基于邊緣計算的智慧供熱網絡實時數據處理與優化策略

基金項目：2024年度廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目——基于交通安全主動防范機制的道路風險評價與數據庫研究（編號：2024KY1177）。

摘要：隨著智慧城市的發展，對供熱網絡的智能化水平要求不斷提升。本文提出了一種基于邊緣計算的實時數據處理與優化策略，旨在提高供熱系統的效率和響應速度。通過將數據處理任務從中心服務器遷移到邊緣節點，提高了數據處理的時效性，減輕了網絡傳輸負擔。本研究構建了供熱網絡的邊緣計算模型，設計了基于此模型的數據處理流程，并通過實驗驗證了該策略在提高能效和減少延遲方面的有效性。

關鍵詞：邊緣計算；智慧供熱；實時數據處理；網絡優化

引言

在傳統供熱網絡中，數據處理依賴于中心化的服務器，造成了數據處理延遲高和能源利用率低的問題。隨著邊緣計算技術的發展，將數據處理遷移到網絡邊緣，可以有效地解決這些問題。邊緣計算能夠在數據產生地點進行處理，極大地提高了處理速度和數據安全性。本文針對智慧供熱網絡中的實時數據處理需求，探討了邊緣計算技術在此領域的應用及其優化策略。

1. 智慧供熱網絡架構

智慧供熱網絡的構建旨在通過先進的技術手段，實現供熱系統的智能化、精確化和高效化。該網絡架構主要依賴于傳感器、智能計量設備、邊緣計算節點以及高效的通信網絡，形成一個集數據采集、實時處理、傳輸與控制于一體的綜合系統。

在智慧供熱網絡中，需要部署大量的傳感器和智能計量設備，這些設備被安裝在供熱系統的各個關鍵點，包括熱源、輸送管道、熱力站以及用戶端。傳感器負責實時監測溫度、壓力、流量等關鍵參數，而智能計量設備則記錄熱量消耗和相關能源數據，這些設備通過無線或有線方式將采集到的數據發送到鄰近的邊緣計算節點[1]。

邊緣計算節點是智慧供熱網絡的核心組成部分之一，邊緣計算的優勢在于能夠在數據產生的邊緣側進行初步處理和分析，從而減少數據傳輸到中心服務器的負擔，并顯著降低系統響應時間。在智慧供熱網絡中，每個邊緣節點都配備有高性能的處理器和存儲設備，能夠執行復雜的數據處理任務，邊緣節點首先對接收到的數據進行預處理，如數據清洗、格式轉換等，然后利用機器學習算法和預測模型進行實時分析。例如，通過分析歷史數據和當前的運行狀態，邊緣節點可以預測未來一段時間內的熱需求變化，從而優化熱源的分配和調度策略。

在邊緣計算節點完成數據處理和分析后，處理結果會通過高效的通信網絡發送到中心服務器。高效的通信網絡是保證數據傳輸速度和可靠性的重要保障。在智慧供熱網絡中，常用的通信技術包括4G/5G移動通信、光纖通信、LoRa等物聯網通信協議，這些技術可以根據實際應用場景和數據量的需求進行靈活選用，確保數據在傳輸過程中的穩定性和低延遲。中心服務器接收到處理后的數據，進一步進行全局分析和決策支持。中心服務器通常具備更強大的計算能力和存儲空間，能夠處理大規模數據集，并提供詳細的報告和決策建議。

通過整合來自各個邊緣節點的數據，中心服務器可以全面掌握整個供熱網絡的運行狀態，并對異常情況進行預警。例如，如果某個區域的熱量消耗突然增高，中心服務器可以及時發出警報，指示相關人員進行檢查和維護。此外，中心服務器還可以根據全局數據分析結果，優化供熱系統的運行參數，如調節供水溫度、調整熱源供給策略等。

為驗證智慧供熱網絡的有效性，寧夏回族自治區固原市實施了一個試點項目。該項目在市區的三個供熱區部署了共計500個傳感器和智能計量設備，以及20個邊緣計算節點。項目運行期間，系統每分鐘采集并處理約1GB的數據。通過邊緣節點的實時分析，供熱系統的響應時間縮短了30%，能效提高了15%，部分關鍵數據如表1所示。試點項目的成功實施驗證了基于邊緣計算的智慧供熱網絡架構在提高系統響應速度和能效方面的顯著優勢。

2. 邊緣計算模型

邊緣計算模型的設計關鍵在于能夠為供熱網絡優化提供實時、高效的數據處理能力。在這種模型中，數據采集、預處理、存儲和分析是核心環節，每個環節都具備獨特的技術實現方式和在智慧供熱網絡中的特定作用。該模型通過將數據處理分布在網絡的邊緣，即接近數據源的位置，大幅減少了數據傳輸時間，提高了響應速度和系統效率[2]。

首先，數據采集是模型的基礎，主要負責從供熱網絡的各個部分收集實時數據。這些數據包括但不限于溫度、壓力、流量等傳感器數據，以及用戶的實時用熱情況。為實現高效的數據采集，通常采用物聯網（IoT）設備，這些設備有傳感器和執行機構，能夠自動收集數據并根據預設條件實時調整網絡狀態。例如，固原市的供熱系統會在關鍵管道節點部署溫度傳感器和流量傳感器，實時監測和調整熱水的供應。

其次，數據預處理是第二個關鍵環節，主要目的是對采集來的原始數據進行清洗和初步分析，以便為后續的存儲和深度分析做準備。預處理步驟包括數據驗證、缺失值處理、異常值檢測等，確保數據的質量和準確性。在智慧供熱網絡中，預處理階段可以去除由于傳感器故障等原因產生的錯誤數據，同時標準化數據格式，以支持不同來源和類型的數據集成。

再次，數據存儲環節負責將預處理后的數據安全地存儲起來，以便于數據的持續分析和歷史數據的追溯。在邊緣計算模型中，數據通常存儲在邊緣節點，這些節點既可以是物理服務器，也可以是虛擬化的存儲設施，這種分散式的存儲方式有助于提高數據的訪問速度和系統的災難恢復能力。例如，一個邊緣計算節點可能會存儲過去24小時內的所有供熱數據，以便于進行短期內的數據分析和決策支持。

最后，數據分析是將存儲的數據轉化為可行決策的環節。在邊緣計算模型中，分析通常在數據生成的地點附近進行，這樣可以最大限度減少延遲，快速響應供熱網絡的變化。數據分析可以應用多種算法，包括統計分析、機器學習等，以預測供熱需求、優化能源分配和提高系統效率。通過邊緣分析，可以實時調整供熱參數，優化熱能利用率。例如，通過分析用戶歷史用熱數據和外部溫度變化，智能調整供熱溫度和流量，以匹配實際需求。

一個示例數據集如表2所示，這些數據通過邊緣計算模型的四個環節進行處理，數據包括傳感器類型、測量值、預處理后的狀態標記。

為定量分析數據和評估供熱系統的性能，可以使用以下公式計算預期與實際供熱量的偏差，即

其中，實際供熱量由傳感器實時測量得到，預期供熱量根據歷史數據和天氣預報模型計算。這種計算幫助管理者理解供熱系統的實際表現，并及時調整操作策略。

邊緣計算模型為智慧供熱網絡提供了一種高效的數據處理方案，通過在數據源近端進行實時處理，顯著提高了供熱系統的響應速度和運行效率。這種模型的實施不僅可以優化能源使用，減少浪費，還可以提升用戶的供熱體驗，是未來城市供熱系統發展的重要趨勢。

3.實時數據處理策略

實時數據處理策略是現代數據科學領域中的一項關鍵技術，尤其是在需要快速響應和動態決策的場景中。本文提出了一種基于邊緣節點的實時數據處理策略，該策略融合了時間序列分析和機器學習技術，旨在預測供熱需求并優化熱源分配。通過將數據處理任務分配到接近數據源的邊緣節點，可以顯著減少數據傳輸時間，進而提高整個系統的響應速度和處理效率。

該策略的核心在于在邊緣計算環境中應用時間序列分析，對歷史供熱數據進行處理和學習。時間序列分析是一種統計技術，通過分析時間順序上連續的數據點來識別長期趨勢、周期性變化和季節性波動。在供熱系統的應用中，通過對過去的供熱數據進行分析，模型可以預測未來的熱能需求，并據此進行供熱計劃和熱源分配[3]。

接下來，通過集成機器學習技術，尤其是監督學習模型，如隨機森林或神經網絡，可以進一步提升預測的精度。機器學習模型通過學習數據中的復雜模式和關系，使系統能夠根據實時天氣變化、用戶行為和其他環境因素調整預測。這種模型的應用使得供熱系統不僅能夠應對常規需求，更能在突發極端天氣條件下迅速做出反應[4]。

為驗證該策略的有效性，可以構造一系列模擬數據來模擬不同的供熱需求場景。月度供熱需求預測如表3所示，包括歷史數據、預測數據和預測準確率。

在計算供熱需求預測時，可以使用以下公式來估計預測準確率，即

此外，基于邊緣節點的實時數據處理還包括數據壓縮和優化傳輸協議，以減少在網絡傳輸過程中的數據延遲和丟包率。通過采用高效的數據編碼和壓縮算法，可以在不犧牲數據質量的前提下，顯著降低數據的體積。同時，優化的傳輸協議能夠確保數據包在各個網絡節點間快速、安全地傳輸，減少整體的處理時間和提升系統響應的實時性[5]。

通過將時間序列分析和機器學習技術應用于邊緣計算節點，本策略不僅優化了數據處理流程，降低了系統的延遲，而且提高了供熱系統的能效和響應速度。這種策略的實施，對于需要快速響應和高效數據處理的供熱系統而言，是一種創新且實用的解決方案。通過持續監測和調整，可以確保系統在各種環境條件下的穩定運行和最優性能。

結語

本文基于邊緣計算技術，提出并實驗了一套智慧供熱網絡的實時數據處理與優化策略。研究結果證明，該策略能有效提升供熱系統的操作效率和用戶體驗，未來工作將進一步探討邊緣計算在其他城市基礎設施中的應用潛力，以推動智慧城市技術的全面發展。通過本文研究，期望為智慧供熱及其他類似系統提供一種可行的技術方案，為實現更加高效、環保的城市管理貢獻力量。

參考文獻：

[1]顧志恩，賀軾，吳夢可，等.基于BLE無線網絡的智慧供熱系統設計[J].工業儀表與自動化裝置，2024（3）：42-46.

[2]王潔瑜，魏鵬剛，楊文棟.基于BP神經網絡的智慧供熱管控系統研究與應用[J].西北水電，2023（3）：42-50.

[3]張嘉益，薛貴軍.基于混合神經網絡的短期供熱負荷預測模型研究[J].自動化儀表，2023，44（5）：63-68，73.

[4]王新雨.基于數據驅動的供熱二次網智慧調控技術研究[D].北京：北京建筑大學，2022.

[5]王榮鑫，蔣聲慶，張銳，等.基于神經網絡的區域供熱故障診斷系統研究[J].信息記錄材料，2022，23（3）：178-180.

作者簡介：聶濤，本科，工程師，191595553@qq.com，研究方向：供熱相關倉儲、設備、數字化；楊佳寧，本科，工程師，研究方向：信息化、智慧供熱、深度學習、神經網絡、大數據。