1.一种基于边云协同的工厂电能管控系统，其特征在于：包括云电能管理层、边缘计算层、设备层、供电侧；

所述云电能管理层包括云电能管理中心、工业云服务器；所述云电能管理中心用于执行部分计算任务，并将计算结果返回到边缘节点，还用于存储生产现场的STN任务模型并下发到边缘节点；所述工业云服务器用于存储边缘节点已生成的供电用电方案，在将来的生成方案过程中作为参考；

所述边缘计算层包括若干边缘节点，所述边缘节点用于：

①计算生产任务电量需求值Ed；

②根据云电能管理中心下发的STN任务模型信息和工厂设备层发送的生产任务信息数据Ip，计算出完成生产任务电量需求值Ed；

③接收来自供电侧的供电信息数据，包括电价模型Mp，储电模型及发电模型；

④判断算法复杂度等级O、判断数据实时性等级TIME_priority、计算出综合等级R；具体包括：将生产现场的STN任务模型Mt存储在云电能管理中心处，Mt＝{Task_number,Electricityi}，Task_number表示任务i的编号，Electricityi表示任务i在单位时间内运行所需耗电量；

将供电侧的发电模型Mg、储电模型Ms、电价模型Mp存储在供电代理处；

算法复杂度计算：在边缘节点将所有需要执行的算法上机测试，在综合考虑空间复杂度和时间复杂度的情况下，分析出算法复杂度属性为{复杂度极高，复杂度高，复杂度中，复杂度低}，并且将算法按照算法复杂度属性分级，用O表示，算法复杂度等级对应如下，O∈[1‑4]，并且将O的值标记在算法的头部；算法复杂度分为4个等级，算法复杂度依次递减，1级表示算法复杂度极高，4级表示算法复杂度低；

设备层中的现场节点，路由节点以及执行生产任务的设备组成工业现场网络；现场节点从生产设备处采集到的数据帧信息表为{Task_number,Ti，protocol,ID,data_source,Task_type}，分别表示任务编号、任务执行所需时间、工业协议、网络ID、数据源地址、任务类型；

现场节点在MAC层根据数据帧信息表中的任务类型Task_type对数据帧进行不同实时性等级的标记，标记后的帧信息表变为{Task_number,Ti,protocol,ID,data_source,Task_type,TIME_priority}，其中TIME_priority∈[1‑4]；

TIME_priority表示数据实时性等级，其值对应为4个实时性等级，依次为1～4，优先等级依次递增，1为对实时性要求不高，4表示对实时性要求极高；

现场节点解析生产任务信息数据Ip并发送给边缘节点，Ip从帧信息表中解析而出，Ip＝{Task_number＝i,i∈N*，Ti，Ti∈R+}，i表示任务编号，Ti表示任务执行所需时间；

边缘节点依据算法复杂度等级O的值判断算法复杂度等级；

边缘节点通过数据帧的属性值判断数据实时性等级；

边缘节点通过算法复杂度等级O的值及数据实时性等级TIME_priority的值计算综合等级R的值：序号 计算类别 实时性等级 算法复杂度 综合等级 边云协同

1 实时性低，复杂度极高 1 1 2 云计算

2 实时性中，复杂度极高 2 1 3 云计算

3 实时性低，复杂度高 1 2 3 云计算

4 实时性中，复杂度高 2 2 4 云计算

5 实时性低，复杂度中 1 3 4 云计算

6 实时性低，复杂度极高 3 1 4 云计算

7 实时性低，复杂度低 1 4 5 边缘计算

8 实时性低，复杂度极高 4 1 5 边缘计算

9 实时性中，复杂度中 2 3 5 边缘计算

10 实时性低，复杂度高 3 2 5 边缘计算

11 实时性中，复杂度低 2 4 6 边缘计算

12 实时性极高，复杂度高 4 2 6 边缘计算

13 实时性低，复杂度中 3 3 6 边缘计算

14 实时性高，复杂度低 3 4 7 边缘计算

15 实时性极高，复杂度中 4 3 7 边缘计算

16 实时性极高，复杂度低 4 4 8 边缘计算

⑤用于根据综合等级R将部分计算任务发送到云电能管理中心，并接受部分计算结果，在边缘节点执行剩余部分任务的计算；其中边缘节点将综合等级R值为5,6,7,8的计算存储到本地；边缘节点将综合等级R值为2,3,4的计算发送到云电能管理中心；边缘节点执行综合等级R值为5,6,7,8的计算，并且将计算结果保存到本地；云电能管理中心执行边缘节点发送的综合等级值为2,3,4的计算；云电能管理中心将计算结果返回给边缘节点；

⑥根据计算结果综合得出用电方案Schemei及供电方案Schemep；

⑦将用电方案Schemep发送给工厂设备层执行生产任务，将供电方案发送给供电侧执行供电任务；

所述设备层包括现场节点、路由节点、生产设备；所述现场节点组成工业现场网络采集生产设备的生产信息，并通过路由节点发送给边缘节点；通过路由节点接收来自边缘节点的用电方案Schemei，依据该方案控制设备层执行生产任务；所述生产设备即工业现场执行计划的设备，执行用电方案Schemei中的生产任务；

所述供电侧包括供电代理、工厂外电站、工厂发电站、工厂储电站；所述供电代理用于存储电价模型Mp、工厂发电站的发电模型及工厂储电站的储电模型，当有模型更新时，发送给边缘节点；所述工厂外电站用于连接工厂电网，对工厂进行供电；所述工厂发电站是工厂自建的发电站，对工厂进行供电；所述工厂储电站在电价较低时进行储电，在电价较高时进行给工厂供电。

2.一种基于边云协同的工厂电能管控方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：将生产现场的STN任务模型Mt存储在云电能管理中心处，将供电侧的发电模型Mg、储电模型Ms、电价模型Mp存储在供电代理处，并规定算法复杂度等级；将生产现场的STN任务模型Mt存储在云电能管理中心处，Mt＝{Task_number,Electricityi}，Task_number表示任务i的编号，Electricityi表示任务i在单位时间内运行所需耗电量；

将供电侧的发电模型Mg、储电模型Ms、电价模型Mp存储在供电代理处；

算法复杂度计算：在边缘节点将所有需要执行的算法上机测试，在综合考虑空间复杂度和时间复杂度的情况下，分析出算法复杂度属性为{复杂度极高，复杂度高，复杂度中，复杂度低}，并且将算法按照算法复杂度属性分级，用O表示，算法复杂度等级对应如下：O∈[1‑4]，并且将O的值标记在算法的头部；算法复杂度分为4个等级，算法复杂度依次递减，1级表示算法复杂度极高，4级表示算法复杂度低；

S2：设备层中的现场节点，路由节点以及执行生产任务的设备组成工业现场网络；现场节点从生产设备处采集到的数据帧信息表为{Task_number,Ti，protocol,ID,data_source,Task_type}，分别表示任务编号、任务执行所需时间、工业协议、网络ID、数据源地址、任务类型；

现场节点在MAC层根据数据帧信息表中的任务类型Task_type对数据帧进行不同实时性等级的标记，标记后的帧信息表变为{Task_number,Ti，protocol,ID,data_source,Task_type,TIME_priority}，其中TIME_priority∈[1‑4]；

TIME_priority表示数据实时性等级，其值对应为4个实时性等级，依次为1～4，优先等级依次递增，1为对实时性要求不高，4表示对实时性要求极高；

S3：现场节点解析生产任务信息数据Ip并发送给边缘节点；

S4：云电能管理中心将生产现场的STN模型下发到边缘节点；

S5：供电侧的供电代理将发电模型Mg、储电模型Ms及电价模型Mp发给边缘节点；

S6：边缘节点根据生产任务信息数据Ip，STN任务模型Mt计算完成这些生产任务所需电量Ed；

S7：边缘节点依据算法复杂度等级O的值判断算法复杂度等级；

S8：边缘节点通过数据帧的属性值判断数据实时性等级；

S9：边缘节点通过算法复杂度等级O的值及数据实时性等级TIME_priority的值计算综合等级R的值：序号 计算类别 实时性等级 算法复杂度 综合等级 边云协同

1 实时性低，复杂度极高 1 1 2 云计算

2 实时性中，复杂度极高 2 1 3 云计算

3 实时性低，复杂度高 1 2 3 云计算

4 实时性中，复杂度高 2 2 4 云计算

5 实时性低，复杂度中 1 3 4 云计算

6 实时性低，复杂度极高 3 1 4 云计算

7 实时性低，复杂度低 1 4 5 边缘计算

8 实时性低，复杂度极高 4 1 5 边缘计算

9 实时性中，复杂度中 2 3 5 边缘计算

10 实时性低，复杂度高 3 2 5 边缘计算

11 实时性中，复杂度低 2 4 6 边缘计算

12 实时性极高，复杂度高 4 2 6 边缘计算

13 实时性低，复杂度中 3 3 6 边缘计算

14 实时性高，复杂度低 3 4 7 边缘计算

15 实时性极高，复杂度中 4 3 7 边缘计算

16 实时性极高，复杂度低 4 4 8 边缘计算

S10：边缘节点将综合等级R值为5,6,7,8的计算存储到本地；

S11：边缘节点将综合等级R值为2,3,4的计算发送到云电能管理中心；

S12：边缘节点执行综合等级R值为5,6,7,8的计算，并且将计算结果保存到本地；云电能管理中心执行边缘节点发送的综合等级值为2,3,4的计算；

S13：云电能管理中心将计算结果返回给边缘节点；

S14：在边缘节点执行需求响应算法；

S15：边缘节点将用电方案Schemei发送给现场节点，将供电方案Schemep发送给供电代理；

S16：现场节点将用电方案Schemei发送给生产设备执行生产任务；供电代理控制工厂发电站、储电站、工厂外供电站执行供电方案；

S17：边缘节点同时将供电方案Schemep和用电方案Scheme存储在云电能管理中心，在将来的生成方案过程中作为参考。

3.根据权利要求2所述的基于边云协同的工厂电能管控方法，其特征在于：步骤S3中，Ip从帧信息表中解析而出，Ip＝{Task_number＝i,i∈N*，Ti，Ti∈R+}，i表示任务编号，Ti表示任务执行所需时间。

4.根据权利要求3所述的基于边云协同的工厂电能管控方法，其特征在于：步骤S14中所述需求响应算法的输入为电量需求值Ed，发电模型Mg，储电模型Ms，电价模型Mp；输出为用电方案Schemei，供电方案Schemep；

1)结合生产任务信息数据Ip，STN任务模型Mt计算电量需求值Ed，

2)发电模型为Mg＝{Pg，xg，Eg，Tg}，其中Pg为一台发电机单位时间内发电成本，xg为工厂需要运行的发电机数，Eg表示工厂内发电站单位时间供电量，Tg表示每台发电价发电时间；

3)储电模型为Ms＝{Es，Esp，Ss，Ts，Ps}，其中，假设一台储电机充电功率为Es，放电功率Esp为当前设备功率，且只在工厂外供电站供电的情况下充电，Ss表示储电机的状态，Ss＝0时表示处于放电状态，Ss＝1时表示处于充电状态，Ts表示储电机处于充/放电状态的时间，Ps表示储电机充电时的电价；

4)电价模型为Mp＝{P，Ep}，P表示给工厂供电的价格，Ep表示工厂外电站单位时间供电量；

5)在计算出所有结果之后，边缘节点生成用电方案Schemei，Schemei＝{Task_number＝i,i∈N*；T_exe；Period；T_exe,Period∈R+}，其中Task_number为任务编号，T_exe为任务执行时刻，Period为任务执行持续时间；

6)在计算出所有结果之后，边缘节点生成供电方案Schemep，Schemep＝{xg,Tg,Ss,Ts,P,Sp,Tp_01，Tp_10}，其中xg表示需要工厂内发电站运行的发电机的数量；

Tg表示每台发电机发电时间；

Ss表示储电机的状态，Ss＝0时表示处于放电状态，Ss＝1时表示处于充电状态；

Ts表示储电机处于充/放电状态的时间；

P表示当前电价；

Sp表示工厂外电站的供电状态，当Sp＝00时表示休眠，Sp＝01时表示只给生产设备供电，当Sp＝10时表示只给储电站供电，Sp＝11表示同时给设备层和储电站供电；

Tp_Sp表示在Sp状态下的供电时间，Tp_01表示只给生产设备供电时间，Tp_10表示只给储电站供电时间；

7)计算如下公式

Ed＝Esp*Ts+Tp_01*Ep+Eg*Tg

C＝Tp_10*Ps+Tp_01*P+xg*Pg*Tg在满足用电侧电量Ed需求的情况下，算出在满足上述两式的情况下，选取C较小的参数组合作为最终方案；

8)生成方案：经过以上计算，生成用电方案Schemei，供电方案Schemep。