一种供热系统的供热数据处理系统和方法与流程

本发明属于供热数据处理领域，具体是一种供热系统的供热数据处理系统和方法。

背景技术：

1、随着城市化进程的加快和人们生活水平的提高，供热需求不断增加，尤其是在寒冷地区，供热系统的效率和可靠性显得尤为重要。全球对减少碳排放和提高能源利用效率的关注日益增强，推动了对传统供热系统进行改造和优化。通过数据分析，可以更好地监控和管理能源使用，从而降低环境影响。信息技术的发展使得物联网（iot）、大数据和人工智能（ai）等新兴技术能够应用于供热系统中，实现智能监控与管理，提高系统的自动化程度。供热系统的热量数据处理系统是实现现代化智能供热管理的重要工具，通过有效的数据处理，便于后期数据的分析。

2、大多供热系统的热量数据处理方案中，通过对各个采用节点数据进行整体统计分析，难以将供热系统各个节点中的数据进行分类汇总后，进行分类处理，也难以建立高相似度节点数据之间的连接。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种供热系统的供热数据处理系统和方法，用于解决难以将供热系统各个节点中的数据进行分类汇总后，进行分类处理，也难以建立高相似度节点数据之间的连接的技术问题。

2、为解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种供热系统的供热数据处理系统，包括：

3、节点设置模块：在供热系统中的传输管网和热源处设置边缘数据节点，根据连接到同一传输管网支路的终端分组到同一终端分组中的分组原则，对供热系统中的终端进行分组，对每个分组中的终端连接的同一传输管网支路上设置数据汇聚节点；

4、传输通道构建模块：在每个边缘数据节点设置数据镜像仓库和无线通信设备，对边缘数据节点进行编号，根据数据采集的时间戳和节点编号，为数据设置数据标签，从热源处的边缘数据节点到数据汇聚节点方向，依次建立相邻边缘数据节点间的数据传输通道；

5、终端数据汇总模块：终端分组中各个终端采集的终端数据发送至分组中的数据汇聚节点，数据汇聚节点对数据进行储存后，打包发送至最近的边缘数据节点；

6、传输管理模块：边缘数据节点对本节点的数据进行采集后，将本节点的数据存储到镜像仓库，将本节点的数据和终端数据包一起打包通过边缘数据节点间的数据传输通道传输到热源处的边缘数据节点；

7、数据关联模块：热源处的边缘数据节点将接收到的数据进行标准化后，建立节点的数据表，并对高相似度数据之间进行关联。

8、作为本发明进一步的方案：在每个边缘数据节点设置数据镜像仓库和无线通信设备，对边缘数据节点进行编号，包括以下步骤：

9、在每个边缘数据节点设置无线通信设备和数据镜像仓库，其中，数据镜像仓库用于存储边缘节点采集的数据副本；选择合适的数据格式，如 json、csv 或二进制格式，方便后续处理和分析。

10、边缘数据节点设置无线通信设备，可以采用适合短距离、高带宽的数据传输的wi-fi模块，或者适合长距离、低功耗的数据传输的lora模块，或者适合低功耗、短距离的网络应用的zigbee模块，具体可根据节点设置处的网络通过环境选择。

11、为每个边缘数据节点分配一个唯一的标识符作为边缘数据节点编号，创建一个传输管网节点管理图，记录每个边缘节点所在的传输管网位置、节点编号和与热源处的边缘数据节点之间间隔最少的节点个数。

12、作为本发明进一步的方案：从热源处的边缘数据节点到数据汇聚节点方向，依次建立相邻边缘数据节点间的数据传输通道，包括以下步骤：

13、从热源处的边缘数据节点到数据汇聚节点方向，根据传输管网节点管理图，在传输管网上依次通过无线通信设备建立相邻边缘数据节点间的数据传输通道；

14、汇聚节点通过mqtt通信协议与距离最近的边缘数据节点建立数据传输通道。

15、作为本发明进一步的方案：热源处的边缘数据节点将接收到的数据进行标准化后，建立节点的数据表，并对高相似度数据之间进行关联，包括以下步骤：

16、热源处的边缘数据节点将边缘数据节点发送的数据进行汇总后与本节点的数据一起发送至云管理平台，云管理平台将各个边缘数据节点的数据进行标准化，并建立终端数据表和传输管网节点的数据表；

17、根据供热系统终端采集的数据，以及传输管网上边缘数据节点采集的节点数据，构建终端节点间的相似度评估模型和传输管网节点相似度评估模型；

18、通过终端节点间的相似度评估模型评估的终端节点间的相似度，通过传输管网节点相似度评估模型评估的传输管网节点间的相似度；

19、将高相似度终端的数据之间进行关联，将高相似度传输管网节点的数据之间进行关联。

20、作为本发明进一步的方案：云管理平台将各个边缘数据节点的数据进行标准化，并建立终端数据表和传输管网节点的数据表，包括以下步骤：

21、建立边数据节点的数据标准化规则，将各个边缘数据节点采集的数据转化为相同的格式；

22、根据边缘数据节点采集的节点数据，包括：流量数据、热量数据和声音数据，其中，热量数据包括：管道内部温度数据和管道外部温度数据，声音数据包括管道外部声音音频数据和管道内部声音音频数据；

23、热源处的边缘数据节点采集节点数据为热源出水口和回水口处的流量数据、热量数据和声音数据；

24、建立传输管网节点的数据表，包括：监测流量数据、热量数据和声音数据的数据列表，根据数据列表中节点数据的数据标签，建立各个数据列表之间的相同节点数据的连接；

25、在供热系统终端设置终端节点采集数据，对终端节点进行编号，根据终端节点编号和终端分组为终端节点的数据添加数据标签；

26、根据终端节点采集的数据，包括：流量数据、热量数据、压力数据和地理信息数据，其中，热量数据包括：终端的环境温度和管道内温度，地理信息数据，包括：包括终端节点的地理坐标和楼层位置；

27、建立终端数据表，包括：流量数据、热量数据、压力数据和地理信息数据的数据列表，根据数据列表中节点数据的数据标签，建立各个数据列表之间的相同终端分组数据的连接。

28、作为本发明进一步的方案：构建终端节点间的相似度评估模型，包括以下步骤：

29、根据终端的地理信息数据获取终端管道拓扑数据，终端节点采集的流量数据、热量数据、压力数据和地理信息数据；其中，终端管道拓扑数据，包括：终端节点在传输管网节点管理图中的连接管路和位置，以及终端节点直接连接的节点个数；

30、建立终端管道拓扑数据表，并添加到建立的终端数据表中；

31、通过深度学习算法，构建流量数据和热量数据的综合相似度识别模型；

32、通过流量数据和热量数据的综合相似度识别模型，评估终端节点之间流量数据和热量数据的综合相似度；

33、根据综合相似度评估结果，以及终端管道拓扑数据表，以及压力数据和地理信息数据的数据表，通过以下公式，建立终端节点间的相似度评估模型：

34、

35、其中，s为终端节点间的相似度评估值，s1为终端节点之间的终端管道拓扑数据的相似度，s2为终端节点之间的压力数据的相似度，s3为终端节点之间的地理信息数据的相似度，c为根据综合相似度评估结果设置的常数，w1、w2和w3分别为终端节点之间的终端管道拓扑数据的相似度、终端节点之间的压力数据的相似度和终端节点之间的地理信息数据的相似度的权重；g0为两个终端节点所在终端分组中终端节点直接连接的节点个数的均值，为两个终端节点直接连接的节点个数之差，dg0为两个终端节点所在终端分组中，终端节点与传输管网节点管理图中的连接管路之间的距离的均值，dg1为终端节点与传输管网节点管理图中的连接管路之间的距离，dg2为另一终端节点与传输管网节点管理图中的连接管路之间的距离；s0为两个终端节点所在终端分组中，终端节点压力数据在预设时间段内方差的均值，为终端节点压力数据在预设时间段内方差之差，为两个终端节点所在终端分组中，终端节点压力数据的均值，为终端节点压力数据在预设时间段内均值之差；为两个终端节点所在终端分组中，终端节点的地理坐标之间距离的均值，为终端节点的地理坐标之间的距离，为两个终端节点所在楼层的总层数之和，为终端节点所在楼层数之差。

36、作为本发明进一步的方案：构建传输管网节点相似度评估模型，包括以下步骤：

37、获取传输管网上边缘数据节点采集的流量数据、热量数据和声音数据；

38、通过流量数据和热量数据的综合相似度识别模型，评估终端节点之间流量数据和热量数据的综合相似度；

39、通过历史数据中，传输管网中高相似度节点的传输管网节点的音频数据，进行时域特征和频域特征的提取，通过时域特征和频域特征，通过机器学习算法，训练声音数据识别模型，识别传输管网节点是否为高相似度节点；

40、其中，提取管道的声音数据音频的时域特征，包括：均值、方差和峰值，通过傅里叶变换将音频的时域信号转换为频域表示，提取频域特征，包括：频率宽度和功率谱密度；

41、通过流量数据和热量数据的综合相似度识别模型与声音数据识别模型，识别传输管网节点数据的相似度：若流量数据和热量数据的综合相似度识别模型的输出数据，以及声音数据识别模型的输出数据，均识别为高相似度节点数据，则传输管网节点为高相似度节点，否则，为非高相似度节点。

42、作为本发明进一步的方案：通过深度学习算法，构建流量数据和热量数据的综合相似度识别模型，包括以下步骤：

43、通过历史数据中，传输管网或终端节点中，高相似度节点的流量数据和热量数据，将数据整理成结构化的训练数据集和验证数据集；

44、通过训练数据集和验证数据集，训练循环神经网络，建立流量数据和热量数据的综合相似度识别模型，识别传输管网节点是否为高相似度节点。

45、作为本发明进一步的方案：通过终端节点间的相似度评估模型评估的终端节点间的相似度，包括以下步骤：

46、通过终端节点间的相似度评估模型，计算终端节点间的相似度评估值；

47、若终端节点间的相似度评估值大于预设阈值，则终端节点为高相似度终端，否则，不为高相似度终端。

48、作为本发明另一方面的方案：一种供热系统的供热数据处理方法，包括以下步骤：

49、在供热系统中的传输管网和热源处设置边缘数据节点，根据连接到同一传输管网支路的终端分组到同一终端分组中的分组原则，对供热系统中的终端进行分组，对每个分组中的终端连接的同一传输管网支路上设置数据汇聚节点；

50、在每个边缘数据节点设置数据镜像仓库和无线通信设备，对边缘数据节点进行编号，根据数据采集的时间戳和节点编号，为数据设置数据标签，从热源处的边缘数据节点到数据汇聚节点方向，依次建立相邻边缘数据节点间的数据传输通道；

51、终端分组中各个终端采集的终端数据发送至分组中的数据汇聚节点，数据汇聚节点对数据进行储存后，打包发送至最近的边缘数据节点；

52、边缘数据节点对本节点的数据进行采集后，将本节点的数据存储到镜像仓库，将本节点的数据和终端数据包一起打包通过边缘数据节点间的数据传输通道传输到热源处的边缘数据节点；

53、热源处的边缘数据节点将接收到的数据进行标准化后，建立节点的数据表，并对高相似度数据之间进行关联。

54、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

55、本发明通过在每个边缘数据节点设置镜像仓库，实现对数据的本地存储和管理，减少对中心服务器的依赖，提高数据访问速度。在发生故障或网络中断时，边缘节点能够利用本地镜像仓库快速恢复服务，确保系统的高可用性。通过无线通信设备建立边缘数据节点间的数据传输通道，便于实现低延迟的数据传输，使得系统能够实时响应变化。通过为每个数据包添加时间戳和节点编号，确保数据的完整性和一致性。这对于后续的数据分析和追踪。建立相邻边缘节点间的数据传输通道，有效分散网络流量负载，提高整体网络的稳定性。

56、本发明通过标准化处理，确保所有传输的数据采用一致的格式，便于后续的数据分析和处理。在热源处的边缘数据节点建立数据表，有助于集中管理来自不同终端和节点的数据，提升数据可访问性和管理效率。对接收到的数据进行标准化，有助于消除不同来源或格式引起的偏差，提高数据的一致性和准确性。通过对高相似度数据之间进行关联，便于后续分析数据挖掘高相似节点的关系，为后续的分析提供更深层次的信息。