[發明專利]一種具有數據質量診斷與修復功能的建筑能耗數據采集器

有效

• 申請號: 201810998760.4
• 申請日: 2018-08-30
• 公開（公告）號: CN109270898B
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發明（設計）人: 馬良棟;趙亮;張吉禮;燕慧宇
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418;G06Q50/08
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 溫福雪;侯明遠

1.一種具有數據質量診斷與修復功能的建筑能耗數據采集器，其特征在于，所述的具有數據質量診斷與修復功能的建筑能耗數據采集器包括核心控制器、液晶顯示模塊、RS485通信模塊、以太網通信模塊、近距離WiFi無線網絡通信模塊、4G無線通信模塊、電源模塊、數據質量診斷和修復模塊、存儲模塊；RS485通信模塊負責通過總線采集建筑末端的能耗數據，近距離WiFi無線網絡通信模塊負責組建建筑末端無線局域網，以太網通信模塊和4G無線通信模塊負責將能耗數據傳輸至數據中心服務器，液晶顯示模塊負責顯示采集的能耗數據以及數據采集器的配置信息，存儲模塊負責臨時存儲建筑末端能耗數據，電源模塊負責與各個模塊連接，為各個模塊提供電源供給，數據質量診斷和修復模塊負責對采集到的能耗數據進行動態數據質量診斷、修復和標識，核心控制器負責與各模塊相連接，負責各個模塊之間的任務調度；

數據質量診斷和修復模塊與RS485通信模塊、核心控制器連接，數據質量診斷和修復的具體步驟如下：

S1、數據類型分類：假設采集周期內，數據采集對象是一個穩定的過程，將采集到的數據按性質分為瞬時數據和累計數據；

S2、數據質量診斷：分別針對瞬時數據和累計數據，利用上傳周期內高頻采集的一系列數據識別出上傳周期內最后一個采集數據中的異常數據；

瞬時數據質量診斷的具體包括以下步驟：

S211、對異常數據進行分類，包括非零缺失數據和非零突變數據；

S212、計算上傳周期內所有采集數據中非零-瞬時數據I_i的數學期望π_I和方差Δ_I；

S213、上傳周期內最后一個非零采集數據I_m質量識別，建立非零缺失數據的識別公式和非零突變數據的識別公式：

非零缺失數據的識別公式：

I_m為空式(1)

非零突變數據的識別公式：

I_m≤π_I+3Δ_I且I_m≥π_I-3Δ_I 式(2)、

其中，π_I為非零-瞬時數據I_i的數學期望，Δ_I為非零-瞬時數據I_i的方差；

累計數據質量診斷的具體包括以下步驟：

S221、對異常數據進行分類，包括缺失數據和突變數據；

S222、計算采集周期內的能耗值；

E_i＝S_i-S_i-1 式(3)

其中，S_i為第i時刻計量表累計示數，S_i-1為第i-1時刻計量表累計示數；

S223、計算上傳周期內所有E_i的數學期望π_s和方差Δ_s；

S224、上傳周期內最后一個采集數據S_m質量識別，建立缺失數據的識別公式和突變數據的識別公式：

缺失數據的識別公式：

S_m＝0或S_m為空式(4)

突變數據的識別公式：

S_m0 式(5)

或

E_m≤π_s+3Δ_s且E_m≥π_s-3Δ_s 式(6)

其中，E_m為上傳周期內最后一個采集周期的能耗值，π_s為上傳周期內所有采集周期內能耗值E_i的數學期望，Δ_s為上傳周期內所有采集周期內能耗值E_i的方差；

S3、異常數據修復：利用上傳周期內高頻采集的一系列數據修復上傳周期內最后一個采集數據中異常數據；

異常數據修復具體包括以下步驟：

S31、尋找上傳周期內最后一個采集數據S_m為異常的采集數據；

S32、識別異常數據相鄰的上一個采集周期內的累計數據S_i是否為異常數據，如不是異常數據，利用該數據修復異常數據；若為異常數據，繼續識別該數據相鄰的上一個采集周期內的累計數據S_i是否為異常數據，直到識別出無異常的采集數據；

S33、異常數據修復公式：

S_m＝S_i 式(7)

S4、數據質量類別標識：利用特征字符標識無異常數據和修復數據；

S41、0表示數據無異常；

S42、1表示上傳數據時當前讀取數據為空，返回數據是利用采集周期內的數據的修復結果；

S43、2表示上傳數據時當前讀取數據為突變數據，返回數據是利用采集周期內的數據的修復結果；

S44、3表示上傳數據時讀取數據有異常，且無法利用上傳周期內的數據進行修復，但之前上傳過正確數據，保留最后一次上傳的正確結果。