一种基于云计算的热量表数据分析系统及方法与流程

本发明涉及热量表数据分析，具体涉及一种基于云计算的热量表数据分析系统及方法。

背景技术：

1、随着计量技术的发展和智能水表的出现，不仅促进了水资源管理部门对水资源的科学管理，同时也提高了对水资源的利用率，增强了节水意识，彻底实现了“一户一表，按量收费”的计费管理模式，改变了之前先使用后交费、上门抄水电费、收费困难的情况。其中热量表是一种计算热量的仪表，热量计量直接关系到供需双方的经济利益，科学的热水计量方法，不仅能够更公平更合理地处理热水供应的收费问题，更能促进水资源管理部门对水资源的科学管理，提高广大用户对水资源的利用率，以节约水资源，减少能源浪费。

2、热量表是针对热量计量所设计的科学计量仪表,是采用适当的热量计量原理测量管道内载热液体流经热交换设备时吸收(供冷系统)或者释放(供热设备)的热量,进而完成测量结果显示的专用仪表。

3、热量表安装于热交换系统之中,测量吸收和转换热能的多少,既可得出吸收的热量又能得岀释放的热量。当供热管内含一定热量的载热液体流经供热系统时,热量表根据其配置的流量传感器和温度传感器分别测得流量和温度。热量表的热量测量值的获得取决于两个因素,即管内载热液体流经热量表的实际质量以及与热量散失过程前后相对应的热交换系统入口温度相应焓值和热交换系统岀口温度相应焓值之差(焓差值)5。管内载热液体的体积由流量传感器通过管内流速实际测得,进而将体积转换成质量数值以方便使用。热交换系统出、入口相应温度和焓值通过配对温度传感器采集信号,由计算器处理后给出相应数值。流量信号和温度信号经计算器的计算处理获得结果,进一步通过人机交互界面呈现热交换系统所需计量的热量值情况并对相关数据进行存储。

4、热量表作为一种通过流量和温度参数复合测量来间接测量热交换回路释放或吸收热量的计量仪表，其在工作过程中要不断对流量和温度信息进行采集、测量和存储，按照标准公式计算出热量，这些工作量占据热量表整体电能消耗的90％。也就说，热量表的计算部分承担着a/d转换、热量计算、大量累积流量及热量数据存储等工作。也就是说，现有技术中热量表的芯片负责采集流量传感器传输的流量信息、采集温度传感器传输的单支、配对温度信息以及负责对采集的信号进行热量的计算，通过各种信息的采集和计算，还对大量累积的流量及热量数据进行存储等多种任务，这就给热量表的计量工作带来承重负担，单只热量表计算芯片结构复杂、设计困难，成本高。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于云计算的热量表数据分析方法，包括如下步骤：

2、s1、获取热量表内传感器采集的运行数据；

3、s2、通过物联网将所述运行数据上传，并对运行数据信息进行整合；

4、s3、采用数据流的特征映射函数对整合后的数据信息进行筛选和数据分级。

5、进一步地，步骤s3包括：

6、s31、构建数据流的特征映射函数，得到数据流的特征集fs：

7、fs=(ｕ,ｘ∪ｙ,t)；

8、其中，ｕ表示非空有限实例集，ｘ为条件属性集，ｙ为标签属性集，t表示时间戳；

9、s32、通过所述数据流的特征集fs的每个特征值的条件属性，自动选择每个目标对象的邻近数据数量，定义邻域关系；

10、s33、计算时间戳t时刻的特征集在标签属性集下的依附值；

11、s34、将依附值与阈值进行比较，从而进行分级。

12、进一步地，步骤s32中，给定数据流的特征集fs，nf(xi)表示条件属性样本xi按特征集fs从近到远长度值对n-1个邻近数据进行排序的集合，nf(xi)={}，长度值关系满足:

13、；

14、假设第1个邻近数据到第n-1个分布均匀，分割为n-1个部分，每部分包含一个样本且各部分宽度均为ｐ,如果邻近数据之间的长度值大于ｐ，称间出现间距gap()，则将在特征集fs上的邻域定义为第一个间隔出现之前的所有邻近数据：

15、}；

16、表示第i个样本xi的第j个邻近数据。

17、进一步地，步骤s33包括：

18、s331、分别计算在第r个标签属性yr下的样本xi与邻近数据之间的平均依附值s(xi)；

19、s332、由s(xi)计算求和得到第r个标签属性yr下特征集fs的依附值之和,取平均得到标签属性yr下特征集xt的依附值；

20、s333、重复第s331、s332步骤完成多标签属性下特征集fs的依附值集合dept：

21、。

22、进一步地，条件属性集，每行条件属性样本xi为ｄ维向量；

23、标签属性集，每行标签属性数据yr为m维向量；

24、其中t表示转置。

25、本发明还提出了一种基于云计算的热量表数据分析系统，用于实现热量表数据分析方法，包括：数据采集单元、云端数据处理单元和处理器；

26、数据采集单元用于获取热量表内传感器采集的运行数据；

27、通过物联网将运行数据上传至云端数据处理单元，云端数据处理单元对运行数据信息进行整合；

28、处理器采用数据流的特征映射函数对整合后的数据信息进行筛选和数据分级。

29、进一步地，所述处理器包括：特征映射函数构建模块、邻域确定模块和分级模块；

30、所述特征映射函数构建模块用于构建特征映射函数，得到数据流的特征集；

31、所述邻域确定模块用于通过数据流的特征集的每个特征值的条件属性，自动选择每个目标对象的邻近数据数量，定义邻域关系；

32、所述分级模块用于计算时间戳t时刻的特征集在标签属性集下的依附值，将依附值与阈值进行比较，从而进行分级。

33、相比于现有技术，本发明具有如下有益技术效果：获取热量表内传感器采集的运行数据；通过物联网将所述运行数据上传，并对运行数据信息进行整合；采用数据流的特征映射函数对整合后的数据信息进行筛选和数据分级，大大减少运行时间。

技术特征：

1.一种基于云计算的热量表数据分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1中所述的热量表数据分析方法，其特征在于，步骤s32中，给定数据流的特征集fs，nf(xi)表示条件属性样本xi按特征集fs从近到远长度值对n-1个邻近数据进行排序的集合，nf(xi)={}，长度值关系满足:

3.根据权利要求2中所述的热量表数据分析方法，其特征在于，步骤s33包括：

4.根据权利要求1中所述的热量表数据分析方法，其特征在于，

5.一种基于云计算的热量表数据分析系统，用于实现如权利要求1-4任意一项所述的热量表数据分析方法，其特征在于，包括：数据采集单元、云端数据处理单元和处理器；

6.根据权利要求5中所述的热量表数据分析系统，其特征在于，所述处理器包括：特征映射函数构建模块、邻域确定模块和分级模块；

技术总结
本发明提出了一种基于云计算的热量表数据分析系统及方法，涉及数据处理技术领域，获取热量表内传感器采集的运行数据；通过物联网将所述运行数据上传，并对运行数据信息进行整合；采用数据流的特征映射函数对整合后的数据信息进行筛选和数据分级，大大减少运行时间。

技术研发人员：王绥霞,蔡松,罗金松,郭温宇,刘昂
受保护的技术使用者：天津市金超利达科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15