CN117595024A - 一种智慧办公低碳物联网插座及其数据修补方法 - Google Patents

一种智慧办公低碳物联网插座及其数据修补方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于电气设备技术领域，具体涉及一种智慧办公低碳物联网插座及其数据修补方法。本方案硬件电路设计包括供电电路、WIFI控制电路和传感器电路，电压采集后经过WIFI网络，上传至第三方平台。对于异常的数据进行修补，确保上传数据的准确性。本方案数据修补方法，将数据缺失划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失，对应采取不同的数据修补方法，对于个别点缺失，数据补充方法为线性插值法；对于数据短期缺失，数据补充方法采取相似日同时间段数据变化率，初值和末值均采用缺失前后时刻数据，进行数据补充；对于长期数据缺失，则直接剔除当日数据。通过数据修补，能够实现数据的稳定、准确采集。

Description

一种智慧办公低碳物联网插座及其数据修补方法
技术领域
本发明属于电气设备技术领域，具体涉及一种智慧办公低碳物联网插座及其数据修补方法。
背景技术
当代办公环境中，电子设备的普及和工作效率的追求使人们对电力消耗的关注度日益增加。为了提高能源利用效率，减少能源浪费，并且实现智能化的办公环境管理，发展办公用智慧插座成为一种重要趋势。随着科技的不断进步，智能家居和办公设备的普及，人们开始关注如何掌握和管理办公室中使用的电力。办公用智慧插座作为一种解决方案，具有实时监测工位用电量的功能，成为了办公环境中提高能源管理的重要工具。目前智慧插座的应用主要集中于设备的远程控制，可以方便地打开或关闭插在智慧插座上的电子设备，实现远程开关；并且实时显示所连接设备的能耗数据，帮助了解电器的能耗情况。虽然智能插座带来了很多便利和功能，但也存在一些潜在的缺点，例如：
数据采集精度较低：目前物联网插座的计量功能通常依赖于内置的计量芯片来实现电能测量。然而，一些物联网插座的计量芯片可能存在精度和准确性问题，导致电能的测量结果不够准确，这可能会影响用户对能源使用情况的判断和电费计量的准确性。
数据采集不稳定：现有物联网插座多采用成熟的传感器技术，如电流电压传感器，实现数据采集，通过wifi技术将采集的数据存储在云端数据库，单在实际的应用过程中，受制于wifi信号的稳定程度，可能会受到网络连接不稳定、传输数据量过大等问题的影响，导致数据传输速度变慢或中断，从而影响数据采集和分析的效率，而且对于数据的采集以及后续的分析等环节都需要确保数据的准确性和真实性。但是不可避免地，数量庞大的数据可能会含有一些噪声数据或错误数据，这些数据会影响数据分析的效果和数据采集的可靠性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智慧办公低碳物联网插座，以至少解决上述背景技术提出的技术问题之一。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明第一方面，提供了一种智慧办公低碳物联网插座，包括设置于插座内部的：
传感器电路，用于采集目标数据；
WIFI控制电路，与所述传感器电路电连接，用于将传感器电路采集的目标数据经过WIFI网络上传；其中，在目标数据上传时，对所述目标数据进行检测，修补异常数据；
供电电路，分别与所述传感器电路、WIFI控制电路电连接，用于提供工作电源。
进一步的，所述WIFI控制电路将传感器电路采集的目标数据经过WIFI网络上传的具体方式如下：
判断当前目标数据是否发生缺失；
当发生数据缺失时，根据预先划分的缺失数据情况对应进行数据处理；其中，根据数据缺失时间的长短，将缺失数据划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种情况；
对于个别点缺失的情况，采用线性插值法对目标数据进行补充；
对于数据短期缺失的情况，确定相似日同时间段的数据变化率，将相似日同时间段的数据和数据变化率补充短期缺失的目标数据；其中，缺失的目标数据的初值和末值均采用缺失前后时刻数据进行补充；
对于长期缺失的情况，删除当日的目标数据；
判断目标数据是否发生重复；对于重复的目标数据，删除时间序列在后的目标数据；
判断目标数据是否突变；对于突变的目标数据进行删除，并采用插值法填补空缺。
进一步的，根据数据缺失时间的长短，将缺失数据划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种情况，包括：
确定数据缺失时间的划分节点，根据所述划分节点确定个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种时间段。
进一步的，对于数据短期缺失的情况，确定相似日同时间段的数据变化率，将相似日同时间段的数据和数据变化率补充短期缺失的目标数据的步骤中，根据当前日的时间尺度，为当前日匹配相似日；其中，将时间尺度区分为工作日/非工作日；若当前日为工作日，则为当前日匹配时间尺度为工作日的相似日，若当前日为非工作日，则为当前日匹配时间尺度为非工作日的相似日；
将匹配好的相似日的时间段与当日的时间段相对应；选取匹配好的相似日对应时间段的数据用于填补当日缺失的目标数据。
进一步的，判断目标数据是否突变，包括：
预先设置一个突变误差，判断连续两个目标数据之差与突变误差之间的大小关系，当连续两个目标数据之差超出突变误差时，确定发生数据突变。
进一步的，确定数据缺失时间的划分节点，根据所述划分节点确定个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种时间段，包括：
确定数据缺失时间的划分节点为30min和4h；
将数据连续缺失30min之内作为个别点缺失；30min～4h之间作为数据短期缺失；4h以上作为数据长期缺失。
进一步的，选用同一周内相似日的数据用作填补当日缺失的目标数据。
本发明第二方面，提供了一种基于上述智慧办公低碳物联网插座的数据修补方法，具体步骤如下：
判断当前目标数据是否发生缺失；
当发生数据缺失时，根据预先划分的缺失数据情况对应进行数据处理；其中，根据数据缺失时间的长短，将缺失数据划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种情况；
对于个别点缺失的情况，采用线性插值法对目标数据进行补充；
对于数据短期缺失的情况，确定相似日同时间段的数据变化率，将相似日同时间段的数据和数据变化率补充短期缺失的目标数据；其中，缺失的目标数据的初值和末值均采用缺失前后时刻数据进行补充；
对于长期缺失的情况，删除当日的目标数据；
判断目标数据是否发生重复；对于重复的目标数据，删除时间序列在后的目标数据；
判断目标数据是否突变；对于突变的目标数据进行删除，并采用插值法填补空缺。
进一步的，根据数据缺失时间的长短，将缺失数据划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种情况，包括：
确定数据缺失时间的划分节点，根据所述划分节点确定个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种时间段。
进一步的，对于数据短期缺失的情况，确定相似日同时间段的数据变化率，将相似日同时间段的数据和数据变化率补充短期缺失的目标数据的步骤中，根据当前日的时间尺度，为当前日匹配相似日；其中，将时间尺度区分为工作日/非工作日；若当前日为工作日，则为当前日匹配时间尺度为工作日的相似日，若当前日为非工作日，则为当前日匹配时间尺度为非工作日的相似日；
将匹配好的相似日的时间段与当日的时间段相对应；选取匹配好的相似日对应时间段的数据用于填补当日缺失的目标数据。
与现有技术相比较，本发明的有益效果如下：
本方案提供的智慧办公低碳物联网插座，其硬件电路设计包括供电电路、WIFI控制电路和传感器电路等，电压采集后，经过WIFI网络，将数据上传至第三方平台。对于异常的数据进行修补，确保上传数据的准确性。
本方案提供的数据修补方法，将数据缺失划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失，对应采取不同的数据修补方法，如，对于个别点缺失，数据补充方法为线性插值法；对于数据短期缺失，数据补充方法采取相似日同时间段数据变化率，初值和末值均采用缺失前后时刻数据，进行数据补充；对于长期数据缺失，则直接剔除当日数据。通过数据修补，能够实现数据的稳定、准确采集。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例中供电电路示意图；
图2为本发明实施例中双色灯电路示意图；
图3为本发明实施例中WiFi控制电路示意图；
图4为本发明实施例中数据修补方法示意图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本申请所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
本方案提供了一种智慧办公低碳物联网插座及其数据修补方法，将硬件电路结合数据修补，通过软硬件两部分增加数据可靠性。
实施例1
如图1～图3所示，本实施例提供了一种智慧办公低碳物联网插座，包括设置于插座内部的：传感器电路、WIFI控制电路和供电电路；其中，
传感器电路用于采集目标数据。
作为示例，本方案中的目标数据可以是电压数据等。
WIFI控制电路与所述传感器电路电连接，用于将传感器电路采集的目标数据经过WIFI网络上传；其中，在目标数据上传时，对所述目标数据进行检测，修补异常数据；
如图3所示，作为示例，WiFi控制电路使用AR9331芯片的开发板用作主控部分，用GPIO控制继电器继而控制插座的开关。硬件设计如下：AR9331是高通Atheros开发的WiFi芯片，支持路由和中继功能，具有高性能低功耗的特点。支持多用户同时连接，可以接收手机、平板通过WIFI发送过来的控制信号，实现手机、平板的无线遥控功能。
供电电路分别与所述传感器电路、WIFI控制电路电连接，用于提供工作电源。
如图1所示，作为示例，本方案中的供电电路采用OB2222MCPA芯片集成电路，OB2222MCPA芯片是一款集成电路芯片，具备多种功能和特性。如，信号放大器低功耗设计：该芯片采用了低功耗设计，能够在功耗方面提供优异的性能宽工作电压。OB2222MCPA芯片具有宽广的工作电压范围，可以适应不同电源供应和电压条件下的应用需求。
上述方案所提供的智慧办公低碳物联网插座，其硬件设计包括传感器电路、WIFI控制电路和供电电路等，供电电路、WIFI控制电路、传感器电路和指示灯电路等之间电性连接。供电电路又包括电源电路、降压电路等。电压数据采集后，经过WIFI网络，将数据上传至第三方平台。
如图2所示，优选实施例中，还包括了双色灯电路，用于指示智慧插座的工作状态。例如，红蓝灯交替闪烁代表正在匹配wifi网络，蓝色常亮表示正常工作。
一个实施例中，所述WIFI控制电路将传感器电路采集的目标数据经过WIFI网络上传的具体方式如下：
判断当前目标数据是否发生缺失；当发生数据缺失时，根据预先划分的缺失数据情况对应进行数据处理；其中，根据数据缺失时间的长短，将缺失数据划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种情况；对于个别点缺失的情况，采用线性插值法对目标数据进行补充；对于数据短期缺失的情况，确定相似日同时间段的数据变化率，将相似日同时间段的数据和数据变化率补充短期缺失的目标数据；其中，缺失的目标数据的初值和末值均采用缺失前后时刻数据进行补充；对于长期缺失的情况，删除当日的目标数据；
判断目标数据是否发生重复；对于重复的目标数据，删除时间序列在后的目标数据；
判断目标数据是否突变；对于突变的目标数据进行删除，并采用插值法填补空缺。
一个实施例中，根据数据缺失时间的长短，将缺失数据划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种情况，包括：确定数据缺失时间的划分节点，根据所述划分节点确定个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种时间段。
一个实施例中，对于数据短期缺失的情况，确定相似日同时间段的数据变化率，将相似日同时间段的数据和数据变化率补充短期缺失的目标数据的步骤中，根据当前日的时间尺度，为当前日匹配相似日；其中，将时间尺度区分为工作日/非工作日；若当前日为工作日，则为当前日匹配时间尺度为工作日的相似日，若当前日为非工作日，则为当前日匹配时间尺度为非工作日的相似日；将匹配好的相似日的时间段与当日的时间段相对应；选取匹配好的相似日对应时间段的数据用于填补当日缺失的目标数据。
优选实施例中，选用同一周内相似日的数据用作填补当日缺失的目标数据。
一个实施例中，判断目标数据是否突变，包括：预先设置一个突变误差，判断连续两个目标数据之差与突变误差之间的大小关系，当连续两个目标数据之差超出突变误差时，确定发生数据突变。
作为示例，确定数据缺失时间的划分节点，根据所述划分节点确定个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种时间段，包括：确定数据缺失时间的划分节点为30min和4h；将数据连续缺失30min之内作为个别点缺失；30min～4h之间作为数据短期缺失；4h以上作为数据长期缺失。
优选实施例中，选用同一周内相似日的数据用作填补当日缺失的目标数据。
实施例2
需要说明的是，常规能耗插座直接将采集数据上传数据库，对于传输不稳定产生的数据波动情况，不能有很好的处理方法。而在办公能耗数据采集过程中，由于采用WIFI网络进行数据传输，可能存在网络波动，网络中断、传感器异常、通讯故障、远程服务器终端故障、数据库故障等问题，都会导致数据波动，其主要的表现形式为：
1、数据缺失——某时间点或时间段数据缺失。
2、数据重复——某时间点的时间戳和对应数值重复出现两次。
3、数据突变——某一时刻数据与前一时刻(5min或15min)数据。
结合上述问题，本方案提出一种数据修补方法，具体来说，是一种数据缺失阶梯式填充方法，流程图如图4所示：
一种基于上述智慧办公低碳物联网插座的数据修补方法，具体步骤如下：
S1、判断当前目标数据是否发生缺失。
S2、当发生数据缺失时，根据预先划分的缺失数据情况对应进行数据处理；其中，根据数据缺失时间的长短，将缺失数据划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种情况；对于个别点缺失的情况，采用线性插值法对目标数据进行补充；对于数据短期缺失的情况，确定相似日同时间段的数据变化率，将相似日同时间段的数据和数据变化率补充短期缺失的目标数据；其中，缺失的目标数据的初值和末值均采用缺失前后时刻数据进行补充；对于长期缺失的情况，删除当日的目标数据。
一个实施例中，将数据缺失根据缺失时间长短不同，划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失，本方案通过观察和处理大量原始数据，将30min(6个时间间隔)和4h(48个时间间隔)视作两个节点：数据连续缺失30min之内看作个别点缺失；30min～4h之间为数据短期缺失；4h以上为数据长期缺失。
对于个别点缺失，数据补充方法为线性插值法，公式如下式所示：
Y＝((X-X1)(Y2-Y1)/(X2-X1))+Y1
对于数据短期缺失，数据补充方法采取相似日同时间段数据变化率，初值和末值均采用缺失前后时刻数据，进行数据补充。
相似日的选取准则，时间尺度区分工作日/非工作日，时间段上相互对应，优先选用同一周的能耗数据作为相似数据，如果跨度较大，可选择不同周同一天的数据作为相似数据。
S3、判断目标数据是否发生重复；对于重复的目标数据，删除时间序列在后的目标数据。
一个实施例中，对于数据重复问题，直接由程序进行时间列的检索，若连续出现两个相同的时间数据，则删除第二个时间对应的所有信息。
S4、判断目标数据是否突变；对于突变的目标数据进行删除，并采用插值法填补空缺。
一个实施例中，对于数据突变问题，根据先验经验对每种类型的属于赋予一个突变误差当连续的两个数据之差大于/>时，则认为数据发生突变如下式所示，统一剔除后分别进行线性插值法补充空值。
其中，Tt表示t时刻下的目标数据。
上述方案所提供的数据修补方法，针对办公能耗数据特点提出，是一定特定的阶梯式数据填充方法。首先将数据缺失进行分类，将数据缺失划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失，将30min(6个时间间隔)和4h(48个时间间隔)视作两个节点：数据连续缺失30min之内看作个别点缺失；30min～4h之间为数据短期缺失；4h以上为数据长期缺失。针对不同类型的数据质量问题，对于个别点缺失，数据补充方法为线性插值法；对于数据短期缺失，数据补充方法采取相似日同时间段数据变化率，初值和末值均采用缺失前后时刻数据，进行数据补充；对于长期数据缺失，则直接剔除当日数据。
一个实施例中，将缺失数据划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种情况，包括：确定数据缺失时间的划分节点，根据所述划分节点确定个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种时间段。
一个实施例中，对于数据短期缺失的情况，确定相似日同时间段的数据变化率，将相似日同时间段的数据和数据变化率补充短期缺失的目标数据的步骤中，根据当前日的时间尺度，为当前日匹配相似日；其中，将时间尺度区分为工作日/非工作日；若当前日为工作日，则为当前日匹配时间尺度为工作日的相似日，若当前日为非工作日，则为当前日匹配时间尺度为非工作日的相似日；将匹配好的相似日的时间段与当日的时间段相对应；选取匹配好的相似日对应时间段的数据用于填补当日缺失的目标数据。

Claims (10)

1.一种智慧办公低碳物联网插座，其特征在于，包括设置于插座内部的：
传感器电路，用于采集目标数据；
WIFI控制电路，与所述传感器电路电连接，用于将传感器电路采集的目标数据经过WIFI网络上传；其中，在目标数据上传时，对所述目标数据进行检测，修补异常数据；
供电电路，分别与所述传感器电路、WIFI控制电路电连接，用于提供工作电源。
2.根据权利要求1所述的智慧办公低碳物联网插座，其特征在于，所述WIFI控制电路将传感器电路采集的目标数据经过WIFI网络上传的具体方式如下：
判断当前目标数据是否发生缺失；
当发生数据缺失时，根据预先划分的缺失数据情况对应进行数据处理；其中，根据数据缺失时间的长短，将缺失数据划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种情况；
对于个别点缺失的情况，采用线性插值法对目标数据进行补充；
对于数据短期缺失的情况，确定相似日同时间段的数据变化率，将相似日同时间段的数据和数据变化率补充短期缺失的目标数据；其中，缺失的目标数据的初值和末值均采用缺失前后时刻数据进行补充；
对于长期缺失的情况，删除当日的目标数据；
判断目标数据是否发生重复；对于重复的目标数据，删除时间序列在后的目标数据；
判断目标数据是否突变；对于突变的目标数据进行删除，并采用插值法填补空缺。
3.根据权利要求2所述的智慧办公低碳物联网插座，其特征在于，根据数据缺失时间的长短，将缺失数据划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种情况，包括：
确定数据缺失时间的划分节点，根据所述划分节点确定个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种时间段。
4.根据权利要求2所述的智慧办公低碳物联网插座，其特征在于，对于数据短期缺失的情况，确定相似日同时间段的数据变化率，将相似日同时间段的数据和数据变化率补充短期缺失的目标数据的步骤中，根据当前日的时间尺度，为当前日匹配相似日；其中，将时间尺度区分为工作日/非工作日；若当前日为工作日，则为当前日匹配时间尺度为工作日的相似日，若当前日为非工作日，则为当前日匹配时间尺度为非工作日的相似日；
将匹配好的相似日的时间段与当日的时间段相对应；选取匹配好的相似日对应时间段的数据用于填补当日缺失的目标数据。
5.根据权利要求2所述的智慧办公低碳物联网插座，其特征在于，判断目标数据是否突变，包括：
预先设置一个突变误差，判断连续两个目标数据之差与突变误差之间的大小关系，当连续两个目标数据之差超出突变误差时，确定发生数据突变。
6.根据权利要求3所述的智慧办公低碳物联网插座，其特征在于，确定数据缺失时间的划分节点，根据所述划分节点确定个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种时间段，包括：
确定数据缺失时间的划分节点为30min和4h；
将数据连续缺失30min之内作为个别点缺失；30min～4h之间作为数据短期缺失；4h以上作为数据长期缺失。
7.根据权利要求4所述的智慧办公低碳物联网插座，其特征在于，选用同一周内相似日的数据用作填补当日缺失的目标数据。
8.基于权利要求1～7任一项所述智慧办公低碳物联网插座的数据修补方法，其特征在于，具体步骤如下：
判断当前目标数据是否发生缺失；
当发生数据缺失时，根据预先划分的缺失数据情况对应进行数据处理；其中，根据数据缺失时间的长短，将缺失数据划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种情况；
对于个别点缺失的情况，采用线性插值法对目标数据进行补充；
对于数据短期缺失的情况，确定相似日同时间段的数据变化率，将相似日同时间段的数据和数据变化率补充短期缺失的目标数据；其中，缺失的目标数据的初值和末值均采用缺失前后时刻数据进行补充；
对于长期缺失的情况，删除当日的目标数据；
判断目标数据是否发生重复；对于重复的目标数据，删除时间序列在后的目标数据；
判断目标数据是否突变；对于突变的目标数据进行删除，并采用插值法填补空缺。
9.根据权利要求8所述的数据修补方法，其特征在于，根据数据缺失时间的长短，将缺失数据划分为个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种情况，包括：
确定数据缺失时间的划分节点，根据所述划分节点确定个别点缺失、短期缺失和长期缺失三种时间段。
10.根据权利要求8所述的数据修补方法，其特征在于，对于数据短期缺失的情况，确定相似日同时间段的数据变化率，将相似日同时间段的数据和数据变化率补充短期缺失的目标数据的步骤中，根据当前日的时间尺度，为当前日匹配相似日；其中，将时间尺度区分为工作日/非工作日；若当前日为工作日，则为当前日匹配时间尺度为工作日的相似日，若当前日为非工作日，则为当前日匹配时间尺度为非工作日的相似日；
将匹配好的相似日的时间段与当日的时间段相对应；选取匹配好的相似日对应时间段的数据用于填补当日缺失的目标数据。
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CN117932246A (zh) * 2024-03-21 2024-04-26 广东鹰视能效科技有限公司 一种电量数据重算方法及系统

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