CN112015793B - 基于st语言的风机后台数据处理系统及数据处理方法 - Google Patents

Abstract

一种基于ST语言的风机数据后台处理系统及方法，包括：计算模块；数据确认模块；数据交互模块；数据存储模块；所述方法包括以下步骤：步骤1：建立数据确认模块；步骤2：利用数据交互模块从数据库中取出数据；步骤3：利用计算模块进行数据统计计算；步骤4：将计算好的数据重新存入数据库以供其他模块使用。本申请首次将ST语言应用到风机数据统计分析领域，该方法在使用上极大提高了代码的维护简易性以及和工业接口通讯的方便性；同时本申请采用的计算分离机制，极大的提高了系统的运行效率。

Description

基于ST语言的风机后台数据处理系统及数据处理方法

技术领域

本发明属于风力发电行业风机后台实时数据计算领域，尤其涉及一种基于ST(Structured text)语言的风机后台数据处理系统以及数据处理方法。

背景技术

随着风电行业的不断发展，以及泛在电力物联网等相关概念的提出，对风力发电行业的风机数据处理方法提出了越来越高的要求，其中包括数据处理的准确性、高效性、快捷性以及系统维护的简易性等内容。

虽然目前用于编程的语言种类越来越多，功能也越来越强大，但是由于风机后台数据处理系统本身的特殊性，以及其需要频繁与PLC以及各种工业控制行业的标准接口进行交互等的特性，导致这些语言在一定程度上并不能与数据处理系统进行完美的耦合；

结构化文本编程语言(Structured text)也称为ST语言(以下简称为ST语言)，是IEC 61131-3标准支持的几种语言之一，它是一种块结构的高级语言；由ST语言搭建的数据后台处理系统，不仅能在各种数据处理的准确性、高效性、快捷性等性能上满足系统要求，同时由于其本身是为可编程逻辑控制器设计的语言的特性导致其在与PLC进行交互时占据了先天优势，而且其内部集成了大量工控行业通用的通讯接口程序，这极大的节省了相关工作人员的开发工作量。

综上所述，一种既能够满足风机数据后台处理的各种高性能指标，又能满足其各项实用功能指标的系统将具有很大的实际意义以及经济效益。

发明内容

为了实现上述目标，本发明提供一种基于ST语言的风机数据后台处理系统。

本发明具体采用以下技术方案：

一种基于ST语言的风机数据后台处理系统，适用于风电场实时监控，所述系统包括：数据存储模块、数据交互模块、数据确认模块以及计算模块，其特征在于：

所述数据存储模块包括数据库；

所述风机数据后台处理系统通过所述数据库交互模块从所述数据库中取出风机数据输入单元的数据；

所述数据确认模块包括风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元；

所述风机数据输入单元为具体信息可修改补充的数据体结构，用于确认从所述数据库向所述计算模块输入的第一风机数据信息，其中，所述第一风机数据信息包括风机风速、功率、发电量、报警信号；

所述风机数据输出单元为具体信息可修改补充的数据体结构，用于确认从所述计算模块向所述数据库输出的第二风机数据信息，其中，所述第二风机数据信息包括平均风速、平均功率、统计发电量；

所述全场数据输出单元为具体信息可修改补充的数据体结构，用于确认从所述计算模块向所述数据库输出的全场统计数据信息，其中，所述全场统计数据包括全场瞬时风速、全场总有功；

所述计算模块包括实时数据计算单元、历史数据计算单元；

所述实时数据计算单元从所述风机数据输入单元内取出的风机的实时数据，根据每个实时数据进行计算以解析出风机的状态以及统计数据，将计算结果传送到前台展示界面供用户观察实施情况，同时将计算结果写入到所述风机数据输出单元，其中，所述风机的状态包括启动、停机、维护、并网、待风、限功率；所述实时数据计算模块计算出的统计数据包括全场风机平均风速、风场风机发电量总和、全场风机有功功率、全场风机无功功率、全场风机用电量总和；

所述历史数据计算单元利用数据库交互单元取出历史数据，根据需要计算出需要的统计数据并回写入风机数据输出模块和全场数据输出模块，其中，所述统计数据包括过去十分钟内风机的平均风速、平均有功功率、平均无功功率，过去十分钟内风机或风场的总发电量、总用电量、总损失发电量。

本发明还进一步采用以下优选技术方案：

所述数据库交互模块包括：短整型数据读写单元、长整型数据读写单元、布尔型数据读写单元、浮点型数据读写单元以及数据库交互操作接口；

所述短整型数据读写单元针对短整型数据类型，读取数据库里所述短整型数据类型点的具体值和向数据库中写入所述短整型数据类型点的具体值；

所述长整型数据读写单元针对长整型数据类型，读取数据库里所述长整型数据类型点的具体值和向数据库中写入所述长整型数据类型点的具体值；

所述布尔型数据读写单元针对布尔型数据类型，读取数据库里所述布尔型数据类型点的具体值和向数据库中写入所述布尔型数据类型点的具体值；

所述浮点型数据读写单元针对浮点型数据类型，读取数据库里所述浮点型数据类型点的具体值和向数据库中写入所述浮点型数据类型点的具体值；

所述数据库交互操作接口能够进行独立的数据交互，从所述数据库取出非实时数据的数据信息，其中，所述非实时数据包括历史数据、插值数据。

所述数据交互模块还包括数据采集和传输子接口，所述风机数据后台处理系统通过所述数据采集和传输子接口能够直接与数据库进行数据交互，并在计算模块内进行计算，上述数据采集和传输子接口集成有串行通信协议传输控制协议Modbus TCP、文件传输协议ftp、倍福可编程逻辑控制器plc通讯接口。

所述计算模块还包括定时触发计算单元，所述定时触发计算单元具有两种触发模式：固定时刻触发模式以及条件满足型触发模式；

所述固定的时刻触发模式在固定时间点触发计算功能，所述固定时间点包括十分钟、一小时、一月、一年；

所述条件满足型触发模式在固定条件下触发计算功能，所述触发条件包括风速达到额定风速、功率达到额定值、人为干预。

在满足所述定时触发计算单元的触发模式时，实时数据计算单元或历史数据计算单元将部分计算需求转移给所述定时触发计算单元进行计算。

一种根据前述的基于ST语言的风机数据后台处理系统的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：建立数据确认模块，所述数据确认模块包括风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元；

步骤2：利用数据交互模块从数据库中取出所述风机数据输入模块里的数据；

步骤3：利用所述计算模块进行数据统计计算；

步骤4：风机数据输出单元和全场数据输出单元将计算好的数据重新存入数据库以供其他模块使用。

在所述步骤1中，采用人工配置、机器检验、数据模块与数据库属性相互协调一致的方法来建立数据确认模块。

所述步骤1包括以下步骤：

步骤101：罗列出风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内需要包含的变量，并填充进相应单元内；其中，所述风机数据输入单元内的变量包括风机风速、功率、发电量、报警信号；

所述风机数据输出单元内的变量包括平均风速、平均功率、统计发电量；

所述全场数据输出单元内的变量包括全场瞬时风速、全场总有功；

步骤102：根据所述风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内的变量数目，确定相应单元的容量大小；

步骤103：系统根据所述风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内的变量，自动检索数据库是否存在当前需要的数据变量，若数据齐全则执行步骤4，若缺少数据或信息不匹配则停止运行并打印出日志文件提示缺少的具体内容，并返回所述步骤101。

在所述步骤1中，所述的风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内包含的变量的数据类型和变量名称和数据库中的变量的数据类型和变量名称是一一对应的唯一映射关系。

在所述步骤102中，根据所述的风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内变量的实际数目，手动确定相应单元的容量大小。

在所述步骤103中，系统采用点名拼接核对机制来检索数据库是否存在当前需要的各项数据变量。

在所述步骤4中，系统通过所述数据库交互模块，按预定周期从所述数据库中取出所述风机数据输入单元中数据，并存储在内存中。

本发明具有以下技术效果：

1.本发明首次将ST结构化语言引入了风电行业后台数据处理系统中，即保证了原来ST语言系统的原始属性和优势，同时尝试融入了很多基于数据统计处理的数据计算方法，也就是在保证ST语言在控制和工业通讯方面的优势的基础上，融入了更多的数据处理功能，这种做法可以为推进工控领域的物联网以及大数据的推广应用奠定基础；

2.这种模式的应用也可以解决在工控领域出现的应用编程语言繁复造成的系统结构繁杂，简便了开发人员的工作量，同时简化了整个系统架构的复杂性；

附图说明

图1是本发明一种基于ST语言的风机数据后台处理系统的框架图。

图2是本发明一种根据基于ST语言的风机数据后台处理方法的流程图。

具体实施方式

下面，根据附图对本发明的基于ST语言的风机数据后台处理系统及方法进行详细说明。

图1是本发明一种基于ST语言的风机数据后台处理系统的框架图，如图1所示，本发明的基于ST语言的风机数据后台处理系统，适用于风电场实时监控系统。该系统包括：数据存储模块、数据交互模块、数据确认模块以及计算模块。

数据存储模块即为数据库。

风机数据后台处理系统通过数据库交互模块定期从数据库中取出风机数据输入单元的数据。

数据库交互模块为了满足可重复利用性以及高解耦性，被拆分成多个小单元，从而省去了系统对不同数据类型数据的检索分类工作，能够在极大程度上提高系统的响应速度。具体地，数据库交互模块包括：短整型数据读写单元、长整型数据读写单元、布尔型数据读写单元、浮点型数据读写单元。

其中，短整型数据读写单元针对短整型数据类型，即int16型数据，在该系统中起到该数据类型的数据点与数据库中该数据类型的数据点的交互功能，包括读取数据库里该数据类型点的具体值和向数据库中写入该数据类型点的具体值。

长整型数据读写单元针对长整型数据类型，即int32型数据，在该系统中起到该数据类型的数据点与数据库中该数据类型的数据点的交互功能，包括读取数据库里该数据类型点的具体值和向数据库中写入该数据类型点的具体值。

布尔型数据读写单元针对布尔型数据类型，即BOOL型数据，在该系统中起到该数据类型的数据点与数据库中该数据类型的数据点的交互功能，包括读取数据库里该数据类型点的具体值和向数据库中写入该数据类型点的具体值。

浮点型数据读写单元针对浮点型数据类型，即FLOAT型数据，再改系统中起到该数据类型的数据点与数据库中该数据类型的数据点的交互功能，包括读取数据库里该数据类型点的具体值和向数据库中写入该数据类型点的具体值。

数据库交互单元还包括数据库交互操作接口，通过该操作接口能够进行独立的数据交互，取出非实时数据的数据信息，其中，非实时数据包括历史数据、插值数据。数据交互操作接口具有数据采集和传输接口，该数据采集和传输接口为集成有Modbus TCP(串行通信协议传输控制协议)、ftp(文件传输协议)、倍福plc(可编程逻辑控制器)通讯接口，可以将工控行业的各种数据方便的与数据库直接实现交互功能并在计算模块内直接进行计算，节省了大量数据库频繁交互操作，进一步提高了系统的运行效率。

数据确认模块包括风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元。

具体地，风机数据输入单元为具体信息可修改补充的数据体结构，用于确认需要从数据库向所述计算模块输入的风机数据信息。

风机数据输出单元为具体信息可修改补充的数据体结构，用于确认需要从计算模块向所述数据库输出的风机数据信息。

全场数据输出单元为具体信息可修改补充的数据体结构，用于确认需要从所述计算模块向数据库输出的全场统计数据信息。

计算模块包括实时数据计算单元、历史数据计算单元以及定时触发计算单元。

具体地，实时数据计算单元需要从风机数据输入单元内取出的风机的实时数据，根据每个实时数据进行计算以解析出风机的状态以及统计数据，并将计算完成后的数据写入到所述风机数据输出单元，其中，所述风机的状态包括启动、停机、维护、并网、待风、限功率；所述实时数据计算模块计算出的统计数据包括全场风机平均风速、风场风机发电量总和、全场风机有功功率、全场风机无功功率、全场风机用电量总和

实时数据计算单元主要是应对一些需要实时反馈的信息的计算，系统会在最短时间内完成并将其结果优先传向前台展示界面以供用户观察实时情况。

历史数据计算单元利用数据库交互单元取出历史数据，根据需要计算出需要的统计数据并回写入风机数据输出模块和全场数据输出模块，其中，所述统计数据包括过去十分钟内风机的平均风速、平均有功功率、平均无功功率，过去十分钟内风机或风场的总发电量、总用电量、总损失发电量。

历史数据计算单元主要是完成对数据进行大量复杂的统计计算的，其特点是数据量大、数据类型多、计算过程复杂、计算耗时长。

定时触发单元具有两种触发模式，即，在任意一种触发模式下进行计算并将计算结果写入风机数据输出单元和全场数据输出单元。其中，定时出发计算单元具有固定时刻触发模式以及条件满足型触发模式，固定的时刻触发模式在固定时间点触发计算功能，所述固定时间点包括十分钟、一小时、一月、一年。条件满足型触发模式在固定条件下触发计算功能，所述触发条件包括风速达到额定风速、功率达到额定值、人为干预。

在满足上述触发条件时，实时数据计算单元或历史数据计算单元将将满足条件的一部分计算需求转移到该定时触发模块下以节省其本身模块的数据处理时间，达到多任务同时处理的效果。

本发明中，计算模块采用的是多任务拆解功能，即，将计算模块拆分成多个单独的计算单元，每个计算单元完成不同的功能，然后将计算结果再进行统一归纳和存储能有效的提高系统的运行效率，同时由于每个单独的计算单元又是完全独立的一部分，这样从理论上来说就可以根据需要无限的添加需要的计算功能，极大的提高了系统的可扩展性而又不会对原来的系统造成影响。

图是2本发明一种根据基于ST语言的风机数据后台处理系统的处理方法的流程图，如图2所示，本发明的基于ST语言的风机数据后台处理系统的数据处理方法具体包括以下步骤：

步骤1：建立数据确认模块，所述数据确认模块包括风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元。

在步骤1中，采用人工配置、机器检验、数据模块与数据库属性相互协调一致的方法来一起协调配合进行该部分工作以保证系统运行的准确性。

步骤1具体包括以下步骤：

步骤101：罗列出风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内需要包含的变量，并填充进相应单元内。其中，风机数据输入单元内的变量包括风机风速、功率、发电量、报警信号；风机数据输出单元内的变量包括平均风速、平均功率、统计发电量；全场数据输出单元内的变量包括全场瞬时风速、全场总有功。并且，各项数据单元内包含的变量的数据类型和变量名称必须要和数据库中的数据类型和变量名称是一一对应的唯一映射关系。

步骤102：根据所述风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内的变量数目，确定相应单元的容量大小。在本发明中，根据的风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内变量的实际数目，手动确定各个单元的容量大小。在确定数据确认模块的各个单元的容量大小时，必须要根据各个单元内变量的实际数目来确定容量大小，容量过大会导致内存过多占用和数据溢出，容量过小会导致实际容量不匹配错误并依此来提高系统运行的稳定性和精确性。

步骤103：系统根据所述风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内的变量，自动检索数据库是否存在当前需要的数据变量，若数据齐全则执行步骤4，若缺少数据或信息不匹配则停止运行并打印出日志文件提示缺少的具体内容，并返回所述步骤101。

在步骤103中，系统自动检索数据库是否存在当前需要的各项数据变量，采用的是点名拼接核对机制，即系统为提高效率只针对数据库内点名的具体拼写字母进行逐一核对，而不去审核其具体的属性相关内容。

步骤2：利用数据交互模块从数据库中取出所述风机数据输入模块里的数据。在步骤2中，系统通过所述数据库交互模块，按预定周期从所述数据库中取出所述风机数据输入单元中数据，并存储在内存中，一遍计算模块随时调用所需数据。

步骤3：利用计算模块进行数据统计计算。

计算模块包括实时数据计算单元、历史数据计算单元以及定时触发计算单元。

具体地，实时数据计算单元需要从风机数据输入单元内取出的风机的实时数据，根据每个实时数据进行计算以解析出风机的状态以及统计数据，并将计算完成后的数据写入到所述风机数据输出单元，其中，所述风机的状态包括启动、停机、维护、并网、待风、限功率；所述实时数据计算模块计算出的统计数据包括全场风机平均风速、风场风机发电量总和、全场风机有功功率、全场风机无功功率、全场风机用电量总和。

历史数据计算单元利用数据库交互单元取出历史数据，根据需要计算出需要的统计数据并回写入风机数据输出模块和全场数据输出模块，其中，所述统计数据包括过去十分钟内风机的平均风速、平均有功功率、平均无功功率，过去十分钟内风机或风场的总发电量、总用电量、总损失发电量。

定时触发单元具有两种触发模式，即，在任意一种触发模式下进行计算并将计算结果写入风机数据输出单元和全场数据输出单元。其中，定时出发计算单元具有固定时刻触发模式以及条件满足型触发模式，固定的时刻触发模式在固定时间点触发计算功能，所述固定时间点包括十分钟、一小时、一月、一年。条件满足型触发模式在固定条件下触发计算功能，所述触发条件包括风速达到额定风速、功率达到额定值、人为干预。

步骤4：风机数据输出单元和全场数据输出单元将计算好的数据重新存入数据库以供其他模块使用。

本发明首次将ST结构化语言引入了风电行业后台数据处理系统中，即保证了原来ST语言系统的原始属性和优势，同时尝试融入了很多基于数据统计处理的数据计算方法，也就是在保证ST语言在控制和工业通讯方面的优势的基础上，融入了更多的数据处理功能，这种做法可以为推进工控领域的物联网以及大数据的推广应用奠定基础。

这种模式的应用也可以解决在工控领域出现的应用编程语言繁复造成的系统结构繁杂，简便了开发人员的工作量，同时简化了整个系统架构的复杂性。

申请人结合说明书附图对本发明的实施例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种基于ST语言的风机数据后台处理系统，适用于风电场实时监控，所述系统包括：数据存储模块、数据库交互模块、数据确认模块以及计算模块，其特征在于：

所述数据存储模块包括数据库；

所述数据后台处理系统由ST语言搭建，所述风机数据后台处理系统通过所述数据库交互模块从所述数据库中取出风机数据输入单元的数据，所述数据库交互模块包括：短整型数据读写单元、长整型数据读写单元、布尔型数据读写单元、浮点型数据读写单元以及数据交互操作接口；所述短整型数据读写单元针对短整型数据类型，读取数据库里所述短整型数据类型点的具体值和向数据库中写入所述短整型数据类型点的具体值；所述长整型数据读写单元针对长整型数据类型，读取数据库里所述长整型数据类型点的具体值和向数据库中写入所述长整型数据类型点的具体值；所述布尔型数据读写单元针对布尔型数据类型，读取数据库里所述布尔型数据类型点的具体值和向数据库中写入所述布尔型数据类型点的具体值；所述浮点型数据读写单元针对浮点型数据类型，读取数据库里所述浮点型数据类型点的具体值和向数据库中写入所述浮点型数据类型点的具体值；所述数据交互操作接口能够进行独立的数据交互，从所述数据库取出非实时数据的数据信息，其中，所述非实时数据包括历史数据、插值数据；

所述数据确认模块包括风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元；

所述风机数据输入单元为具体信息可修改补充的数据体结构，用于确认从所述数据库向所述计算模块输入的第一风机数据信息，其中，所述第一风机数据信息包括风机风速、功率、发电量、报警信号；

所述风机数据输出单元为具体信息可修改补充的数据体结构，用于确认从所述计算模块向所述数据库输出的第二风机数据信息，其中，所述第二风机数据信息包括平均风速、平均功率、统计发电量；

所述全场数据输出单元为具体信息可修改补充的数据体结构，用于确认从所述计算模块向所述数据库输出的全场统计数据信息，其中，所述全场统计数据包括全场瞬时风速、全场总有功；

所述计算模块包括实时数据计算单元、历史数据计算单元，采用了计算分离机制，将计算模块拆分成多个单独的计算单元，每个计算单元完成不同的功能，然后将计算结果再进行统一归纳和存储；

所述实时数据计算单元从所述风机数据输入单元内取出的风机的实时数据，根据每个实时数据进行计算以解析出风机的状态以及统计数据，将计算结果传送到前台展示界面供用户观察实施情况，同时将计算结果写入到所述风机数据输出单元，其中，所述风机的状态包括启动、停机、维护、并网、待风、限功率；所述实时数据计算单元计算出的统计数据包括全场风机平均风速、风场风机发电量总和、全场风机有功功率、全场风机无功功率、全场风机用电量总和；

所述历史数据计算单元利用数据库交互模块取出历史数据，根据需要计算出需要的统计数据并回写入风机数据输出模块和全场数据输出模块，其中，所述统计数据包括过去十分钟内风机的平均风速、平均有功功率、平均无功功率，过去十分钟内风机或风场的总发电量、总用电量、总损失发电量。

2.根据权利要求1所述的基于ST语言的风机数据后台处理系统，其特征在于：

所述数据库交互模块还包括数据采集和传输子接口，所述风机数据后台处理系统通过所述数据采集和传输子接口能够直接与数据库进行数据交互，并在计算模块内进行计算，上述数据采集和传输子接口集成有串行通信协议传输控制协议Modbus TCP、文件传输协议ftp、可编程逻辑控制器plc通讯接口。

3.根据权利要求1-2任意一项所述的基于ST语言的风机数据后台处理系统，其特征在于：

所述计算模块还包括定时触发计算单元，所述定时触发计算单元具有两种触发模式：固定时刻触发模式以及条件满足型触发模式；

所述固定时刻触发模式在固定时间点触发计算功能，所述固定时间点包括十分钟、一小时、一月、一年；

所述条件满足型触发模式在触发条件下触发计算功能，所述触发条件包括风速达到额定风速、功率达到额定值、人为干预。

4.根据权利要求3所述的基于ST语言的风机数据后台处理系统，其特征在于：

在满足所述定时触发计算单元的触发模式时，实时数据计算单元或历史数据计算单元将部分计算需求转移给所述定时触发计算单元进行计算。

5.一种根据权利要求1-4任意一项所述的基于ST语言的风机数据后台处理系统的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：建立数据确认模块，所述数据确认模块包括风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元；

步骤2：利用数据库交互模块从数据库中取出所述风机数据输入单元里的数据；

步骤3：利用所述计算模块进行数据统计计算；

步骤4：风机数据输出单元和全场数据输出单元将计算好的数据重新存入数据库以供其他模块使用。

6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于：

在所述步骤1中，采用人工配置、机器检验、数据模块与数据库属性相互协调一致的方法来建立数据确认模块。

7.根据权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于：

所述步骤1包括以下步骤：

步骤101：罗列出风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内需要包含的变量，并填充进相应单元内；其中，所述风机数据输入单元内的变量包括风机风速、功率、发电量、报警信号；

所述风机数据输出单元内的变量包括平均风速、平均功率、统计发电量；

所述全场数据输出单元内的变量包括全场瞬时风速、全场总有功；

步骤102：根据所述风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内的变量数目，确定相应单元的容量大小；

步骤103：系统根据所述风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内的变量，自动检索数据库是否存在当前需要的数据变量，若数据齐全则执行步骤4，若缺少数据或信息不匹配则停止运行并打印出日志文件提示缺少的具体内容，并返回所述步骤101。

8.根据权利要求5-7任意一项所述的数据处理方法，其特征在于：

在所述步骤1中，所述的风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内包含的变量的数据类型和变量名称和数据库中的变量的数据类型和变量名称是一一对应的唯一映射关系。

9.根据权利要求7所述的数据处理方法，其特征在于：

在所述步骤102中，根据所述的风机数据输入单元、风机数据输出单元和全场数据输出单元内变量的实际数目，手动确定相应单元的容量大小。

10.根据权利要求7所述的数据处理方法，其特征在于：

在所述步骤103中，系统采用点名拼接核对机制来检索数据库是否存在当前需要的各项数据变量。

11.根据权利要求5-7任意一项所述的数据处理方法，其特征在于：

在所述步骤4中，系统通过所述数据库交互模块，按预定周期从所述数据库中取出所述风机数据输入单元中数据，并存储在内存中。