【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电表，尤其涉及一种智能电表的数据存储方法、系统、电子设备和非暂态计算机可读存储介质。
技术介绍
1、现如今，智能电表数据存储方法主要采用集中式存储模式。具体做法是，智能电表通过无线或有线网络将实时采集的用电数据传输到集中式服务器中，服务器对数据进行存储、处理和分析。这种方法具有便于集中管理、数据处理能力强等优点，广泛应用于智能电网中。此外，为了应对数据量大、传输不稳定等问题，一些系统还会使用中间缓存设备来临时存储数据，以确保数据的完整性和传输的稳定性。
2、然而，现有的集中式存储方法存在一些不足。首先，集中式服务器容易成为单点故障，一旦服务器出现问题，整个系统的数据存储和处理能力将受到严重影响。其次，随着智能电表数量的增加，数据量也呈爆炸式增长，集中式存储的扩展性和数据处理能力面临巨大挑战。此外，数据传输过程中可能会出现延迟和丢包现象，影响数据的实时性和准确性。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种能够提升智能电表数据存储效率和可靠性的智能电表的数据存储方法、系统、电子设备和非暂态计算机可读存储介质。
2、本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
3、本专利技术提供一种智能电表的数据存储方法，所述方法包括：
4、对每个智能电表采集用户的用电数据进行实时获取和处理，得到处理后的用电数据；
5、多所述处理后的用电数据进行数据分块，得到对应的多个数据块；
6、对每个所述数
7、通过边缘节点对存储的每个所述数据块进行实时计算与聚合，得到对应的计算结果；
8、动态调整聚合后数据的数据分布，确保负载均衡；
9、在任一边缘节点出现故障时，通过副本机制进行数据恢复，将受影响的数据块重新分配到其他健康节点，并确定对应的故障恢复时间。
10、可选的，所述对每个所述数据块处理生成多个副本，并存储在不同的边缘节点，确定副本数量，包括：
11、获取用于表示对多个所述数据块需要存储时长的目标存储时长；
12、获取多个所述边缘节点发生故障的平均故障间隔时间；
13、获取多个所述边缘节点的总数；
14、获取每个所述边缘节点的故障率和可用性；
15、根据所述目标存储时长、所述平均故障间隔时间、多个所述边缘节点的总数，以及每个所述边缘节点的故障率和可用性，确定所述副本数量。
16、可选的，所述副本数量表示为：
17、
18、其中，r是副本数量，t是目标数据存储时长,m是边缘节点的平均故障间隔时间,n是边缘节点总数,f是每个边缘节点的故障率,u是每个边缘节点的可用性,表示向上取整符号，表示向下取整符号。
19、可选的，所述
20、构建所述边缘节点对每个所述数据块在预设时间的处理函数；
21、获取数据块的总数；
22、获取权重因子；
23、确定对相邻两个数据块进行处理的开始时间和结束时间；
24、根据所述数据块的总数、所述权重因子、相邻两个数据块进行处理的开始时间和结束时间，确定所述计算结果。
25、可选的，所述通过边缘节点对存储的每个所述数据块进行实时计算与聚合，得到对应的计算结果，包括：
26、
27、其中，ci(t)是计算结果，αk是权重因子，f(bik(t))是边缘节点对数据块bik在时间t的处理函数，k是数据块的总数，tk-1、tk分别是数据块k-1和数据块k的开始和结束时间。
28、可选的，所述动态调整聚合后数据的数据分布，包括：
29、根据每个所述边缘节点的当前负载、处理能力、负载分布因子、处理的子任务数、处理子任务的负载、处理子任务的处理能力，构建负载均衡的优化目标公式；
30、根据所述负载均衡的优化目标公式，动态调整聚合后数据的数据分布。
31、可选的，所述负载均衡的优化目标公式表示为：
32、
33、其中，n为边缘节点总数，li为第i个边缘节点的当前负载，pi为第i个边缘节点的处理能力，βi为第i个边缘节点的负载分布因子，q为第i个边缘节点处理的子任务数，lij为第i个边缘节点处理第j个子任务的负载，pij为第i个边缘节点处理第j个子任务的处理能力。
34、可选的，所述确定对应的故障恢复时间，包括：
35、获取用于数据恢复的网络带宽；
36、获取故障节点的数据总量；
37、获取每个所述副本的数据恢复时间、所在边缘节点的处理能力、所在边缘节点的负载系数、数据量、所在边缘节点的带宽。
38、可选的，所述故障恢复时间表示为：
39、
40、其中，s是故障节点的数据总量，e是网络带宽，r是副本数量，zi是第i个副本的数据恢复时间，pi是第i个副本所在边缘节点的处理能力，fi是第i个所在边缘节点的负载系数，gik是第i个副本的数据量，wi是第i个副本所在边缘节点的带宽。
41、本专利技术还提供一种智能电表的数据存储系统，所述系统包括：
42、数据获取模块，用于对每个智能电表采集用户的用电数据进行实时获取和处理，得到处理后的用电数据；
43、数据分块模块，用于多所述处理后的用电数据进行数据分块，得到对应的多个数据块；
44、副本生成模块，用于对每个所述数据块处理生成多个副本，并存储在不同的边缘节点，确定副本数量；
45、数据聚合模块，用于通过边缘节点对存储的每个所述数据块进行实时计算与聚合，得到对应的计算结果；
46、负载均衡模块，用于动态调整聚合后数据的数据分布，确保负载均衡；
47、故障恢复模块，用于在任一边缘节点出现故障时，通过副本机制进行数据恢复，将受影响的数据块重新分配到其他健康节点，并确定对应的故障恢复时间。
48、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种电子设备，包括：存储器，用于存储计算机软件程序；处理器，用于读取并执行所述计算机软件程序，进而实现如上文所述的一种智能电表的数据存储方法。
49、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种非暂态计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机软件程序，所述计算机软件程序被处理器执行时实现如上文所述的一种智能电表的数据存储方法。
50、本专利技术的有益效果是：
51、(1)本专利技术通过在多个边缘节点上生成数据副本并进行冗余存储，显著提升了数据的可靠性。一旦某个节点发生故障，系统可以迅速从其他节点恢复数据，避免数据丢失。
52、(2)本专利技术利用分布式存储方式，将数据分散存储在多个边缘节点上，避免了单一集中式服务器的存储瓶颈。随着智能电表数量的增加，系统可以通过增加边缘节点来扩展存储和处理能力，满足大本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述对每个所述数据块处理生成多个副本，并存储在不同的边缘节点，确定副本数量，包括：
3.根据权利要求2所述的智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述副本数量表示为：
4.根据权利要求3所述的智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述构建所述边缘节点对每个所述数据块在预设时间的处理函数；
5.根据权利要求4所述的智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述通过边缘节点对存储的每个所述数据块进行实时计算与聚合，得到对应的计算结果，包括：
6.根据权利要求5所述的智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述动态调整聚合后数据的数据分布，包括：
7.根据权利要求6所述的智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述负载均衡的优化目标公式表示为：
8.根据权利要求7所述的智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述确定对应的故障恢复时间，包括：
9.根据权利要求1-8中任一项所述的智能电表的数据存
10.一种智能电表的数据存储系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述对每个所述数据块处理生成多个副本，并存储在不同的边缘节点，确定副本数量，包括：
3.根据权利要求2所述的智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述副本数量表示为：
4.根据权利要求3所述的智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述构建所述边缘节点对每个所述数据块在预设时间的处理函数；
5.根据权利要求4所述的智能电表的数据存储方法，其特征在于，所述通过边缘节点对存储的每个所述数据块进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：张怀平，潘文涛，
申请(专利权)人：四川中威能电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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