基于边缘计算的智慧供热网络实时数据处理与优化策略

　　文/聂涛1） 杨佳宁2） 1）国能宁夏供热有限公司 2）浙江英集动力科技有限公司

　　摘要：随着智慧城市的发展，对供热网络的智能化水平要求不断提升。本文提出了一种基于边缘计算的实时数据处理与优化策略，旨在提高供热系统的效率和响应速度。通过将数据处理任务从中心服务器迁移到边缘节点，提高了数据处理的时效性，减轻了网络传输负担。本研究构建了供热网络的边缘计算模型，设计了基于此模型的数据处理流程，并通过实验验证了该策略在提高能效和减少延迟方面的有效性。

　　关键词：边缘计算；智慧供热；实时数据处理；网络优化

　　引言

　　在传统供热网络中，数据处理依赖于中心化的服务器，造成了数据处理延迟高和能源利用率低的问题。随着边缘计算技术的发展，将数据处理迁移到网络边缘，可以有效地解决这些问题。边缘计算能够在数据产生地点进行处理，极大地提高了处理速度和数据安全性。本文针对智慧供热网络中的实时数据处理需求，探讨了边缘计算技术在此领域的应用及其优化策略。

　　1. 智慧供热网络架构

　　智慧供热网络的构建旨在通过先进的技术手段，实现供热系统的智能化、精确化和高效化。该网络架构主要依赖于传感器、智能计量设备、边缘计算节点以及高效的通信网络，形成一个集数据采集、实时处理、传输与控制于一体的综合系统。

　　在智慧供热网络中，需要部署大量的传感器和智能计量设备，这些设备被安装在供热系统的各个关键点，包括热源、输送管道、热力站以及用户端。传感器负责实时监测温度、压力、流量等关键参数，而智能计量设备则记录热量消耗和相关能源数据，这些设备通过无线或有线方式将采集到的数据发送到邻近的边缘计算节点[1]。

　　边缘计算节点是智慧供热网络的核心组成部分之一，边缘计算的优势在于能够在数据产生的边缘侧进行初步处理和分析，从而减少数据传输到中心服务器的负担，并显著降低系统响应时间。在智慧供热网络中，每个边缘节点都配备有高性能的处理器和存储设备，能够执行复杂的数据处理任务，边缘节点首先对接收到的数据进行预处理，如数据清洗、格式转换等，然后利用机器学习算法和预测模型进行实时分析。例如，通过分析历史数据和当前的运行状态，边缘节点可以预测未来一段时间内的热需求变化，从而优化热源的分配和调度策略。

　　在边缘计算节点完成数据处理和分析后，处理结果会通过高效的通信网络发送到中心服务器。高效的通信网络是保证数据传输速度和可靠性的重要保障。在智慧供热网络中，常用的通信技术包括4G/5G移动通信、光纤通信、LoRa等物联网通信协议，这些技术可以根据实际应用场景和数据量的需求进行灵活选用，确保数据在传输过程中的稳定性和低延迟。中心服务器接收到处理后的数据，进一步进行全局分析和决策支持。中心服务器通常具备更强大的计算能力和存储空间，能够处理大规模数据集，并提供详细的报告和决策建议。

　　通过整合来自各个边缘节点的数据，中心服务器可以全面掌握整个供热网络的运行状态，并对异常情况进行预警。例如，如果某个区域的热量消耗突然增高，中心服务器可以及时发出警报，指示相关人员进行检查和维护。此外，中心服务器还可以根据全局数据分析结果，优化供热系统的运行参数，如调节供水温度、调整热源供给策略等。

　　为验证智慧供热网络的有效性，宁夏回族自治区固原市实施了一个试点项目。该项目在市区的三个供热区部署了共计500个传感器和智能计量设备，以及20个边缘计算节点。项目运行期间，系统每分钟采集并处理约1GB的数据。通过边缘节点的实时分析，供热系统的响应时间缩短了30%，能效提高了15%，部分关键数据如表1所示。试点项目的成功实施验证了基于边缘计算的智慧供热网络架构在提高系统响应速度和能效方面的显著优势。

　　2. 边缘计算模型

　　边缘计算模型的设计关键在于能够为供热网络优化提供实时、高效的数据处理能力。在这种模型中，数据采集、预处理、存储和分析是核心环节，每个环节都具备独特的技术实现方式和在智慧供热网络中的特定作用。该模型通过将数据处理分布在网络的边缘，即接近数据源的位置，大幅减少了数据传输时间，提高了响应速度和系统效率[2]。

　　首先，数据采集是模型的基础，主要负责从供热网络的各个部分收集实时数据。这些数据包括但不限于温度、压力、流量等传感器数据，以及用户的实时用热情况。为实现高效的数据采集，通常采用物联网（IoT）设备，这些设备有传感器和执行机构，能够自动收集数据并根据预设条件实时调整网络状态。例如，固原市的供热系统会在关键管道节点部署温度传感器和流量传感器，实时监测和调整热水的供应。

　　其次，数据预处理是第二个关键环节，主要目的是对采集来的原始数据进行清洗和初步分析，以便为后续的存储和深度分析做准备。预处理步骤包括数据验证、缺失值处理、异常值检测等，确保数据的质量和准确性。在智慧供热网络中，预处理阶段可以去除由于传感器故障等原因产生的错误数据，同时标准化数据格式，以支持不同来源和类型的数据集成。

　　再次，数据存储环节负责将预处理后的数据安全地存储起来，以便于数据的持续分析和历史数据的追溯。在边缘计算模型中，数据通常存储在边缘节点，这些节点既可以是物理服务器，也可以是虚拟化的存储设施，这种分散式的存储方式有助于提高数据的访问速度和系统的灾难恢复能力。例如，一个边缘计算节点可能会存储过去24小时内的所有供热数据，以便于进行短期内的数据分析和决策支持。

　　最后，数据分析是将存储的数据转化为可行决策的环节。在边缘计算模型中，分析通常在数据生成的地点附近进行，这样可以最大限度减少延迟，快速响应供热网络的变化。数据分析可以应用多种算法，包括统计分析、机器学习等，以预测供热需求、优化能源分配和提高系统效率。通过边缘分析，可以实时调整供热参数，优化热能利用率。例如，通过分析用户历史用热数据和外部温度变化，智能调整供热温度和流量，以匹配实际需求。

　　一个示例数据集如表2所示，这些数据通过边缘计算模型的四个环节进行处理，数据包括传感器类型、测量值、预处理后的状态标记。

　　为定量分析数据和评估供热系统的性能，可以使用以下公式计算预期与实际供热量的偏差，即

　　其中，实际供热量由传感器实时测量得到，预期供热量根据历史数据和天气预报模型计算。这种计算帮助管理者理解供热系统的实际表现，并及时调整操作策略。

　　边缘计算模型为智慧供热网络提供了一种高效的数据处理方案，通过在数据源近端进行实时处理，显著提高了供热系统的响应速度和运行效率。这种模型的实施不仅可以优化能源使用，减少浪费，还可以提升用户的供热体验，是未来城市供热系统发展的重要趋势。

　　3.实时数据处理策略

　　实时数据处理策略是现代数据科学领域中的一项关键技术，尤其是在需要快速响应和动态决策的场景中。本文提出了一种基于边缘节点的实时数据处理策略，该策略融合了时间序列分析和机器学习技术，旨在预测供热需求并优化热源分配。通过将数据处理任务分配到接近数据源的边缘节点，可以显著减少数据传输时间，进而提高整个系统的响应速度和处理效率。

　　该策略的核心在于在边缘计算环境中应用时间序列分析，对历史供热数据进行处理和学习。时间序列分析是一种统计技术，通过分析时间顺序上连续的数据点来识别长期趋势、周期性变化和季节性波动。在供热系统的应用中，通过对过去的供热数据进行分析，模型可以预测未来的热能需求，并据此进行供热计划和热源分配[3]。

　　接下来，通过集成机器学习技术，尤其是监督学习模型，如随机森林或神经网络，可以进一步提升预测的精度。机器学习模型通过学习数据中的复杂模式和关系，使系统能够根据实时天气变化、用户行为和其他环境因素调整预测。这种模型的应用使得供热系统不仅能够应对常规需求，更能在突发极端天气条件下迅速做出反应[4]。

　　为验证该策略的有效性，可以构造一系列模拟数据来模拟不同的供热需求场景。月度供热需求预测如表3所示，包括历史数据、预测数据和预测准确率。

　　在计算供热需求预测时，可以使用以下公式来估计预测准确率，即

　　此外，基于边缘节点的实时数据处理还包括数据压缩和优化传输协议，以减少在网络传输过程中的数据延迟和丢包率。通过采用高效的数据编码和压缩算法，可以在不牺牲数据质量的前提下，显著降低数据的体积。同时，优化的传输协议能够确保数据包在各个网络节点间快速、安全地传输，减少整体的处理时间和提升系统响应的实时性[5]。

　　通过将时间序列分析和机器学习技术应用于边缘计算节点，本策略不仅优化了数据处理流程，降低了系统的延迟，而且提高了供热系统的能效和响应速度。这种策略的实施，对于需要快速响应和高效数据处理的供热系统而言，是一种创新且实用的解决方案。通过持续监测和调整，可以确保系统在各种环境条件下的稳定运行和最优性能。

　　结语

　　本文基于边缘计算技术，提出并实验了一套智慧供热网络的实时数据处理与优化策略。研究结果证明，该策略能有效提升供热系统的操作效率和用户体验，未来工作将进一步探讨边缘计算在其他城市基础设施中的应用潜力，以推动智慧城市技术的全面发展。通过本文研究，期望为智慧供热及其他类似系统提供一种可行的技术方案，为实现更加高效、环保的城市管理贡献力量。

　　参考文献：

　　[1]顾志恩,贺轼,吴梦可,等.基于BLE无线网络的智慧供热系统设计[J].工业仪表与自动化装置,2024(3):42-46.

　　[2]王洁瑜,魏鹏刚,杨文栋.基于BP神经网络的智慧供热管控系统研究与应用[J].西北水电,2023(3):42-50.

　　[3]张嘉益,薛贵军.基于混合神经网络的短期供热负荷预测模型研究[J].自动化仪表,2023,44(5):63-68,73.

　　[4]王新雨.基于数据驱动的供热二次网智慧调控技术研究[D].北京:北京建筑大学,2022.

　　[5]王荣鑫,蒋声庆,张锐,等.基于神经网络的区域供热故障诊断系统研究[J].信息记录材料,2022,23(3):178-180.

　　作者简介：聂涛，本科，工程师，191595553@qq.com，研究方向：供热相关仓储、设备、数字化；杨佳宁，本科，工程师，研究方向：信息化、智慧供热、深度学习、神经网络、大数据。