【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于用电设备智能交互，具体涉及一种基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法与系统。
技术介绍
1、随着光伏等新能源并网规模不断增大，其波动性与不确定性给系统带来了巨大挑战，通过充分调动用户侧柔性资源以提高配电网调控弹性和系统运行稳定性。
2、传统基于云的集中式方法依赖于将所有物联采集数据发送至云端进行处理，增加了响应时间以及数据泄漏的风险。初步的自适应控制方法只针对单一类型设备，导致资源管理分散，难以实现跨设备的协同控制。因此，以上方法在调用用户侧柔性资源提高配电网弹性调控，实现柔性用电设备的智能交互的同时降低延时、确保数据安全方面还存在不足。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，包括：
4、获取用户用电数据和用户侧可调资源数据，预设电网边缘计算架构，根据所述电网边缘计算架构构建云边协同柔性资源调控模型，所述云边协同柔性资源调控模型包括数据预处理模型和调控预测模型；
5、根据所述用户用电数据通过所述数据预处理模型得到用户用电预处理数据；
6、根据所述用户用电预处理数据通过所述调控预测模型得到可控负荷调控预测结果；
7、获取用户侧实际可调资源，根据所述可控负荷调控预测结果和所述用户侧实际可调资源通过admm算法得到柔性资源调
8、边缘节点根据柔性资源调控决策对柔性用电设备进行调控。
9、优选的，所述电网边缘计算架构包括云服务器、边缘服务器和端服务器，所述云服务器为配电网控制中心，所述边缘服务器为馈线终端设备，所述端服务器为柔性用电设备。
10、优选的，根据所述用户用电数据通过所述数据预处理模型得到用户用电预处理数据包括：
11、所述柔性用电设备通过数据加密模型将所述用户侧可调资源数据和所述用户用电数据上传至所述馈线终端设备；
12、根据所述用户用电数据通过线性差值计算来进行缺失值填充得到用户用电完整数据；
13、根据所述用户用电完整数据通过数据归一化处理得到所述用户用电预处理数据；
14、所述馈线终端设备通过tls安全协议将所述用户用电预处理数据和所述用户侧可调资源数据上传至所述配电网控制中心。
15、优选的，所述数据加密模型具体包括以下步骤：
16、根据所述用户侧可调资源数据和所述用户用电数据通过aes加密算法加密得到用户侧可调资源加密数据和用户用电加密数据；
17、所述柔性用电设备通过tls安全协议将所述用户侧可调资源加密数据和所述用户用电加密数据上传至所述馈线终端设备；
18、所述馈线终端设备根据所述用户侧可调资源加密数据和所述用户用电加密数据通过aes加密算法解密得到所述用户侧可调资源数据和所述用户用电数据。
19、优选的，所述根据所述用户用电预处理数据通过所述调控预测模型得到可控负荷调控预测结果包括：
20、所述配电网控制中心通过lstm算法对所述用户用电数据进行预测得到用户用电预测数据；
21、根据所述用户用电预测数据和所述用户侧可调资源数据通过粒子群算法模型得到可控资源调控结果；
22、所述配电网控制中心通过所述tls安全协议将所述可控资源调控结果下发至所述馈线终端设备。
23、优选的，所述粒子群算法模型包括：
24、s601：预设确定目标和确定约束条件，根据所述用户侧可调资源数据、所述用户用电预测数据、所述确认目标和所述确认约束条件初始化调控粒子；
25、s602：获取历史调控粒子适应度值，通过多目标适应度函数对所述调控粒子进行评估得到调控粒子适应度值，所述历史调控粒子适应度值携带历史粒子标签，所述调控粒子适应度值携带粒子标签；
26、s603：根据所述调控粒子适应度值通过粒子标签判断得到所述更新历史调控粒子适应度值；
27、所述粒子标签判断包括判断所述粒子标签与所述历史粒子标签是否相等，是，则将所述调控粒子适应度值加入所述历史调控粒子适应度值得到所述更新历史调控粒子适应度值；
28、否，则继续步骤s604；
29、s604：通过对所述调控粒子适应度值进行排序得到全局最优调控粒子，所述全局最优调控粒子携带迭代次数标签；通过对所述更新历史调控粒子适应度值进行排序得到个体最优调控粒子；
30、s605：根据所述全局最优调控粒子和所述个体最优调控粒子通过更新计算得到更新后调控粒子群；
31、s606：获取最大迭代次数，根据所述更新后调控粒子群通过迭代次数判断得到所述可控负荷调控预测结果。
32、优选的，所述迭代次数判断包括判断所述最大迭代次数与所述迭代次数标签是否相等，是，则根据所述全局最优调控粒子得到所述可控负荷调控预测结果；
33、否，则重复所述步骤s602至所述步骤s605直到所述最大迭代次数与所述迭代次数标签相等。
34、一种基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、调控预测模块、调控修正模块、调控实施模块，包括：
35、所述数据采集模块，用于获取用户用电数据和用户侧可调资源数据，预设电网边缘计算架构，根据所述电网边缘计算架构构建云边协同柔性资源调控模型，所述云边协同柔性资源调控模型包括数据预处理模型和调控预测模型；
36、所述数据预处理模块，用于根据所述用户用电数据通过所述数据预处理模型得到用户用电预处理数据；
37、所述调控预测模块，用于根据所述用户用电预处理数据通过所述调控预测模型得到可控负荷调控预测结果；
38、所述调控修正模块，获取用户侧实际可调资源，用于根据所述可控负荷调控预测结果和所述用户侧实际可调资源通过admm算法得到柔性资源调控决策；
39、所述调控实施模块，用于边缘节点根据柔性资源调控决策对柔性用电设备进行调控。
40、一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法。
41、一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行上述基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法。
42、本专利技术的有益效果为：
43、(1)通过边缘计算架构，能够有效处理来自传感器和智能设备的数据，通过在边缘侧进行初步处理和分析，减少数据传输至云端的需求，从而降低延迟并提高响应速度。
44、(2)通过在柔性用电设备上传数据至馈线终端设备，馈线终端设备上传数据至配电网控制中心，配电网控制中心下发数据至馈线终端本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，所述电网边缘计算架构包括云服务器、边缘服务器和端服务器，所述云服务器为配电网控制中心，所述边缘服务器为馈线终端设备，所述端服务器为柔性用电设备。
3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，根据所述用户用电数据通过所述数据预处理模型得到用户用电预处理数据包括：
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，所述数据加密模型具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，所述根据所述用户用电预处理数据通过所述调控预测模型得到可控负荷调控预测结果包括：
6.根据权利要求5所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，所述粒子群算法模型包括：
7.根据权利要求6所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，所述迭代次数判断包括判断所述
8.一种应用权利要求1所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、调控预测模块、调控修正模块、调控实施模块，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，所述电网边缘计算架构包括云服务器、边缘服务器和端服务器，所述云服务器为配电网控制中心，所述边缘服务器为馈线终端设备，所述端服务器为柔性用电设备。
3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，根据所述用户用电数据通过所述数据预处理模型得到用户用电预处理数据包括：
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，所述数据加密模型具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，所述根据所述用户用电预处理数据通过所述调控预测模型得到可控负荷调控预测结果包括：
6.根据权利要求5所述的基于边缘计算的柔性用电设备智能交互方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄伟，
申请(专利权)人：上海联元智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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