[发明专利]基于多源感知数据融合的电网数据分配迁移方法及系统

权利要求书

1.一种基于多源感知数据融合的电网数据分配迁移方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、无线传感器网络获取相应的电网数据，并形成多源感知数据库；

步骤二、对多源感知数据库中的电网数据预处理后，通过贝叶斯估计法进行数据融合，形成融合数据库；

步骤三、根据边缘服务器的可用计算能力、云中心服务器的可用计算能力及剩余待处理数据量，通过动态任务迁移系统对融合数据库中的电网数据在边缘服务器和云中心服务器之间进行分配迁移。

2.根据权利要求1所述的基于多源感知数据融合的电网数据分配迁移方法，其特征在于：所述的步骤一中，无线传感器网络为采集输变电设备信息的联网传感器，电网数据为传感器采集的输变电设备的待检测数据。

3.根据权利要求1所述的基于多源感知数据融合的电网数据分配迁移方法，其特征在于：所述的步骤二中，电网数据预处理为采用信度与效度检验或宏观数据诊断的方法对原始电网数据进行重新整理，清除掉原始电网数据中的不完整部分、冗余部分和异常部分。

4.根据权利要求3所述的基于多源感知数据融合的电网数据分配迁移方法，其特征在于：所述的步骤二中，动态任务迁移系统对电网数据在边缘服务器和云中心服务器之间进行分配迁移的过程为：

1)、模拟出真实的边缘计算环境，并对整个环境中的各服务器的资源情况进行记录和保存；

2)、生成系列任务，进行任务解析后，分别部署在各数据中心的云中心服务器节点以及边缘服务器节点，

3)、对整个边缘计算环境中各服务器节点的剩余资源量进行更新；

4)、根据各任务的动态变化资源请求量，进行任务迁移工作，将融合数据库中的电网数据在边缘服务器和云中心服务器之间进行分配迁移；

5)、监控各服务器，发现资源利用率过高或过低的服务器，生成新的迁移任务。

5.根据权利要求4所述的基于多源感知数据融合的电网数据分配迁移方法，其特征在于：所述模拟出真实的边缘计算环境的过程为：

1)、在收到生成的迁移任务之后，对迁移任务进行解析处理，解析识别出任务属性；

2)、根据解析出的任务属性，对任务进行映射，

3)、开启相应的服务器并按照部署策略进行任务的部署，既有云中心服务器上的任务部署，也有边缘服务器上的任务部署；

4)、完成部署后，进行资源的更新，得到各服务器的剩余可用资源量；

5)、对各任务未来一段时间内的资源请求量进行预测。

6.根据权利要求4所述的基于多源感知数据融合的电网数据分配迁移方法，其特征在于：所述生成系列任务，并分别部署在各数据中心的云中心服务器节点以及边缘服务器节点的过程为：

1)、根据模拟的任务数量设定待生成任务数量上限，在未达到任务数量上限之前，会不断的生成新的不同类型的任务；

2)、待所有任务生成结束后，对任务进行解析，将边缘任务和云任务分别存入不同的队列，然后映射控制器开始进行任务的映射过程。

3)、所有的任务都部署到边缘计算中的服务器节点之后，任务状态会按照预先设定的比例进行变化。

7.一种基于多源感知数据融合的电网数据分配迁移系统，其特征在于：包括数据获取模块、数据融合模块和动态任务迁移模块，其中：

数据获取模块：通过无线传感器网络获取相应的电网数据，并形成多源感知数据库；

数据融合模块：对多源感知数据库中的电网数据预处理后，通过贝叶斯估计法进行数据融合，形成融合数据库；

动态任务迁移模块：根据边缘服务器的可用计算能力、云中心服务器的可用计算能力及剩余待处理数据量，通过动态任务迁移系统对融合数据库中的电网数据在边缘服务器和云中心服务器之间进行分配迁移。