，如果某個(gè)區(qū)域的熱量消耗突然增高，中心服務(wù)器可以及時(shí)發(fā)出警報(bào)，指示相關(guān)人員進(jìn)行檢查和維護(hù)。此外，中心服務(wù)器還可以根據(jù)全局?jǐn)?shù)據(jù)分析結(jié)果，優(yōu)化供熱系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，如調(diào)節(jié)供水溫度、調(diào)整熱源供給策略等。

為驗(yàn)證智慧供熱網(wǎng)絡(luò)的有效性，寧夏回族自治區(qū)固原市實(shí)施了一個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目。該項(xiàng)目在市區(qū)的三個(gè)供熱區(qū)部署了共計(jì)500個(gè)傳感器和智能計(jì)量設(shè)備，以及20個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。項(xiàng)目運(yùn)行期間，系統(tǒng)每分鐘采集并處理約1GB的數(shù)據(jù)。通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)分析，供熱系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間縮短了30%，能效提高了15%，部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)如表1所示。試點(diǎn)項(xiàng)目的成功實(shí)施驗(yàn)證了基于邊緣計(jì)算的智慧供熱網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和能效方面的顯著優(yōu)勢(shì)。

2. 邊緣計(jì)算模型

邊緣計(jì)算模型的設(shè)計(jì)關(guān)鍵在于能夠?yàn)楣峋W(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供實(shí)時(shí)、高效的數(shù)據(jù)處理能力。在這種模型中，數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)和分析是核心環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)都具備獨(dú)特的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式和在智慧供熱網(wǎng)絡(luò)中的特定作用。該模型通過(guò)將數(shù)據(jù)處理分布在網(wǎng)絡(luò)的邊緣，即接近數(shù)據(jù)源的位置，大幅減少了數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間，提高了響應(yīng)速度和系統(tǒng)效率[2]。

首先，數(shù)據(jù)采集是模型的基礎(chǔ)，主要負(fù)責(zé)從供熱網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)部分收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括但不限于溫度、壓力、流量等傳感器數(shù)據(jù)，以及用戶的實(shí)時(shí)用熱情況。為實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)采集，通常采用物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備，這些設(shè)備有傳感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)，能夠自動(dòng)收集數(shù)據(jù)并根據(jù)預(yù)設(shè)條件實(shí)時(shí)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。例如，固原市的供熱系統(tǒng)會(huì)在關(guān)鍵管道節(jié)點(diǎn)部署溫度傳感器和流量傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和調(diào)整熱水的供應(yīng)。

其次，數(shù)據(jù)預(yù)處理是第二個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，主要目的是對(duì)采集來(lái)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和初步分析，以便為后續(xù)的存儲(chǔ)和深度分析做準(zhǔn)備。預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)驗(yàn)證、缺失值處理、異常值檢測(cè)等，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。在智慧供熱網(wǎng)絡(luò)中，預(yù)處理階段可以去除由于傳感器故障等原因產(chǎn)生的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，同時(shí)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式，以支持不同來(lái)源和類型的數(shù)據(jù)集成。

再次，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)節(jié)負(fù)責(zé)將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)安全地存儲(chǔ)起來(lái)，以便于數(shù)據(jù)的持續(xù)分析和歷史數(shù)據(jù)的追溯。在邊緣計(jì)算模型中，數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在邊緣節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)既可以是物理服務(wù)器，也可以是虛擬化的存儲(chǔ)設(shè)施，這種分散式的存儲(chǔ)方式有助于提高數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度和系統(tǒng)的災(zāi)難恢復(fù)能力。例如，一個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可能會(huì)存儲(chǔ)過(guò)去24小時(shí)內(nèi)的所有供熱數(shù)據(jù)，以便于進(jìn)行短期內(nèi)的數(shù)據(jù)分析和決策支持。

最后，數(shù)據(jù)分析是將存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可行決策的環(huán)節(jié)。在邊緣計(jì)算模型中，分析通常在數(shù)據(jù)生成的地點(diǎn)附近進(jìn)行，這樣可以最大限度減少延遲，快速響應(yīng)供熱網(wǎng)絡(luò)的變化。數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用多種算法，包括統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等，以預(yù)測(cè)供熱需求、優(yōu)化能源分配和提高系統(tǒng)效率。通過(guò)邊緣分析，可以實(shí)時(shí)調(diào)整供熱參數(shù)，優(yōu)化熱能利用率。例如，通過(guò)分析用戶歷史用熱數(shù)據(jù)和外部溫度變化，智能調(diào)整供熱溫度和流量，以匹配實(shí)際需求。

一個(gè)示例數(shù)據(jù)集如表2所示，這些數(shù)據(jù)通過(guò)邊緣計(jì)算模型的四個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行處理，數(shù)據(jù)包括傳感器類型、測(cè)量值、預(yù)處理后的狀態(tài)標(biāo)記。

為定量分析數(shù)據(jù)和評(píng)估供熱系統(tǒng)的性能，可以使用以下公式計(jì)算預(yù)期與實(shí)際供熱量的偏差，即

其中，實(shí)際供熱量由傳感器實(shí)時(shí)測(cè)量得到，預(yù)期供熱量根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和天氣預(yù)報(bào)模型計(jì)算。這種計(jì)算幫助管理者理解供熱系統(tǒng)的實(shí)際表現(xiàn)，并及時(shí)調(diào)整操作策略。

邊緣計(jì)算模型為智慧供熱網(wǎng)絡(luò)提供了一種高效的數(shù)據(jù)處理方案，通過(guò)在數(shù)據(jù)源近端進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，顯著提高了供熱系統(tǒng)的響應(yīng)速度和運(yùn)行效率。這種模型的實(shí)施不僅可以優(yōu)化能源使用，減少浪費(fèi)，還可以提升用戶的供熱體驗(yàn)，是未來(lái)城市供熱系統(tǒng)發(fā)展的重要趨勢(shì)。

3.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理策略

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理策略是現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，尤其是在需要快速響應(yīng)和動(dòng)態(tài)決策的場(chǎng)景中。本文提出了一種基于邊緣節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理策略，該策略融合了時(shí)間序列分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，旨在預(yù)測(cè)供熱需求并優(yōu)化熱源分配。通過(guò)將數(shù)據(jù)處理任務(wù)分配到接近數(shù)據(jù)源的邊緣節(jié)點(diǎn)，可以顯著減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間，進(jìn)而提高整個(gè)系統(tǒng)的響應(yīng)速度和處理效率。

該策略的核心在于在邊緣計(jì)算環(huán)境中應(yīng)用時(shí)間序列分析，對(duì)歷史供熱數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和學(xué)習(xí)。時(shí)間序列分析是一種統(tǒng)計(jì)技術(shù)，通過(guò)分析時(shí)間順序上連續(xù)的數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)識(shí)別長(zhǎng)期趨勢(shì)、周期性變化和季節(jié)性波動(dòng)。在供熱系統(tǒng)的應(yīng)用中，通過(guò)對(duì)過(guò)去的供熱數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，模型可以預(yù)測(cè)未來(lái)的熱能需求，并據(jù)此進(jìn)行供熱計(jì)劃和熱源分配[3]。

接下來(lái)，通過(guò)集成機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，如隨機(jī)森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)的精度。機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和關(guān)系，使系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)天氣變化、用戶行為和其他環(huán)境因素調(diào)整預(yù)測(cè)。這種模型的應(yīng)用使得供熱系統(tǒng)不僅能夠應(yīng)對(duì)常規(guī)需求，更能在突發(fā)極端天氣條件下迅速做出反應(yīng)[4]。

為驗(yàn)證該策略的有效性，可以構(gòu)造一系列模擬數(shù)據(jù)來(lái)模擬不同的供熱需求場(chǎng)景。月度供熱需求預(yù)測(cè)如表3所示，包括歷史數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

在計(jì)算供熱需求預(yù)測(cè)時(shí)，可以使用以下公式來(lái)估計(jì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，即

此外，基于邊緣節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理還包括數(shù)據(jù)壓縮和優(yōu)化傳輸協(xié)議，以減少在網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中的數(shù)據(jù)延遲和丟包率。通過(guò)采用高效的數(shù)據(jù)編碼和壓縮算法，可以在不犧牲數(shù)據(jù)質(zhì)量的前提下，顯著降低數(shù)據(jù)的體積。同時(shí)，優(yōu)化的傳輸協(xié)議能夠確保數(shù)據(jù)包在各個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間快速、安全地傳輸，減少整體的處理時(shí)間和提升系統(tǒng)響應(yīng)的實(shí)時(shí)性[5]。

通過(guò)將時(shí)間序列分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，本策略不僅優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理流程，降低了系統(tǒng)的延遲，而且提高了供熱系統(tǒng)的能效和響應(yīng)速度。這種策略的實(shí)施，對(duì)于需要快速響應(yīng)和高效數(shù)據(jù)處理的供熱系統(tǒng)而言，是一種創(chuàng)新且實(shí)用的解決方案。通過(guò)持續(xù)監(jiān)測(cè)和調(diào)整，可以確保系統(tǒng)在各種環(huán)境條件下的穩(wěn)定運(yùn)行和最優(yōu)性能。

結(jié)語(yǔ)

本文基于邊緣計(jì)算技術(shù)，提出并實(shí)驗(yàn)了一套智慧供熱網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化策略。研究結(jié)果證明，該策略能有效提升供熱系統(tǒng)的操作效率和用戶體驗(yàn)，未來(lái)工作將進(jìn)一步探討邊緣計(jì)算在其他城市基礎(chǔ)設(shè)施中的應(yīng)用潛力，以推動(dòng)智慧城市技術(shù)的全面發(fā)展。通過(guò)本文研究，期望為智慧供熱及其他類似系統(tǒng)提供一種可行的技術(shù)方案，為實(shí)現(xiàn)更加高效、環(huán)保的城市管理貢獻(xiàn)力量。

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作者簡(jiǎn)介：聶濤，本科，工程師，191595553@qq.com，研究方向：供熱相關(guān)倉(cāng)儲(chǔ)、設(shè)備、數(shù)字化；楊佳寧，本科，工程師，研究方向：信息化、智慧供熱、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)。