CN118338159B - 基于智能仪表的数据采集方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及数据采集技术领域,尤其涉及基于智能仪表的数据采集方法及系统,方法包括:通过智能仪表采集电网节点的实时电力数据;利用第一压缩算法对实时电力数据进行初次压缩,并将初次压缩数据储存在对应的智能仪表中;计算智能仪表的数据量增长速度,将智能仪表的剩余储存空间与数据量增长速度的比值作为允许等待时长,将允许等待时长的相反数作为智能仪表的优先级;按优先级顺序将智能仪表中的初次压缩数据依次传输至储存终端;利用第二压缩算法对储存终端内的初次压缩数据进行二次压缩并储存,实现数据采集。通过本申请的技术方案,能够在电力数据采集过程中减少数据传输和数据存储的成本,提高数据采集效率。
Description
技术领域
本申请一般地涉及数据采集技术领域,尤其涉及基于智能仪表的数据采集方法及系统。
背景技术
电力系统作为现代生活的基础设施,电力系统的稳定运行对日常生活有着重大意义。为了实现电力系统的运行状况监测、能耗分析以及电力资源的规划调度,需要对电力系统中多个节点的数据进行采集。
目前,公开号为CN116709061A的专利申请文件公开了一种电力数据采集方法及系统,应用于电力采集系统,电力采集系统包括主站、采集终端和多个不同类型的电表,其中的方法包括:主站向采集终端发送数据采集信息,该数据采集信息包括目标电表和数据类型;根据数据采集信息和预设发送指令规则,采集终端确定采集指令目标发送方式;根据所述采集指令目标发送方式和所述数据采集信息,采集终端向目标电表发送采集指令,以使所述目标电表向所述采集终端反馈所述数据类型对应的数据信息;所述采集终端将接收到的数据信息发送至所述主站,实现电力数据的采集。
上述方法使用采集终端采集电力系统中不同位置的电力数据,并将电力数据传输至主站,然而,由于通讯通道的容量有限,采集终端的数量众多,且电力数据的数据量较大,对数据传输和数据存储带来了很大挑战,在电力数据采集过程中,如何减少数据传输和数据存储的成本,提高数据采集效率,是一个亟待解决的问题。
发明内容
为了解决本申请的上述技术问题,本申请提供了一种基于智能仪表的数据采集方法及系统,能够在电力数据采集过程中减少数据传输和数据存储的成本,提高数据采集效率。
本申请第一方面,提供了一种基于智能仪表的数据采集方法,用于采集电网节点的电力数据,所述数据采集方法包括:通过智能仪表采集电网节点的实时电力数据,所述智能仪表与所述电网节点一一对应;利用第一压缩算法对所述实时电力数据进行初次压缩,并将初次压缩数据储存在对应的智能仪表中;计算智能仪表的数据量增长速度,将所述智能仪表的剩余储存空间与所述数据量增长速度的比值作为允许等待时长,将允许等待时长的相反数作为所述智能仪表的优先级;按优先级从大到小的顺序将智能仪表中的初次压缩数据依次传输至储存终端;利用第二压缩算法对储存终端内的初次压缩数据进行二次压缩并储存,实现数据采集。
有益效果在于:在智能仪表处对采集到的实时电力数据(即当前采集周期内的电力数据)进行初次压缩,将初次压缩后的数据储存在智能仪表中,降低智能仪表存储成本的同时,减少了后续需要传输的数据量,降低了数据传输成本;进一步地,考虑到智能仪表的数量众多,且通讯通道的容量有限,依据允许等待时长设置各智能仪表的优先级,优先将允许等待时长较短的智能仪表中储存的初次压缩数据传输至储存终端,并在储存终端对初次压缩数据进行二次压缩,提高了数据采集的效率。
在一个实施例中,所述实时电力数据为当前采集周期内的电力数据,所述第一压缩算法为旋转门压缩算法,所述初次压缩的过程包括:计算当前采集周期的压缩精度参数,所述压缩精度参数与上一个相邻采集周期内电力数据方差呈负相关;在所述压缩精度参数下,利用所述旋转门压缩算法对实时电力数据进行初次压缩,得到初次压缩数据。
有益效果在于:当上一个相邻采集周期内电力数据方差较大时,认为实时电力数据的波动性也较大,为了降低初次压缩数据和实时电力数据之间的偏差,保证数据采集的精度,应当将压缩精度参数调小;同时,压缩精度参数直接影响初次压缩数据的数据量;因此,通过上一个相邻采集周期内电力数据方差自适应确定压缩精度参数,可保证数据采集精度的同时,降低数据存储和数据传输的数据量。
在一个实施例中,所述压缩精度参数满足关系式:
;其中,为基准压缩精度参数,为上一个相邻采集周期内电力数据方差。
在一个实施例中,所述计算智能仪表的数据量增长速度包括:采集所述智能仪表在历史采集周期中的历史数据量增长速度;将历史数据量增长速度的最大值作为所述智能仪表的数据量增长速度。
在一个实施例中,所述计算智能仪表的数据量增长速度包括:采集所述智能仪表在历史采集周期中的历史压缩精度参数和初次压缩数据的历史数据量,计算所述历史数据量与采集周期的比值,得到所述历史压缩精度参数对应的历史数据量增长速度;计算下一个相邻采集周期的预期压缩精度参数,计算所述预期压缩精度参数与历史压缩精度参数的差值绝对值,并将差值绝对值小于设定阈值的历史压缩精度参数作为样本压缩精度参数;将所述样本压缩精度参数对应历史数据量增长速度的最大值作为所述智能仪表的数据量增长速度。
有益效果在于:由于压缩精度参数会直接影响初次压缩后的数据量,即对相同电力数据而言,使用不同压缩精度参数进行初次压缩时,初次压缩后的数据量不同,从而导致不同压缩精度参数对应的数据量增长速度不同,在确定数据量增长速度时考虑到压缩精度参数,能够提高数据量增长速度的准确性。
在一个实施例中,所述按优先级从大到小的顺序将智能仪表中的初次压缩数据依次传输至储存终端包括:对于任意一个优先级的智能仪表,响应于储存终端接收到所述智能仪表的初次压缩数据,将所述智能仪表中的初次压缩数据删除。
有益效果在于:当储存终端成功接收到智能仪表的初次压缩数据后,便将智能仪表中的初次压缩数据删除,确保智能仪表有充足的储存空间采集下一个采集周期内的电力数据。
在一个实施例中,所述第二压缩算法为霍夫曼编码算法,所述利用第二压缩算法对储存终端内的初次压缩数据进行二次压缩并储存,包括:当接收到设定数量个采集周期的初次压缩数据后,获取一个智能仪表的所有初次压缩数据;利用所述霍夫曼编码算法对所述智能仪表的所有初次压缩数据进行编码,得到所述智能仪表的压缩包,将所述压缩包储存在所述储存终端。
在一个实施例中,优先级的获取方法还包括:计算智能仪表中的初次压缩数据传输至储存终端所需要的时间,得到所述智能仪表的传输时长;基于所述传输时长和所述允许等待时长对各智能仪表进行排序,得到排序结果,所述排序结果中排名的相反数对应于智能仪表的优先级;其中,所述排序结果中一个智能仪表的允许等待时长大于等于所述智能仪表和所述智能仪表之前所有智能仪表的传输时长之和。
有益效果在于:在排序结果中,一个智能仪表的允许等待时长大于等于该智能仪表和该智能仪表之前所有智能仪表的传输时长之和,排名越靠前,其对应智能仪表的优先级越大,即优先将排名越靠前的智能仪表中储存的初次压缩数据传输至储存终端,可保证在一个智能仪表的储存空间被全部占用之前,将该智能仪表和该智能仪表之前所有智能仪表中的初次压缩数据传输至储存终端,避免因该智能仪表的储存空间被全部占用,无法采集下一个相邻采集周期内的实时电力数据,保证数据采集的准确性。
本申请第二方面,还提供了一种基于智能仪表的数据采集系统,包括处理器和存储器,所述存储器存储有计算机程序指令,当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据本申请第一方面所述的一种基于智能仪表的数据采集方法。
本申请的技术方案具有以下有益技术效果:
通过本申请提供的技术方案,首先在电网节点处部署用于采集电网节点电力数据的智能仪表,在智能仪表处对采集到的实时电力数据(即当前采集周期内的电力数据)进行初次压缩后,临时存储在智能仪表中,降低智能仪表的存储成本和数据传输成本;进一步地,考虑到智能仪表的数量众多,且通讯通道的容量有限,依据允许等待时长设置各智能仪表的优先级,按照优先级从大到小的顺序依次将智能仪表中储存的数据传输至储存终端,并在储存终端对初次压缩数据进行二次压缩,将二次压缩后的数据储存在储存终端,提高数据采集的效率。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述,本申请示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中,以示例性而非限制性的方式示出了本申请的若干实施方式,并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分,其中:
图1是根据本申请实施例的基于智能仪表的数据采集方法的流程图;
图2是根据本申请实施例的利用旋转门压缩算法对实时电力数据进行初次压缩的示意图;
图3是根据本申请实施例的基于智能仪表的数据采集系统的框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
应当理解,当本申请的权利要求、说明书及附图使用术语“第一”、“第二”等时,其仅是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。本申请的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”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。
根据本申请的第一方面,本申请提供了一种基于智能仪表的数据采集方法,用于采集电力系统中电网节点的电力数据。其中,电网节点可以为电网系统中的一个用电设备或一个用电用户的入网节点,本申请不作限制;在每个电网节点处部署一个智能仪表,该智能仪表能够采集对应电网节点的电力数据,电力数据为电流值序列、电压值序列或功率系列等任意一种用电参数序列。
图1是根据本申请实施例的基于智能仪表的数据采集方法的流程图。如图1所示,所述基于智能仪表的数据采集方法100包括步骤S101至S105,以下详细说明。
S101,通过智能仪表采集电网节点的实时电力数据,所述智能仪表与所述电网节点一一对应。
在一个实施例中,在电力系统中,一个电网节点对应一个智能仪表,所述智能仪表内设有通讯模块、数据采集模块和储存模块,所述数据采集模块用于采集对应电网节点在每个采集周期内的电力数据,所述储存模块用于储存智能仪表所采集的电力数据,所述通讯模块用于将智能仪表储存的电力数据传输至储存终端,所述储存终端可以为数据中心,数据中心为专门用于集中存储和管理大量数据的计算机服务器。其中,所述电力数据为电流值序列、电压值序列或功率系列等任意一种用电参数序列。
其中,所述实时电力数据为当前采集周期内的电力数据;所述采集周期为10分钟,由于一个采集周期内的初次压缩数据会储存在对应的智能仪表中,因此,采集周期可依据智能仪表中储存模块的储存量有关,实施者可依据智能仪表中储存模块的储存量设置采集周期。
比如,电网节点为电力系统中的用电用户,若电力系统中共包括100个用电用户,且每个用电用户均对应一个智能仪表,该智能仪表能够采集对应用电用户在当前采集周期内每一时刻的电压值,当前采集周期内每一时刻的电压值即对应于该用电用户的实时电力数据。
如此,利用智能仪表采集到对应电网节点的实时电力数据。
S102,利用第一压缩算法对所述实时电力数据进行初次压缩,并将初次压缩数据储存在对应的智能仪表中。
在一个实施例中,所述第一压缩算法为旋转门压缩算法,所述利用第一压缩算法对所述实时电力数据进行初次压缩包括:获取上一个相邻采集周期内电力数据的方差,基于方差计算当前采集周期的压缩精度参数,所述压缩精度参数与所述方差呈负相关;在所述压缩精度参数下,利用所述旋转门压缩算法对实时电力数据进行初次压缩,得到初次压缩数据。
其中,压缩精度参数为旋转门压缩算法中的一个超参数,当上一个相邻采集周期内所有电力数据的方差较大时,认为实时电力数据的波动性较大,此时将压缩精度参数调小,可以降低压缩误差值,所述压缩误差值用于反映初次压缩数据和实时电力数据之间的偏差。所述压缩精度参数满足关系式:
;其中,为基准压缩精度参数,为上一个相邻采集周期内所有实时电力数据的方差,为当前采集周期的压缩精度参数。其中,基准压缩精度参数的取值为3。
具体的,请参见图2,是根据本申请实施例的利用旋转门压缩算法对实时电力数据进行初次压缩的示意图。为当前采集周期的起始时刻,将时刻的用电参数值记为,将距离上方压缩精度参数处的点作为旋转门的上支点,将距离下方压缩精度参数处的点作为旋转门的下支点;此时,上支点与的连线视为旋转门的上门,下支点与的连线视为旋转门的下门,上门和下门处于闭合状态。当采集到时刻的用电参数值时,上支点与用电参数值的连线视为旋转门的上门,下支点与用电参数值的连线视为旋转门的下门,此时,上门和下门从闭合状态开始被打开;不断采集当前采集周期内的用电参数值,上门和下门逐渐被打开(即在打开的过程中,上门和下门打开的角度是单调递增的),在时刻上门和下门被打开至平行状态,此时,可用和(时刻的用电参数值)之间的线段代替时刻至时刻之间的用电参数值,也就是说,仅需要储存和即可,实现实时电力数据的初次压缩;然后,将距离上方压缩精度参数处的点作为新的旋转门的上支点,将距离下方压缩精度参数处的点作为新的旋转门的下支点,再次对当前采集周期内的用电参数值进行压缩,直至完成对实时电力数据的初次压缩。
在一个实施例中,将初次压缩数据存储在对应的智能仪表中。
在其它可选的实施例中,所述第一压缩算法还可为LZW算法或LZ77算法等现有的压缩算法。
如此,每个智能仪表对当前采集周期内的用电参数值进行初次压缩,储存在智能仪表中,后续将初次压缩数据传输至储存终端,有效降低了需要传输的数据量。
S103,计算智能仪表的数据量增长速度,将所述智能仪表的剩余储存空间与所述数据量增长速度的比值作为允许等待时长,将允许等待时长的相反数作为所述智能仪表的优先级。
在一个实施例中,由于不同智能仪表的连接的电网节点不同,且不同电网节点的实时电力数据在一个采集周期内的方差不同,导致智能仪表中对实时电力数据进行初次压缩时的压缩精度参数不同,进而导致智能仪表中初次压缩数据的大小不同,即智能仪表中初次压缩数据的数据量不同。
比如,对于智能仪表1,若实时电力数据中所有用电参数值均相等,仅需要储存一个用电参数值即可,则智能仪表1中初次压缩数据的数据量很小;对于智能仪表2,若实时电力数据中所有用电参数值的差异很大,需要储存多个用电参数值,则智能仪表2中初次压缩数据的数据量较大。
在结束当前采集周期后,需要将每个智能仪表内当前采集周期的初次压缩数据传输至储存终端进行储存,由于智能仪表的数量众多,通讯通道的容量有限,为了保证所有电力数据均能准确传输至储存终端,对所有智能仪表进行优先级计算,并按照优先级的从大到小的顺序依次进行传输。
在一个实施例中,数据量增长速度用于反映单位时间内智能仪表中初次压缩数据的增长速度。对相同电力数据而言,使用不同压缩精度参数进行初次压缩,初次压缩后的数据量是不同的,因此,不同压缩精度参数对应的数据量增长速度不同。具体地,所述计算智能仪表的数据量增长速度包括:采集所述智能仪表在历史采集周期中的历史压缩精度参数和初次压缩数据的历史数据量,计算所述历史数据量与采集周期的比值,得到所述历史压缩精度参数对应的历史数据量增长速度;计算下一个相邻采集周期的预期压缩精度参数,计算所述预期压缩精度参数与历史压缩精度参数的差值绝对值,并将差值绝对值小于设定阈值的历史压缩精度参数作为样本压缩精度参数;将所述样本压缩精度参数对应历史数据量增长速度的最大值作为所述智能仪表的数据量增长速度。
其中,所述设定阈值的取值为1。
在另一个实施例中,所述计算智能仪表的数据量增长速度包括:采集所述智能仪表在历史采集周期中的历史数据量增长速度;将历史数据量增长速度的最大值作为所述智能仪表的数据量增长速度。
在一个实施例中,允许等待时长为智能仪表的储存空间被全部占用时所需要的时长,因此,一个智能仪表的允许等待时长越小,越应当优先将该智能仪表内的初次压缩数据传输至储存终端,也即是说,智能仪表的允许等待时长越小,智能仪表的优先级越大,故而,可直接将允许等待时长的相反数作为智能仪表的优先级。
在另一个实施例中,由于各智能仪表中初次压缩数据的数据量不同,进而导致智能仪表中初次压缩数据传输至储存终端的传输时长不同;因此,优先级还可综合考虑传输时长和允许等待时长进行设置。具体地,优先级的获取方法还包括:计算智能仪表中的初次压缩数据传输至储存终端所需要的时间,得到所述智能仪表的传输时长;基于所述传输时长和所述允许等待时长对各智能仪表进行排序,得到排序结果,所述排序结果中排名的相反数对应于智能仪表的优先级;其中,所述排序结果中一个智能仪表的允许等待时长大于等于所述智能仪表和所述智能仪表之前所有智能仪表的传输时长之和。
示例性地,对于排序结果中第3个智能仪表,其允许等待时长应大于等于第3个智能仪表、第2个智能仪表和第1个智能仪表的传输时长之和,如此,即可保证在第3个智能仪表的储存空间被全部占用之前,将第3个智能仪表、第2个智能仪表和第1个智能仪表中的初次压缩数据传输至储存终端,避免因第3个智能仪表的储存空间被全部占用,无法采集下一个相邻采集周期内的实时电力数据,保证数据采集的准确性。
需要说明的是,满足要求的排序结果不止一种,仅需要获取任意一种满足要求的排序结果即可。当不存在满足要求的排序结果时,表示采集周期过长,智能仪表的储存空间无法满足采集周期,说明采集周期的设置不合理,应降低采集周期,直至得到能够得到排序结果。
S104,按优先级从大到小的顺序将智能仪表中的初次压缩数据依次传输至储存终端。
在一个实施例中,所述按优先级从大到小的顺序将智能仪表中的初次压缩数据依次传输至储存终端包括:对于任意一个优先级的智能仪表,所述智能仪表将初次压缩数据传输至储存终端,响应于所述储存终端接收到所述初次压缩数据,将所述智能仪表中的初次压缩数据删除。
S105,利用第二压缩算法对储存终端内的初次压缩数据进行二次压缩并储存,实现数据采集。
在一个实施例中,每间隔一个采集周期,储存终端会接收到各智能仪表的初次压缩数据,而一个智能仪表的初次压缩数据被储存终端接收后,智能仪表内的初次压缩数据会被删除,为下一个采集周期的初次压缩数据提供储存空间。储存终端能够接收到大量的初次压缩数据,为了降低数据存储的成本,提高数据采集效率,采用第二压缩算法对储存终端内的初次压缩数据进行第二次压缩,并将压缩后的数据储存在储存终端,实现数据采集
其中,所述第二压缩算法为霍夫曼编码算法,所述利用第二压缩算法对储存终端内的初次压缩数据进行二次压缩并储存,包括:当接收到设定数量个采集周期的初次压缩数据后,获取一个智能仪表的所有初次压缩数据;利用所述霍夫曼编码算法对所述智能仪表的所有初次压缩数据进行编码,得到所述智能仪表的压缩包,将所述压缩包储存在所述储存终端。
其中,所述设定数量的取值为150。
其中,霍夫曼编码算法适合大数据量的数据压缩,霍夫曼编码算法是一种基于频率的编码方式,通过统计每个字符出现的频率来构建编码表,将频率高的字符用较短的编码表示,频率低的字符用较长的编码表示,实现数据压缩;在数据量较大的情况下,字符的频率分布更能够反映出整体的特征,从而更容易实现较高的压缩比例。而旋转门压缩算法适用于小数据量的数据压缩,因此,本申请中采用旋转门压缩算法在智能仪表端进行第一次数据压缩,降低数据的传输成本和智能仪表的存储成本,采用霍夫曼编码算法在储存终端进行第二次数据压缩,降低储存终端的存储成本。
在另一个实施例中,所述第二压缩算法还可采用行程编码算法或LZ压缩算法等现有的压缩算法。
以上通过具体实施例介绍了本申请的基于智能仪表的数据采集方法的技术原理和实施细节。通过本申请提供的技术方案,首先在电网节点处部署用于采集电网节点电力数据的智能仪表,在智能仪表处对采集到的实时电力数据进行初次压缩后,临时存储在智能仪表中,降低智能仪表的存储成本和数据传输成本;进一步地,考虑到智能仪表的数量众多,且通讯通道的容量有限,依据允许等待时长设置各智能仪表的优先级,按照优先级从大到小的顺序依次将智能仪表中储存的数据传输至储存终端,并在储存终端对初次压缩数据进行二次压缩,将二次压缩后的数据储存在储存终端,提高数据采集的效率。
根据本申请的第二方面,本申请还提供了一种基于智能仪表的数据采集系统。图3是根据本申请实施例的基于智能仪表的数据采集系统的框图。如图3所示,所述系统50包括处理器和存储器,所述存储器存储有计算机程序指令,当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据本申请第一方面所述的一种基于智能仪表的数据采集方法。所述系统还包括通信总线和通信接口等本领域技术人员熟知的其他组件,其设置和功能为本领域中已知,因此在此不再赘述。
在本申请中,前述的存储器可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。例如,计算机可读存储介质可以是任何适当的磁存储介质或者磁光存储介质,比如,阻变式存储器RRAM(Resistive RandomAccess Memory)、动态随机存取存储器DRAM(Dynamic Random Access Memory)、静态随机存取存储器SRAM(Static Random-Access Memory)、增强动态随机存取存储器EDRAM(Enhanced Dynamic Random Access Memory)、高带宽内存HBM(High-Bandwidth Memory)、混合存储立方HMC(Hybrid Memory Cube)等等,或者可以用于存储所需信息并且可以由应用程序、模块或两者访问的任何其他介质。任何这样的计算机存储介质可以是设备的一部分或可访问或可连接到设备。本申请描述的任何应用或模块可以使用可以由这样的计算机可读介质存储或以其他方式保持的计算机可读/可执行指令来实现。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种基于智能仪表的数据采集方法,其特征在于,用于采集电网节点的电力数据,所述数据采集方法包括:
通过智能仪表采集电网节点的实时电力数据,所述智能仪表与所述电网节点一一对应;
利用第一压缩算法对所述实时电力数据进行初次压缩,并将初次压缩数据储存在对应的智能仪表中;
计算智能仪表的数据量增长速度,将所述智能仪表的剩余储存空间与所述数据量增长速度的比值作为允许等待时长,将允许等待时长的相反数作为所述智能仪表的优先级;
按优先级从大到小的顺序将智能仪表中的初次压缩数据依次传输至储存终端;利用第二压缩算法对储存终端内的初次压缩数据进行二次压缩并储存,实现数据采集;
所述实时电力数据为当前采集周期内的电力数据,所述第一压缩算法为旋转门压缩算法,所述初次压缩的过程包括:
计算当前采集周期的压缩精度参数,所述压缩精度参数与上一个相邻采集周期内电力数据方差呈负相关;
在所述压缩精度参数下,利用所述旋转门压缩算法对实时电力数据进行初次压缩,得到初次压缩数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能仪表的数据采集方法,其特征在于,所述压缩精度参数满足关系式:
;其中,为基准压缩精度参数,为上一个相邻采集周期内电力数据方差。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能仪表的数据采集方法,其特征在于,所述计算智能仪表的数据量增长速度包括:
采集所述智能仪表在历史采集周期中的历史压缩精度参数和初次压缩数据的历史数据量,计算所述历史数据量与采集周期的比值,得到所述历史压缩精度参数对应的历史数据量增长速度;
计算下一个相邻采集周期的预期压缩精度参数,计算所述预期压缩精度参数与历史压缩精度参数的差值绝对值,并将差值绝对值小于设定阈值的历史压缩精度参数作为样本压缩精度参数;
将所述样本压缩精度参数对应历史数据量增长速度的最大值作为所述智能仪表的数据量增长速度。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能仪表的数据采集方法,其特征在于,所述计算智能仪表的数据量增长速度包括:
采集所述智能仪表在历史采集周期中的历史数据量增长速度;
将历史数据量增长速度的最大值作为所述智能仪表的数据量增长速度。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能仪表的数据采集方法,其特征在于,所述按优先级从大到小的顺序将智能仪表中的初次压缩数据依次传输至储存终端包括:
对于任意一个优先级的智能仪表,响应于储存终端接收到所述智能仪表的初次压缩数据,将所述智能仪表中的初次压缩数据删除。
6.根据权利要求1所述的一种基于智能仪表的数据采集方法,其特征在于,所述第二压缩算法为霍夫曼编码算法,所述利用第二压缩算法对储存终端内的初次压缩数据进行二次压缩并储存,包括:
当接收到设定数量个采集周期的初次压缩数据后,获取一个智能仪表的所有初次压缩数据;
利用所述霍夫曼编码算法对所述智能仪表的所有初次压缩数据进行编码,得到所述智能仪表的压缩包,将所述压缩包储存在所述储存终端。
7.根据权利要求1至6任一项所述的一种基于智能仪表的数据采集方法,其特征在于,优先级的获取方法还包括:
计算智能仪表中的初次压缩数据传输至储存终端所需要的时间,得到所述智能仪表的传输时长;
基于所述传输时长和所述允许等待时长对各智能仪表进行排序,得到排序结果,所述排序结果中排名的相反数对应于智能仪表的优先级;
其中,所述排序结果中一个智能仪表的允许等待时长大于等于所述智能仪表和所述智能仪表之前所有智能仪表的传输时长之和。
8.一种基于智能仪表的数据采集系统,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器存储有计算机程序指令,当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1至7中任一项所述的一种基于智能仪表的数据采集方法。
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