CN111189502B - 用水量监控装置和用水量监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用水量监控方法，包括：接收累积用水量数据，并且取样累积用水量数据以产生对应于第一时间间隔的第一数据集和第二数据集；根据阈值过滤第一数据集和第二数据集以分别产生第一聚集数据集和第二聚集数据集；响应于第一聚集数据集与第二聚集数据集的取样时间差值超过第一时间间隔而根据第一聚集数据集和第二聚集数据集产生插补数据集；以及根据第一聚集数据集、第二聚集数据集以及插补数据集计算总用水量。

Description

用水量监控装置和用水量监控方法

技术领域

本发明涉及一种监控技术，且特别涉及一种用水量监控装置和用水量监控方法。

背景技术

目前，现行的用水量监控设备是收集用水数据并将其不断地累加，直到水量累进数值超过用水量计数器上限后，计数器会重置而使水量累进数值归零。然而，采用累进式数据收集方式会遭遇各种问题，诸如通讯异常造成用水数据的回报失败、设备暂时或永久异常导致用水数据的数值暴增或用水量计数器因达到最大值而重置进而导致用水数据的数值急速地变小等状况。上述的状况常造成用水量的数值异常，使得人员难以通过用水量监控设备准确地评估用水数据。

因此，需要提出一种可排除异常数值以及修复缺漏数值的方法，使得监控设备能正确地反映用水状况。

发明内容

本发明提供一种用水量监控装置，包括收发器、储存单元以及处理单元。收发器接收累积用水量数据。储存单元储存多个模组。处理单元耦接收发器和储存单元，并且存取及执行多个模组。多个模组包括数据采集模组、数据过滤模组、数据补充模组以及数据修正模组。数据采集模组取样累积用水量数据以产生对应于第一时间间隔的第一数据集和第二数据集。数据过滤模组根据阈值过滤第一数据集和第二数据集以分别产生第一聚集数据集和第二聚集数据集。数据补充模组响应于第一聚集数据集与第二聚集数据集的取样时间差值超过第一时间间隔而根据第一聚集数据集和第二聚集数据集产生插补数据集。数据修正模组根据第一聚集数据集、第二聚集数据集以及插补数据集计算总用水量。

本发明提供一种用水量监控方法，包括：接收累积用水量数据，并且取样累积用水量数据以产生对应于第一时间间隔的第一数据集和第二数据集；根据阈值过滤第一数据集和第二数据集以分别产生第一聚集数据集和第二聚集数据集；响应于第一聚集数据集与第二聚集数据集的取样时间差值超过第一时间间隔而根据第一聚集数据集和第二聚集数据集产生插补数据集；以及根据第一聚集数据集、第二聚集数据集以及插补数据集计算总用水量。

基于上述，本发明的用水量监控装置可对原始的用水数据进行过滤，将较为正确的取样数据呈现给监控装置，且还能大幅地简化用水数据。用水量监控装置可对取样数据进行插值运算以修复缺漏的用水量数据。通过本发明的用水量监控方法，用水量监控装置可对各种异常的用水量数据进行修正。

为了更清楚地说明本发明的上述特征和优点，下面将列举出实施例，并配合附图作出详细说明。

附图说明

图1根据本发明的实施例绘示一种用水量监控装置的示意图。

图2根据本发明的实施例绘示一种用水量监控方法的流程图。

图3根据本发明的实施例更进一步地绘示用水量监控方法的步骤的流程图。

符号说明

10：用水量监控装置

100：处理单元

200：储存单元

201：数据储存模组

202：数据采集模组

203：数据过滤模组

204：数据补充模组

205：阈值设定及计算模组

206：数据修正模组

300：收发器

S210、S220、S221、S222、S223、S224、S225、S226、S227、S230、S240：步骤。

具体实施方式

为了排除异常的用水量数值并修复缺漏的用水量数据，本发明提出一种用水量监控装置和用水量监控方法。

图1根据本发明的实施例绘示一种用水量监控装置10的示意图。用水量监控装置10可包括处理单元100、储存单元200以及收发器300。

处理单元100耦接储存单元200以及收发器300，并且存取及执行储存于储存单元200中的多个模组。处理单元100可例如是中央处理单元(central processing unit，CPU)，或是其他可编程的一般用途或特殊用途的微处理器(microprocessor)、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、可编程控制器、专用集成电路(application specificintegrated circuit，ASIC)或其他类似元件或上述元件的组合，而且本发明不局限于此。

储存单元200储存多个模组，所述模组可包括数据储存模组201、数据采集模组202、数据过滤模组203、数据补充模组204、阈值设定及计算模组205以及数据修正模组206。这些模组的功能将于本文后续说明。储存单元200可例如是任何型态的固定式或可移动式的随机存取存储器(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、闪存(flash memory)、硬盘驱动器(hard disk drive，HDD)、固态硬盘(solid statedrive，SSD)或类似元件或上述元件的组合，而且本发明不局限于此。

收发器300传送及接收信号。收发器300还可以执行例如低噪声放大(low noiseamplifying，LNA)、阻抗匹配、混频、上下变频转换、滤波、放大以及类似的操作。在本实施例中，收发器300用以接收累积用水量数据。举例来说，收发器300可收集来自水表、智能用水管理设备所回报之累积用水量数据，并将累积用水量数据传送给储存单元200的数据储存模组201，以将这些数据储存起来。累积用水量数据可包括时间、设备唯一识别码及累积用水量等信息。

图2根据本发明的实施例绘示一种用水量监控方法的流程图，所述用水量监控方法可由如图1所示的用水量监控装置10实施。

在步骤S210，收发器300可接收累积用水量数据，并且数据采集模组202可取样所述累积用水量数据以产生对应于第一时间间隔的第一数据集E0'和第二数据集EN'，其中第一数据集E0'对应于第一时段、第二数据集EN'对应于第二时段，且所述第一时段早于所述第二时段。第一数据集E0'和第二数据集EN'可分别包括M个取样数据Rj(j＝1～M，其中M为任意的正整数)。

具体来说，数据储存模组201可储存来自于收发器300的累积用水量数据。数据采集模组202可对储存于数据储存模组201的累积用水量数据进行取样，以产生对应于第一时间间隔的一笔或多笔数据集Ei'(i＝0～N，其中N为任意正整数)。举例来说，数据储存模组201可在每一取样间隔(例如：每一分钟)从累积用水量数据中取样出一取样数据，进而将M笔(例如：十五笔)取样数据Rj(j＝1～M)结合为对应于第一时间间隔(例如：每十五分钟)的数据集Ei'(i＝0～N)。详细地说，若第一时间间隔为T1且数据采集模组202欲于时间T进行取样，则数据采集模组202可基于一取样间隔而在TS＝T–2*T1至TE＝T–T1期间进行取样，藉以产生由至少一笔用水量的取样数据Rj(j＝1～M)所组成的数据集Ei'，其中R1对应于时间TS、RM对应于时间TE并且时间TS与时间TE相距第一时间间隔T1。接着，数据采集模组202可将在取样时间在TS之前，但最接近TS的一笔取样数据R0取样出来，并将取样数据R0连同数据集Ei'传送给数据过滤模组203。

在一些实施例中，数据储存模组201可储存对应于数据集Ei'的统计数据。在一些实施例中，数据过滤模组203和数据补充模组204可对数据集进行处理，进而产生分别对应于数据集Ei'的多笔统计数据。每一笔统计数据可代表第一时间间隔内，所有原始用水量的取样数据的统计结果，其可包括时间区间起始时间、时间区间结束时间、首笔用水量的取样数据、末笔用水量的取样数据、第一时间间隔内的原始取样数据笔数、设备唯一识别码等信息。

接着，在步骤S220，数据过滤模组203可根据阈值过滤数据集Ei'以产生聚集数据集(aggregate data set)Ei。图3根据本发明的实施例更进一步地绘示用水量监控方法之步骤S220的流程图。

在步骤S221，阈值设定及计算模组205确认是否存在为了因应突发状况(例如：临时用水需求增加导致合理的用水量暴增)而由人工设定的人工输入阈值(例如：每一取样间隔内最大容许的用水量增幅)。若不存在人工输入阈值，则在步骤S222，阈值设定及计算模组205可利用过去的用水量数据计算阈值。例如，阈值设定及计算模组205可取得过往三年同样时间区段内的每一取样间隔的用水量增幅，并以用水量增幅中的最大值作为阈值。

在步骤S223，阈值设定及计算模组205可判断数据集Ei'中的一第二取样数据(例如：Rj)与一第一取样数据(例如：Rj-1)的差值是否超过阈值，其中第一取样数据Rj-1的取样时间早于第二取样数据Rj的取样时间。若步骤S223的判断结果为是，则进入步骤S224，若步骤S223的判断结果为否，则进入步骤S225。

在步骤S224，数据过滤模组203可将第二取样数据Rj自数据集Ei'移出。这个步骤的目的是为了将不合理的用水量暴增(即：取样数据Rj-1和Rj之间的用水量差异大于阈值)的取样数据自数据集Ei'中移除。

在步骤S225，数据过滤模组203判断第二取样数据Rj是否为数据集Ei'中的最末笔取样数据RM。若判断结果否，则数据过滤模组203在步骤S226时使j＝j+1，并且再次执行步骤S223。若Rj即为最末笔取样数据RM，则进入步骤S227。数据过滤模组203可用尚未被移除的取样数据组成聚集数据集Ei(i＝0～N)。在执行完步骤S227后，可进入步骤S230。

简单来说，在步骤S220的过程中，数据过滤模组203可对每一笔数据集Ei'进行过滤并产生对应的多笔聚集数据集Ei。

回到图2，在步骤S230，数据补充模组204可响应于第一聚集数据集E0与第二聚集数据集EN的取样时间差值超过第一时间间隔而根据第一聚集数据集E0和第二聚集数据集EN产生插补数据集Ek(k＝1～N-1)。具体来说，在获得多笔聚集数据集Ei后，数据补充模组204会先从多笔聚集数据集Ei(i＝0～N)中决定可用来当作线性插值运算之依据的第一聚集数据集E0以及第二聚集数据集EN。

首先，数据补充模组204会按顺序判断每一聚集数据集Ei内是否存在取样数据。若有一笔聚集数据集Ei内不存在取样数据，代表对应于所述聚集数据集Ei的数据集Ei'内的所有取样数据都被数据过滤模组203所过滤，因而所述聚集数据集Ei不具有任何的取样数据，且所述聚集数据集Ei不适合作为第二聚集数据集EN。相对来说，若所述聚集数据集Ei内存在取样数据，代表与所述聚集数据集Ei对应的数据集Ei'中，存在至少有一笔取样数据未被数据过滤模组203所过滤。如此，则数据补充模组204可将所述聚集数据集Ei作为第二聚集数据集EN。

在取得第二聚集数据集EN后，数据补充模组204可自数据储存模组201取出其取样时间早于第二聚集数据集EN之取样时间、具有至少一笔取样数据以及其取样时间最接近第二聚集数据集EN之取样时间的一聚集数据集Ei以作为第一聚集数据集E0。接着，数据补充模组204可判断第一聚集数据集E0与第二聚集数据集EN之间是否存在其他的无效的聚集数据集Ei(即：不具有任何取样数据的聚集数据集Ei)。数据储存模组201可储存第一聚集数据集E0与第二聚集数据集EN，以备日后查询。

假设第一聚集数据集E0的首笔取样数据的取样时间为TS0、末笔取样数据的取样时间为TE0，并且第二聚集数据集EN的首笔取样数据的取样时间为TSN、末笔笔取样数据的取样时间为TEN。若TSN减去TS0大于第一时间间隔T1，代表第一聚集数据集E0与第二聚集数据集EN之间存在其他无效的聚集数据集Ei(即：聚集数据集Ei中不存在任何的取样数据)。数据补充模组204可对进行第一聚集数据集E0与第二聚集数据集EN线性插值运算来修复对应该些无效聚集数据集的取样数据。例如，数据补充模组204可通过线性插值运算以根据第一聚集数据集E0与第二聚集数据集EN计算出插补数据集Ek(k＝1～N-1)的首笔取样数据和末笔取样数据，其中第一聚集数据集E0对应于第一时段、第二聚集数据集EN对应于第二时段、插补数据集Ek对应于第三时段、所述第一时段早于所述第二时段并且所述第三时段在所述第一时段和所述第二时段之间。数据储存模组201可储存计算好的插补数据集Ek，以备日后查询。

在一些实施例中，数据补充模组204可通过线性插值运算以根据插补数据集Ek的首笔取样数据和末笔取样数据来修复被过滤的取样数据，使插补数据集Ek包括M个取样数据Rj(j＝1～M，其中M为任意的正整数)。数据储存模组201可储存修复后的插补数据集Ek，以备日后查询

另一方面，数据补充模组204还可以根据第一聚集数据集E0与第二聚集数据集EN的统计量计算出插补数据集Ek(k＝1～N-1)的统计量，如公式(1)所示。

其中v(a)代表a的统计量、N代表聚集数据集的总数，所述统计量可例如是变异量、标准差或平均值等，而且本发明不局限于此。

在步骤S240，数据修正模组206可根据第一聚集数据集E0、第二聚集数据集EN以及插补数据集Ek计算总用水量。数据储存模组201可将计算出的总用水量储存，以备日后查询。详细地说，数据修正模组206可根据分别对应于第一聚集数据集E0、第二聚集数据集EN以及插补数据集Ek的多笔首笔取样数据以及多笔末笔取样数据计算总用水量，如公式(2)所示。

其中U代表第一时段和第二时段之间的总用水量、f(a)代表聚集数据a的首笔取样数据、l(a)代表聚集数据集a的末笔取样数据、m(a,b)代表如公式(3)所示的条件方程式。

综上所述，本发明的用水量监控装置可对原始的用水数据进行过滤，将无效或异常的取样数据(例如：用水量暴增的取样数据)移除，进而将较为正确的取样数据呈现给监控装置，且还能大幅地简化用水数据。用水量监控装置可对取样数据进行插值运算以修复缺漏的用水量数据，还可以根据少量的取样数据计算出总用水量。通过本发明的用水量监控方法，用水量监控装置可对各种异常的用水量数据进行修正。

虽然本发明已通过上述实施例公开，然而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属技术领域中普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，可以做出其它不同形式的变化或变动，因此本发明的保护范围应当以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种用水量监控装置，其特征在于，包括：

收发器，接收累积用水量数据；

储存单元，储存多个模组；以及

处理单元，耦接所述收发器和所述储存单元，并且存取及执行所述多个模组，所述多个模组包括：

数据采集模组，取样所述累积用水量数据以产生对应于第一时间间隔的第一数据集和第二数据集；

数据过滤模组，根据阈值过滤所述第一数据集和所述第二数据集以分别产生第一聚集数据集和第二聚集数据集；

数据补充模组，响应于所述第一聚集数据集与所述第二聚集数据集的取样时间差值超过所述第一时间间隔而根据所述第一聚集数据集和所述第二聚集数据集产生插补数据集；以及

数据修正模组，根据所述第一聚集数据集、所述第二聚集数据集以及所述插补数据集计算总用水量，其中所述第一聚集数据集包括第一末笔取样数据，其中所述第二聚集数据集包括第二首笔取样数据以及第二末笔取样数据，其中

所述数据修正模块响应于所述第二首笔取样数据大于或等于所述第一末笔取样数据而将所述第二首笔取样数据和所述第一末笔取样数据的差值增加至所述总用水量，并且响应于所述第二首笔取样数据小于所述第一末笔取样数据而将所述第二首笔取样数据增加至所述总用水量，其中

所述数据修正模块响应于所述第二末笔取样数据大于或等于所述第二首笔取样数据而将所述第二末笔取样数据和所述第二首笔取样数据的差值增加至所述总用水量，并且响应于所述第二末笔取样数据小于所述第二首笔取样数据而将所述第二末笔取样数据增加至所述总用水量。

2.根据权利要求1所述的用水量监控装置，其中根据阈值过滤所述第一数据集和所述第二数据集以分别产生第一聚集数据集和第二聚集数据集的步骤，包括：

响应于所述第一数据集中的第二取样数据与第一取样数据的差值超过所述阈值，将所述第二取样数据从所述第一数据集移除以产生所述第一聚集数据集，其中所述第一取样数据的取样时间早于所述第二取样数据的取样时间。

3.根据权利要求1所述的用水量监控装置，其中根据所述第一聚集数据集、所述第二聚集数据集以及所述插补数据集计算总用水量的步骤，包括：

根据分别对应于所述第一聚集数据集、所述第二聚集数据集以及所述插补数据集的多笔首笔取样数据以及多笔末笔取样数据计算所述总用水量。

4.根据权利要求1所述的用水量监控装置，其中所述第一数据集对应于第一时段、所述第二数据集对应于第二时段并且所述插补数据集对应于第三时段，其中所述第三时段在所述第一时段和所述第二时段之间，且所述第一时段早于所述第二时段。

5.根据权利要求4所述的用水量监控装置，其中所述第一数据集包括所述第一时段内的多笔取样数据以及最接近所述第一时段的有效取样数据，其中所述有效取样数据的取样时间早于所述第一时段。

6.一种用水量监控方法，其特征在于，包括：

接收累积用水量数据，并且取样所述累积用水量数据以产生对应于第一时间间隔的第一数据集和第二数据集；

根据阈值过滤所述第一数据集和所述第二数据集以分别产生第一聚集数据集和第二聚集数据集，其中所述第一聚集数据集包括第一末笔取样数据，其中所述第二聚集数据集包括第二首笔取样数据以及第二末笔取样数据；

响应于所述第一聚集数据集与所述第二聚集数据集的取样时间差值超过所述第一时间间隔而根据所述第一聚集数据集和所述第二聚集数据集产生插补数据集；以及

根据所述第一聚集数据集、所述第二聚集数据集以及所述插补数据集计算总用水量，包括：

响应于所述第二首笔取样数据大于或等于所述第一末笔取样数据而将所述第二首笔取样数据和所述第一末笔取样数据的差值增加至所述总用水量，并且响应于所述第二首笔取样数据小于所述第一末笔取样数据而将所述第二首笔取样数据增加至所述总用水量；以及

响应于所述第二末笔取样数据大于或等于所述第二首笔取样数据而将所述第二末笔取样数据和所述第二首笔取样数据的差值增加至所述总用水量，并且响应于所述第二末笔取样数据小于所述第二首笔取样数据而将所述第二末笔取样数据增加至所述总用水量。

7.根据权利要求6所述的用水量监控方法，其中根据阈值过滤所述第一数据集和所述第二数据集以分别产生第一聚集数据集和第二聚集数据集的步骤，包括：

响应于所述第一数据集中的第二取样数据与第一取样数据的差值超过所述阈值，将所述第二取样数据从所述第一数据集移除以产生所述第一聚集数据集，其中所述第一取样数据的取样时间早于所述第二取样数据的取样时间。

8.根据权利要求6所述的用水量监控方法，其中根据所述第一聚集数据集、所述第二聚集数据集以及所述插补数据集计算总用水量的步骤，包括：

根据分别对应于所述第一聚集数据集、所述第二聚集数据集以及所述插补数据集的多笔首笔取样数据以及多笔末笔取样数据计算所述总用水量。

9.根据权利要求6所述的用水量监控方法，其中所述第一数据集对应于第一时段、所述第二数据集对应于第二时段并且所述插补数据集对应于第三时段，其中所述第三时段在所述第一时段和所述第二时段之间，且所述第一时段早于所述第二时段。

10.根据权利要求9所述的用水量监控方法，其中所述第一数据集包括所述第一时段内的多笔取样数据以及最接近所述第一时段的有效取样数据，其中所述有效取样数据的取样时间早于所述第一时段。

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