1.本发明属于综合能源协同优化领域，具体涉及一种面向综合能源系统基于边缘计算隐私保护的智能终端及其控制方法。
背景技术：2.随着对环境的日益关注、化石燃料的短缺以及能源耦合相关关键技术的发展，集成多能载体的综合能源系统近年来受到广泛关注。电-热-气综合能源系统覆盖能源生产、传输、消费、存储、转换的整个能源链，系统内信息共享，能量流与信息流有机整合、互联互动、紧密耦合，形成信息物理系统。综合能源系统能量流与信息流深度融合使传统能源由单纯的生产、传输、消费和存储为主体，转变为集能源生产、传输、消费和存储多种角色于一体的自我平衡的主体。能源生产和能源消费的边界将不再清晰，对应的角色和功能可以实现相互兼容和替代。由于互联网、大数据、云计算等的深度应用，可有效提升综合能源系统的灵活性、适应性及智能化。通过对等开放的信息物理系统架构，综合能源系统将具备高可靠安全的通信能力、全面的态势感知能力、大数据处理计算能力以及电、热、气等综合能源分布式协同控制能力。
3.随着综合能源建设的不断推进，大量不同能源的终端设备将会接入到系统中，边缘计算可以使得设备在更接近数据生成的位置来处理、分析和存储数据，从而实现快捷且近乎实时的分析和响应。分布式控制因其灵活性和高可靠性逐渐取代了集中式控制。在分布式信息能源耦合网络中，各个出力设备会产生不同种类的海量数据，同时在各个智能终端针对采集到的数据加以控制的数据计算过程中，需要在本地与云端不断进行计算结果与参考量的上传与下发。在信息网络中的不断迭代计算与信息交互过程中，系统容易遭受恶意攻击进而导致重要信息泄露造成严重损失。在这种情况下，构建一种面向综合能源系统基于边缘计算同时可以对系统信息交互过程中的数据进行有效保护的方法显得尤为重要。
技术实现要素：4.面向综合能源系统基于边缘计算隐私保护的智能终端及其控制方法。
5.一种面向综合能源系统的智能终端，该智能终端包括：
6.数据采集模块，用于实时采集综合能源系统中不同底层能源设备的数据，为后续的数据处理、协同计算、加密与存储提供支撑；
7.数据预处理模块，用于针对数据采集模块实时采集的数据进行预处理，包括对缺失数据进行填补，重复数据进行数据清洗和不合理数据进行删除或替换；
8.数据加解密模块，用于对数据预处理模块处理后的综合能源系统中的各项数据进行加密、解密；
9.数据通信模块，用于智能终端与综合能源系统之间、各智能终端之间的加密数据收发；
10.数据存储模块，用于存储智能终端监测的不同底层能源设备实时运行情况、智能终端通信网络拓扑、各设备历史出力值、各智能终端加密时需要的公钥和系统优化目标；
11.协同计算模块，用于根据本地智能终端采集的数据与接收的其他邻居智能终端的数据进行迭代计算，计算包含两部分内容：一是利用本发明设计的控制算法计算信息能源耦合网络电力网络频率、热网管道温度与气网管道流量恢复至各自设定的参考值过程中的各设备实时出力情况，二是计算稳定运行时与信息能源耦合网络电力网络频率、热网管道温度与气网管道流量恢复至各自设定的参考值过程中控制算法每次迭代计算过程中各设备出力情况之间的数据差值。搭载内置处理器的智能终端可自行分析处理后的数据并发送到边缘能量管理系统进行储存和分析，而不搭载处理器的设备则只将采集到的数据发送到边缘能量管理系统进行存储和分析；
12.多终端协同模块，用于与邻居智能终端建立数据传输链路，形成协同通信网络，进行数据发送和接收；
13.边缘信息交互模块，用于各智能终端与云平台之间进行运行信息、公钥与控制策略的信息交互；
14.界面显示模块，用于实时显示智能终端监测的不同底层能源设备实时运行情况、智能终端通信网络拓扑、各设备历史运行情况和各智能终端加密时需要的公钥。
15.本发明还公开了一种基于上述智能终端的云-边-端互协作系统，此系统包括：
16.网络层，包括云平台，用于接受边缘层上传的综合能源系统实时运行状态，同时根据各设备出力之间的数据差值下发系统的调度指令与加密所需参数与总密文；
17.边缘层，包括边缘能量管理系统，用于向上与云平台交互，收发云-边-端互协作系统的调度指令与综合能源系统运行状态，向下与各智能终端交互，收集各智能终端的运行信息的同时下发系统控制策略。智能终端数据存储模块会处理来自边缘能量管理系统数据，并近乎实时地返回应用程序所需的关键数据，或仅将相关数据部分发送到云平台。将来自众多智能终端的数据整合到云平台中，以便进行更广泛的处理和分析；
18.感知层，包括智能终端，用于向上与边缘能量管理系统交互，收发综合能源系统控制策略与运行信息，同时发送云-边-端互协作系统迭代计算过程中的数据加密后的密文，向下与设备交互，下发综合能源系统的控制策略的同时实时采集综合能源系统中热、电、气等不同底层能源设备的数据；
19.设备层，包括综合能源系统中热、电、气等不同的底层能源设备，用于为系统提供数据支撑，同时根据智能终端下发的控制策略实时调整设备的运行状态；
20.云，包括上述网络层与边缘层，边，包括上述感知层，端，包括上述设备层，三者相互协作构成云-边-端互协作系统。
21.本发明还提供一种面向综合能源系统基于边缘计算的隐私保护智能终端控制方法，该控制方法包括以下步骤：
22.步骤1：智能终端使用数据采集模块采集能源设备出力数据：在系统运行过程中，需要采集的底层设备数据包括与电能产生、消耗和存储相关的设备出力数据，与产热、热能量存储相关的设备出力数据，与气体消耗和存储相关的设备出力数据以及热电联产设备出力数据；
23.步骤2：智能终端使用数据预处理模块，针对数据采集模块得到的实时采集数据进
行预处理，包括数据清理、数据规约和数据变换三个基本步骤：首先针对采集到的各设备的出力数据利用哑变量填充，填补数据流中的缺省值同时基于mad方法删除一组数据中的离群点，然后利用lasso正则化与主成分分析法删除不相关的属性，来减少数据量，并保证信息的损失最小数据降低到更小的维度，尽量保证数据信息的完整性，最后顺序使用z-score标准化方法、等频法与稀疏化处理的方法将所需数据进行处理，最终得到后续计算需要的规范化，离散化，稀疏化的标准电、热、气的数据；
24.步骤3：智能终端通过数据通信模块与多终端协同模块利用tcp通信策略判断邻居终端的在线状态，同时各个智能终端判断综合能源系统监控区域中所接入设备的在线状态，并生成通信拓扑矩阵a；
25.步骤4：智能终端通过数据存储模块将步骤2与步骤3得到的标准的综合能源系统的各能源设备的实时出力数据与智能终端通信网络拓扑矩阵a中相应的链接状态存入智能终端数据存储模块与边缘能量管理系统中；
26.步骤5：智能终端通过数据加解密模块利用paillier密码系统生成随机公钥(p,g)和私钥(η,μ)，然后通过边缘信息交互模块向云平台传输公钥(p,g)同时自己保存私钥(η,μ)；
27.步骤6：智能终端通过协同计算模块进行分布式协同计算，使得整个综合能源系统电力网络的频率，热、气网络的管道压力保持在参考值，同时建立热-电耦合与气电耦合模型；
28.步骤7：智能终端通过协同计算模块与多终端协同模块，根据步骤2得到的数据进行越限判断，当有一个智能终端监控区域电力系统频率过限时，开始根据邻居节点的信息进行一致性计算，否则智能终端只运行采集、监控与显示功能，不再计算；
29.步骤8：云平台随机生成三组参数与两组参数分别满足两组参数分别满足使用公钥(p,g)对三种不同网络的参考值ai，bi，ci进行加密后，向各个智能终端发送加密得到的结果与e(δ
ikci
)；
30.步骤9：智能终端通过数据加解密模块将参考值解密，同时针对电-热-气分别进行电网频率，热网管道压力，气网管道压力的一致性计算，将第一次计算结果加密后得到与发送至云平台。云平台将密文整合后进行解密，解密后得到耦合系统以及电、热与气的运行状态，根据步骤6的耦合模型求解得到热、气的调整量，将系统偏差量与参考值做差后将得到的结果进行加密得到与发送到各个智能终端；智能终端将得到的数据解密，根据步骤7中提出的一致性计算算法进行下一步的迭代计算，计算后将所得结果加密上传至云平台。云平台判断偏差值是否在规定范围内，如果不在，即重复过程步骤7至步骤9，直至系统恢复稳定运行，此时智能终端只进行采集、监控与显示功能，不再计算；
31.步骤10：智能终端通过界面显示模块，利用液晶屏幕实时显示智能终端监测的能源设备实时运行情况、智能终端通信网络拓扑、智能终端与其连接设备的在线状态、各设备历史运行情况等内容。
32.与现有技术相比，本发明的优点表现在：
33.现有技术针对综合能源系统综合控制多采用拉格朗日乘子法，忽略了数据量大时的计算量问题与各个能源节点的实时运行控制问题；此外现价段综合能源系统隐私保护，倾向于在物理侧杜绝错误数据对综合能源系统的干扰，忽略了采集数据与迭代过程中时通信侧可能出现的信息攻击问题。本发明综合考虑上述问题，构建云-边-端互协作系统，利用所述智能终端各个模块构造了基于隐私保护的加密通信网络。
34.在针对综合能源系统的控制过程中将加密算法与步骤7提出的一致性计算方法结合。本发明提出的一致性计算方法通过改进的固定时间控制策略，所提策略具有固定时间收敛特性，加快了收敛速度，且收敛时间上限仅与控制器参数有关更加具有实际意义，提高了综合能源系统的电能质量，确保综合能源系统各底层设备稳定运行。加密解密过程融合在云-边-端协同系统中，确保数据在云-边-端协同系统通信链路中计算与传递为加密后的密文而非频率、电压等数据，避免了攻击者恶意攻击而造成核心数据损失。最终可以确保系统安全地完成一致性计算以及计算结果上传云平台与云平台下发参考值与调整量等数据交互操作。
35.本发明避免了系统遭受来自通信侧的恶意攻击，避免重要信息泄露而造成的严重损失。进而实现多种能源的实时运行优化控制，保证综合能源系统持续高效稳定运行，提高了综合能源系统的运行的稳定性与安全性。
附图说明
36.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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他的附图。
37.图1为本发明的一种面向综合能源系统基于边缘计算隐私保护的智能终端结构框图；
38.图2为本发明的基于智能终端的“云-边-端互协作”系统结构图；
39.图3为本发明的一种面向综合能源系统基于边缘计算隐私保护的智能终端控制方法的流程图。
具体实施方式
40.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术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，都属于本发明保护的范围。
41.如图1所示为本发明的一种面向综合能源系统基于边缘计算隐私保护的智能终端结构框图，如图所示该智能终端包括：
42.数据采集模块，用于实时采集综合能源系统中热、电、气等不同底层能源设备的数据，为后续的数据处理、协同计算、加密与存储提供支撑；
43.数据预处理模块，用于针对数据采集模块得到的实时采集数据进行预处理，包括
对缺失数据进行填补，重复数据进行数据清洗和不合理数据进行删除或替换；
44.数据加解密模块，针对数据预处理模块得到的综合能源系统中的各项数据进行加密、解密；
45.数据通信模块，用于智能终端与综合能源系统之间、各智能终端之间的加密数据收发；
46.数据存储模块，用于存储智能终端监测的不同底层能源设备实时运行情况、智能终端通信网络拓扑、各设备历史出力值、各智能终端加密时需要的公钥和系统优化目标；
47.协同计算模块，根据本地智能终端采集的数据与接收的其他邻居智能终端的数据进行迭代计算，计算包含两部分内容：一是利用本发明设计的控制算法计算信息能源耦合网络电力网络频率、热网管道温度与气网管道流量恢复至各自设定的参考值过程中的各设备实时出力情况，二是计算稳定运行时与信息能源耦合网络电力网络频率、热网管道温度与气网管道流量恢复至各自设定的参考值过程中控制算法每次迭代计算过程中各设备出力情况之间的数据差值。搭载内置处理器的智能终端可自行分析处理后的数据并发送到边缘能量管理系统进行储存和分析，而不搭载处理器的设备则只将采集到的数据发送到边缘能量管理系统进行存储和分析；
48.多终端协同模块，用于与邻居智能终端建立数据传输链路，形成协同通信网络，进行数据发送和接收；
49.边缘信息交互模块，用于各智能终端与云平台之间进行运行信息与控制策略的信息交互；
50.界面显示模块，用于实时显示智能终端监测的不同底层能源设备实时运行情况、智能终端通信网络拓扑、各设备历史运行情况和各智能终端加密时需要的公钥等。
51.如图2所示为一种基于上述智能终端的云-边-端互协作系统，此系统包括：
52.网络层，包括云平台，用于接受边缘层上传的综合能源系统实时运行状态，同时根据各设备出力之间的数据差值下发云-边-端互协作系统的调度指令与加密所需参数与总密文；
53.边缘层，包括边缘能量管理系统，用于向上与云平台交互，收发云-边-端互协作系统的调度指令与综合能源系统运行状态，向下与各智能终端交互，收集各智能终端的运行信息的同时下发系统控制策略。本地边缘服务器会处理来自边缘计算设备的数据，并近乎实时地返回应用程序所需的关键数据，或仅将相关数据部分发送到云。将来自众多智能终端的数据整合到云中，以便进行更广泛的处理和分析；
54.感知层，包括智能终端，用于向上与边缘能量管理系统交互，收发综合能源系统控制策略与运行信息，同时发送云-边-端互协作系统迭代计算过程中的数据加密后的密文，向下与设备交互，下发综合能源系统的控制策略的同时实时采集综合能源系统中、热、电、气等不同底层能源设备的数据；
55.设备层，包括综合能源系统中热、电、气等不同的底层能源设备，用于为系统提供数据支撑，同时根据智能终端下发的控制策略实时调整设备的运行状态；
56.云，包括上述网络层与边缘层，边，包括上述感知层，端，包括上述设备层，三者相互协作构成云-边-端互协作系统。
57.本实施方式中，发电，产热与产气设备由matlab/simulink搭建，电热气三种负载
由实物组成，包括4个子网络，包含371个能源节点，其中源节点56个，储能节点35个，负荷节点280个。其中每个子网络均包含一个燃气轮机。
58.采用本发明的一种面向综合能源系统基于边缘计算隐私保护的智能终端控制方法的具体流程图如图3所示，包括以下步骤：
59.步骤1：智能终端使用数据采集模块采集能源设备出力数据：在系统运行过程中，需要采集的底层设备数据包括与电能产生、消耗和存储相关的设备出力数据，与产热、热能量存储相关的设备出力数据，与气体消耗和存储相关的设备出力数据以及热电联产设备出力数据；
60.步骤2：智能终端使用数据预处理模块，针对数据采集模块得到的实时采集数据进行预处理，包括数据清理、数据规约和数据变换三个基本步骤：首先针对采集到的各设备的出力数据利用哑变量填充，填补数据流中的缺省值同时基于mad方法删除一组数据中的离群点，然后利用lasso正则化与主成分分析法删除不相关的属性，来减少数据量，并保证信息的损失最小数据降低到更小的维度，尽量保证数据信息的完整性，最后顺序使用z-score标准化方法、等频法与稀疏化处理的方法将所需数据进行处理，最终得到后续计算需要的规范化，离散化，稀疏化的标准电、热、气的数据；
61.步骤3：智能终端通过数据通信模块与多终端协同模块利用tcp通信策略判断邻居终端的在线状态，同时各个智能终端判断综合能源系统监控区域中所接入设备的在线状态，并生成通信拓扑矩阵a；其中通信矩阵包括：
62.其中式中，ae，ah，ag分别代表综合能源系统中电，热，气三部分相关全部设备的通信拓扑矩阵，三者共同构成系统的通信拓扑矩阵a，其中各通信拓扑矩阵所包含的内容如下：
[0063][0064]
其中，表示综合能源系统中全部与电能产生相关设备的通信拓扑矩阵，表示综合能源系统中全部与电能产生相关设备的通信拓扑矩阵，分别表示热电联产设备与热、气联产设备的通信拓扑矩阵，代表综合能源系统中与热能产生相关所有设备的通信拓扑矩阵，代表综合能源系统中与气能产生相关所有设备的通信拓扑矩阵。
[0065]
步骤4：智能终端通过数据存储模块将步骤2与步骤3得到的标准的综合能源系统的各能源设备的实时出力数据与智能终端通信网络拓扑矩阵a中相应的链接状态存入智能终端数据存储模块与边缘能量管理系统中；
[0066]
步骤5：智能终端通过数据加解密模块利用paillier密码系统生成随机公钥(p,g)和私钥(η,μ)，然后通过边缘信息交互模块向云平台传输公钥(p,g)同时自己保存私钥(η,μ)；其中加密与解密过程包括：
[0067]
步骤5.1：生成公钥与私钥。首先选择2个随机大素数p和q，需要满足gcd(pq,(p-1)(q-1))＝1，其中gcd(
·
)为取最大公约数函数，然后计算出n＝pq与λ＝lcm(p-1,q-1)，其中
lcm(
·
)函数为最小公倍数函数。在中选取随机数g，且保证
[0068]
μ＝(l(g
λ
mod n2))-1
mod n
[0069]
其中表示包括n2在内的全部整数集合。定义函数l定义为
[0070][0071]
此时，得到加密算法的公钥(n,g)，私钥(λ,μ)。
[0072]
步骤5.2：加密。对于需要加密的数据ωz，利用m＝10ωz转换成明文m，其中τ表示待加密数据保留的小数位数，通过上述办法将小数转化为整数。选择随机数其中代表包括n的全部整数，得到密文为
[0073]
c＝g
mrn mod n2[0074]
步骤5.3：解密。密文可以被解密为
[0075][0076]
式中，代表解密后的结果，代表实数形式。在得到明文后，对其进行计算得到加密前的数据ωz。
[0077][0078]
其中，在上述加密与解密过程满足加法同态与乘法半同态：
[0079]
d(e(m1)
·
e(m2))＝m1+m2[0080]
d(e(m1)k)＝km1[0081]
式中，d(
·
)代表解密过程，e(
·
)代表加密过程，m1与m2分别代表两个不同明文，k表示加密过程中所使用的常数。
[0082]
步骤6：智能终端通过协同计算模块进行分布式协同计算，使得整个综合能源系统电力网络的频率，热、气网络的管道压力保持在参考值，同时建立热-电耦合与气-电耦合模型；其中耦合模型包括：
[0083]
步骤6.1：热-电耦合模型
[0084]
在综合能源系统中燃气轮机可以实现电力与热力网络的相互转换，其中供热管道是热源向用户输送热能的中间装置。在此过程中燃气轮机的发电功率与管道中热源供应量可以用如下关系表示
[0085]
p
eh
＝ηh(l)
·
lh·
l
[0086]
式中，p
eh
代表燃气轮机电-热耦合部分的电功率，ηh(l)代表燃气轮机的热效率，l代表燃气轮机的燃料供应量，lh代表天然气热值。热水通过供热管道输送过程中不仅要考虑中水力部分的流量与压力，同时应考虑谁在管道中的温度损失。对其分别进行建模分析。将水视为一维不可压缩流体，管道中水的压力与流量变化可以表示为
[0087][0088]
式中，ph代表管道中水的压力，mh代表管道截面积，ρh代表管内水的密度，vh代表水与管道之间的阻力系数，x代表水沿管道走过的径向距离，g代表重力加速度，θ代表管道与水平面的夹角，代表在等熵过程进行计算。同时管道内热水热量变化率等于单位时间内管道的输入热量与输出热量的差值，输出热量为输入用户的热量和管道的散热量，根据热力学定律，管道的热力学建模可以表示为
[0089][0090]
式中，cg代表管道内热水热容量，cs代表介质比热容，kg为热力管道传热系数，lg代表热力管道长度，tg代表热力管道出口温度，ts热网管道内液体温度。
[0091]
步骤6.2：气-电耦合模型
[0092]
在综合能源系统中燃气轮机可以实现天然气与电能的相互转换，在运行过程中，其发电功率与燃气供应量可以用如下关系表示
[0093]
p
eg
＝ηg(h)
·
lg·h[0094]
式中，p
eg
代表燃气轮机气-电耦合部分的电功率，ηg(h)代表燃气轮机的热效率，h代表燃气轮机的燃料供应量，lg代表天然气热值。燃气轮机输出电功率作用于电制气(p2g)设备，其消耗电能与气体产量的关系为
[0095][0096]
式中，p
p2g
代表p2g设备消耗的电功率，f
p2g
代表p2g设备生产的气体的流量，lg代表天然气热值，代表p2g设备转换效率。p2g设备使用电能将水电解得到氢气后通过催化反应最终得到甲烷，通过气管道将甲烷等气体输送至储气装置或压缩机中。在气体在管道中传输时，沿着气体流动的路径管道的横截面积恒定，同时前进过程中温度恒定。此时，气体传输过程中的管道压力等温动态方程可以表示为
[0097][0098]
式中，ρg代表气体密度，mg代表管道流量，x代表气体沿管道走过的径向距离，t代表时间，g代表管道的横截面积，θ代表管道与水平面的夹角，νg代表气体与管道之间的阻力系数，pg代表气网管道压力，z代表气体压缩因数，g代表重力加速度，r代表气体常数，t代表气体温度
[0099]
步骤7：智能终端通过协同计算模块与多终端协同模块，智能终端根据步骤2得到的数据进行越限判断，当有一个智能终端监控区域电力系统频率过限时，开始根据邻居节点的信息进行一致性计算，否则智能终端只运行采集、监控与显示功能，不再计算；其中一致性算法为：
[0100][0101]
式中，为所提出的步骤7中提出的一致性算法的简化形式，κ为满足κ∈(-2,-1)的实数，xi代表第i个智能终端监控区域本地节点的电网频率，热网管道压力，气网管道压力，xj代表邻居节点的电网频率，热网管道压力，气网管道压力，x
ref
代表云平台生成的电网，热网与气网频率或管道压力的参考值，α≥1，tanh(
·
)代表双曲正切函数。
[0102]
步骤8：云平台随机生成三组参数与三组参数分别满足三组参数分别满足使用公钥(p,g)对三种不同网络的参考值ai，bi，ci进行加密后，向各个智能终端发送加密得到的结果与
[0103]
步骤9：智能终端通过数据加解密模块将参考值解密，同时针对电-热-气分别进行电网频率，热网管道压力，气网管道压力的一致性计算，将第一次计算结果加密后得到与发送至云平台。云平台将密文整合后进行解密，解密后得到耦合系统以及电、热与气的运行状态，根据步骤6的耦合模型求解得到热、气的调整量，将系统偏差量与参考值做差后将得到的结果进行加密得到与发送到各个智能终端；智能终端将得到的数据解密，根据步骤7中提出的一致性计算算法进行下一步的迭代计算，计算后将所得结果加密上传至云平台。云平台判断偏差值是否在规定范围内，如果不在，即重复过程步骤7至步骤9，直至系统恢复稳定运行，此时智能终端只进行采集、监控与显示功能，不再计算；其具体计算步骤包括：
[0104]
步骤9.1智能终端数据通过加解密模块将参考值解密，根据步骤7提出的一致性算法，针对电-热-气分别计算电网频率，热网管道压力，气网管道压力，将第一次计算结果加密后得到与发送至云平台。其中分别代表热网频率，热网管道压力，气网管道压力第一次的计算结果。
[0105]
步骤9.2云平台根据加密算法的加法同态性，将电力网络结果相乘后解密，可以得到此时第i个智能终端对应的电力网络第k次计算过程的频率偏差
[0106][0107]
与系统参考频率作差，得到综合能源系统第k+1次迭代时的调整量利用步
骤6的耦合模型根据得到的燃气轮机电热耦合与电气耦合对应的输出的功率p
eh
与p
eg
求解得到热、气的调整量将综合能源系统的调整量进行加密得到与并发送到对应的智能终端。
[0108]
步骤9.3智能终端数据通过加解密模块将得到的数据解密，根据步骤7中提出的一致性计算算法进行下一步的迭代计算，计算后将所得结果同步骤9.1上传至云平台。
[0109]
云平台判断偏差值是否在规定范围内，如果不在，即重复过程步骤6至步骤9.3，直至系统恢复稳定运行，此时智能终端只进行采集、监控与显示功能，不再计算。
[0110]
步骤10：智能终端通过界面显示模块，利用液晶屏幕实时显示智能终端监测的能源设备实时运行情况、智能终端通信网络拓扑、智能终端与其连接设备的在线状态、各设备历史运行情况等内容。
[0111]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
技术特征：1.一种面向综合能源系统基于边缘计算隐私保护的智能终端，其特征在于，包括：数据采集模块，用于实时采集综合能源系统中不同底层能源设备的数据，为后续的数据处理、协同计算、加密与存储提供支撑；数据预处理模块，用于针对数据采集模块实时采集的数据进行预处理；数据加解密模块，用于对数据预处理模块处理后的综合能源系统中的各项数据进行加密、解密；数据通信模块，用于智能终端与综合能源系统之间、各智能终端之间的加密数据收发；数据存储模块，用于存储智能终端监测的不同底层能源设备实时运行情况、智能终端通信网络拓扑、各设备历史出力值、各智能终端加密时需要的公钥和系统优化目标；协同计算模块，用于根据本地智能终端采集的数据与接收的其他邻居智能终端的数据进行迭代计算，搭载内置处理器的智能终端可自行分析处理后的数据并发送到边缘能量管理系统进行储存和分析，而不搭载处理器的设备则只将采集到的数据发送到边缘能量管理系统进行存储和分析；多终端协同模块，用于与邻居智能终端建立数据传输链路，形成协同通信网络，进行数据发送和接收；边缘信息交互模块，用于各智能终端与云平台之间进行运行信息、公钥与控制策略的信息交互；界面显示模块，用于实时显示智能终端监测的能源设备实时运行情况、智能终端通信网络拓扑、各设备历史运行情况和各智能终端加密时需要的公钥。2.根据权利要求1所述的面向综合能源系统的智能终端，其特征在于，所述数据预处理模块，包括对缺失数据进行填补，重复数据进行数据清洗和不合理数据进行删除或替换，针对采集到的各设备的出力数据利用哑变量填充，填补数据流中的缺省值同时基于mad方法删除一组数据中的离群点，然后利用lasso正则化与主成分分析法删除不相关的属性，来减少数据量，并保证信息的损失最小数据降低到更小的维度，尽量保证数据信息的完整性，使用z-score标准化方法、等频法与稀疏化处理的方法将所需数据进行处理，最终得到后续计算需要的标准电、热、气的数据。3.根据权利要求1所述的面向综合能源系统的智能终端，其特征在于，智能终端通过数据通信模块与多终端协同模块利用tcp通信策略判断邻居终端的在线状态，同时各个智能终端判断综合能源系统监控区域中所接入设备的在线状态，并生成通信拓扑矩阵。4.一种采用权利要求1～3任一项所述面向综合能源系统基于边缘计算隐私保护的智能终端的系统，其特征在于，形成云-边-端互协作系统，该系统包括：网络层，包括云平台，用于接受边缘层上传的综合能源系统实时运行状态，同时根据各设备出力之间的数据差值下发系统的调度指令与加密所需参数与总密文；边缘层，包括边缘能量管理系统，用于向上与云平台交互，收发云-边-端互协作系统的调度指令与综合能源系统运行状态，向下与各智能终端交互，收集各智能终端的运行信息的同时下发系统控制策略；智能终端数据存储模块会处理来自边缘能量管理系统数据，并近乎实时地返回应用程序所需的关键数据，或仅将相关数据部分发送到云平台，将来自众多智能终端的数据整合到云平台中，以便进行更广泛的处理和分析；感知层，包括智能终端，用于向上与边缘能量管理系统交互，收发综合能源系统控制策
略与运行信息，同时发送云-边-端互协作系统迭代计算过程中的数据加密后的密文，向下与设备交互，下发综合能源系统的控制策略的同时实时采集综合能源系统中不同底层能源设备的数据；设备层，包括综合能源系统中的底层能源设备，用于为系统提供数据支撑，同时根据智能终端下发的控制策略实时调整设备的运行状态；云，包括上述网络层与边缘层，边，包括上述感知层，端，包括上述设备层，三者相互协作构成云-边-端互协作系统。5.一种基于权利要求4所述系统的基于边缘计算隐私保护的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：智能终端使用数据采集模块采集能源设备出力数据：在系统运行过程中，需要采集的底层设备数据包括与电能产生、消耗和存储相关的设备出力数据，与产热、热能量存储相关的设备出力数据，与气体消耗和存储相关的设备出力数据以及热电联产设备出力数据；步骤2：智能终端使用数据预处理模块，针对数据采集模块得到的实时采集数据进行预处理，包括数据清理、数据规约和数据变换三个基本步骤：最终得到后续计算需要的规范化，离散化，稀疏化的标准电、热、气的数据；步骤3：智能终端通过数据通信模块与多终端协同模块利用tcp通信策略判断邻居终端的在线状态，同时各个智能终端判断综合能源系统监控区域中所接入设备的在线状态，并生成通信拓扑矩阵a；步骤4：智能终端通过数据存储模块将步骤2与步骤3得到的标准的数据综合能源系统的各能源设备的实时出力数据与智能终端通信网络拓扑矩阵a中相应的链接状态存入智能终端数据存储模块与边缘能量管理系统中；步骤5：智能终端通过数据加解密模块利用paillier密码系统生成随机公钥(p,g)和私钥(η,μ)，然后通过边缘信息交互模块向云平台传输公钥(p,g)同时自己保存私钥(η,μ)；步骤6：智能终端通过协同计算模块进行分布式协同计算，使得整个综合能源系统电力网络的频率，热、气网络的管道压力保持在参考值，同时建立热-电耦合与气-电耦合模型；步骤7：智能终端通过协同计算模块与多终端协同模块，根据步骤2得到的数据进行越限判断，当有一个智能终端监控区域电力系统频率过限时，开始根据邻居节点的信息进行一致性计算，否则智能终端只运行采集、监控与显示功能，不再计算；步骤8：云平台使用公钥(p,g)加密后，向各个智能终端发送加密得到的结果；步骤9：智能终端通过数据加解密模块将参考值解密，同时针对电-热-气分别进行电网频率，热网管道压力，气网管道压力的一致性计算，将第一次计算结果加密后发送至云平台，云平台将密文整合后进行解密，解密后得到耦合系统以及电、热与气的运行状态，根据步骤6的耦合模型求解得到热、气的调整量，将系统偏差量与参考值做差后将得到的结果进行加密发送到各个智能终端；智能终端将得到的数据解密，根据步骤7中提出的一致性计算算法进行下一步的迭代计算，计算后将所得结果加密上传至云平台，云平台判断偏差值是否在规定范围内，如果不在，即重复过程步骤7至步骤9，直至系统恢复稳定运行，此时智能终端只进行采集、监控与显示功能，不再计算。6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，步骤3中通信拓扑矩阵a为：
d(e(m1)
k
)＝km1式中，d(
·
)代表解密过程，e(
·
)代表加密过程，m1与m2分别代表两个不同明文，k表示加密过程中所使用的常数。8.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，步骤6中建立的热-电耦合与气-电耦合模型为：步骤6.1：热-电耦合模型在综合能源系统中燃气轮机可以实现电力与热力网络的相互转换，其中供热管道是热源向用户输送热能的中间装置，在此过程中燃气轮机的发电功率与管道中热源供应量可以用如下关系表示p
eh
＝η
h
(l)
·
l
h
·
l式中，p
eh
代表燃气轮机电-热耦合部分的电功率，η
h
(l)代表燃气轮机的热效率，l代表燃气轮机的燃料供应量，l
h
代表天然气热值，热水通过供热管道输送过程中不仅要考虑中水力部分的流量与压力，同时应考虑谁在管道中的温度损失，对其分别进行建模分析，将水视为一维不可压缩流体，管道中水的压力与流量变化表示为式中，p
h
代表管道中水的压力，m
h
代表管道截面积，ρ
h
代表管内水的密度，v
h
代表水与管道之间的阻力系数，x代表水沿管道走过的径向距离，g代表重力加速度，θ代表管道与水平面的夹角，代表在等熵过程进行计算；同时管道内热水热量变化率等于单位时间内管道的输入热量与输出热量的差值，输出热量为输入用户的热量和管道的散热量，根据热力学定律，管道的热力学建模表示为式中，c
g
代表管道内热水热容量，c
s
代表介质比热容，k
g
为热力管道传热系数，l
g
代表热力管道长度，t
g
代表热力管道出口温度，t
s
代表热网管道内液体温度；步骤6.2：气-电耦合模型在综合能源系统中燃气轮机可以实现天然气与电能的相互转换，在运行过程中，其发电功率与燃气供应量可以用如下关系表示p
eg
＝η
g
(h)
·
l
g
·
h式中，p
eg
代表燃气轮机气-电耦合部分的电功率，η
g
(h)代表燃气轮机的热效率，h代表燃气轮机的燃料供应量，l
g
代表天然气热值；燃气轮机输出电功率作用于电制气设备p2g，其消耗电能与气体产量的关系为式中，p
p2g
代表p2g设备消耗的电功率，f
p2g
代表p2g设备生产的气体的流量，l
g
代表天然气热值，代表p2g设备转换效率，p2g设备使用电能将水电解得到氢气后通过催化反应最
终得到甲烷，通过气管道将甲烷等气体输送至储气装置或压缩机中，在气体在管道中传输时，沿着气体流动的路径管道的横截面积恒定，同时前进过程中温度恒定，此时，气体传输过程中的管道压力等温动态方程表示为式中，ρ
g
代表气体密度，m
g
代表管道流量，x代表气体沿管道走过的径向距离，t代表时间，g代表管道的横截面积，θ代表管道与水平面的夹角，ν
g
代表气体与管道之间的阻力系数，p
g
代表气网管道压力，z代表气体压缩因数，g代表重力加速度，r代表气体常数，t代表气体温度。9.根据权利要求8所述的控制方法，其特征在于，步骤7中提出的一致性算法为：式中，为一致性算法的简化形式，κ为满足κ∈(-2,-1)的实数，x
i
代表第i个智能终端监控区域本地节点的电网频率，热网管道压力，气网管道压力，x
j
代表邻居节点的电网频率，热网管道压力，气网管道压力，x
ref
代表云平台生成的电网，热网与气网频率或管道压力的参考值，α≥1，tanh(
·
)代表双曲正切函数。10.根据权利要求9所述的控制方法，其特征在于，所述步骤步骤8具体包括如下步骤：云平台随机生成三组参数与三组参数分别满足使用公钥(p,g)对三种不同网络的参考值a
i
，b
i
，c
i
进行加密后，向各个智能终端发送加密得到的结果与所述步骤9具体包括如下步骤：步骤9.1智能终端数据通过加解密模块将参考值解密，根据步骤7提出的一致性算法，针对电-热-气分别计算电网频率，热网管道压力，气网管道压力，将第一次计算结果加密后得到得到与发送至云平台，其中分别代表热网频率，热网管道压力，气网管道压力第一次的计算结果；步骤9.2云平台根据加密算法的加法同态性，将电力网络结果相乘后解密，得到此时第i个智能终端对应的电力网络第k次计算过程的频率偏差i个智能终端对应的电力网络第k次计算过程的频率偏差
与系统参考频率作差，得到综合能源系统第k+1次迭代时的调整量利用步骤6的耦合模型根据得到的燃气轮机电热耦合与电气耦合对应的输出的功率p
eh
与p
eg
求解得到热、气的调整量将综合能源系统的调整量进行加密得到与并发送到对应的智能终端；步骤9.3智能终端数据通过加解密模块将得到的数据解密，根据步骤7中提出的一致性计算算法进行下一步的迭代计算，计算后将所得结果同步骤9.1上传至云平台，云平台判断偏差值是否在规定范围内，如果不在，即重复过程步骤6至步骤9.3，直至系统恢复稳定运行直至综合能源系统恢复稳定运行，此时智能终端只进行采集、监控与显示功能，不再计算；在此过程中，智能终端通过界面显示模块，利用液晶屏幕实时显示智能终端监测的能源设备实时运行情况、智能终端通信网络拓扑、智能终端与其连接设备的在线状态、各设备历史运行情况。
技术总结本发明公开一种面向综合能源系统基于边缘计算隐私保护的智能终端、系统及其控制方法，该智能终端包括数据采集模块、数据预处理模块、数据加解密模块、数据通信模块、数据存储模块、协同计算模块、多终端协同模块、边缘信息交互模块和界面显示模块，所述智能终端能够在本发明公开的“云-边-端互协作”系统中通过构建的基于隐私保护的加密通信网络可以确保系统安全地完成一致性计算以及计算结果上传云端与云端下发参考值与调整量等数据交互操作，实现多种能源进行优化控制，保证综合能源系统持续高效稳定运行。同时在控制方法运行过程中，可以有效阻止系统遭受恶意攻击，避免重要信息泄露而造成的严重损失。信息泄露而造成的严重损失。信息泄露而造成的严重损失。
技术研发人员：杨珺 张宇 孙秋野 张化光 刘鑫蕊 苏涵光 韩海晨 杨东升 会国涛
受保护的技术使用者：东北大学
技术研发日：2022.06.27
技术公布日：2022/11/1
