[發明專利]一種測點統計效率的提升方法、存儲介質及計算設備

有效

• 申請號: 202011345499.1
• 申請日: 2020-11-25
• 公開（公告）號: CN112464165B
• 公開（公告）日: 2023-10-20
• 發明（設計）人: 龐武華;王毅;李郁;何清;王智微
• 申請（專利權）人: 西安西熱電站信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 高博

本發明公開了一種測點統計效率的提升方法、存儲介質及計算設備，定義測點數據累計樣本分布密度；根據累計樣本分布密度計算最優分段周期；構建測點樣本計數器并初始化賦值；構建測點讀取歷史樣本操作監聽器；構建最優分段遍歷器查詢索引目錄；構建測點統計算法銜接合并器；綜合歸納設計測點算法器，建立測點算法統計的總接口，在測點使用過程中，遍歷歷史樣本，分段收集算法特征數據，構建遍歷器并存儲，同步更新查詢索引目錄，使統計樣本對象由測點的原始數據轉換為測點的算法特征數據，提升測點統計效率。本發明解決了場景問題和應用需求，為電廠用戶數據應用、數據服務和數據決策等方面創造了業務價值。

技術領域

本發明屬于測點數據統計技術領域，具體涉及一種基于測點數據樣本分布密度提升測點統計效率的方法、存儲介質及計算設備。

背景技術

測點是發電企業實時數據資源的最主要形態；測點數據直接源自設備系統和工藝性能，是一種時序結構數據，數據量屬于海量規模，是發電企業生產運行過程監測、評估和決策管理的數據基礎。利用測點數據，除常見的快照和瞬時插值外，時常要統計一段時間的算法值，比如小時累積值、日最大、周最小、月平均、季度累計、年度累計等，而且算法值相對更具有生產運行指導意義。

當前，發電企業對測點數據的加工統計，主要手段包括：

第一，利用實時數據庫API直接統計。實時數據庫的主要職責是收集和存儲，因此大多數實時數據庫設計上側重于實時數據的壓縮存儲，僅提供少量統計算法API用于數據庫管理分析調用。對測點數據進行統計加工時，會消耗實時數據庫服務器系統資源，由其是CPU計算資源。統計請求密集、計算周期長比如周、月、季度、年時，直接統計可能會造成實時數據庫服務器崩潰。因此，為確保實時數據庫的穩定可靠運行，實際業務場景中一般不推薦利用實時數據庫API直接統計；

第二，利用預處理數據加工統計。根據固定周期比如1小時，預先加工處理產生基礎數據，存儲在關系型數據庫中。統計日、周、月、季度和年度等時間層次數據時，直接從關系數據庫總讀取小時數據匯總加工統計成所需數據。這種方式統計效率比較高，但由于采用二次處理數據，因此統計結果準確度不夠，可能會與實時庫直接統計結果有差異。預先處理定期執行，使得統計結果不能緊隨實時生產過程，時效性較差。

隨著電廠數字化智能化的發展，測點數據作為發電企業實時數據資源主要形態，在算法加工上迫切需要提升統計效率，支持高并發運行環境，能夠高性能地滿足現場生產管理對數據的應用需求。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術中的不足，提供一種基于測點數據樣本分布密度提升測點統計效率的方法、存儲介質及計算設備，能夠通過測點數據樣本分布密度，及時、準確、有效地提升測點統計效率，滿足電廠生產運行的測點數據加工統計需求。

本發明采用以下技術方案：

一種測點統計效率的提升方法，定義測點數據累計樣本分布密度Dn；根據累計樣本分布密度Dn計算最優分段周期Pt；構建測點樣本計數器并初始化賦值；構建測點讀取歷史樣本操作監聽器；構建最優分段遍歷器查詢索引目錄；構建測點統計算法銜接合并器；

根據測點數據累計樣本分布密度、最優分段周期Pt、測點樣本計數器、測點讀取歷史樣本操作監聽器、最優分段遍歷器查詢索引目錄和測點統計算法銜接合并器綜合歸納設計測點算法器，建立測點算法統計的總接口，在測點使用過程中，遍歷歷史樣本，分段收集算法特征數據，構建遍歷器并存儲，同步更新查詢索引目錄，使統計樣本對象由測點的原始數據轉換為測點的算法特征數據，提升測點統計效率。

具體的，測點數據累計樣本分布密度Dn具體為：

其中，D為測點樣本密度，N為測點數據樣本容量，T為讀取周期時長，n為累計采樣次數，i為采樣序號。

具體的，最優分段周期Pt計算規則如下：