CN117928047A - 一种厂房温度数据处理方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种厂房温度数据处理方法、系统、设备及存储介质，属于数据处理技术领域，其方法包括如下步骤：判断采集的每一层的温度数据是否正常；若第一点位的温度数据异常，则计算数据异常前的第一点位和第二点位的多个时间点的温度数据的差值，并求取差值的平均值，将平均值与第二点位的温度数据的和作为第一点位的温度数据；若第一点位和第二点位的温度数据均异常，第三点位的温度数据正常，则使用数据异常时刻前的第三点位和第一点位的多个温度数据对第一点位异常温度数据进行拟合；若三个点位的温度数据均异常，则采用与相邻层同一点位同一时间段的温度梯度对异常数据进行拟合。本发明能够解决温度数据丢失的问题，提高厂房数据可靠性。

Description

一种厂房温度数据处理方法、系统、设备及存储介质
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种厂房温度数据处理方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
某厂房占地为200m2，高度42m，厂房配置有空调进行温度控制。空调通过送风管道对厂房进行送风，从而达到对厂房温度控制，但由于厂房容积过大，受室外影响较大，因此温度值会不断产生变化。厂房内设置有保温区域，保温区域内设3层操作平台，平台高度为4.5m、12m、20m。为获取厂房温度，在距离地面1m高及距离每层操作平台1m高的保温区域的对角位置处安装有2支温度传感器，且在对应高度的保温区域外安装有1支温度传感器，温度数据每0.5秒采集并保存一次。
在运行过程中，厂房需要连续提供一组保温区内的温度数据，然而，当温度传感器发生校验、偶发故障等问题时可能导致温度数据丢失，从而导致温度数据中断，无法确保保温区内每层温度数据连续，影响厂房温度数据的可靠性。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种厂房温度数据处理方法，所述厂房保温区域内设置有多层操作平台，距每层操作平台1米高处的保温区域内设置有第一点位和第二点位，保温区域外设置有第三点位，每个点位设置有温度传感器，具体包括如下步骤：
通过温度传感器采集各层的多个点位的温度数据；
根据设定阈值判断采集到的每一层的多个点位的温度数据是否正常；
若某一层第一点位或第二点位的温度数据异常，则计算数据异常前第一时间区间内第一点位和第二点位的多个时间点的温度数据的差值，并求取所述差值的平均值，将所述平均值与第二点位的温度数据的和作为第一点位的温度数据，或将所述平均值与第一点位的温度数据的和作为第二点位的温度数据；
若某一层第一点位和第二点位的温度数据均异常，而第三点位的温度数据正常，则使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第一点位的多个时间点的温度数据对第一点位异常温度数据进行拟合，或使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第二点位的多个时间点的温度数据对第二点位异常温度数据进行拟合；
若某一层三个点位的温度数据均异常，则采用与相邻层同一点位同一时间段的温度梯度对异常数据进行拟合。
优选的，所述第一时间区间为第一点位或第二点位温度数据异常前600秒。
优选的，所述使用数据异常前第二时间区间内的第三点位和第一点位的多个温度数据对温度数据异常时刻的第一点位温度数据进行拟合，具体通过如下公式进行：
TN1=K1*TY(t)+C1，
式中，TN1为拟合后的第一点位的温度数据，TY(t)为第三点位的温度数据；K1为数据异常时刻前第三点位和第一点位的多个温度数据拟合后的斜率、C1为数据异常时刻前第三点位和第一点位的多个温度数据拟合后的截距。
优选的，所述使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第二点位的多个时间点的温度数据对第二点位异常温度数据进行拟合，具体通过如下公式进行：
TN2=K2*TY(t)+C2，
式中，K2为数据异常时刻前第三点位和第二点位的多个温度数据拟合后的斜率，C2为数据异常时刻前第三点位和第二点位的多个温度数据拟合后的截距。
优选的，若三个点位的温度数据均异常，则采用与相邻层同一点位同一时间段的温度梯度对异常数据进行拟合，具体通过如下公式进行：
TN1=TM1+H1，
式中，TN1为拟合后的第一点位的温度数据，TM1为相邻层的第一点位的温度数据；H1为数据异常层的第一点位的温度数据与相邻层的第一点位温度数据的温度梯度的均值。
优选的，所述第二时间区间为第一点位或第二点位温度数据异常前600秒。
本发明还提供有一种厂房温度数据处理系统，包括：
数据采集模块，用于通过温度传感器采集各层的多个点位的温度数据；
异常数据判断模块，用于根据设定阈值判断采集到的每一层的多个点位的温度数据是否正常；
第一异常数据处理模块，若某一层第一点位或第二点位的温度数据异常，则用于计算数据异常前第一时间区间内第一点位和第二点位的多个时间点的温度数据的差值，并求取所述差值的平均值，将所述平均值与第二点位的温度数据的和作为第一点位的温度数据，或将所述平均值与第一点位的温度数据的和作为第二点位的温度数据；
第二异常数据处理模块，若某一层第一点位和第二点位的温度数据均异常，而第三点位的温度数据正常，则使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第一点位的多个时间点的温度数据对第一点位异常温度数据进行拟合，或使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第二点位的多个时间点的温度数据对第二点位异常温度数据进行拟合；
第三异常数据处理模块，若某一层三个点位的温度数据均异常，则用于采用与相邻层同一点位同一时间段的温度梯度对异常数据进行拟合。
本发明还提供有一种计算机设备，包括存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于运行所述存储器内的计算机程序，以执行所述厂房温度数据处理方法。
本发明还提供有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，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行所述厂房温度数据处理方法。
本发明提供的厂房温度数据处理方法、系统、设备及存储介质具有以下有益效果：
本发明针对保温区内的异常温度情况，可以利用同层的其它点位的历史数据对缺失数据进行拟合；针对保温区内及保温区外点位的数据均异常的情况，可通过采用与相邻层同一点位同一时间段的温度梯度对异常数据进行拟合，通过该拟合方法能够解决温度数据丢失的问题，保证了保温区内每层温度数据的连续，提高厂房数据可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例及其设计方案，下面将对本实施例所需的附图作简单地介绍。下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的厂房温度数据处理方法的流程图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方案并能予以实施，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明的技术方案和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定或限定，术语“相连”、“连接”应作广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体式连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以是通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上，在此不再详述。
实施例
本发明提供了一种厂房温度数据处理方法，本发明的厂房保温区域内设置有多层操作平台，在本实施例中，具体为四层（如表1所示），距每层操作平台1米高处的保温区域内设置有第一点位和第二点位，保温区域外设置有第三点位，每个点位设置有温度传感器，温度传感器用于采集厂房温度数据，工作人员定期对数据进行处理，在处理时自动对异常数据进行补齐，如图1所示，具体包括如下步骤：
表1 厂房温度传感器安装位置及代号
步骤1：通过温度传感器采集各层的多个点位的温度数据。
步骤2：根据设定阈值判断采集到的每一层的多个点位的温度数据是否正常。
厂房温度有具体的要求值范围，在设定范围内为正常数据，超出设定范围为异常数据，判断数据异常时，分层对数据进行判断，在对某一层的温度数据进行判断时，先判断保温区域内的点位对应的温度数据，再判断保温区域外的点位对应的温度数据。
厂房温度数据异常情况具体包括以下几种：
1、若某一层第一点位或第二点位的温度数据异常，则计算数据异常前第一时间区间内第一点位和第二点位的多个时间点的温度数据的差值，并求取所述差值的平均值，将所述平均值与第二点位的温度数据的和作为第一点位的温度数据，或将所述平均值与第一点位的温度数据的和作为第二点位的温度数据，具体为：
当保温区域内1点位（第一点位）温度TN1异常时，使用同层保温区内2点位（第二点位）数据TN2进行补全，即TN1=TN2+C，其中，C为1点位和2点位温度之间的差值，由于1点位和2点位温度之间的差值C在某一时间内较为固定，因此，差值C为数据异常前600秒的20个数据的差值平均值，即如果t1秒开始异常，则取（t1-600）时刻至（t1-580）时刻内，每0.5秒的TN2-TN1的平均值。
如果TN2异常，将所述平均值C与第一点位的温度数据的和作为第二点位的温度数据，即利用TN1补齐TN2，TN2=TN1+C。
2、若第一点位和第二点位的温度数据均异常，而第三点位的温度数据正常，则使用数据异常前第二时间区间内的第三点位和第一点位的多个温度数据对第一点位异常温度数据进行拟合，或使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第二点位的多个时间点的温度数据对第二点位异常温度数据进行拟合。
具体的，第一点位异常温度数据通过如下公式进行拟合：
TN1=K1*TY(t)+C1，
式中，TN1为拟合后的第一点位的温度数据，TY(t)为第三点位的温度数据；K1为数据异常时刻前第三点位和第一点位的多个温度数据拟合后的斜率、C1为数据异常时刻前第三点位和第一点位的多个温度数据拟合后的截距。
其中，K1、C1利用TY(t)数据和TN1的数据进行拟合，拟合方法如下：
由于TY(t)和TN1之间有S1秒延迟，因此，如果TN1在t1时刻开始故障，则TN1从t1-600秒时刻取数，TY(t)则需要从t1-600+S1秒开始取数，连续取60秒数据，并对获取到的TN1(t)和TY(t+S1)值进行拟合，得出K1和C1。
同时，第二点位异常温度数据通过如下公式进行拟合：
TN2=K2* TY(t)+C2，
式中，K2为数据异常时刻前第三点位和第二点位的多个温度数据拟合后的斜率，C2为数据异常时刻前第三点位和第二点位的多个温度数据拟合后的截距。
其中，K2、C2利用TY(t)数据和TN2的数据进行拟合，拟合方法如下：
由于TY(t)和TN2之间有S2秒延迟，如果TN2在t2时刻开始故障，则TN2从t2-600秒时刻取数，TY(t)则需要从t2-600+S2秒开始取数，连续取60秒数据，并对获取到的TN2(t)和TY(t+S2)值进行平均，最终获得K2和C2，K2为拟合出的比例公式的斜率；C2为拟合出的比例公式的截距。
另外，上述S1和S2通过在出现故障时最近一天正常数据中选取最大值和最小值时间进行差值计算后，进行平均处理即可获得。
如S1，3月10日16：05：00，TN1出现故障，则取3月9日16：05：00至3月10日16：05：00时间段内TN1和TY(t)最大值、最小值发生的时刻，TN1必然滞后于TY(t)，因此，取TN1和TY(t)最大值时刻的差值，TN1和TY(t)最小值时刻的差值，然后进行平均即可得到S1。
3、若某一层三个点位的温度数据均异常，则采用与相邻层同一点位同一时间段的温度梯度对异常数据进行拟合，具体通过如下公式进行：
TN1=TM1+H1，
式中，TN1为拟合后的第一点位的温度数据，TM1为相邻层的第一点位的温度数据；H1为数据异常层的第一点位的温度数据与相邻层的第一点位温度数据的温度梯度的均值。
如TN1在t1时刻丢失，需查询下一层在t1时刻的温度值TM1，以此为基准，查询近7天内类似时间段(t1±1h)，类似温度(TM1±1℃)情况下，TM1、TN1之间的温度梯度H1(t1)，以300秒为一段取温度梯度的均值H1，使用TN1=TM1+H1对t1至t1+300秒内的TN1进行补齐，下一段仍以300秒为间隔取温度梯度平均值，以此类推直至补齐。
如果为第一层数据丢失，则查询上一层该位置温度TO1在t1时刻的温度值，处理方法相同，求出H1，TN1=TO1-H1。
基于步骤2，TN1和TN2均补齐后的温度数据具体如表2所示，
另外，由于厂房内各层之间存在温度梯度，1层和4层之间温差最高达到10℃，因此，在对每层的异常温度数据补齐后，还需要对保温区内每层数据进行整合处理，整合数据TS为TN1与TN2的平均值。
表2 厂房同层温度值修正方案
本发明还提供有一种厂房温度数据处理系统，包括数据采集模块、异常数据判断模块、第一异常数据处理模块、第二异常数据处理模块和第三异常数据处理模块。
数据采集模块用于通过温度传感器采集各层的多个点位的温度数据。
异常数据判断模块，用于根据设定阈值判断采集到的每一层的多个点位的温度数据是否正常。
第一异常数据处理模块，若某一层第一点位或第二点位的温度数据异常，则用于计算数据异常前第一时间区间内第一点位和第二点位的多个时间点的温度数据的差值，并求取所述差值的平均值，将所述平均值与第二点位的温度数据的和作为第一点位的温度数据，或将所述平均值与第一点位的温度数据的和作为第二点位的温度数据。
第二异常数据处理模块，若某一层第一点位和第二点位的温度数据均异常，而第三点位的温度数据正常，则使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第一点位的多个时间点的温度数据对第一点位异常温度数据进行拟合，或使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第二点位的多个时间点的温度数据对第二点位异常温度数据进行拟合。
第三异常数据处理模块，若某一层三个点位的温度数据均异常，则用于采用与相邻层同一点位同一时间段的温度梯度对异常数据进行拟合。
本发明还提供有一种计算机设备，包括存储器和处理器；存储器存储有计算机程序，处理器用于运行存储器内的计算机程序，以执行厂房温度数据处理方法实施例中的步骤。具体实现方法可参见方法实施例，这里不再赘述。
本发明还提供有一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序适于处理器进行加载，以执行厂房温度数据处理方法实施例中的步骤。具体实现方法可参见方法实施例，这里不再赘述。
以上所述实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换，均属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种厂房温度数据处理方法，所述厂房保温区域内设置有多层操作平台，距每层操作平台1米高处的保温区域内设置有第一点位和第二点位，保温区域外设置有第三点位，每个点位设置有温度传感器，其特征在于，包括如下步骤：
通过温度传感器采集各层的多个点位的温度数据；
根据设定阈值判断采集到的每一层的多个点位的温度数据是否正常；
若某一层第一点位或第二点位的温度数据异常，则计算数据异常前第一时间区间内第一点位和第二点位的多个时间点的温度数据的差值，并求取所述差值的平均值，将所述平均值与第二点位的温度数据的和作为第一点位的温度数据，或将所述平均值与第一点位的温度数据的和作为第二点位的温度数据；
若某一层第一点位和第二点位的温度数据均异常，而第三点位的温度数据正常，则使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第一点位的多个时间点的温度数据对第一点位异常温度数据进行拟合，或使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第二点位的多个时间点的温度数据对第二点位异常温度数据进行拟合；
若某一层三个点位的温度数据均异常，则采用与相邻层同一点位同一时间段的温度梯度对异常数据进行拟合。
2.根据权利要求1所述的厂房温度数据处理方法，其特征在于，所述第一时间区间为第一点位或第二点位温度数据异常前600秒。
3.根据权利要求1所述的厂房温度数据处理方法，其特征在于，所述使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第一点位的多个温度数据对第一点位异常温度数据进行拟合，具体通过如下公式进行：
TN1=K1*TY(t)+C1，
式中，TN1为拟合后的第一点位的温度数据，TY(t)为第三点位的温度数据；K1为数据异常时刻前第三点位和第一点位的多个温度数据拟合后的斜率、C1为数据异常时刻前第三点位和第一点位的多个温度数据拟合后的截距。
4.根据权利要求1所述的厂房温度数据处理方法，其特征在于，所述使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第二点位的多个时间点的温度数据对第二点位异常温度数据进行拟合，具体通过如下公式进行：
TN2=K2*TY(t)+C2，
式中，K2为数据异常时刻前第三点位和第二点位的多个温度数据拟合后的斜率，C2为数据异常时刻前第三点位和第二点位的多个温度数据拟合后的截距。
5.根据权利要求1所述的厂房温度数据处理方法，其特征在于，若三个点位的温度数据均异常，则采用与相邻层同一点位同一时间段的温度梯度对异常数据进行拟合，具体通过如下公式进行：
TN1=TM1+H1，
式中，TN1为拟合后的第一点位的温度数据，TM1为相邻层的第一点位的温度数据；H1为数据异常层的第一点位的温度数据与相邻层的第一点位温度数据的温度梯度的均值。
6.根据权利要求1所述的厂房温度数据处理方法，其特征在于，所述第二时间区间为第一点位或第二点位温度数据异常前600秒。
7.一种厂房温度数据处理系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于通过温度传感器采集各层的多个点位的温度数据；
异常数据判断模块，用于根据设定阈值判断采集到的每一层的多个点位的温度数据是否正常；
第一异常数据处理模块，若某一层第一点位或第二点位的温度数据异常，则用于计算数据异常前第一时间区间内第一点位和第二点位的多个时间点的温度数据的差值，并求取所述差值的平均值，将所述平均值与第二点位的温度数据的和作为第一点位的温度数据，或将所述平均值与第一点位的温度数据的和作为第二点位的温度数据；
第二异常数据处理模块，若某一层第一点位和第二点位的温度数据均异常，而第三点位的温度数据正常，则使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第一点位的多个时间点的温度数据对第一点位异常温度数据进行拟合，或使用数据异常时刻前第二时间区间内的第三点位和第二点位的多个时间点的温度数据对第二点位异常温度数据进行拟合；
第三异常数据处理模块，若某一层三个点位的温度数据均异常，则用于采用与相邻层同一点位同一时间段的温度梯度对异常数据进行拟合。
8.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于运行所述存储器内的计算机程序，以执行权利要求1至6任一项所述的方法。
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，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行权利要求1至6任一项所述的方法。
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