CN113918620A - 基于大数据的计量数据采集方法、装置及电子设备 - Google Patents
基于大数据的计量数据采集方法、装置及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113918620A CN113918620A CN202111208151.2A CN202111208151A CN113918620A CN 113918620 A CN113918620 A CN 113918620A CN 202111208151 A CN202111208151 A CN 202111208151A CN 113918620 A CN113918620 A CN 113918620A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- metering
- data
- acquisition mode
- sample
- metering data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
- G06F16/284—Relational databases
- G06F16/285—Clustering or classification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明属于数据处理技术领域,尤其涉及一种基于大数据的计量数据采集方法、装置及电子设备。所述方法包括:先获取所述计量装置的装置类型,然后根据所述装置类型与待采样样本类别,确认所述计量装置的采集模式,其中,所述采集模式是通过大数据根据所述装置类型进行选定的,最后通过所述采集模式,对所述待采样样本进行计量数据的采集。通过大数据对所述计量装置的采集模式进行确认,以使所述计量装置根据所述采集模式自动对所述待采样样本进行计量数据的采集,以解决了传统计量装置的计量数据采集时因人工参与而容易出现错误,以使工作成本提高等技术问题。
Description
技术领域
本发明属于数据处理技术领域,尤其涉及一种基于大数据的计量数据采集方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
计量装置,是指能用以直接或间接测出被测对象量值的装置、仪器仪表、量具和用于统一量值的标准物质。计量装置具广泛应用于生产、科研领域和人民生活等各方面,在整个计量立法中处于相当重要的地位。因为全国量值的统一,首先反映在计量器件的准确一致上,计量装置不仅是监督管理的主要对象,而且是计量部门提供计量保证的技术基础。
而传统的计量装置进行计量数据的采集,均是通过用户自行对计量装置进行使用,且采集模式也是人工进行设置,而导致计量装置的计量数据采集容易出现错误,以使工作成本提高。
发明内容
本发明实施方式提供了一种基于大数据的计量数据采集方法、装置、存储介质及电子设备,以解决传统的人工进行设置采集模式而导致计量数据采集容易出现错误,以使工作成本提高的技术问题。
本发明实施方式第一方面提供了一种基于大数据的计量数据采集方法,应用于计量装置,所述方法包括:
获取所述计量装置的装置类型;
根据所述装置类型与待采样样本类别,确认所述计量装置的采集模式,其中,所述
采集模式是通过大数据根据所述装置类型进行选定的,其中,所述大数据是根据预先配置
的选定公式进行选定,所述选定公式为:;其中,A表示A类样本,为所
述特征向量距离所述A类样本的中值距离,所述表示第n个样本且第个指标变量,表
示A类中第个指标变量的中值向量,p值指标变量,n为正整数,i为正整数;
通过所述采集模式,对所述待采样样本进行计量数据的采集。
可选地,所述获取所述计量装置的装置类型,具体包括:
获取所述计量装置的标识码;
根据标识码,查询所述计量装置的装置类型。
可选地,所述根据所述装置类型,确认所述计量装置的采集模式,其中,所述采集模式是通过大数据根据所述装置类型进行选定的,具体包括:
根据所述装置类型,构建与所述装置类型对应的特征向量;
通过预先配置的选定公式,计算所述特征向量与预先配置的数据库中的至少一个样本的中值距离;
确认最短中值距离对应的采集模式为所述计量装置的采集模式。
可选地,所述确认最短中值距离对应的采集模式为所述计量装置的采集模式,具体包括:
比对至少一个样本的中值距离,获取短中值距离;
将所述短中值距离对应的采集模式,标定所述计量装置的采集模式。
可选地,所述通过所述采集模式,对所述装置进行计量数据的采集,具体包括:
当所述计量数据包括至少两种类型计量数据时,调取所述装置对应的优先级列表;
根据所述优先级列表,对所述至少两种类型计量数据进行采集。
可选地,所述计量数据包括第一计量数据、第二计量数据、第三计量数据以及第四计量数据;
对应的,所述根据所述优先级列表,对所述至少两种类型计量数据进行采集,具体包括:
根据所述优先级列表,对所述第一计量数据、第二计量数据、第三计量数据以及第四计量数据按照第一顺序进行采集。
可选地,所述获取所述计量装置的装置类型之前,所述方法还包括:
获取所述计量数据采集请求指令。
本发明实施方式第二方面提供了一种基于大数据的计量数据采集装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取所述计量装置的装置类型;
确认模块,用于根据所述装置类型与待采样样本类别,确认所述计量装置的采集
模式,其中,所述采集模式是通过大数据根据所述装置类型进行选定的,其中,所述大数据
是根据预先配置的选定公式进行选定,所述选定公式为:;其中,A表示A
类样本,为所述特征向量距离所述A类样本的中值距离,所述表示第n个样本且第个
指标变量,表示A类中第个指标变量的中值向量,p值指标变量,n为正整数,i为正整数;
采集模块,用于通过所述采集模式,对所述待采样样本进行计量数据的采集。
本发明实施方式第三方面提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如前述的一种基于大数据的计量数据采集方法。
本发明实施方式第四方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的一种基于大数据的计量数据采集方法的步骤。
本发明实施方式第五方面提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在终端设备上运行时,使得终端设备执行上述本发明实施方式第一方面提供的一种基于大数据的计量数据采集方法。
本发明的实施方式与现有技术相比存在的有益效果是:先获取所述计量装置的装
置类型,然后根据所述装置类型与待采样样本类别,确认所述计量装置的采集模式,其中,
所述采集模式是通过大数据根据所述装置类型进行选定的,其中,所述大数据是根据预先
配置的选定公式进行选定,所述选定公式为:;其中,A表示A类样本,
为所述特征向量距离所述A类样本的中值距离,所述表示第n个样本且第个指标变量,表示A类中第个指标变量的中值向量,p值指标变量,n为正整数,i为正整数,最后通过
所述采集模式,对所述待采样样本进行计量数据的采集。通过大数据对所述计量装置的采
集模式进行确认,以使所述计量装置根据所述采集模式自动对所述待采样样本进行计量数
据的采集,以解决了传统计量装置的计量数据采集时因人工参与而容易出现错误,以使工
作成本提高等技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式中的技术方案,下面将对实施方式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发明的一些实施方式,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是本发明实施例提供的一种基于大数据的计量数据采集方法的第一种实现过程流程示意图;
图2是本发明实施例提供的一种基于大数据的计量数据采集方法的第二种实现过程流程示意图;
图3是本发明实施例提供的一种基于大数据的计量数据采集装置的结构示意图;
图4是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本发明实施方式。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施方式中也可以实现本发明。在其它情况中,省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
还应当理解,在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施方式的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
应当理解,本实施例中各步骤的先后撰写顺序并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
在本发明说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本发明的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此,在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例,而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”,除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”,除非是以其他方式另外特别强调。
为了说明本发明所述的技术方案,下面通过具体实施方式来进行说明。
参见图1,是本发明实施例一提供一种基于区块链的计量数据采集方法的第一种实现过程的流程图,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分。
本案优选实施例可为,所述一种基于区块链的计量数据采集方法,应用于计量装置,所述方法包括:
S101:获取所述计量装置的装置类型。
在本实施例中,所述计量装置是指对待采样样品进行计量数据采集的装置,比如,电能计量装置是用于测量、记录发电量、供(互供)电量、厂用电量、线损电量和用户用电量的计量器具。电能计量装置指由电能表(有功、无功电能表,最大需量表,复费率电能表等)、计量用互感器(包括电压互感器和电流互感器)及二次连接线导线构成的总体。
在一些可能实施的实施例中,所述计量装置类型可根据不同计量装置划分不同计量装置类型,比如,所述电能计量装置按其所计量电能多少和计量对象的重要性可分为五类:
(1)月平均用电量500万KW及以上或受电变压器容量为10MVA以上的高压计费用户;200MW及以上的发电机(发电量)、跨省(市)高压电网经营企业之间的互馈电量交换点,省级电网经营与市(县)供电企业的供电关口计量点的计量装置;(2)月平均用电量100万kw及以上或受电变压器容量为2MVA,及以上高压计费用户,100MW及以上发电机(发电量)供企业之间的电量交换点的计量装置;(3)月平均用电量10万kw及以上或受电变压器容量为315KVA及以上高压计费用户,100MW及以上发电机(发电量)、发电厂(大型变电所)厂用电、所用电和供电企业内部用于承包考核的计量点,考核有功电量平衡额100kv及以上送电线路计量装置;(4)用电负荷量为315KVA一下的计费用户,发供电企业内部经济指标分析,考核用的计量装置;(5)单相供电的电力用户计费用的计量装置(住宅小区照明用电)。
在一些可能实施的实施例中,所述获取所述计量装置的装置类型,具体包括:
S201:获取所述计量装置的标识码;
其中,所述计量装置均预先配置有对应计量装置类型的标识码,所述标识码可为数字和/或字母组成的字符串,用于作为该加量装置类型的标识。举个例子,(1)月平均用电量500万KW及以上或受电变压器容量为10MVA以上的高压计费用户;200MW及以上的发电机(发电量)、跨省(市)高压电网经营企业之间的互馈电量交换点,省级电网经营与市(县)供电企业的供电关口计量点的计量装置对应的标识码为A1,所述(2)月平均用电量100万kw及以上或受电变压器容量为2MVA,及以上高压计费用户,100MW及以上发电机(发电量)供企业之间的电量交换点的计量装置对应的标识码为B2。
S202:根据标识码,查询所述计量装置的装置类型。
其中,所述标识码与所述计量装置的装置类型存在对应关系列表,在获取到所述标识码之后,查找所述对应关系列表,确认该标识码对应的装置类型。在其他一些可能实施的实施例中,所述获取所述计量装置的装置类型之前,所述方法还包括:
获取所述计量数据采集请求指令。
S102:根据所述装置类型与待采样样本类别,确认所述计量装置的采集模式,其
中,所述采集模式是通过大数据根据所述装置类型进行选定的,其中,所述大数据是根据预
先配置的选定公式进行选定,所述选定公式为:;其中,A表示A类样本,为所述特征向量距离所述A类样本的中值距离,所述表示第n个样本且第个指标变
量,表示A类中第个指标变量的中值向量,p值指标变量,n为正整数,i为正整数。
在本实施例中,待采样样本类别是指所述待采样样品的种类,所述待采样样本类别是预先配置在数据库中,待采样样本类别的获取方式可为根据摄像装置的摄像图片进行待采样样本类别的识别,或者用户自行输入所述待采样样本类别,以使系统预先获取所述待采样样本类别。所述采集模式是指所述计量装置进行计量数据采集的使用方式,比如,所述采集模式包括随机采样的模式以及顺序采集模式,所述随机采样模式是指根据余下配置的几种采样模式进行的随机确认,以对所述计量数据进行采集,所述顺序采集模式是指根据所述几种采样模式的顺序,对所述计量数据进行采集。
需要说明的是,确认所述采集模式是在云端的大数据中进行的,所述云端根据所述计量装置的装置类型与待采样样本类别,按照预先配置的确认规则,确认所述计量装置对应的采集模式。需要说明的是,所述大数据可为区块链技术,为便于理解本发明区块链网络,先对本发明采用的区块链技术进行举例说明。在一具体应用中,终端设备运行该区块链技术以成为该区块链网络的节点,主要包括区块链的数据层、网络层、共识层、合约层、服务层和应用层。
其中,数据层用于封装底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等技术。并且,可利用不可逆加密算法(如SHA256算法)对文件数据进行至少一次(如两次)计算,生成唯一的区块链ID,即哈希(Hash)值。具体地,该区块链可为区块私有链,以保证该区块链并非完全公开,只有注册的会员节点才可访问。网络层,封装了区块链网络系统的P2P组网方式、消息传播协议和数据验证机制等要素,使各节点地位对等且以扁平式拓扑结构相互连通和相互,拥有分布式、自治性、开放可自由进出等特性。区块链网络中每一个节点都能参与区块数据的校验和记账过程,仅当区块数据通过全网大部分节点验证后,才能记入区块链。区块链这种去中心化设计保证文件数据不可篡改、不可伪造。共识层,参与区块链网络的共识机制。合约层,封装有合约代码,合约代码中的条件被触发时,自动执行相应交易,同时可通过合约内容规定相应的交易规则等。服务层,用于针对不同的应用场景定制个性化的BaaS服务,在区块链底层平台上部署不同结算规则的智能合约代码供各类情况调用。应用层将区块链技术应用在电子证件管理的各种相关处理上,例如用户注册、用户身份管理、电子证件的生成、存储、验证等。
区块链网络用一种去中心化的方式来收集,打包且安全保护电子证件的相关标识、电子证件的信息数据,并把这些信息数据锚定到区块链上。具体的,区块链可以采用区块联盟链或区块链私有链的网络来实现。区块链的节点不断变换在网络系统中所承担的责任,永远不会只有一个节点在控制整个网络系统,即不会只有一个记账节点进行记账。每个节点都只是网络系统中的一部分。区块链的节点定时如每一分钟变换一次角色,没有节点会永久控制网络系统的任何一部分。
以上便是关于区块链技术的简单说明,下面将对本发明的方案做具体的说明。
在一些可能实施的实施例中,所述根据所述装置类型,确认所述计量装置的采集模式,其中,所述采集模式是通过大数据根据所述装置类型进行选定的,具体包括:
根据所述装置类型,构建与所述装置类型对应的特征向量;
通过预先配置的选定公式,计算所述特征向量与预先配置的数据库中的至少一个样本的中值距离;
确认最短中值距离对应的采集模式为所述计量装置的采集模式。
其中,所述装置类型对应的特征向量是指根据所述装置类型对应构建的用于计算的特征向量,其构建过程是根据预先配置的构建规则,进行特征向量的构建。在构建完所述特征向量之后,将所述特征向量与预先配置的的数据库中的至少一个样本,输入预先定义的选定公式,计算所述特征向量与预先配置的数据库中的至少一个样本的中值距离,所述中值距离是指所述特征向量与所述至少一个样本的空间距离的中值距离,同时,每个所述至少一个样本均对应设置有一个采集模式,最后,确认最短中值距离对应的采集模式为所述计量装置的采集模式。
在一些可能实施的实施例中,
所述确认最短中值距离对应的采集模式为所述计量装置的采集模式,具体包括:
比对至少一个样本的中值距离,获取短中值距离;
将所述短中值距离对应的采集模式,标定所述计量装置的采集模式。
S103:通过所述采集模式,对所述待采样样本进行计量数据的采集。
在本实施例中,所述计量装置获取到所述大数据确认的采集模式之后,对所述待采样样本进行数据的采集,其采取的采集模式,是根据所述大数据确认的采集模式进行采集的。举个例子,所述大数据确认的采集模式为第一采集模式,则所述即将装置在所述第一采集模式下,对所述待采样样本进行计量数据的采集。
在一些可能实施的实施例中,所述通过所述采集模式,对所述装置进行计量数据的采集,具体包括:
当所述计量数据包括至少两种类型计量数据时,调取所述装置对应的优先级列表;
根据所述优先级列表,对所述至少两种类型计量数据进行采集。
其中,当所述计量数据为两种以上时,需要对所述至少两种的计量数据进行排序调取,则所述计量装置根据预先配置的规则,根据所述优先级列表,按顺序对所述至少两种类型计量数据进行采集。
在一些可能实施的实施例中,所述计量数据包括第一计量数据、第二计量数据、第三计量数据以及第四计量数据;
对应的,所述根据所述优先级列表,对所述至少两种类型计量数据进行采集,具体包括:
根据所述优先级列表,对所述第一计量数据、第二计量数据、第三计量数据以及第四计量数据按照第一顺序进行采集。
其中,所述根据所述优先级列表,对所述第一计量数据、第二计量数据、第三计量数据以及第四计量数据按照第一顺序进行采集,可为先对所述第一计量数据进行采集,然后对所述第二计量数据进行采集,再对所述第三计量数据进行采集,最后对所述第四计量数据采集。
本发明的实施方式与现有技术相比存在的有益效果是:先获取所述计量装置的装
置类型,然后根据所述装置类型与待采样样本类别,确认所述计量装置的采集模式,其中,
所述采集模式是通过大数据根据所述装置类型进行选定的,其中,所述大数据是根据预先
配置的选定公式进行选定,所述选定公式为:;其中,A表示A类样本,
为所述特征向量距离所述A类样本的中值距离,所述表示第n个样本且第个指标变量,表示A类中第个指标变量的中值向量,p值指标变量,n为正整数,i为正整数,最后通过
所述采集模式,对所述待采样样本进行计量数据的采集。通过大数据对所述计量装置的采
集模式进行确认,以使所述计量装置根据所述采集模式自动对所述待采样样本进行计量数
据的采集,以解决了传统计量装置的计量数据采集时因人工参与而容易出现错误,以使工
作成本提高等技术问题。
对应于上文中的一种基于大数据的计量数据采集方法实施例中所述的一种基于大数据的计量数据采集装置,图3示出了本发明实施例一提供的一种基于大数据的计量数据采集装置的结构框图,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分。
参照图3,一种基于大数据的计量数据采集装置300,所述装置包括:
获取模块301,用于获取所述计量装置的装置类型;
确认模块302,用于根据所述装置类型与待采样样本类别,确认所述计量装置的采
集模式,其中,所述采集模式是通过大数据根据所述装置类型进行选定的,其中,所述大数
据是根据预先配置的选定公式进行选定,所述选定公式为:;其中,A表示
A类样本,为所述特征向量距离所述A类样本的中值距离,所述表示第n个样本且第个
指标变量,表示A类中第个指标变量的中值向量,p值指标变量,n为正整数,i为正整数;
采集模块303,用于通过所述采集模式,对所述待采样样本进行计量数据的采集。
可选地,所述获取模块301还包括:
获取单元,用于获取所述计量装置的标识码;
根查询单元,据标识码,查询所述计量装置的装置类型。
可选地,确认模块302具体包括:
根据所述装置类型,构建与所述装置类型对应的特征向量;
通过预先配置的选定公式,计算所述特征向量与预先配置的数据库中的至少一个样本的中值距离;
确认最短中值距离对应的采集模式为所述计量装置的采集模式。
可选的,所述
确认最短中值距离对应的采集模式为所述计量装置的采集模式,具体包括:
比对至少一个样本的中值距离,获取短中值距离;
将所述短中值距离对应的采集模式,标定所述计量装置的采集模式。
可选地,采集模块303具体用于:
当所述计量数据包括至少两种类型计量数据时,调取所述装置对应的优先级列表;
根据所述优先级列表,对所述至少两种类型计量数据进行采集。
可选地,所述计量数据包括第一计量数据、第二计量数据、第三计量数据以及第四计量数据;
对应的,所述根据所述优先级列表,对所述至少两种类型计量数据进行采集,具体包括:
根据所述优先级列表,对所述第一计量数据、第二计量数据、第三计量数据以及第四计量数据按照第一顺序进行采集。
可选地,所述装置300还包括:
第二获取模块,用于获取所述计量数据采集请求指令。
需要说明的是,上述装置/模块之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本发明的一种基于大数据的计量数据采集方法实施例基于同一构思,其具体功能及带来的技术效果,具体可参见一种基于大数据的计量数据采集方法实施例部分,此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将所述基于大数据的计量数据采集方法的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。上述中各功能模块的具体工作过程,可以参考前述一种基于大数据的计量数据采集方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
图4是本发明实施例三提供的电子设备400的结构示意图。如图4所示,电子设备400包括:处理器402、存储器401以及存储在存储器401中并可在处理器402上运行的计算机程序403。处理器402的个数是至少一个,图4以一个为例。处理器402执行计算机程序403时实现上述一种基于大数据的计量数据采集方法的实现步骤,即图1或者图2所示的步骤。
电子设备400的具体实现过程可以参见上文中的基于大数据的计量数据采集方法实施例。
示例性的,计算机程序403可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在存储器401中,并由处理器402执行,以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述计算机程序403在终端设备400中的执行过程。
电子设备400可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑、主控等计算设备,也可以是相机、手机等具有图像采集功能和数据处理功能的设备,还可以是触控显示设备。电子设备400可包括,但不仅限于,处理器以及存储器。本领域技术人员可以理解,图4仅是电子设备400的示例,并不构成对电子设备400的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如电子设备400还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
处理器402可以是CPU(Central Processing Unit,中央处理单元),还可以是其他通用处理器、DSP (Digital Signal Processor,数字信号处理器)、ASIC (ApplicationSpecific Integrated Circuit,专用集成电路)、FPGA (Field-Programmable GateArray,现成可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。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。
存储器401可以是电子设备400的内部存储单元,例如硬盘或内存。存储器401也可以是终端设备400的外部存储设备,例如电子设备400上配备的插接式硬盘、SMC(SmartMedia Card,智能存储卡)、SD卡(Secure Digital,安全数字卡)、Flash Card(闪存卡)等。进一步地,存储器401还可以既包括电子设备400的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器401用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序、数据以及其他程序等,例如所述计算机程序403的程序代码等。存储器401还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上文中的一种基于大数据的计量数据采集方法实施例中的步骤。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述自动一种基于大数据的计量数据采集方法实施例中的全部或部分流程,可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述一种基于大数据的计量数据采集方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括:能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、ROM(Read-OnlyMemory,只读存储器)、RAM(Random Access Memory,随机存取存储器)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述计量装置的装置类型,具体包括:
获取所述计量装置的标识码;
根据标识码,查询所述计量装置的装置类型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述装置类型,确认所述计量装置的采集模式,其中,所述采集模式是通过大数据根据所述装置类型进行选定的,具体包括:
根据所述装置类型,构建与所述装置类型对应的特征向量;
通过预先配置的选定公式,计算所述特征向量与预先配置的数据库中的至少一个样本的中值距离;
确认最短中值距离对应的采集模式为所述计量装置的采集模式。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确认最短中值距离对应的采集模式为所述计量装置的采集模式,具体包括:
比对至少一个样本的中值距离,获取短中值距离;
将所述短中值距离对应的采集模式,标定所述计量装置的采集模式。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过所述采集模式,对所述装置进行计量数据的采集,具体包括:
当所述计量数据包括至少两种类型计量数据时,调取所述装置对应的优先级列表;
根据所述优先级列表,对所述至少两种类型计量数据进行采集。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述计量数据包括第一计量数据、第二计量数据、第三计量数据以及第四计量数据;
对应的,所述根据所述优先级列表,对所述至少两种类型计量数据进行采集,具体包括:
根据所述优先级列表,对所述第一计量数据、第二计量数据、第三计量数据以及第四计量数据按照第一顺序进行采集。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述获取所述计量装置的装置类型之前,所述方法还包括:
获取所述计量数据采集请求指令。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于大数据的计量数据采集方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于大数据的计量数据采集方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111208151.2A CN113918620A (zh) | 2021-10-18 | 2021-10-18 | 基于大数据的计量数据采集方法、装置及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111208151.2A CN113918620A (zh) | 2021-10-18 | 2021-10-18 | 基于大数据的计量数据采集方法、装置及电子设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113918620A true CN113918620A (zh) | 2022-01-11 |
Family
ID=79241164
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111208151.2A Withdrawn CN113918620A (zh) | 2021-10-18 | 2021-10-18 | 基于大数据的计量数据采集方法、装置及电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113918620A (zh) |
-
2021
- 2021-10-18 CN CN202111208151.2A patent/CN113918620A/zh not_active Withdrawn
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Wang et al. | AEBIS: AI-enabled blockchain-based electric vehicle integration system for power management in smart grid platform | |
CN105531689B (zh) | 用于网络可访问服务单元的客户端可选择的电源选项 | |
Nimbargi et al. | Review on AMI technology for Smart Meter | |
CN111476427A (zh) | 低压台区拓扑识别方法及识别装置 | |
Laayati et al. | Smart energy management system: Blockchain-based smart meters in microgrids | |
Morrell et al. | Modeling of electric distribution feeder using smart meter data | |
Nadeem | A survey on peer-to-peer energy trading for local communities: Challenges, applications, and enabling technologies | |
CN113918620A (zh) | 基于大数据的计量数据采集方法、装置及电子设备 | |
CN115225982A (zh) | 分布式能源交易系统的数据传输方法及装置 | |
Wang et al. | Blockchain adoption and security management of large scale industrial renewable-based systems: Knowledge-based approach | |
Zufferey et al. | Impact of data availability and pseudo‐measurement synthesis on distribution system state estimation | |
CN115641174A (zh) | 电费确定方法、装置、存储介质及电子设备 | |
Wei et al. | Low-voltage station area topology recognition method based on weighted least squares method | |
Ariza et al. | A blockchain solution for operational parameters monitoring platform for dc microgrids | |
Jayavarma et al. | Peer-to-peer energy trading using blockchain in microgrid | |
CN107733993A (zh) | 基于复合物联网的电费收取方法及物联网系统 | |
US9635441B2 (en) | Information retrieval for service point channels | |
Choudhari et al. | A Mobile App for Smart Electricity Usage Monitoring | |
Zheng et al. | Overnight Charging Scheduling Optimization for Electric Battery Buses with Controllable Charging Completion Levels | |
CN109598856A (zh) | 一种储能计费方法及装置 | |
RU2766823C1 (ru) | Счетчик электрической энергии с использованием технологии Блокчейн | |
You et al. | Blockchain-based power trading system for microgrid | |
CN110210848A (zh) | 基于区块链的储能系统计费平台及计费方法 | |
CN109672542A (zh) | 一种网络计费管理系统及方法 | |
CN112418707B (zh) | 一种共用变压器用户周期性电费核查结算方法与系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20220111 |
|
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |