CN109886530A - 基于任务槽的前置机实时漏补方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于任务槽的前置机实时漏补方法和系统，其中方法包括；配置表计的任务模型，发起轮招任务；读取任务模型中的数据进度表；解析数据进度表中的进度时间；采样任务模型中的参考时间和采集周期时间；将进度时间与参考时间比较，若其差值大于周期时间，则发起补招任务，以进度时间作为起始时间，以参考时间作为结束时间，对这两者时间内的表计数据进行采集；若其差值小于周期时间，则根据任务模型对当前表计进行数据采集，采集成功后，更新数据进度表，以该任务的任务结束时间作为数据进度表中的进度时间。本发明根据采集进度时间点去采集，如果采集进度时间点与当前时间点之间还有漏点的会一起补抄回来，有助于提高补招的及时性。
Description
技术领域
本发明涉及抄表技术领域，特别涉及一种基于任务槽的前置机实时漏补方法和系统。
背景技术
采集成功率，作为电力采集系统中反映采集质量的一项重要指标。目前绝大部分的采集系统存在数据补招滞后不及时、效率不高等现象，最终导致电力系统的采集成功率不高，影响用户的系统使用体验。
目前绝大部分电力采集系统的补招采用如下的方式：定期地在一天的某几个时间段去统计哪些表计存在漏点，然后去发起补招。这样的方式只会在定好的某几个时间段去进行数据漏点审计统计，然后进行补招，这将导致漏点审计效率低，数据漏点会在好几个采集周期一直存在，导致采集成功率不高。
发明内容
本发明提供一种基于任务槽的前置机实时漏补方法和系统，解决现有上述的问题。
为解决上述问题，本发明实施例提供一种基于任务槽的前置机实时漏补方法，包括以下步骤：
配置表计的任务模型，发起轮招任务；
读取任务模型中的数据进度表；
解析数据进度表中的进度时间；
采样任务模型中的参考时间和采集周期时间；
将进度时间与参考时间比较，若其差值大于周期时间，则发起补招任务，以进度时间作为起始时间，以参考时间作为结束时间，对这两者时间内的表计数据进行采集；若其差值小于周期时间，则根据任务模型对当前表计进行数据采集，采集成功后，更新数据进度表，以该任务的任务结束时间作为数据进度表中的进度时间。
作为一种实施方式，还包括以下步骤：
若长时间未能采集到数据时，则将根据配置文件进行跳点采集。
作为一种实施方式，所述配置文件包括：重发次数、重发间隔时间、跳点数据间隔以及最大采集的数据间隔。
作为一种实施方式，所述任务模型包括对应单一表计的任务分组，任务分组中包括若干采集任务，每个采集任务中包括数据密度、曲线、参考时间以及采集周期，其中，曲线包括若干数据项。
作为一种实施方式，每个所述数据项均包括一张数据进度表。
本发明还提供一种基于任务槽的前置机实时漏补系统，包括：
配置模块，用于配置表计的任务模型，发起轮招任务；
读取模块，用于读取任务模型中的数据进度表；
解析模块，用于解析数据进度表中的进度时间；
采样模块，用于采样任务模型中的参考时间和采集周期时间；
漏电补招模块，用于将进度时间与参考时间比较，若其差值大于周期时间，则发起补招任务，以进度时间作为起始时间，以参考时间作为结束时间，对这两者时间内的表计数据进行采集；若其差值小于周期时间，则根据任务模型对当前表计进行数据采集，采集成功后，更新数据进度表，以该任务的任务结束时间作为数据进度表中的进度时间。
作为一种实施方式，还包括：
跳点模块，用于在长时间未能采到数据时，则将根据配置文件进行跳点采集。
作为一种实施方式，所述配置文件包括：重发次数、重发间隔时间、跳点数据间隔以及最大采集的数据间隔。
作为一种实施方式，所述任务模型包括对应单一表计的任务分组，任务分组中包括若干采集任务，每个采集任务中包括数据密度、曲线、参考时间以及采集周期，其中，曲线包括若干数据项。
作为一种实施方式，每个所述数据项均包括一张数据进度表。
本发明相比于现有技术的有益效果在于：通过每次到了预定点开始采集的时候，会根据电表的采集进度时间点去进行采集，如果采集进度时间点与当前时间点之间还有漏点的会一起补抄回来，这样可以省掉漏点审计的过程，有助于提高补招的及时性，提升整体的采集成功率。
附图说明
图1为本发明的基于任务槽的前置机实时漏补方法的流程图；
图2为本发明的任务模型的模块图；
图3为本发明的基于任务槽的前置机实时漏补系统的模块连接图。
附图标注：1、配置模块；2、读取模块；3、解析模块；4、采样模块；5、漏电补招模块；6、跳点模块。
具体实施方式
以下结合附图，对本发明上述的和另外的技术特征和优点进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的部分实施例，而不是全部实施例。
实施例一
如图1所示，一种基于任务槽的前置机实时漏补方法，包括以下步骤：
S100：配置表计的任务模型，发起轮招任务；
S200：读取任务模型中的数据进度表；
S300：解析数据进度表中的进度时间；
S400：采样任务模型中的参考时间和采集周期时间；
S500：将进度时间与参考时间比较；
S600：若其差值大于周期时间，则发起补招任务，以进度时间作为起始时间，以参考时间作为结束时间，对这两者时间内的表计数据进行采集；
S700：若其差值小于周期时间，则根据任务模型对当前表计进行数据采集，采集成功后，更新数据进度表，以该任务的任务结束时间作为数据进度表中的进度时间；
S800：若长时间未能采集到数据时，则将根据配置文件进行跳点采集。
完成上述步骤的需要针对每块表计配置任务模型，如图2所示，任务模型包括对应单一表计的任务分组，任务分组中包括若干采集任务，每个采集任务中包括数据密度、曲线(profile)、参考时间以及采集周期，其中，曲线包括若干数据项。
数据密度：指数据项冻结的周期，该周期是用户、电表、集中器、主站项目建设初期共同协商的。
曲线：用来对应一组数据项集合，每种规约中任务号都对应规定一组数据项；
参考时间：与采集周期结合来共同影响任务触发的起始基准时间；
采集周期：指采集任务的产生周期；
数据项：对应规约中的数据传送单位。
除此之外，轮招任务之前还有准备工作：
轮招任务的采集流程在各个产生的任务里，实现execute(MessageRspBlockresponse)方法，然后采用状态机控制整个任务的初始化、执行以及销毁等操作。
任务初始化(taskStateInitialize)：包括终端档案、电表档案、数据项，任务进度比对；
任务请求(taskStateRequest)：通常是组织相应规约的序列化类，并将消息push到mq发送队列中。
任务回应(taskStateResponse):等待数据回应，判断超时，如果数据有回应需要分析返回的结果，更新进度，并判断是否需要请求下一个点数据。
任务超时(taskStateTimeout)，判断是否超过重发次数，否则重新发送报文。
任务结束(taskStateFinish)：通常是将自己从任务池中销毁。
上述状态转换并不是在一个阻塞过程中完成，而是任务调度器中与其他执行任务一次被“询问”完成。
轮招任务针对每块表的每个数据项都会维护一张数据进度表，以记录表的数据项的数据采集到的具体的某个时间点(即数据进度表中的进度时间)。具体的数据进度表如下：
| 字段 | 数据类型 | 是否主键 | Comment |
| 设备ID | Varchar2(32) | True | |
| 曲线任务ID | Varchar2(32) | True | |
| 数据项编码 | Varchar2(32 | True | |
| 进度时间 | DATE | False |
配置文件包括：重发次数(task.retryTimes)、重发间隔时间(Task.retryInterval)、跳点数据间隔(Task.jumpInterval)以及最大采集的数据间隔(Task.maxCollInterval)。在本实施例中，重发次数为2次，重发间隔时间为60s，跳点数据间隔为4个，最大采集的数据间隔为4个。
实施例二
如图3所示，一种基于任务槽的前置机实时漏补系统，包括配置模块1、读取模块2、解析模块3、采样模块4、漏电补招模块5以及跳点模块6，配置模块1用于配置表计的任务模型，发起轮招任务；读取模块2用于读取任务模型中的数据进度表；解析模块3用于解析数据进度表中的进度时间；采样模块4用于采样任务模型中的参考时间和采集周期时间；漏电补招模块5用于将进度时间与参考时间比较，若其差值大于周期时间，则发起补招任务，以进度时间作为起始时间，以参考时间作为结束时间，对这两者时间内的表计数据进行采集；若其差值小于周期时间，则根据任务模型对当前表计进行数据采集，采集成功后，更新数据进度表，以该任务的任务结束时间作为数据进度表中的进度时间；跳点模块6用于在长时间未能采到数据时，则将根据配置文件进行跳点采集。
任务模型包括对应单一表计的任务分组，任务分组中包括若干采集任务，每个采集任务中包括数据密度、曲线(profile)、参考时间以及采集周期，其中，曲线包括若干数据项。
数据密度：指数据项冻结的周期，该周期是用户、电表、集中器、主站项目建设初期共同协商的。
曲线：用来对应一组数据项集合，每种规约中任务号都对应规定一组数据项；
参考时间：与采集周期结合来共同影响任务触发的起始基准时间；
采集周期：指采集任务的产生周期；
数据项：对应规约中的数据传送单位。
除此之外，轮招任务之前还有准备工作：
轮招任务的采集流程在各个产生的任务里，实现execute(MessageRspBlockresponse)方法，然后采用状态机控制整个任务的初始化、执行以及销毁等操作。
任务初始化(taskStateInitialize)：包括终端档案、电表档案、数据项，任务进度比对；
任务请求(taskStateRequest)：通常是组织相应规约的序列化类，并将消息push到mq发送队列中。
任务回应(taskStateResponse):等待数据回应，判断超时，如果数据有回应需要分析返回的结果，更新进度，并判断是否需要请求下一个点数据。
任务超时(taskStateTimeout)，判断是否超过重发次数，否则重新发送报文。
任务结束(taskStateFinish)：通常是将自己从任务池中销毁。
上述状态转换并不是在一个阻塞过程中完成，而是任务调度器中与其他执行任务一次被“询问”完成。
轮招任务针对每块表的每个数据项都会维护一张数据进度表，以记录表的数据项的数据采集到的具体的某个时间点(即数据进度表中的进度时间)。具体的数据进度表如下：
| 字段 | 数据类型 | 是否主键 | Comment |
| 设备ID | Varchar2(32) | True | |
| 曲线任务ID | Varchar2(32) | True | |
| 数据项编码 | Varchar2(32 | True | |
| 进度时间 | DATE | Flase |
配置文件包括：重发次数(task.retryTimes)、重发间隔时间(Task.retryInterval)、跳点数据间隔(Task.jumpInterval)以及最大采集的数据间隔(Task.maxCollInterval)。在本实施例中，重发次数为2次，重发间隔时间为60s，跳点数据间隔为4个，最大采集的数据间隔为4个。
本发明基于任务槽的前置机实时漏补方法和系统，通过每次到了预定点开始采集的时候，会根据电表的采集进度时间点去进行采集，如果采集进度时间点与当前时间点之间还有漏点的会一起补抄回来，这样可以省掉漏点审计的过程，有助于提高补招的及时性，提升整体的采集成功率。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于任务槽的前置机实时漏补方法，其特征在于，包括以下步骤：
配置表计的任务模型，发起轮招任务；
读取任务模型中的数据进度表；
解析数据进度表中的进度时间；
采样任务模型中的参考时间和采集周期时间；
将进度时间与参考时间比较；
若其差值大于周期时间，则发起补招任务，以进度时间作为起始时间，以参考时间作为结束时间，对这两者时间内的表计数据进行采集；
若其差值小于周期时间，则根据任务模型对当前表计进行数据采集，采集成功后，更新数据进度表，以该任务的任务结束时间作为数据进度表中的进度时间。
2.根据权利要求1所述的基于任务槽的前置机实时漏补方法，其特征在于，还包括以下步骤：
若长时间未能采集到数据时，则将根据配置文件进行跳点采集。
3.根据权利要求2所述的基于任务槽的前置机实时漏补方法，其特征在于，所述配置文件包括：重发次数、重发间隔时间、跳点数据间隔以及最大采集的数据间隔。
4.根据权利要求1所述的基于任务槽的前置机实时漏补方法，其特征在于，所述任务模型包括对应单一表计的任务分组，任务分组中包括若干采集任务，每个采集任务中包括数据密度、曲线、参考时间以及采集周期，其中，曲线包括若干数据项。
5.根据权利要求4所述的基于任务槽的前置机实时漏补方法，其特征在于，每个所述数据项均包括一张数据进度表。
6.一种基于任务槽的前置机实时漏补系统，其特征在于，包括：
配置模块，用于配置表计的任务模型，发起轮招任务；
读取模块，用于读取任务模型中的数据进度表；
解析模块，用于解析数据进度表中的进度时间；
采样模块，用于采样任务模型中的参考时间和采集周期时间；
漏电补招模块，用于将进度时间与参考时间比较，若其差值大于周期时间，则发起补招任务，以进度时间作为起始时间，以参考时间作为结束时间，对这两者时间内的表计数据进行采集；若其差值小于周期时间，则根据任务模型对当前表计进行数据采集，采集成功后，更新数据进度表，以该任务的任务结束时间作为数据进度表中的进度时间。
7.根据权利要求6所述的基于任务槽的前置机实时漏补系统，其特征在于，还包括：
跳点模块，用于在长时间未能采集到数据时，则将根据配置文件进行跳点采集。
8.根据权利要求7所述的基于任务槽的前置机实时漏补系统，其特征在于，所述配置文件包括：重发次数、重发间隔时间、跳点数据间隔以及最大采集的数据间隔。
9.根据权利要求6所述的基于任务槽的前置机实时漏补系统，其特征在于，所述任务模型包括对应单一表计的任务分组，任务分组中包括若干采集任务，每个采集任务中包括数据密度、曲线、参考时间以及采集周期，其中，曲线包括若干数据项。
10.根据权利要求9所述的基于任务槽的前置机实时漏补系统，其特征在于，每个所述数据项均包括一张数据进度表。
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