CN103294773B - 雨量数据智能实时统计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种雨量数据智能实时统计方法，包括以下步骤：（1）采集端将采集到雨量数据发送到处理端；（2）处理端接收到雨量数据后，进行数据分析，先分析数据时间戳，数据中时间戳与当前不一致，则进行数据修复步骤；（3）再分析雨量值，当雨量值低于报警值时，进行统计存储；高出报警值，低于跳变值，进行报警，报警后也对数据进行统计存储；高出跳变值，即进行容错修复，修复后进行统计存储。本发明的有益效果是：本发明能够在雨量数据发生错误时，进行容错处理，当数据出现跳变时，进行容错修复，从而减少了误报警的次数。
Description
技术领域
本发明涉及到一种雨量监控方法，特别是涉及一种雨量数据智能实时统计方法。
背景技术
由于当前雨量/水位的遥测终端机（包括很多其他类型采用无线通信的终端机）采用的无线通信（GPRS、卫星）方式，由于GPRS、北斗卫星等无线通道在传输雨量数据有时会出现有通信时延和通讯异常中断的情况，遥测终端机的上报数据为累计值，而且上报数据方式为间隔上传，当有上报数据出现丢失时，后面上送的数据会使得在在其间隔时间内雨量值突变，从而触发上位的异常报警，产生了误报。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点和不足，提供了一种雨量数据智能实时统计方法，能够避免在遥测终端机出现数据丢失时，后面上传的数据引起上位机异常报警的弊端。
本发明的目的通过下述技术方案实现：
雨量数据智能实时统计方法实现方法，包括以下步骤：
（1）采集端将当前累计雨量数据和当前的时间戳发送到处理端；
（2）处理端接收到数据后，先检查数据中附带的时间戳，当时间戳与当前时间一致时，即进行雨量数据的检查和处理；当时间戳与当前时间不一致时，即判定数据为采集端的补发数据，进行数据修复；
（3）步骤（2）中的雨量数据的检查和处理，即雨量数据小于报警阈值时，即对雨量数据进行实时统计，并将实时统计后的数据存储到数据库中；雨量数据大于报警阈值时，先进行容错分析，即当雨量数据在报警范围内，即大于报警阈值小于跳变阈值，则进行报警，并将数据进行实时统计，存储到数据库中；当雨量数据超出跳变阈值，则对雨量数据进行容错修复，采用修复后的数据进行实时统计，并将实时统计后的数据存储到数据库中，跳变阈值和报警阈值是监控人员自行根据当地情况输入设置的；
（4）步骤（2）中的数据修复，即对补报雨量数据进行实时统计，并对数据库进行更新，该实时统计与数据库中数据时间戳一致的则替换，时间戳不一致的则通过时间顺序插入在数据库原有数据中。
本发明中，处理端接收到雨量数据时，雨量数据超出报警阈值，先对数据进行分析，在降雨量出现突变，超出本发明设置的跳变阈值，即表明了该数据不正常，会将该数据抛弃，然后进行容错修复，使用修复后的数据，进行统计存储，如此减少误报警的情况。
遥测终端机上送的机制，即雨量上报机制：
（1）开始降雨时：在开始降雨时用降雨启动报文上报本场雨累积雨量、总累积雨量、半小时增量雨量三类数据；
（2）降雨过程中：降雨过程中采用超越阈值上报和定时加报（固定15分钟）上报两种方式，上报数据为本场雨累积雨量、总累积雨量、半小时增量雨量三类数据；其中阈值上报的缺省的阈值为雨量计翻转一次就上报一次；
（3）降雨结束时：在降雨结束时（15分钟内无降雨，即15分钟内雨量计不翻转）用降雨结束报文上报本场雨累积雨量、总累积雨量、半小时增量雨量三类数据；
（4）定时报：在无降雨时按照事先设定的定时间隔上送数据链路报文，该定时间隔可在遥测终端机上设置；
（5）平安报：在每天凌晨8：00上报一次平安报，上报数据包含设备状态；
（6）补报：对于上报的数据由于通信等原因可能发送失败，故对于发送失败的关键点数据（降雨过程中定时15分钟上报的雨量数据）采用下次通讯正常后补报的方式。
进一步，上述的雨量数据实时统计包括以下子步骤：
A、处理端以接收到雨量数据时的时间为截止时间T2，以接收到的雨量数据为截止时间的累计雨量值H2，确认需要计算降雨量的实时时间段T；
B、确认起始时间，将截止时间向前顺推时间T，所述的起始时间为T2-T，确认起始时间的雨量累计值H1，所述的H1为起始时间向前顺推T3时间内的最近的累计雨量值；
C、步骤B中H1不存在时，即以起始向前顺推T3时间内没有累计雨量值，则记录该实时时间段T内降雨量为空，存储到数据库；当步骤B中H1存在时，即该实时时间段T内降雨量为H2-H1，记录到数据库。
本发明的处理端接收到雨量数据时，即进行实时统计，便于工作人员进行查看降雨量，并且便于工作人员查看到误报、漏报出现的时间。
进一步，上述步骤A中的实时时间段T包括5m、15m、1H和1D。
进一步，上述步骤B所述的T3由T决定，当T为5m时，T3=10m；当T=15m时，T3=15m；当T=1H时，T3=30m；当T为1D时，T3=1H。
进一步，上述步骤（3）所述容错修复包括以下子步骤：
（3-1）获取前两个接收到的雨量累计数据，记为E1和E2，当前的雨量数据记为E3；
（3-2）采用公式：E3-E2=（E2-E1）*g,所述的g为修复系数，通过人工输入设置；
（3-3）将步骤（3-2）得到的E3-E2的值与报警阈值进行比较，当E3-E2不大于报警阈值时，记录E3为修复后的累计雨量值。
本发明在雨量数据超出跳变阈值时，会进行修复，修复采用上一个时间段的降雨量乘以一个修复系数，该系数为工作人员根据该地区的降雨习惯来确定，一般情况下修复系数g的大小为0.5-2。
本发明的有益效果是：本发明能够在雨量数据发生错误时，进行容错处理，当数据出现跳变时，进行容错修复，从而减少了误报警的次数。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明：
【实施例】
雨量数据智能实时统计方法实现方法，包括以下步骤：
（1）采集端将当前累计雨量数据和当前的时间戳发送到处理端；
（2）处理端接收到数据后，对雨量数据进行检查，如果雨量数据小于报警阈值时，即对雨量数据进行实时统计，并将实时统计后的数据存储到数据库中；
（3）雨量数据大于报警阈值时，先进行容错分析，即当雨量数据在报警范围内，即大于报警阈值小于跳变阈值，则进行报警，并将数据进行实时统计，存储到数据库中；当雨量数据超出跳变阈值，则对雨量数据进行容错修复，采用修复后的数据进行实时统计，并将实时统计后的数据存储到数据库中。
本发明中，处理端接收到雨量数据时，雨量数据超出报警阈值，先对数据进行分析，在降雨量出现突变，超出本发明设置的跳变阈值，即表明了该数据不正常，会将该数据抛弃，然后进行容错修复，使用修复后的数据，进行统计存储，如此减少误报警的情况。
上述的雨量数据实时统计包括以下子步骤：
A、处理端以接收到雨量数据时的时间为截止时间T2，以接收到的雨量数据为截止时间的累计雨量值H2，确认需要计算降雨量的实时时间段T，实时时间段T包括5m、15m、1H和1D，该时间段便于工作人员分析数据；
B、现在以T=5m举例，确认起始时间，将截止时间向前顺推时间5m，所述的起始时间为T2-5m，确认起始时间的雨量累计值H1，所述的H1为起始时间向前顺推T3时间内的最近的累计雨量值，T3由T决定，当T为5m时，T3=10m；当T=15m时，T3=15m；当T=1H时，T3=30m；当T为1D时，T3=1H，所以这里的T3为10m；
C、步骤B中H1不存在时，即以起始向前顺推10m时间内没有累计雨量值，则记录该实时时间段5m内降雨量为空，存储到数据库；当步骤B中H1存在时，即该实时时间段T内降雨量为H2-H1，记录到数据库。
D、然后继续一次计算实时时间段15m、1H和1D的降雨量，按步骤B、C进行计算。
本发明的处理端接收到雨量数据时，即进行实时统计，便于工作人员进行查看降雨量，并且便于工作人员查看到误报、漏报出现的时间。
步骤（3）所述容错修复包括以下子步骤：
（3-1）获取前两个接收到的雨量累计数据，记为E1和E2，当前的雨量数据记为E3；
（3-2）采用公式：E3-E2=（E2-E1）*g,所述的g为修复系数，通过人工输入设置；
（3-3）将步骤（3-2）得到的E3-E2的值与报警阈值进行比较，当E3-E2不大于报警阈值时，记录E3为修复后的累计雨量值。
本发明在雨量数据超出跳变阈值时，会进行修复，修复采用上一个时间段的降雨量乘以一个修复系数，该系数为工作人员根据该地区的降雨习惯来确定，一般情况下修复系数g的大小为0.5-2。
Claims (5)
1.雨量数据智能实时统计方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)采集端将当前累计雨量数据和当前的时间戳发送到处理端；
(2)处理端接收到数据后，先检查数据中附带的时间戳，当时间戳与当前时间一致时，即进行雨量数据的检查和处理；当时间戳与当前时间不一致时，即判定数据为采集端的补发数据，进行数据修复；
(3)步骤(2)中的雨量数据的检查和处理，即雨量数据小于报警阈值时，即对雨量数据进行实时统计，并将实时统计后的数据存储到数据库中；雨量数据大于报警阈值时，先进行容错分析，即当雨量数据在报警范围内，即大于报警阈值小于跳变阈值，则进行报警，并将数据进行实时统计，存储到数据库中；当雨量数据超出跳变阈值，则对雨量数据进行容错修复，采用修复后的数据进行实时统计，并将实时统计后的数据存储到数据库中；
(4)步骤(2)中的数据修复，即对补报雨量数据进行实时统计，并对数据库进行更新，该实时统计与数据库中数据时间戳一致的则替换，时间戳不一致的则通过时间顺序插入在数据库原有数据中；
所述的雨量数据实时统计包括以下子步骤：
A、处理端以接收到雨量数据时的时间为截止时间T2，以接收到的雨量数据为截止时间的累计雨量值H2，确认需要计算降雨量的实时时间段T；
B、确认起始时间，将截止时间向前顺推时间T，所述的起始时间为T2-T，确认起始时间的雨量累计值H1，所述的H1为起始时间向前顺推T3时间内的最近的累计雨量值；
C、步骤B中H1不存在时，即以起始向前顺推T3时间内没有累计雨量值，则记录该实时时间段T内降雨量为空，存储到数据库；当步骤B中H1存在时，即该实时时间段T内降雨量为H2-H1，记录到数据库。
2.根据权利要求1所述的雨量数据智能实时统计方法实现方法，其特征在于，步骤A中的实时时间段T包括5m、15m、1H和1D。
3.根据权利要求2所述的雨量数据智能实时统计方法实现方法，其特征在于，步骤B所述的T3由T决定，当T为5m时，T3＝10m；当T＝15m时，T3＝15m；当T＝1H时，T3＝30m；当T为1D时，T3＝1H。
4.根据权利要求1所述的雨量数据智能实时统计方法实现方法，其特征在于，步骤(3)所述容错修复包括以下子步骤：
(3-1)获取前两个接收到的雨量累计数据，记为E1和E2，当前的雨量数据记为E3；
(3-2)采用公式：E3-E2＝(E2-E1)*g,所述的g为修复系数，通过人工输入设置；
(3-3)将步骤(3-2)得到的E3-E2的值与报警阈值进行比较，当E3-E2不大于报警阈值时，记录E3为修复后的累计雨量值。
5.根据权利要求4所述的雨量数据智能实时统计方法实现方法，其特征在于，所述的修复系数g的大小为0.5-2。
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