CN116708560B - 基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法 - Google Patents
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Abstract
本涉及智慧建筑的领域,尤其是涉及基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法,包括:判定需要整合的数据源及数据源格式,匹配数据转化工具,进行格式转化;根据数据的采集设备来源,划分数据类型为稳定数据与不稳定数据;对稳定数据进行异常判断,对比建筑线路的总能耗与分项能耗数据是否符合,判定稳定数据是否存在数据异常,若存在异常,发出第一报警信号;对比不稳定数据及预设的安全浮动阈值,判定不稳定数据是否存在异常,若存在异常,发出第二报警信号;获取数据目标所需要的数据格式及传输协议,匹配数据转化工具进行格式转化后,匹配传输协议输出至能效监控***,具有提高能效监测***数据整合和分析效率的效果。
Description
技术领域
本发明涉及智慧建筑的领域,尤其是涉及基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法。
背景技术
能效是指在能源利用中,发挥作用的与实际消耗的能源量之比,建筑能效监测***是指从智能建筑用户的集中数据采集、数据管理、数据分析、能效控制等需求出发,真正实现对建筑物供电、供水、供气、供热设备运行状态进行无盲区、全参数实时监测,为有效节能提供准确的数据支持和依据。
在智能建筑内设置采集设备进行远程数据抄表,并将数据传输给能效监控***,能效监测***对建筑内能源的使用情况进行实时监测和分析的***,能够帮助用户实现对建筑内各个***及设备的能耗情况进行监测与管理,从而优化能源使用方式,提高能耗效率,降低运营成本。建筑能效监测***能够监测建筑能效的总体情况,建立有效的能效评价指标体系,找出建筑用能中存在的问题,进而提出节能优化方案,而其中敛据采集工作是大数据分析的基础,数据采集的准确与否直接决定了数据分析的价值。
在实际的项目实施过程中,由于设备的型号、安装批次不同,不同的数据源可能使用不同的数据格式、协议和标准,数据传输的格式不统一,如果对现有的采集设备及数据处理设备进行统一更换调整,设备成本与人工成本较高,所以现有技术中,大都采用在能效检测***进行数据整合和分析,不同的数据格式在解析时出现数据错误、丢失的情况,降低了能效检测***进行数据整合和分析的效率。
发明内容
为了提高能效监测***数据整合和分析效率的现象,本申请提供一种基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法。
第一方面,本申请提供的基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法采用如下的技术方案:
基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法,包括以下步骤:判定需要整合的数据源及数据源格式,通过预设的匹配模型,自动匹配数据转化工具,进行格式转化;根据数据的采集设备来源,划分数据类型为稳定数据与不稳定数据;建立异常判定模型;根据所述异常判定模型,对所述稳定数据进行异常判断,对比建筑线路的总能耗与分项能耗数据是否符合,判定所述稳定数据是否存在数据异常,若存在异常,发出第一报警信号;对比不稳定数据及预设的安全浮动阈值,判定所述不稳定数据是否存在异常,若存在异常,发出第二报警信号;获取数据目标所需要的数据格式及传输协议,匹配数据转化工具进行格式转化后,匹配传输协议输出至能效监控***。
通过采用上述技术方案,通过设置匹配模型,自动匹配数据转化工具,对数据进行格式转化,使得不同数据源的数据可以进行无缝集成,优化数据交换的过程,通过对采集的数据进行异常判断,判定采集的数据是否存在异常,确保数据传输的准确性,快速检查出数据传输过程中的数据泄露、丢失等问题,提高数据传输的质量,并根据不同监控***所限定的数据格式和传输协议,对数据进行格式转化,并匹配该传输协议进行传输。对于已有的监控***及智能建筑之间的数据交换,进行优化,在节省成本的同时,提高了监测***对于能效检测***进行数据整合和分析的效率。
优选的,获取远程抄表数据和人工录入数据,存储在数据库内,所述远程抄表数据包括抄表数值、采集设备编号、采集时间及采集频率;根据远程抄表数据的数据格式与预设的标准格式,筛选出非标准格式的远程抄表数据;根据非标准格式的标准,匹配对应的转化工具,转化为标准格式。
优选的,所述根据数据的采集设备来源,划分数据类型为稳定数据与不稳定数据中,所述稳定数据包括:燃气使用数据、水量使用数据、照明电量使用数据,所述不稳定数据包括取暖用电数据、取冷用电数据;对于稳定数据,通过批量传输的方式对数据进行传输,提高数据传输效率;对于不稳定数据,通过定时采用定时传输的方式,减少数据传输对网络带宽的影响。
通过采用上述技术方案,对于稳定数据,可以通过批量传输的方式将数播进行传输,从而提高教据传输效率;对于不稳定数据采用定时传输的方式,减少数据传输对网络带宽的影响,同时可以避免因不稳定用电数据的传输而影响智能建筑及能效监控***的稳定性。
优选的,所述建立异常判定模型中,包括以下步骤:调取数据库中的历史建筑线路的总能耗与分项能耗数据,包括正常运行数据与异常数据;通过对异常数据的分析,确定稳定数据的异常类型规律;建立异常判定模型以确定数据异常情况、类型及原因。
通过采用上述技术方案,根据异常数据的历史数据分析,确定稳定数据的多种异常及异常规律,并对每种异常分类,形成异常类型规律。根据异常数据及异常类型规律建立异常判定模型,将采集到的稳定数据输入到异常判定模型中,通过异常判定模型判定稳定数据中可能出现的异常情况,实现异常检测和预警。
优选的,对所述稳定数据进行异常判断,对比建筑线路的总能耗与分项能耗数据是否符合,判定所述稳定数据是否存在数据异常,若存在异常,发出第一报警信号中,包括以下步骤,对比稳定数据的建筑线路的总能耗与分项能耗数据是否符合,若不符合,判定存在异常,生成并发出第一报警信号;通过所述异常判定模型,得出异常种类、原因及异常发生时间,生成并发送第一异常清单。
通过采用上述技术方案,异常判定模型读取稳定数据,自动判断出异常种类、异常发生的原因、异常发生的时间及异常发生的位置,并记录在第一异常清单内,发送至管理平台,供管理人员查看,避免因数据异常导致的能耗损失和安全隐患,及时采取措施来处理这些异常,减少损失和风险。
优选的,所述根据所述不稳定数据及预设的安全浮动阈值,判定所述不稳定数据是否存在异常,若存在异常,发出第二报警信号中,包括以下步骤,根据预设的对比模型,判定不稳定数据是否超出安全浮动阈值的范围,若是,判定存在异常,发送第二报警信号;生成并发送第二异常清单,第二异常清单包括异常数据、异常发生时间及异常位置。
通过采用上述技术方案,不稳定数据的波动较大,用异常判定模型容易被误判断,设定安全浮动阈值,建立计算模型,判定不稳定数据是否超出安全浮动阈值的范围,若不稳定数据超出安全浮动阈值的范围,生成并发送第二 报警信号至管理品台,以提示管理人员采集的数据存在异常。
优选的,所述获取数据目标所需要的数据格式及传输协议,匹配数据转化工具进行格式转化后,匹配传输协议输出至能效监控***中,包括以下步骤:根据数据目标所需要的数据格式,匹配对应的数据转化工具,进行数据格式转化;匹配数据目标所限定的传输协议,上传转化过格式后的数据至能效监控***,若能效监控***接受成功,发送数据接受成功反馈信号,若能效监控***接受失败,发送数据接受失败反馈信号;记录并监控数据传输中的各个节点;响应于数据接受成功反馈信号,完成数据传输;响应于数据接受失败反馈信号,暂存数据,并排查数据传输中的各个节点,找到异常节点,生成并发送传输失败报告。
通过采用上述技术方案,响应数据接受失败反馈信号,暂存数据并排查异常节点的目的在于能够及时发现传输异常并将其解决,保障数据的传输完整性和准确性,并为之后的数据传输提供保障。在传输失败的情况下,生成传输失败报告能够清晰地反映出问题所在,为问题的解决提供必要的信息和参考。
第二方面,本申请公开一种基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换***,采用了上述基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法,包括:第一数据转换模块,用于判定需要整合的数据源及数据源格式,匹配数据转化工具,进行格式转化;数据类型划分模块,用于根据数据的采集设备来源,划分数据类型为稳定数据与不稳定数据;第一传输预警模块,用于对所述稳定数据进行异常判断,根据历史数据,建立异常判定模型,对比建筑线路的总能耗与分项能耗数据是否符合,判定所述稳定数据是否存在数据异常,若存在异常,发出第一报警信号;第二传输预警模块,用于根据所述不稳定数据及预设的安全浮动阈值,判定所述不稳定数据是否存在异常,若存在异常,发出第二报警信号;第二数据转换模块,用于获取数据目标所需要的数据格式及传输协议,匹配数据转化工具进行格式转化后,匹配传输协议输出至能效监控***。
通过采用上述技术方案,第一转化模块及第二转化模块中,通过设置匹配模型,自动匹配数据转化工具,对数据进行格式转化,使得不同数据源的数据可以进行无缝集成,优化数据交换的过程,第一传输预警模块及第二传输预警模块中,通过对采集的数据进行异常判断,判定采集的数据是否存在异常,确保数据传输的准确性,快速检查出数据传输过程中的数据泄露、丢失等问题,提高数据传输的质量,并根据不同监控***所限定的数据格式和传输协议,对数据进行格式转化,并匹配该传输协议进行传输。对于已有的监控***及智能建筑之间的数据交换,进行优化,在节省成本的同时,提高了监测***对于能效检测***进行数据整合和分析的效率。
第三方面,本申请公开一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序,所述处理器加载并执行计算机程序时,采用了上述的基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法。
通过采用上述技术方案,通过上述的基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法生成计算机程序,并存储于存储器中,以被处理器加载并执行,从而,根据存储器及处理器制作终端设备,方便用户使用。
第四方面,本申请公开一种计算机可读存储介质,采用如下的技术方案:计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器加载并执行时,采用了上述的基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法。
通过采用上述技术方案,通过上述的基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法生成计算机程序,并存储于计算机可读存储介质中,以被处理器加载并执行,通过计算机可读存储介质,方便计算机程序的可读及存储。
附图说明
图1是本申请实施例基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法中步骤S1-S6的方法流程图。
图2是本申请实施例基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法中步骤S10-S12的方法流程图。
图3是本申请实施例基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法中步骤S30-S32的方法流程图。
图4是本申请实施例基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法中步骤S40-S41的方法流程图。
图5是本申请实施例基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法中步骤S50-S51的方法流程图。
图6是本申请实施例基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法中步骤S60-S64的方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图1-6对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法,参照图1和图2,基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法包括:
S1:判定需要整合的数据源及数据源格式,通过预设的匹配模型,自动匹配数据转化工具,进行格式转化。步骤S1包括步骤S10-S12,具体如下:
S10:获取远程抄表数据和人工录入数据,存储在数据库内,远程抄表数据包括抄表数值、采集设备编号、采集时间及采集频率。
在燃气线路、水线路、电线路等产生能耗的支路及总路均设置有采集设备,以采集建筑物内的燃气使用数据,用水数据及用电数据,并将采集到的数据存储在数据库内。
采集设备均设置有设备编号,通过读取设备编号能够读取设备所在的位置的定位信息、采集设备的采集线路类型、采集数据、采集时间及采集频率。
S11:根据远程抄表数据的数据格式与预设的标准格式,筛选出非标准格式的远程抄表数据。
用户手动设定或选择标准数据格式,其他格式的数据均自动划分为非标准格式,本申请中,标准数据格式可以是XML格式。
S12:根据非标准格式的标准,匹配对应的转化工具,转化为标准格式。
建立匹配模型,在匹配模型中载入多种格式转化工具,识别非标准格式数据的格式以及标准数据的格式,匹配转化工具,将非标准数据转化为标准数据。
S2:根据数据的采集设备来源,划分数据类型为稳定数据与不稳定数据。
根据数据的采集设备来源,划分数据类型为稳定数据与不稳定数据中,稳定数据包括:燃气使用数据、水量使用数据、照明电量使用数据,不稳定数据包括取暖用电数据、取冷用电数据;
对于稳定数据,可以通过批量传输的方式将数播进行传输,从而提高教据传输效率;对于不稳定数据采用定时传输的方式,减少数据传输对网络带宽的影响,同时可以避免因不稳定用电数据的传输而影响智能建筑及能效监控***的稳定性。
S3:建立异常判定模型。参照图3,步骤S3包括步骤S30-S32,具体如下:
S30:调取数据库中的历史建筑线路的总能耗与分项能耗数据,包括正常运行数据与异常数据。
建筑线路的总能耗包括:总耗气量、总耗水量、照明能耗及动力能耗。分项总能耗中,照明能耗包括:室内照明能耗、走廊及应急照明能耗、室内办公插座能耗等,动力能耗包括:电梯能耗、各类水泵能耗、通风设备能耗等。
S31:通过对异常数据的分析,确定稳定数据的异常类型规律。
根据异常数据的历史数据分析,确定稳定数据的多种异常及异常规律,并对每种异常分类,形成异常类型规律。
S32:建立异常判定模型以确定数据异常情况、类型及原因。
根据上述异常数据及异常类型规律建立异常判定模型,将采集到的稳定数据输入到异常判定模型中,通过异常判定模型判定稳定数据中可能出现的异常情况,实现异常检测和预警。
S4:根据所述异常判定模型,对所述稳定数据进行异常判断,对比建筑线路的总能耗与分项能耗数据是否符合,判定所述稳定数据是否存在数据异常,若存在异常,发出第一报警信号。参照图4,步骤S4包括步骤S40-S41,具体如下:
S40:对比稳定数据的建筑线路的总能耗与分项能耗数据是否符合,若不符合,判定存在异常,生成并发出第一报警信号。
对于稳定数据中,建筑线路的总能耗是否等于分项能耗数据之和,若不相等,则数据存在异常,生成并发出第一报警信号至管理平台,以提示管理人员,采集的数据存在异常。
S41:通过所述异常判定模型,得出异常种类、原因及异常发生时间,生成并发送第一异常清单。
异常判定模型读取稳定数据,自动判断出异常种类、异常发生的原因、异常发生的时间及异常发生的位置,并记录在第一异常清单内,发送至管理平台,供管理人员查看,避免因数据异常导致的能耗损失和安全隐患,及时采取措施来处理这些异常,减少损失和风险。
S5:对比不稳定数据及预设的安全浮动阈值,判定所述不稳定数据是否存在异常,若存在异常,发出第二报警信号。参照图5,步骤S5包括步骤S50-S51,具体如下:
S50:根据预设的对比模型,判定不稳定数据是否超出安全浮动阈值的范围,若是,判定存在异常,发送第二报警信号;
不稳定数据的波动较大,用异常判定模型容易被误判断,设定安全浮动阈值,建立计算模型,判定不稳定数据是否超出安全浮动阈值的范围,若不稳定数据超出安全浮动阈值的范围,生成并发送第二 报警信号至管理品台,以提示管理人员采集的数据存在异常。
S51:生成并发送第二异常清单,第二异常清单包括异常数据、异常发生时间及异常位置。
第二报警信号发出的同时,发出第二异常清单至管理平台,第二异常清单记载了异常数据的数据值、采集设备的位置、采集类型及采集时间,供管理人员查看,避免因数据异常导致的能耗损失和安全隐患,及时采取措施来处理这些异常,减少损失和风险。
S6:获取数据目标所需要的数据格式及传输协议,匹配数据转化工具进行格式转化后,匹配传输协议输出至能效监控***。参照图6,步骤S6包括步骤S60-S64,具体如下:
S60:根据数据目标所需要的数据格式,匹配对应的数据转化工具,进行数据格式转化。
读取数据要传输至目标位置所规定的数据格式,匹配对应的数据转化工具,对数据格式进行转化,将稳定数据及不稳定数据的数据格式转化为目标位置所规定的数据格式。
S61:匹配数据目标所限定的传输协议,输出转化过格式后的数据至能效监控***,若能效监控***接受成功,发送数据接受成功反馈信号,若能效监控***接受失败,发送数据接受失败反馈信号。
读取数据要传输至目标位置所规定的传输协议,匹配传输协议,并输发送输出至能效监控***。当数据发出后,若能效监控***接受成功,发送数据接受成功反馈信号至管理平台,若能效监控***接收到数据但未解析成功,发送数据接收失败反馈信号。
S62:获取数据传输中的各个节点的监控数据并存储。
在数据传输的各个节点设置监控设备,获取数据传输过程中的节点监控数据,可以使用网络流量监控工具进行实时监控或使用***监控工具获取实时监控数据。监控数据包括传输带宽、数据吞吐量、数据延迟等要素。
将获取到的监控数据进行解析,将数据转化为结构化数据,方便存储和分析。解析过程需要根据不同的监控工具和数据类型进行,包括了文本解析和二进制解析。
将解析后的监控数据进行存储,可以选择关系型数据库或者NoSQL(non-relational,非关系型的数据库)数据库进行存储,并建立相应的数据表结构。
将存储的监控数据在管理平台进行可视化展示,可以使用图表、仪表盘等形式进行展示,方便用户监控数据进行分析和统计。
S63:响应于数据接受成功反馈信号,完成数据传输。
S64:响应于数据接受失败反馈信号,暂存数据,并排查数据传输中的各个节点,找到异常节点,生成并发送传输失败报告。
对数据传输中的各个节点进行排查,找到影响数据传输的异常节点,包括网络中断、服务器故障、数据格式错误等。根据排查结果,生成传输失败报告,包括传输异常节点的具体信息、异常原因和影响范围等,并将报告发送给相关人员。 对暂存的数据进行校验,确保数据的完整性和准确性,并根据传输失败报告中的异常信息,进行异常处理,修复故障,并重新启动数据传输任务。响应数据接受失败反馈信号,暂存数据并排查异常节点的目的在于能够及时发现传输异常并将其解决,保障数据的传输完整性和准确性,并为之后的数据传输提供保障。在传输失败的情况下,生成传输失败报告能够清晰地反映出问题所在,为问题的解决提供必要的信息和参考。
管理平台在数据发出后的预设时间内,未接收到成功反馈信号或失败反馈信号,说明数据中途丢失,则排查数据传输中的各个节点,找到数据丢失的节点,生成并发送数据丢失报告,并重新进行数据发送。
本申请实施例基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法的实施原理为:通过设置匹配模型,自动匹配数据转化工具,对数据进行格式转化,使得不同数据源的数据可以进行无缝集成,优化数据交换的过程,通过对采集的数据进行异常判断,判定采集的数据是否存在异常,确保数据传输的准确性,快速检查出数据传输过程中的数据泄露、丢失等问题,提高数据传输的质量,并根据不同监控***所限定的数据格式和传输协议,对数据进行格式转化,并匹配该传输协议进行传输。对于已有的监控***及智能建筑之间的数据交换,进行优化,在节省成本的同时,提高了监测***对于能效检测***进行数据整合和分析的效率。
本申请实施例还公开一种基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换***,包括:第一数据转换模块,用于判定需要整合的数据源及数据源格式,匹配数据转化工具,进行格式转化;数据类型划分模块,用于根据数据的采集设备来源,划分数据类型为稳定数据与不稳定数据;第一传输预警模块,用于对所述稳定数据进行异常判断,根据历史数据,建立异常判定模型,对比建筑线路的总能耗与分项能耗数据是否符合,判定所述稳定数据是否存在数据异常,若存在异常,发出第一报警信号;第二传输预警模块,用于根据所述不稳定数据及预设的安全浮动阈值,判定所述不稳定数据是否存在异常,若存在异常,发出第二报警信号;第二数据转换模块,用于获取数据目标所需要的数据格式及传输协议,匹配数据转化工具进行格式转化后,匹配传输协议输出至能效监控***。
本申请实施例还公开一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序,其中,处理器执行计算机程序时采用了上述实施例的基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法。
其中,终端设备可以采用台式电脑、笔记本电脑或者云端服务器等计算机设备,并且,终端设备包括但不限于处理器以及存储器,例如,终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备以及总线等。
其中,处理器可以采用中央处理单元(CPU),当然,根据实际的使用情况,也可以采用其他通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)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,通用处理器可以采用微处理器或者任何常规的处理器等,本申请对此不做限制。
其中,存储器可以为终端设备的内部存储单元,例如,终端设备的硬盘或者内存,也可以为终端设备的外部存储设备,例如,终端设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡(SMC)、安全数字卡(SD)或者闪存卡(FC)等,并且,存储器还可以为终端设备的内部存储单元与外部存储设备的组合,存储器用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据,存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据,本申请对此不做限制。
其中,通过本终端设备,将上述实施例的基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法存储于终端设备的存储器中,并且,被加载并执行于终端设备的处理器上,以方便用户使用。
本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质,并且,计算机可读存储介质存储有计算机程序,其中,计算机程序被处理器执行时,采用了上述实施例的基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法。
其中,计算机程序可以存储于计算机可读介质中,计算机程序包括计算机程序代码,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件形式等,计算机可读介质包括能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等,需要说明的是,计算机可读介质包括但不限于上述元器件。
其中,通过本计算机可读存储介质,将上述实施例的基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法存储于计算机可读存储介质中,并且,被加载并执行于处理器上,以方便基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法的存储及应用。
以上均为本申请的较佳实施例,并非依此限制本申请的保护范围,本说明书(包括摘要和附图)中公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即,除非特别叙述,每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
Claims (4)
1.基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法,其特征在于,包括以下步骤:
判定需要整合的数据源及数据源格式,通过预设的匹配模型,自动匹配数据转化工具,进行格式转化;
根据数据的采集设备来源,划分数据类型为稳定数据与不稳定数据;
建立异常判定模型;
根据所述异常判定模型,对所述稳定数据进行异常判断,对比建筑线路的总能耗与分项能耗数据是否符合,判定所述稳定数据是否存在数据异常,若存在异常,发出第一报警信号;
对比不稳定数据及预设的安全浮动阈值,判定所述不稳定数据是否存在异常,若存在异常,发出第二报警信号;
获取数据目标所需要的数据格式及传输协议,匹配数据转化工具进行格式转化后,匹配传输协议输出至能效监控***;
所述建立异常判定模型中,包括以下步骤:
调取数据库中的历史建筑线路的总能耗与分项能耗数据,包括正常运行数据与异常数据,其中,建筑线路的总能耗数据包括总耗气量、总耗水量、照明耗能及动力能耗,分项总能耗中,照明能耗包括室内照明能耗、走廊及应急照明能耗、室内办公插座能耗,动力能耗包括电梯能耗、各类水泵能耗、通风设备能耗;
通过对异常数据的分析,确定稳定数据的异常类型规律,其中,根据异常数据的历史数据分析,确定稳定数据的多种异常及异常规律,并对每种异常分类,形成异常类型规律;
建立异常判定模型以确定数据异常情况、类型及原因,其中,根据异常数据集异常类型规律建立异常判定模型,将采集到的稳定数据输入到异常判定模型中,通过异常判定模型判定稳定数据中出现的异常情况,实现异常检测和预警;
对所述稳定数据进行异常判断,对比建筑线路的总能耗与分项能耗数据是否符合,判定所述稳定数据是否存在数据异常,若存在异常,发出第一报警信号中,包括以下步骤:
对比稳定数据的建筑线路的总能耗与分项能耗数据是否符合,若不符合,判定存在异常,生成并发出第一报警信号,其中,对于稳定数据中,建筑线路的总能耗是否等于分项能耗数据之和,若不相等,则数据存在异常,生成并发出第一报警信号至管理平台,以提示管理人员,采集的数据存在异常;
通过所述异常判定模型,得出异常种类、原因及异常发生时间,生成并发送第一异常清单,其中,异常判定模型读取稳定数据,自动判断出异常种类、异常发生的原因、异常发生的时间及异常发生的位置,并记录在第一异常清单内,发送至管理平台,供管理人员查看,避免因数据异常导致的能耗损失和安全隐患,及时采取措施来处理这些异常,减少损失和风险;
所述根据所述不稳定数据及预设的安全浮动阈值,判定所述不稳定数据是否存在异常,若存在异常,发出第二报警信号中,包括以下步骤:
根据预设的对比模型,判定不稳定数据是否超出安全浮动阈值的范围,若是,判定存在异常,发送第二报警信号,其中,不稳定数据的波动大,用异常判定模型容易被误判断,设定安全浮动阈值,建立计算模型,判定不稳定数据是否超出安全浮动阈值的范围,若不稳定数据超出安全浮动阈值的范围,生成并发送第二报警信号至管理平台,以提示管理人员采集的数据存在异常;
生成并发送第二异常清单,第二异常清单包括异常数据、异常发生时间及异常位置,其中,第二报警信号发出的同时,发出第二异常清单至管理平台,第二异常清单记载了异常数据的数据值、采集设备的位置、采集类型及采集时间,供管理人员查看,避免因数据异常导致的能耗损失和安全隐患,及时采取措施来处理这些异常,减少损失和风险;
所述判定需要整合的数据源及数据源格式,匹配数据转化工具,进行格式转化中,包括以下步骤:
获取远程抄表数据和人工录入数据,存储在数据库内,所述远程抄表数据包括抄表数值、采集设备编号、采集时间及采集频率;
根据远程抄表数据的数据格式与预设的标准格式,筛选出非标准格式的远程抄表数据;根据非标准格式的标准,匹配对应的转化工具,转化为标准格式;
所述根据数据的采集设备来源,划分数据类型为稳定数据与不稳定数据中,所述稳定数据包括:燃气使用数据、水量使用数据、照明电量使用数据,所述不稳定数据包括取暖用电数据、取冷用电数据;
对于稳定数据,通过批量传输的方式对数据进行传输,提高数据传输效率;
对于不稳定数据,通过定时采用定时传输的方式,减少数据传输对网络带宽的影响;
所述获取数据目标所需要的数据格式及传输协议,匹配数据转化工具进行格式转化后,匹配传输协议输出至能效监控***中,包括以下步骤:
根据数据目标所需要的数据格式,匹配对应的数据转化工具,进行数据格式转化,其中,读取数据要传输至目标位置所规定的数据格式,匹配对应的数据转化工具,对数据格式进行转化,将稳定数据及不稳定数据的数据格式转化为目标位置所规定的数据格式;
匹配数据目标所限定的传输协议,上传转化过格式后的数据至能效监控***,若能效监控***接收成功,发送数据接受成功反馈信号,若能效监控***接受失败,发送数据接受失败反馈信号,其中,读取数据要传输至目标位置所规定的传输协议,匹配传输协议,并输出至能效监控***,当数据发出后,若能效监控***接收成功,发送数据接收成功反馈信号至管理平台,若能效监控***接收到数据但未解析成功,则发送数据接收失败反馈信号;
记录并监控数据传输中的各个节点,其中,在数据传输的各个节点设置监控设备,获取数据传输过程中的节点监控数据,使用网络流量监控工具进行实时监控或使用***监控工具获取实时监控数据,且监控数据包括传输带宽、数据吞吐量与数据延迟,将获取到的监控数据进行解析,将数据转化为结构化数据,方便存储与分析,解析过程需要根据不同的监控工具和数据类型进行,包括文本解析和二进制解析,将解析后的监控数据进行存储,选择关系型数据库或者NoSQL数据库进行存储,并建立相应的数据表结构,将存储的监控数据在管理平台进行可视化展示,使用图表、仪表盘形式进行展示,方便用户监控数据进行分析和统计;
响应于数据接受成功反馈信号,完成数据传输;
响应于数据接受失败反馈信号,暂存数据,并排查数据传输中的各个节点,找到异常节点,生成并发送传输失败报告,其中,对数据传输中的各个节点进行排查,找到影响数据传输的异常节点,包括网络中断、服务器故障、数据格式错误,根据排查结果,生成传输失败报告,包括传输异常节点的具体信息、异常原因和影响范围,并将报告发送给相关人员,对暂存的数据进行校验,确保数据的完整性和准确性,并根据传输失败报告中的异常信息,进行异常处理,修复故障,并重新启动数据传输任务,响应数据接收失败反馈信号,暂存数据并排查异常节点的目的在于能够及时发现传输异常并将其解决,保障数据的传输完整性和准确性,并为之后的数据传输提供保障,在传输失败的情况下,生成传输失败报告能够清晰地反映问题所在,为问题的解决提供信息和参考,管理平台在数据发出后的预设时间内,未接收到成功反馈信号或失败反馈信号,说明数据中途丢失,则排查数据传输中的各个节点,找到数据丢失的节点,生成并发送数据丢失报告,并重新进行数据发送。
2.基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换***,其特征在于,使用了权利要求1所述的基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法,包括:
第一数据转换模块,用于判定需要整合的数据源及数据源格式,匹配数据转化工具,进行格式转化;
数据类型划分模块,用于根据数据的采集设备来源,划分数据类型为稳定数据与不稳定数据;
第一传输预警模块,用于对所述稳定数据进行异常判断,根据历史数据,建立异常判定模型,对比建筑线路的总能耗与分项能耗数据是否符合,判定所述稳定数据是否存在数据异常,若存在异常,发出第一报警信号;
第二传输预警模块,用于根据所述不稳定数据及预设的安全浮动阈值,判定所述不稳定数据是否存在异常,若存在异常,发出第二报警信号;
第二数据转换模块,用于获取数据目标所需要的数据格式及传输协议,匹配数据转化工具进行格式转化后,匹配传输协议输出至能效监控***。
3.终端设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器加载并执行计算机程序时,采用了权利要求1所述的基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法。
4.计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器加载并执行时,采用了权利要求1所述的基于物联网的智能建筑及能效监控***的数据交换方法。
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