一种基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法及系统，包括：采集电力物联网设备的数据信息；利用边缘计算层接收所述电力物联网设备的数据信息，并将所述数据信息发送到对应的边缘计算节点处进行数据预处理，得到所述电力物联网的运行状况；基于所述边缘计算节点将数据处理结果反馈回接入设备及上报云端，所述接入设备根据实时数据处理结果做出对应的动作，完成电力物联网设备本地互联接入。本发明通过边缘计算实现对电力物联网运行数据在数据源或者终端设备处的及时采集和处理分析，实现近邻计算，提高了数据处理效率，减少延迟，同时能够减轻服务器的压力，避免了服务器停机造成的损失。

说明书

技术领域

本发明涉及智能电网的技术领域，尤其涉及一种基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法及系统。

背景技术

电力物联网是物联网在智能电网中的应用，是信息通信技术发展到一定阶段的结果，其将有效整合通信基础设施资源和电力系统基础设施资源，提高电力系统信息化水平，改善电力系统现有基础设施利用效率，为电网发、输、变、配、用电等环节提供重要技术支撑。

电力通信网作为支撑智能电网发展的重要基础设施，保证了各类电力业务的安全性、实时性、准确性和可靠性要求，智能电网的发展强调多种能源和信息的互连，电力通信网作为网络信息总线，承担着智能电网源、网、荷、储各个环境的信息采集、网络控制的承载，为智能电网基础设施与各类能源服务平台提供安全、可靠、高效的信息传送通道，实现电力生产、输送、消费各环节的信息流、能量流及业务流的贯通，促进电力系统整体高效协调运行。利用通信网络能够解决电力物联网中各类业务的接入需求，通过提供统一的通信平台提供可靠、安全的通信通道，提高网络效率，同时，通过通信网提供灵活便捷的接入方式，促进能源互动、数据共享或有偿服务等电力物联网业务发展。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：现有技术数据处理效率低，服务器压力大，需要投入大量的物力资源。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：采集电力物联网设备的数据信息；利用边缘计算层接收所述电力物联网设备的数据信息，并将所述数据信息发送到对应的边缘计算节点处进行数据预处理，得到所述电力物联网的运行状况；基于所述边缘计算节点将数据处理结果反馈回接入设备及上报云端，所述接入设备根据实时数据处理结果做出对应的动作，完成电力物联网设备本地互联接入。

作为本发明所述的基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的一种优选方案，其中：所述数据预处理包括本地流量卸载和分流。

作为本发明所述的基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的一种优选方案，其中：所述数据预处理进一步包括，

其中，z＝{d

作为本发明所述的基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的一种优选方案，其中：所述本地流量卸载和分流包括，采用分流点方式进行本地流量卸载；采用ULCL方式进行本地分流；采用本地数据网络服务区LADN方式进行分流。

作为本发明所述的基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的一种优选方案，其中：所述数据信息包括配电网运行温度、压力、振动频率、角度和电流。

作为本发明所述的基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的一种优选方案，其中：所述分流点方式进行本地流量卸载过程包括，基于运营商的移动网络中的分支点根据SMF下发过滤规则；根据检查数据包源IP地址进行分流。

作为本发明所述的基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的一种优选方案，其中：所述源IP地址包括IPv4或者IPv6前缀地址。

作为本发明所述的基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的一种优选方案，其中：所述ULCL方式进行本地分流过程包括，网络侧基于所述电力物联网终端所在的位置区选择本地的ULCL UPF为所述电力物联网终端提供服务；所述ULCL UPF通过流量DPI解析方式来将业务流量按需送至本地电力业务平台或会话锚定点PSA；根据待转发数据包的目的IP地址，判断所述数据包是否为电力本地数据包，如果是，分流到本地电力业务平台中对应的边缘计算节点。

作为本发明所述的基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的一种优选方案，其中：所述本地数据网络服务区LADN方式进行分流过程包括，所述电力终端签约LADN服务，网络侧根据签约信息和所述终端所在的位置确定是否属于本地电力网络；若是则选择本地的LADN UPF，由所述LADN UPF为终端提供本地流量出口服务；基于本地的LADN UPF对应的边缘计算节点对该电力业务包进行数据处理，将数据处理结果反馈至数据采集层对应的终端设备进行响应。

为解决上述技术问题，本发明还提供了一种基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入系统，技术方案如下：数据采集模块包括智能开关单元、智能传感器单元、智能电表单元，用于采集电力物联网运行状态数据；边缘计算模块包括边缘计算节点单元与所述数据采集模块相连接，对接收到的相关数据进行数据融合后，进行本地边缘计算，得到相应的数据分析结果，并经过数据传递模块发送到对应的数据应用模块；数据传递模块与所述边缘计算模块相连接用于传输所述边缘计算模块得到的数据分析结果；数据应用模块包括控制单元与所述数据传递模块相连接接收所述数据传递模块传输的数据分析结果，并利用所述控制单元的服务器对所述结果相关信息进行实时展示。

本发明的有益效果：通过边缘计算实现对电力物联网运行数据在数据源或者终端设备处的及时采集和处理分析，实现近邻计算，提高了数据处理效率，减少延迟，同时能够减轻服务器的压力，避免了服务器停机造成的损失。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明一个实施例提供的一种基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的基本流程示意图；

图2为本发明一个实施例提供的一种基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的BP分流的网络结构图；

图3为本发明一个实施例提供的一种基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的ULCL分流的网络结构图；

图4为本发明一个实施例提供的一种基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的LADN分流网络结构图；

图5为本发明一个实施例提供的一种基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的电力场站边缘虚拟专网图；

图6为本发明一个实施例提供的一种基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法的系统结构图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。

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，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1

多边接入边缘计算(MEC，Multi-access Edge Computing)是在靠近物或数据源头的网络边缘侧提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和IT环境服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。相较于集中部署的云计算服务，边缘计算解决了时延过长、汇聚流量过大等问题，为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持，边缘计算为满足超低时延和超大带宽等业务需求，应用从传统Client-Server架构转向Client-Edge-Server三级架构，实现云网融合。

参照图1～5，为本发明的一个实施例，提供了一种基于5G MEC电力物联网设备本地互联接入方法，包括：

S1：采集电力物联网设备的数据信息；

需要说明的是，数据信息包括配电网运行温度、压力、振动频率、角度和电流。

具体的，在发电、输电、变电、配电和用电的过程中，涉及到各种接入设备(电力终端)，如各种类型的传感器，比如设置用于测量温度的温度传感器、用于测量压力的压力传感器、用于测量振动的振动传感器、用于测量角度的角度传感器、用于测量电流的电流传感器等，通过这些信息，能够从不同角度反映配电网运行状态。

S2：利用边缘计算层接收电力物联网设备的数据信息，并将数据信息发送到对应的边缘计算节点处进行数据预处理，得到电力物联网的运行状况；

需要说明的是，数据预处理包括本地流量卸载和分流。

其中，数据预处理进一步包括，

其中，z＝{d

其中，5G网络采用基于面向服务的架构(SBA，Service-based Architecture)，将控制面(CP，Control Panel)和用户面(UP，User Panel)分离，可以灵活地将用户面下沉到网络边缘，降低网络延迟，满足毫秒级业务需求，5G网络特征是去中心化，C/U分离架构与多变接入边缘计算技术(MEC)方向吻合，MEC将云端分布式应用下沉到电信网络边缘，与UPF(User Panel Function，用户面功能)结合，在业务第一出口提供算力，利用5G UPF下沉功能结合MEC技术能够实现电力物联网设备的边缘分流，形成电力虚拟专网实现设备的本地互联；根据待发送的数据包及5G UPF本地分流策略，判断待发送的数据包是否归属电力本地网络，如果是，数据通过用户面数据传输通道发给电力边缘计算平台，在边缘测实现电力物联网设备本地互联，具体的，这个过程可以通过以下方式来实现：

通过UPF下沉到电力场站端，网络侧可以采用ULCL(Uplink Classifier，上行分类器)、采用分流点(Branching Point，分支点)方式实现本地流量卸载、LADN(Local AreaData Network,本地数据网络)三种本地分流技术来实现公网业务和电力业务的分流，保障电力业务的安全隔离需求。

进一步的，采用分流点(Branching Point，分支点)方式实现本地流量卸载，具体包括：

基于运营商的移动网络中的分支点(BP)根据SMF(Session ManagementFunction，会话管理功能)下发的过滤规则；根据检查数据包源IP地址进行分流，其中，源IP地址包括IPv4或者IPv6前缀地址；根据源IP地址是否属于本地电力网络，将来自数据采集层的电力业务包转发到不同的PDU(Protocol Data Unit，协议数据单元)锚点去，若属于本地网络，则将电力业务包发送到电力本地网络中的UPF对应的边缘计算节点，通过该边缘计算节点对该电力业务包进行数据处理后，在反馈至数据采集层对应的终端设备进行响应；采用BP分流的网络结构如图2所示。

ULCL方式进行本地分流过程包括，网络侧基于电力物联网终端所在的位置区选择本地的ULCL UPF为电力物联网终端提供服务；ULCL UPF通过流量DPI(Deep PacketInspect，深度包检测)解析方式来将业务流量按需送至本地电力业务平台或会话锚定点PSA(PDU Session Anchor，协议数据单元会话锚点)；根据待转发数据包的目的IP地址，判断数据包是否为电力本地数据包，如果是，分流到本地电力业务平台中对应的边缘计算节点，通过该边缘计算节点对该电力业务包进行数据处理后，在反馈至数据采集层对应的终端设备进行响应，目的IP地址包括IPv4地址或IPv6前缀地址，采用ULCL分流的网络结构如图3所示。

本地数据网络服务区LADN方式进行分流过程包括，电力终端与接入网设备之间建立连接，接入网络与两个UPF设备建立连接，其中一个UPF与普通公网建立连接，另一个UPF与本地电力网络建立连接，电力终端与两个UPF设备之间PDU会话建立完成；电力终端签约LADN服务，网络侧根据签约信息和终端所在的位置确定是否属于本地电力网络；若是则选择本地的LADN UPF，LADN UPF设备即为与LAND建立连接的UPF设备，由LADN UPF为终端提供本地流量出口服务；基于本地的LADN UPF对应的边缘计算节点对该电力业务包进行数据处理，将数据处理结果反馈至数据采集层对应的终端设备进行响应，LADN分流网络结构如图4所示。

在上述步骤，考虑各个边缘计算节点的当前性能状况，根据负载均衡策略，从满足相同映射条件的多个边缘计算节点中，选择当前负载较轻的边缘计算节点，将接入设备与该负载较轻的边缘计算节点进行连接，将接入设备采集到的相关数据合理分配到当前负载较轻的边缘计算节点。在接入设备与对应的边缘计算节点建立连接后，边缘计算节点获取接入设备采集到的相关数据进行数据融合后，进行本地边缘计算，得到相应的数据分析结果。

S3：基于边缘计算节点将数据处理结果反馈回接入设备及上报云端，接入设备根据实时数据处理结果做出对应的动作，完成电力物联网设备本地互联接入。

具体的，边缘计算节点将数据处理结果反馈回接入设备，以让接入设备及时根据数据处理结果做出对应的动作，如某一接入设备发送电压数据，边缘计算节点分析该电压数据，确定该电压过高，则将电压过高的数据处理结果反馈回该接入设备，以让该接入设备做出对应的动作，如适当降低电压等，边缘计算节点具有一定的计算和存储能力，能够对边缘计算节点上传的数据分析结果进行实时分析、处理和存储。除了边缘计算节点将数据处理结果反馈回接入设备后，根据业务场景的需要，边缘计算节点可将实时处理完的结果上报到云端，进行存储、处理或分析，对于没有电力光纤覆盖的边缘侧(场站端)可以通过运营商传输网络通道传输到电力中心云，对于有电力光纤覆盖的边缘测通过电力传输链路传输到电力中心云，以实现数据处理结果的存储、处理和分析，如图5所示。

为对本方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例采用传统技术方案与本发明方法进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本方法所具有的真实效果。

传统的技术方案采用云计算集中部署数据信息，存在时延过长、汇聚流量过大等问题，本发明方法基于边缘计算解决了时延过长、汇聚流量过大的问题；本实施例利用模拟仿真软件，基于两种方案进行对比测试，其获得的对比数据如下表所示：

表1：实验数据对比表。

从上表可以看出，本发明方法时延远小于传统方法，其数据处理效率远高于传统方法，本发明方法汇聚流量远小于传统方法，减小服务器压力，为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持，边缘计算为满足超低时延和超大带宽等业务需求，应用从传统Client-Server架构转向Client-Edge-Server三级架构，实现云网融合。

实施例2

参照图6为本发明另一个实施例，该实施例不同于第一个实施例的是：一种基于5GMEC电力物联网设备本地互联接入系统，包括：

数据采集模块包括智能开关单元、智能传感器单元、智能电表单元，用于采集电力物联网运行状态数据；

边缘计算模块包括边缘计算节点单元与数据采集模块相连接，对接收到的相关数据进行数据融合后，进行本地边缘计算，得到相应的数据分析结果，并经过数据传递模块发送到对应的数据应用模块；

数据传递模块与边缘计算模块相连接用于传输边缘计算模块得到的数据分析结果；

数据应用模块包括控制单元与数据传递模块相连接接收数据传递模块传输的数据分析结果，并利用控制单元的服务器对结果相关信息进行实时展示。

具体的，在电力物联网的边缘计算模块设置有多个边缘计算节点单元，边缘计算节点单元与外围的接入设备进行连接，获取接入设备，如传感器单元采集到的相关数据，边缘计算节点单元对接入设备采集到的相关数据进行数据融合后，进行本地边缘计算，得到相应的数据分析结果，并经过数据传递层发送到对应的数据应用模块，如控制平台，通过控制平台的服务器实时展示相关信息。

需要说明的是，当某一个接入设备，如传感器检测到的数据在边缘计算节点进行融合、处理时，根据系统结构的特点，实现多种数据的融合，然后再进行边缘计算，也可以不经过数据融合继而实现边缘计算；例如，某一本地设备采集到用户停电事件数据，则将该用户停电事件数据发送到对应的边缘计算节点单元进行本地边缘计算，得到对应的停电故障类型，将停电故障类型相关的计算结果通过数据传输模块发送到数据应用模块。

应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。

此外，可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作，除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。

进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。

如在本申请所使用的，术语“组件”、“模块”、“系统”等等旨在指代计算机相关实体，该计算机相关实体可以是硬件、固件、硬件和软件的结合、软件或者运行中的软件。例如，组件可以是，但不限于是：在处理器上运行的处理、处理器、对象、可执行文件、执行中的线程、程序和/或计算机。作为示例，在计算设备上运行的应用和该计算设备都可以是组件。一个或多个组件可以存在于执行中的过程和/或线程中，并且组件可以位于一个计算机中以及/或者分布在两个或更多个计算机之间。此外，这些组件能够从在其上具有各种数据结构的各种计算机可读介质中执行。这些组件可以通过诸如根据具有一个或多个数据分组(例如，来自一个组件的数据，该组件与本地系统、分布式系统中的另一个组件进行交互和/或以信号的方式通过诸如互联网之类的网络与其它系统进行交互)的信号，以本地和/或远程过程的方式进行通信。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。