CN111143482A - 一种能源物联网的业务数据处理方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种能源物联网的业务数据处理方法，包括：接收来自用户通过业务界面输入的任一业务数据的分类信息，以及和该业务数据分类信息对应的业务数据的计算公式、业务数据的模型层次；响应所述用户通过业务界面的第一操作指令，以建立所述业务数据分类信息与所述业务数据的计算公式、所述模型层次之间的联系，得到该业务数据的业务关系模型，所述业务关系模型是通过计算公式和模型层次对各分类业务数据建立关联的模型；将所述业务关系模型存储至预设的关系数据库，所述关系数据库中包括多种业务数据对应的业务关系模型。对能源物联网业务数据进行有效组织和转换，以能够全方面感知能源企业和能源系统，加速优化能源利用效率和能源改造。
Description
技术领域
本发明涉及智慧能源技术领域，尤其涉及一种能源物联网的业务数据处理方法、装置及电子设备。
背景技术
物联网技术是将各种信息传感设备和互联网进行连接，形成一个连接众多设备的统一网络系统。物联网基于互联网和传统电信网络作为数据载体，将原先独立工作的各单位设备进行连接，使其能够以前所未有的融合状态统一操作。现有企业通过设备传感器将大型设备的气压、温度、流量、电压、设备启停状态等等量测数据采集并传输给大数据系统进行存储和分析。
大数据系统进行存储了大量的孤立的量测信息，对于业务分析来说也很困难，必须要添加一定的业务分析流程和业务分析步骤，才能得出对于企业有用的知识和结论。
而大数据存储在大数据系统(例如，数据库)中，其仅仅是一些孤立的数据，而不能产生对企业或社会公众又有的价值。本发明提供一种技术方案，以对能源物联网的业务数据进行处理、转换，从而得到一些对企业或社会公众有价值的信息。
发明内容
本发明提供一种能源物联网的业务数据处理方法及装置，对能源物联网业务数据进行有效组织和转换，以能够全方面感知能源企业和能源系统，加速优化能源利用效率和能源改造。
第一方面，本发明提供了一种能源物联网的业务数据处理方法，所述方法包括：
接收来自用户通过业务界面输入的任一业务数据的分类信息，以及和该业务数据分类信息对应的业务数据的计算公式、业务数据的模型层次；
响应所述用户通过业务界面的第一操作指令，以建立所述业务数据分类信息与所述业务数据的计算公式、所述模型层次之间的联系，得到该业务数据的业务关系模型；
将所述业务关系模型存储至预设的关系数据库，所述关系数据库中包括多种业务数据对应的业务关系模型。
第二方面，本发明提供一种能源物联网的业务数据处理装置，所述装置包括：
接收模块，用于接收来自用户通过业务界面输入的任一业务数据的分类信息，以及和该业务数据分类信息对应的业务数据的计算公式、业务数据的模型层次；
响应模块，用于响应所述用户通过业务界面的第一操作指令，以建立所述业务数据分类信息与所述业务数据的计算公式、所述模型层次之间的联系，得到该业务数据的业务关系模型；
存储模块，用于将所述业务关系模型存储至预设的关系数据库，所述关系数据库中包括多种业务数据对应的业务关系模型。
第三方面，本发明提供一种能源物联网的业务数据处理系统，所述系统包括：
业务界面和如第二方面所述的能源物联网的业务数据处理装置，
所述业务界面用于为用户提供的输入信息的输入界面，所述输入信息至少包括任一业务数据的分类信息，以及和该业务数据分类信息对应的业务数据的计算公式、业务数据的模型层次；以及，所述业务界面还用于向用户显示业务数据的处理结果；
所述能源物联网的业务数据处理装置用于执行如第一方面所述的能源物联网的业务数据处理方法。
第四方面，本发明提供一种电子设备，包括处理器和存储器，
所述存储器用于存储计算机执行指令；
所述处理器用于执行所述计算机执行指令以实现如第一方面所述的一种能源物联网的业务数据处理方法。
本发明提供了一种能源物联网的业务数据处理方法、装置及电子设备，将业务数据以计算公式为载体，从而将一些孤立、零散的数据之间建立联系，建立业务关系模型，将可以更方便快捷地提高大数据的分析与利用，而通过将业务关系模型与模型层次对应，按照模型层次对业务关系模型进行层次划分，使得业务关系模型更加具有逻辑性和实际意义，将能源世界模型化和数字化，通过更加符合业务的计算结果，全方面感知能源企业和能源系统，加速优化能源利用效率和能源改造。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，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。
图1为本发明一实施例提供的一种能源物联网的业务数据处理方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的模型层次的示意图；
图3为本发明一实施例提供的一种能源物联网的业务数据处理装置的结构示意图；
图4为本发明一实施例提供的业务数据的处理系统的示意图。
具体实施方式
为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本说明书的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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，都属于本说明书保护的范围。
大量的量测数据散布在大数据系统，需要按照一定的层次结构来进行业务关系建模得到业务关系模型，进而通过业务关系模型得到用户关心的信息。业务关系模型与产品紧密相关，与用户需求紧密相关，是量测数据通过具有业务含义的计算公式在一定时间周期之内得到计算数据。比如，量测数据传送电表度数，将每天电表度数求差值可以得到当天的用电度数，再将用电度数乘以电费价格就可以得到当天电费。
在本发明中，将业务建模知识有效组织能源物联网采集到的业务数据，提供多类型业务数据计算，多维度业务建模，多时间粒度计算并展示业务信息。业务建模操作工具可以以界面化的形式，为用户提供业务关系模型的创建、编辑、查询等功能，将用户的行业领域业务知识转化为建模信息，进而规模化，具体化和可视化。
下面将结合附图，对本发明实施例进行详细描述，以使本领域技术人员能够清楚、准确地理解本发明的技术方案。
图1为本发明一实施例提供的一种能源物联网的业务数据处理方法的流程示意图。
如图1所示，本发明实施例提供的一种能源物联网的业务数据处理方法，可以包括如下步骤：
步骤110，接收来自用户通过业务界面输入的任一业务数据的分类信息，以及和该业务数据分类信息对应的业务数据的计算公式、业务数据的模型层次。
步骤120，响应用户通过业务界面的第一操作指令，以建立业务数据分类信息与业务数据的计算公式、模型层次之间的联系，得到该业务数据的业务关系模型。
步骤130，将业务关系模型存储至预设的关系数据库，关系数据库中包括多种业务数据对应的业务关系模型。
其中，业务数据的分类信息包括量测数据、固有属性数据、第三方接口数据至少一种，或者还可以包括一些其他业务建模数据。以及所述业务数据的模型层次包括园区级模型、系统级模型和设备级模型中的至少一种，其中，园区级模型包括至少一个系统级模型、所述系统级模型包括至少一个设备级模型。如图2所示，将模型层次结构分为园区层、系统层和设备层，分别对应的业务关系模型层次结构为园区级业务关系模型(园区级模型)、系统级业务关系模型(系统级模型)和设备级业务关系模型(设备级模型)。举例来说，园区级用电量包含多个系统级用电量，某个系统的用电量包含多个设备级用电量。
在另一些实施例中，本发明还可以包括如下步骤：
步骤M、接收来自用户通过业务界面输入的任一种业务数据的业务关系模型的计算周期和该计算周期内所使用的业务数据的时间范围。
步骤N、遍历所述关系数据库中的所有业务关系模型。
步骤O、当任一个业务数据对应的业务关系模型满足其计算周期时，获取所述时间范围内的该业务关系模型对应的业务数据。
步骤P、基于所述时间范围内的该业务关系模型对应的业务数据，通过所述业务关系模型中的计算公式对所述业务数据进行处理，以输出处理结果。
进一步地，本发明还可以包括步骤K、接收来自用户通过所述业务界面输入的所述业务数据的任一模型层次。基于此，步骤P可以实现为：从同一种类的业务数据中确定出在所述模型层次范围内的业务数据，得到第一数据；从所述第一数据中确定出在所述时间范围内的业务数据，以得到第二数据；通过所述业务关系模型中的计算公式对所述第二数据进行处理，以输出处理结果。
而在另一些实施例中，所述计算周期为一天，以及所述业务数据的时间范围包括所述计算周期一天内的计算起始时间和计算终止时间，进而步骤P可以实现为：步骤P1、按照所述计算周期，在任一天中的所述计算终止时间之后，获取该天内的计算起始时间起至所述计算终止时间止的每个预设时段的业务数据；步骤P2、通过所述业务关系模型中的计算公式对获取到的所述业务数据进行处理，以输出处理结果。
例如，某工厂上班时间为每天08:00，下班时间为18:00，为了计算一天的生产的电费，可以设定业务建模时间粒度为天级别，并且设置自定义起始时间：计算起始时间08:00，计算终止时间18:00，这样在统计生产电费的时候，不会将其他时间的用电计入。进一步地，所述计算周期一天内的计算起始时间和计算终止时间内包括至少一个所述预设时段，进而，步骤P2可以实现为：步骤P21、通过所述业务关系模型中对应于时段的计算公式对所述每个预设时段的业务数据进行处理，得到第一结果；步骤P22、将所有所述预设时段对应的所述第一结果进行聚合计算，得到所述处理结果。即提供多时间粒度的结果聚合的选项，可以将小范围计算结果聚合起来得到业务计算结果。例如计算一天的生产的电费，可以定义小时粒度的计算，再通过聚合小时粒度的计算结果形成天粒度的结算结果，这样可以避免一天中电表的首值和尾值数据错误，直接导致天粒度计算结果错误，同样针对数据突变、数据缺失的情况也能很好减少错误。应对量测数据中的数据突变、数据错误、数据缺失，业务关系模型的数据处理结果更加准确。
在本发明实施例中，提供了多时间粒度供业务建模使用，包括：分钟、小时、天、月、年，提供分钟级别、小时级别、天级别、月级别和年级别的计算周期和业务建模周期。同时支持包含当天、当月、当年的选项，使得业务计算可以再当天、当月、当年还没有结束之前就进行业务计算，给用户提供当前实时的计算结果。天级别、月级别和年级别的支持自定义开始与结束时间，提供灵活便利的方法计算业务关系模型结果。即计算周期可以为分钟、小时、天、月或者年，进而将计算周期内再细分为更小的时间段，例如计算周期为分钟，可以将预设时间段设置为秒，即基于秒级的业务数据来确定分钟内的业务处理结果，再例如以月为计算周期的，即每月进行基于业务关系模型对业务数据进行处理，且选择的业务数据为该月内每天的业务数据。以此类推，在此不再一一赘述。
在本发明实施例中，还可以包括如下步骤：接收来自用户通过业务界面输入的第二操作指令，所述第二操作指令至少包括编辑、删除、查看中的一个；响应于所述第二操作指令，以对所述关系数据库中的任一业务关系模型进行与所述第二操作指令对应的操作。即业务界面提供业务建模的创建、编辑、删除、查看等功能，还可以查看业务关系模型的计算曲线结果。
下面将进一步基于前述实施例的技术方案详细描述。
首先，是业务关系模型的建立过程。
业务关系建模形成业务关系模型，其实就是对业务数据加工形成业务关系的过程。本发明提供基于浏览器的业务建模操作工具。业务建模操作工具以界面化的形式，为用户提供业务关系模型的创建、编辑、查询等功能，将用户的行业领域业务知识转化为建模信息。
在本发明实施例中，能源物联网业务建模的数据来源(业务数据的分类)有4种：量测数据、固有属性数据、第三方接口数据、其他业务建模数据。量测数据是业务建模的主要数据来源，包括了各种表计的温度、压力、流量等的读数，以及各种设备状态采集装置传送的运行状态数据。量测数据在业务建模中的表现形式为：设备标志::量测点标志的形式，例如METE001::Elec。同时量测数据需指明需要获取的数据的采样要求：第一条、最后一条、平均值、最大值或者最小值。固有属性数据时设备具有的固有属性，比如额定电压、额定功率、额定锅炉压力等等，固有属性在业务建模中的表现形式为：设备标志::固有属性标志的形式，例如GSB001::PAs。第三方接口数据是处理能源物联网以外的其他系统提供的数据，包括电价接口、天气信息接口、日历信息接口，这类数据的获取需要根据设备标识即可。
能源物联网业务建模以数据计算公式为载体。在本发明实施例中，用户可以通过业务界面针对不同种类的业务数据对应编辑计算公式。进而基于接收到的用户编辑的计算公式建立业务关系模型。计算公式中例如可以分别用C、D、F、K来表示量测数据、固有属性数据、第三方接口数据、其他业务建模数据。计算公式支持常用计算(加、减、乘、除、开方等等)以及逻辑判断计算。例如一家工厂的用电量是由3块电表的用量组成，工厂电费＝用电量*电价。使用C1、C2、C3分别表示三块电表的物联网采集用电量，F1表示通过第三方接口获取电价数据，则工厂的电费计算业务建模为formula＝(C1+C2+C3)*F1。
为了应对量测数据中的数据突变、数据错误、数据缺失，提供业务数据处理结果的准确性，本发明提供基于多时间粒度的选择，建立具有多种时间粒度的业务关系模型。业务建模和数据加工系统的时间粒度同时表示为业务计算周期和业务建模周期。如前述提到的工厂电费业务建模中的formula＝(C1+C2+C3)*F1，已经定义了数据的来源——电表的用电量测数据以及第三方获取的电价数据，还需要再规定计算数据的计算周期和业务建模周期，即业务多久进行一次计算，每次计算取多长周期的业务数据。多时间粒度供业务建模使用，包括：分钟、小时、天、月、年，提供分钟级别、小时级别、天级别、月级别和年级别的计算周期和业务建模周期。同时支持包含当天、当月、当年的选项，使得业务计算可以再当天、当月、当年还没有结束之前就进行业务计算，给用户提供当前实时的计算结果。天级别、月级别和年级别的支持自定义计算开始与计算结束时间，提供灵活便利的方法计算业务关系模型结果。多时间粒度的结果聚合的选项，可以将小范围计算结果聚合起来得到业务计算结果。例如计算一天的生产的电费，可以定义小时粒度的计算，再通过聚合小时粒度的计算结果形成天粒度的结算结果，这样可以避免一天中电表的首值和尾值数据错误，直接导致天粒度计算结果错误，同样针对数据突变、数据缺失的情况也能减少错误。
此外，本发明提供三级模型层次，有高层到底层分别为：园区层、系统层和设备层。对应业务建模的园区级业务关系模型、系统级业务关系模型和设备级业务关系模型。业务建模具有了层次，也就为业务关系模型添加了层次属性，使用户可以清楚获取当前业务关系模型的层次。其中，业务建模也具有了包含关系：园区级业务关系模型中包含一些系统级业务关系模型参与计算，系统级业务关系模型包含设备级业务关系模型。例如园区级用电量包含多个系统级用电量，某个系统的用电量包含多个设备级用电量。
综上所述，本发明提供的一种能源物联网的业务数据处理方法，将业务数据以计算公式为载体，从而将一些孤立、零散的数据之间建立联系，建立业务关系模型，将可以更方便快捷地提高大数据的分析与利用，而通过将业务关系模型与模型层次对应，按照模型层次对业务关系模型进行层次划分，使得业务关系模型更加具有逻辑性和实际意义，将能源世界模型化和数字化，通过更加符合业务的计算结果，全方面感知能源企业和能源系统，加速优化能源利用效率和能源改造。而多时间粒度的结果聚合计算，可以将小范围计算结果聚合起来得到业务计算结果，可以避免某个计算周期中某个时间节点的业务数据错误，直接导致计算周期内计算结果错误，同样针对数据突变、数据缺失的情况能够很好地减少错误。
图3为本发明一实施例提供的一种能源物联网的业务数据处理装置的结构示意图。
如图3所示，本发明的一种能源物联网的业务数据处理装置，可以包括：接收模块31、响应模块32和存储模块33。
接收模块31用于接收来自用户通过业务界面输入的任一业务数据的分类信息，以及和该业务数据分类信息对应的业务数据的计算公式、业务数据的模型层次。
响应模块32用于响应所述用户通过业务界面的第一操作指令，以建立所述业务数据分类信息与所述业务数据的计算公式、所述模型层次之间的联系，得到该业务数据的业务关系模型。
存储模块33用于将所述业务关系模型存储至预设的关系数据库，所述关系数据库中包括多种业务数据对应的业务关系模型。
本发明提供的一种能源物联网的业务数据处理装置，将业务数据以计算公式为载体，从而将一些孤立、零散的数据之间建立联系，建立业务关系模型，将可以更方便快捷地提高大数据的分析与利用，而通过将业务关系模型与模型层次对应，按照模型层次对业务关系模型进行层次划分，使得业务关系模型更加具有逻辑性和实际意义，将能源世界模型化和数字化，通过更加符合业务的计算结果，全方面感知能源企业和能源系统，加速优化能源利用效率和能源改造。
图4为本发明一实施例提供的业务数据的处理系统的示意图。
如图4所示，该系统可以包括业务界面和如图3中的能源物联网的业务数据处理装置。
业务界面可以用于为用户提供的输入信息的输入界面，所述输入信息至少包括任一业务数据的分类信息，以及和该业务数据分类信息对应的业务数据的计算公式、业务数据的模型层次；以及，所述业务界面还用于向用户显示业务数据的处理结果。用户可以通过业务界面，选择需要进行业务建模的园区、系统或者设备，配置业务建模的名称和描述，选择参与计算的量测数据、固有属性数据、第三方接口数据、其他业务建模数据，配置计算公式，配置时间粒度，点击“创建”即可创建成功。创建成功后跳转到查看业务建模的界面，点击“启动”可以启动计算。业务界面提供业务建模的创建、编辑、删除、查看等功能，还可以查看业务模型的计算曲线结果。
能源物联网的业务数据处理装置的响应模块接受业务界面的操作请求，将请求数据经过处理保存为业务关系模型，存储模块将业务关系模型保存到关系数据库中。在一些实施例中，能源物联网的业务数据处理装置还具有计算处理模块，可以定时查询关系数据库，针对已经启动的业务模型进行计算。同时按照业务模型的时间粒度动态调整业务模型计算的时间，根据业务模型的计算公式、聚合方式等等开展具体计算。
本发明一个实施例还提供一种电子设备。在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
在一种可能实现的方式中，处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，也可从其它设备上获取相应的计算机程序，以在逻辑层面上形成一种基于差异演进算法的区域智慧能源网络的设备配置装置。处理器，执行存储器所存放的程序，以通过执行的程序实现本发明任一实施例中提供的一种能源物联网的业务数据处理方法。
上述如本说明书图2所示实施例提供的一种能源物联网的业务数据处理方法执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本说明书实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
结合本说明书实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本说明书实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行本发明任一实施例中提供的一种能源物联网的业务数据处理方法，并具体用于执行如图1所示的方法。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元或模块分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元或模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种能源物联网的业务数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
接收来自用户通过业务界面输入的任一业务数据的分类信息，以及和该业务数据分类信息对应的业务数据的计算公式、业务数据的模型层次；
响应所述用户通过业务界面的第一操作指令，以建立所述业务数据分类信息与所述业务数据的计算公式、所述模型层次之间的联系，得到该业务数据的业务关系模型，所述业务关系模型是通过计算公式和模型层次对各分类业务数据建立关联的模型；
将所述业务关系模型存储至预设的关系数据库，所述关系数据库中包括多种业务数据对应的业务关系模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务数据的分类信息包括量测数据、固有属性数据、第三方接口数据至少一种；
所述业务数据的模型层次包括园区级模型、系统级模型和设备级模型中的至少一种，其中，园区级模型包括至少一个系统级模型、所述系统级模型包括至少一个设备级模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收来自用户通过业务界面输入的任一种业务数据的业务关系模型的计算周期和该计算周期内所使用的业务数据的时间范围；
遍历所述关系数据库中的所有业务关系模型；
当任一个业务数据对应的业务关系模型满足其计算周期时，获取所述时间范围内的该业务关系模型对应的业务数据；
基于所述时间范围内的该业务关系模型对应的业务数据，通过所述业务关系模型中的计算公式对所述业务数据进行处理，以输出处理结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收来自用户通过所述业务界面输入的所述业务数据的任一模型层次；
所述基于所述时间范围内的该业务关系模型对应的业务数据，通过所述业务关系模型中的计算公式对所述业务数据进行处理，以输出处理结果，包括：
从同一种类的业务数据中确定出在所述模型层次范围内的业务数据，得到第一数据；
从所述第一数据中确定出在所述时间范围内的业务数据，以得到第二数据；
通过所述业务关系模型中的计算公式对所述第二数据进行处理，以输出处理结果。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算周期为一天，以及所述业务数据的时间范围包括所述计算周期一天内的计算起始时间和计算终止时间，
所述基于所述时间范围内的该业务关系模型对应的业务数据，通过所述业务关系模型中的计算公式对所述业务数据进行处理，以输出处理结果，包括：
按照所述计算周期，在任一天中的所述计算终止时间之后，获取该天内的计算起始时间起至所述计算终止时间止的每个预设时段的业务数据；
通过所述业务关系模型中的计算公式对获取到的所述业务数据进行处理，以输出处理结果。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算周期一天内的计算起始时间和计算终止时间内包括至少一个所述预设时段，
所述通过所述业务关系模型中的计算公式对获取到的所述业务数据进行处理，以输出处理结果，包括：
通过所述业务关系模型中对应于时段的计算公式对所述每个预设时段的业务数据进行处理，得到第一结果；
将所有所述预设时段对应的所述第一结果进行聚合计算，得到所述处理结果。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收来自用户通过业务界面输入的第二操作指令，所述第二操作指令至少包括编辑、删除、查看中的一个；
响应于所述第二操作指令，以对所述关系数据库中的任一业务关系模型进行与所述第二操作指令对应的操作。
8.一种能源物联网的业务数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
接收模块，用于接收来自用户通过业务界面输入的任一业务数据的分类信息，以及和该业务数据分类信息对应的业务数据的计算公式、业务数据的模型层次；
响应模块，用于响应所述用户通过业务界面的第一操作指令，以建立所述业务数据分类信息与所述业务数据的计算公式、所述模型层次之间的联系，得到该业务数据的业务关系模型；
存储模块，用于将所述业务关系模型存储至预设的关系数据库，所述关系数据库中包括多种业务数据对应的业务关系模型。
9.一种能源物联网的业务数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：业务界面和如权利要求8所述的能源物联网的业务数据处理装置，
所述业务界面用于为用户提供的输入信息的输入界面，所述输入信息至少包括任一业务数据的分类信息，以及和该业务数据分类信息对应的业务数据的计算公式、业务数据的模型层次；以及，所述业务界面还用于向用户显示业务数据的处理结果；
所述能源物联网的业务数据处理装置用于执行如权利要求1-7中任一项所述的能源物联网的业务数据处理方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，
所述存储器用于存储计算机执行指令；
所述处理器用于执行所述计算机执行指令以实现如权利要求1-7任一所述的一种能源物联网的业务数据处理方法。
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