本发明涉及通信优化领域，尤其涉及一种配电网信息融合优化方法。
背景技术：
1、在配用电数据存储方面，目前，电力行业大多应用关系型数据库进行数据的管理及存储。关系型数据库采用的是按行存储的方式，擅长存储和管理静态、增长速率慢、关联性较强的数据。面对体量大、动态增长速度快、异构化的配用电数据，关系型数据库普遍存在扩展性差、数据装载速度慢、查询效率低等问题，因此难以满足配用电大数据的存储和处理需求。
2、虽然国内外针对配用电数据存储管理和配用电大数据计算方法已开展了大量研究，但是目前的存储管理和数据计算方法主要以传统方法为主，计算模型较为简单，随着海量数据接入配电网，其计算速度和效率需要进一步提升。因此，亟需研究面向配电台区本地通信协同的最小化数据存算一体化技术，对海量配用电数据进行快速有序处理，大幅度提高数据计算的速率，实现配电台区多业务的低时延存算与快速响应。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种配电网信息融合优化方法，通过低压配电网边端设备通信多载波网络协调优化，实现多业务数据实时、可靠、高效传输。
2、为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
3、一种配电网信息融合优化方法，包括：
4、构建面向配电台区最小化数据采集-计算-存储一体化架构，用于电力数据的采集、计算和存储；
5、基于构建的一体化架构，采用知识图谱共享对配电台区本地通信进行语义编/解码；
6、基于构建的一体化架构，构建基于能源流与信息流数据的台区数据融合模型，对配电台区用电量、电压、电流数据信息的聚合，并对能源流进行调控；
7、最后，基于构建的一体化架构，构建结合信道接入与数据帧格式的mac层统一通信协议，实现面向配电台区本地通信的双网融合。
8、进一步的，所述面向配电台区最小化数据采集-计算-存储一体化架构，包括端层、边层和云层；
9、其中，端层进行数据采集和分流；
10、边层汇聚台区终端设备实时采集的电力数据，进行压缩、存储与计算；
11、云层汇聚边层上传的数据，将数据进行分类存储并提供数据计算处理服务；
12、并在层间采用多模融合通信、双网关设备协调及数据压缩和边端资源分配优化技术，构建边端数据存算一体化融合架构。
13、进一步的，所述多模融合通信采用hplc和/或hrf组网，当hplc或hrf单独进行组网时，中央协调器cco通过发送中央信标和安排发现信标发送，以及代理信标的发送，触发逐层级的站点的网络接入请求，完成组网过程，在载波和无线通信速率相对不匹配时，载波优先组网，在载波通信效率小于阈值的条件下，则发起代理变更，选择无线通信信道。
14、进一步的，所述双网关设备协调利用两个边缘网关同时为配电台区终端和云平台提供通信连接，通过主备模式进行数据的传输；在终端采集数据量小于阈值时，通过主网关将数据上行传输至云层和边层进行计算和处理；当终端采集数据量大于阈值时，启用备用网关进行协同数据传输。
15、进一步的，数据的无损压缩和边端资源优化分配优化技术，具体如下:
16、终端采集的数据传输到边缘节点后，利用动态时间规整dtw算法对冗余性数据进行去重，将一段时间大于预设值的原始序列分成多段处理：
17、采用滑动窗口函数对原始序列进行分割，经过冗余数据删除后，基于两段序列的子序列的匹配，计算序列之间的距离得出相似度，对相似度高于阈值的数据打标签并进行删除，实现数据的无损压缩；
18、基于边端协同的资源分配优化技术通过模拟退火算法随机寻优的方式完成卸载方式的确定和计算、存储资源的分配，边缘服务器接收并处理来自终端设备的任务。
19、进一步的，所述基于知识图谱共享对配电台区本地通信进行语义编/解码，具体如下：
20、通过提取配电台区终端的需求和信息特征并进行语义编码，配电台区本地通信在有噪信道中传输，配电台区本地通信通过语义解码恢复语义；
21、并利用深度学习模型对配电台区本地通信进行语义挖掘与特征提取，配电台区本地通信加入信道编解码层、信道层与量化层，构建端到端的深度神经网络；
22、语义编码时，将深度学习与联合信源信道编码结合后，进一步基于transformer模型构建统一语义编/解码模型，完成语义信息的提取与理解，具体的基于transformer模型构建统一语义编/解码模型，具体如下：构建注意力公式，去除语义计算句子中的每个词与句中所有词的关联性以及重要度，再利用这些相互关系调整权重以获得每个语义新的表达；将多个不同的注意力层进行拼接，使统一语义编/解码模型能够专注于不同语义特征的提取；在编码器与解码器的联合训练时，将信道作为网络模型中的一层，对输入信号加入高斯白噪声；
23、语义解码时，输入已知的语义解码结果和信道解码的输出结果，通过这两部分的联合信息提取，共同推测下一个解码结果，同时将上一次解码结果设置为语义解码层的输入，以此循环，直到接到句尾标识符，获得完整的输出。
24、进一步的，构建多维度语义编/解码评价指标体系，并根据计及多业务差异化时敏与颗粒度需求的改进层次分析法，利用熵权法综合主观和客观评价因素，求取各层级指标均值；
25、根据各层级指标均值确定基于层次模糊关系转换的指标权重，并根据评估结果集合与最大隶属度原则，基于隶属等级判断进行不同业务和语义编/解码方案之间的准确度分析，进而评价数据传输语义编/解码的准确度；
26、其中多维度语义编/解码评价指标体系中各性能度量指标分为以下四类：
27、基于精确率的bleu度量指标、基于召回率的rouge度量指标、基于精确率与召回率相结合的meteor度量指标、基于空间词向量模型的语义相似度；其中bleu指标将比值作为精准率用于反映待评价文本和参考文本之间的相似程度；rouge指标是利用召回率来代替精确率进行度量，召回率得分反映传输数据间的语义相似程度；meteor指标通过对精确率与召回率进行调和平均。
28、进一步的，构建基于能源流与信息流数据的台区数据融合模型具体为：构建低压配电台区的能源流模型，并采用相似度划分方法，构建信息流模型；基于能源流模型和信息流模型，构建台区数据融合模型。
29、进一步的，配电台区本地通信的拓扑基于优化链路状态路由的低开销配电台区本地通信拓扑生成维护算法进行更新，具体的：
30、通过选择关联度高于阈值的多点中继节点，减少拓扑控制消息的产生数量和转发次数，并根据电台区本地通信拓扑变动情况，自适应地上下调整拓扑控制发送间隔以实现配电台区本地通信拓扑维护，当节点周围拓扑变动小于预设值时，采用发送变量信息代替全量信息以减少拓扑信息的冗余发送，实现配电台区本地通信网拓扑的及时动态更新。
31、进一步的，结合信道接入与数据帧格式的mac层统一通信协议，具体如下
32、载波与无线双网融合mac层将时间划分为多个信标周期，在竞争接入时隙，中心节点与其他子节点通过带有冲突避免的载波侦听多路访问方式接入信道，完成基于配电台区本地通信模块的双模融合组网以及数据传输；
33、在非竞争接入时隙，节点通过时分多址方式接入信道，传输具有选择优先级的业务；
34、在绑定csma/ca时隙中，具有预设属性的节点通过竞争的式接入信道；
35、mac层标准数据帧帧头和帧尾分别标识数据帧的起始和结束。
36、一种配电网信息融合优化系统，包括数据一体化管理模块、语义编/解码模块、调控模块和双网融合模块；
37、所述数据一体化管理模块，构建面向配电台区最小化数据采集-计算-存储一体化架构，用于电力数据的采集、计算和存储；
38、所述语义编/解码模块，基于构建的一体化架构，采用知识图谱共享对配电台区本地通信进行语义编/解码；
39、所述调控模块，基于构建的一体化架构，构建基于能源流与信息流数据的台区数据融合模型，对配电台区用电量、电压、电流数据信息的聚合，并对能源流进行调控；
40、所述双网融合模块，基于构建的一体化架构，构建结合信道接入与数据帧格式的mac层统一通信协议，实现面向配电台区本地通信的双网融合。
41、进一步的，面向配电台区最小化数据采集-计算-存储一体化架构，包括端层、边层和云层；
42、其中，端层进行数据采集和分流；
43、边层汇聚台区终端设备实时采集的电力数据，进行压缩、存储与计算；
44、云层汇聚边层上传的数据，将数据进行分类存储并提供数据计算处理服务；
45、并在层间采用多模融合通信、双网关设备协调及数据压缩和边端资源分配优化技术，构建边端数据存算一体化融合架构。
46、进一步的，所述多模融合通信采用hplc和/或hrf组网，当hplc或hrf单独进行组网时，中央协调器cco通过发送中央信标和安排发现信标发送，以及代理信标的发送，触发逐层级的站点的网络接入请求，完成组网过程，在载波和无线通信速率相对不匹配时，载波优先组网，在载波通信效率小于阈值的条件下，则发起代理变更，选择无线通信信道。
47、进一步的，所述双网关设备协调利用两个边缘网关同时为配电台区终端和云平台提供通信连接，通过主备模式进行数据的传输；在终端采集数据量小于阈值时，通过主网关将数据上行传输至云层和边层进行计算和处理；当终端采集数据量大于阈值时，启用备用网关进行协同数据传输。
48、进一步的，数据的无损压缩和边端资源优化分配优化技术，具体如下:
49、终端采集的数据传输到边缘节点后，利用动态时间规整dtw算法对冗余性数据进行去重，将一段时间大于预设值的原始序列分成多段处理：
50、采用滑动窗口函数对原始序列进行分割，经过冗余数据删除后，基于两段序列的子序列的匹配，计算序列之间的距离得出相似度，对相似度高于阈值的数据打标签并进行删除，实现数据的无损压缩；
51、基于边端协同的资源分配优化技术通过模拟退火算法随机寻优的方式完成卸载方式的确定和计算、存储资源的分配，边缘服务器接收并处理来自终端设备的任务。
52、进一步的，基于知识图谱共享对配电台区本地通信进行语义编/解码，具体如下：
53、通过提取配电台区终端的需求和信息特征并进行语义编码，配电台区本地通信在有噪信道中传输，配电台区本地通信通过语义解码恢复语义；
54、并利用深度学习模型对配电台区本地通信进行语义挖掘与特征提取，配电台区本地通信加入信道编解码层、信道层与量化层，构建端到端的深度神经网络；
55、语义编码时，将深度学习与联合信源信道编码结合后，进一步基于transformer模型构建统一语义编/解码模型，完成语义信息的提取与理解，具体的基于transformer模型构建统一语义编/解码模型，具体如下：构建注意力公式，去除语义计算句子中的每个词与句中所有词的关联性以及重要度，再利用这些相互关系调整权重以获得每个语义新的表达；将多个不同的注意力层进行拼接，使统一语义编/解码模型能够专注于不同语义特征的提取；在编码器与解码器的联合训练时，将信道作为网络模型中的一层，对输入信号加入高斯白噪声；
56、语义解码时，输入已知的语义解码结果和信道解码的输出结果，通过这两部分的联合信息提取，共同推测下一个解码结果，同时将上一次解码结果设置为语义解码层的输入，以此循环，直到接到句尾标识符，获得完整的输出。
57、进一步的，构建多维度语义编/解码评价指标体系，并根据计及多业务差异化时敏与颗粒度需求的改进层次分析法，利用熵权法综合主观和客观评价因素，求取各层级指标均值；
58、根据各层级指标均值确定基于层次模糊关系转换的指标权重，并根据评估结果集合与最大隶属度原则，基于隶属等级判断进行不同业务和语义编/解码方案之间的准确度分析，进而评价数据传输语义编/解码的准确度；
59、其中多维度语义编/解码评价指标体系中各性能度量指标分为以下四类：
60、基于精确率的bleu度量指标、基于召回率的rouge度量指标、基于精确率与召回率相结合的meteor度量指标、基于空间词向量模型的语义相似度；其中bleu指标将比值作为精准率用于反映待评价文本和参考文本之间的相似程度；rouge指标是利用召回率来代替精确率进行度量，召回率得分反映传输数据间的语义相似程度；meteor指标通过对精确率与召回率进行调和平均。
61、进一步的，构建基于能源流与信息流数据的台区数据融合模型具体为：构建低压配电台区的能源流模型，并采用相似度划分方法，构建信息流模型；基于能源流模型和信息流模型，构建台区数据融合模型。
62、进一步的，配电台区本地通信的拓扑基于优化链路状态路由的低开销配电台区本地通信拓扑生成维护算法进行更新，具体的：
63、通过选择关联度高于阈值的多点中继节点，减少拓扑控制消息的产生数量和转发次数，并根据电台区本地通信拓扑变动情况，自适应地上下调整拓扑控制发送间隔以实现配电台区本地通信拓扑维护，当节点周围拓扑变动小于预设值时，采用发送变量信息代替全量信息以减少拓扑信息的冗余发送，实现配电台区本地通信网拓扑的及时动态更新。
64、进一步的，所述结合信道接入与数据帧格式的mac层统一通信协议，具体如下
65、载波与无线双网融合mac层将时间划分为多个信标周期，在竞争接入时隙，中心节点与其他子节点通过带有冲突避免的载波侦听多路访问方式接入信道，完成基于配电台区本地通信模块的双模融合组网以及数据传输；
66、在非竞争接入时隙，节点通过时分多址方式接入信道，传输具有选择优先级的业务；
67、在绑定csma/ca时隙中，具有预设属性的节点通过竞争的式接入信道；
68、mac层标准数据帧帧头和帧尾分别标识数据帧的起始和结束。
69、本发明还提供另一实施例，包括一种配电网边端设备通信融合优化系统，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，具体执行如上所述的一种配电网边端设备通信融合优化方法中的步骤。
70、本发明还提供另一实施例，包括一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上的方法步骤。
71、本发明具有如下有益效果：
72、1、本发明针对配电台区数据传输效率低、重复采集等问题，构建面向配电台区最小化数据采集-计算-存储一体化架构，并提出多模融合通信以及双网关设备协调运行方案，解决配电台区双cco运行冲突问题；基于动态时间规整数据去重的数据压缩技术与基于边端协同的资源分配优化技术，降低数据传输量与存算响应时间，实现配电台区本地通信协调的最小化存算一体化，支撑配电台区多业务的低时延存算与快速响应；
73、2、本发明针对本地融合通信需求，提出基于知识图谱共享的语义编/解码方案；针对配电台区本地通信的编码/解码过程中存在的跨系统、跨网络、难互通等问题，通过提升分布式资源数据传输效率的语义编/解码优化技术，保证语义通信的安全性和传输效率；提出一种语义编/解码准确度评价方法，为低压配电台区交互管控提供支撑
74、3、本发明分析面向配电台区交互式管控的能源流与信息流数据，构建基于能源流与信息流数据融合模型；基于优化链路状态路由协议的配电台区本地通信网拓扑生成及维护方法，并实现基于高精度对时通信的配电台区拓扑生成与维护；
75、4、本发明结合信道接入与数据帧格式的mac层统一通信协议，支持载波、无线双网mac层融合技术，实现面向配电台区本地通信的双网融合。
1.一种配电网信息融合优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种配电网边端设备通信融合优化方法，其特征在于，所述面向配电台区最小化数据采集-计算-存储一体化架构，包括端层、边层和云层；
3.根据权利要求2所述的一种配电网边端设备通信融合优化方法，其特征在于，所述多模融合通信采用hplc和/或hrf组网，当hplc或hrf单独进行组网时，中央协调器cco通过发送中央信标和安排发现信标发送，以及代理信标的发送，触发逐层级的站点的网络接入请求，完成组网过程，在载波和无线通信速率相对不匹配时，载波优先组网，在载波通信效率小于阈值的条件下，则发起代理变更，选择无线通信信道。
4.根据权利要求2所述的一种配电网信息融合优化方法，其特征在于，所述双网关设备协调利用两个边缘网关同时为配电台区终端和云平台提供通信连接，通过主备模式进行数据的传输；在终端采集数据量小于阈值时，通过主网关将数据上行传输至云层和边层进行计算和处理；当终端采集数据量大于阈值时，启用备用网关进行协同数据传输。
5.根据权利要求2所述的一种配电网信息融合优化方法，其特征在于，数据压缩和边端资源分配优化技术，具体如下:
6.根据权利要求1所述的一种配电网信息融合优化方法，其特征在于，所述基于知识图谱共享对配电台区本地通信进行语义编/解码，具体如下：
7.根据权利要求6所述的一种配电网信息融合优化方法，其特征在于，构建多维度语义编/解码评价指标体系，并根据计及多业务差异化时敏与颗粒度需求的改进层次分析法，利用熵权法综合主观和客观评价因素，求取各层级指标均值；
8.根据权利要求1所述的一种配电网信息融合优化方法，其特征在于，所述构建基于能源流与信息流数据的台区数据融合模型具体为：构建低压配电台区的能源流模型，并采用相似度划分方法，构建信息流模型；基于能源流模型和信息流模型，构建台区数据融合模型。
9.根据权利要求6所述的一种配电网信息融合优化方法，其特征在于，所述配电台区本地通信的拓扑基于优化链路状态路由的低开销配电台区本地通信拓扑生成维护算法进行更新，具体的：
10.根据权利要求1所述的一种配电网信息融合优化方法，其特征在于，所述结合信道接入与数据帧格式的mac层统一通信协议，具体如下
11.一种配电网信息融合优化系统，其特征在于，包括数据一体化管理模块、语义编/解码模块、调控模块和双网融合模块；
12.根据权利要求11所述的一种配电网信息融合优化系统，其特征在于，所述面向配电台区最小化数据采集-计算-存储一体化架构，包括端层、边层和云层；
13.根据权利要求12所述的一种配电网信息融合优化系统，其特征在于，所述多模融合通信采用hplc和/或hrf组网，当hplc或hrf单独进行组网时，中央协调器cco通过发送中央信标和安排发现信标发送，以及代理信标的发送，触发逐层级的站点的网络接入请求，完成组网过程，在载波和无线通信速率相对不匹配时，载波优先组网，在载波通信效率小于阈值的条件下，则发起代理变更，选择无线通信信道。
14.根据权利要求12所述的一种配电网信息融合优化系统，其特征在于，所述双网关设备协调利用两个边缘网关同时为配电台区终端和云平台提供通信连接，通过主备模式进行数据的传输；在终端采集数据量小于阈值时，通过主网关将数据上行传输至云层和边层进行计算和处理；当终端采集数据量大于阈值时，启用备用网关进行协同数据传输。
15.根据权利要求12所述的一种配电网信息融合优化系统，其特征在于，数据的无损压缩和边端资源优化分配优化技术，具体如下:
16.根据权利要求11所述的一种配电网信息融合优化系统，其特征在于，所述基于知识图谱共享对配电台区本地通信进行语义编/解码，具体如下：
17.根据权利要求16所述的一种配电网信息融合优化系统，其特征在于，构建多维度语义编/解码评价指标体系，并根据计及多业务差异化时敏与颗粒度需求的改进层次分析法，利用熵权法综合主观和客观评价因素，求取各层级指标均值；
18.根据权利要求11所述的一种配电网信息融合优化系统，其特征在于，所述构建基于能源流与信息流数据的台区数据融合模型具体为：构建低压配电台区的能源流模型，并采用相似度划分方法，构建信息流模型；基于能源流模型和信息流模型，构建台区数据融合模型。
19.根据权利要求16所述的一种配电网信息融合优化系统，其特征在于，所述配电台区本地通信的拓扑基于优化链路状态路由的低开销配电台区本地通信拓扑生成维护算法进行更新，具体的：
20.根据权利要求11所述的一种配电网信息融合优化系统，其特征在于，所述结合信道接入与数据帧格式的mac层统一通信协议，具体如下
