一种自配置的移动超级电容储能设备数据显示的处理方法技术

本发明专利技术公开了一种自配置的移动超级电容储能设备数据显示的处理方法。该方法包括：数据采集步骤、数据处理步骤、自配置数据显示步骤。本方法利用无线通信技术，实现移动超级电容储能设备与数据中心的数据交互，数据存入原始数据数据库，完成数据采集步骤。经过数据处理步骤把处理后的数据存入显示数据数据库。自配置数据显示：基于显示数据数据库的数据处理模块，在地图上显示设备数据，和/或显示实时数据，和/或显示历史数据。本发明专利技术的优点在于1.针对无线通讯不稳定的特点，采用问题帧续传和补数据的方式保证数据的高质量；2.自配置显示方式减少人工操作，大大降低维护成本，提高工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种自配置的移动超级电容储能设备数据显示的处理方法
本专利技术属于移动超级电容储能设备智能显示和数据处理
具体为一种适用于多地域、多种类超级电容储能设备，快速实现新添加设备的地理信息数据、实时数据、历史数据显示的方法。
技术介绍
当前，随着工业发展和社会需求的增加，将电能作为驱动力，移动超级电容储能设备越来越多的应用到日常生活中，特别是交通工具，比如有轨电车、电动大巴。针对移动超级电容储能设备数据的显示就显得尤为重要。然而现在的数据显示系统中，针对此类显示存在两个问题。移动端与数据中心间无线通讯造成数据交互不稳定，容易出现漏数据或出现乱码的现象，无法保证数据质量；其次，单个移动超级电容储能设备需要显示的数据点多，增加一台新设备显示时需要很多人工操作，维护成本极高，不利于实际施工。然而现在的数据显示系统中，移动端与数据中心间无线通讯造成数据质量低下，更重要的是单个移动超级电容储能设备需要显示的数据点多，增加一台新设备显示时需要很多人工操作，维护成本极高，不利于实际施工。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术提供一种自配置的移动超级电容储能设备数据显示的处理方法，在保证数据质量的同时能快速实现新实例的数据显示。为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种自配置的移动超级电容储能设备数据显示的处理方法：包括数据采集、数据处理、自配置数据显示。步骤1.数据采集步骤主要是利用无线通信技术，实现移动超级电容储能设备与数据中心的数据交互。把数据存入原始数据库中。步骤2.数据处理模块。无线通信存在不稳定性，何时通上，何时断开并不确定，对于漏数据和错帧乱码的问题，本方法用问题帧续传来解决。进一步的，问题帧续传方法具体为：步骤21，问题帧判据设定。一般为自定义规约，用帧序号来标识数据的连续性，CRC校验来识别有无乱码，还有其它的特征值。步骤22，问题帧记录。一般由数据中心记录问题帧。数据中心把问题帧的判据(如：存储内容除问题帧的特征值和用户自定义需记录信息)和帧信息(如：序号、数据时间、问题帧出现时标等)记录下来，这些信息用于问题帧的再次召唤，直到超时或者召唤成功为止。步骤23，问题帧召唤。移动设备的数据存储时间有限，数据中心也对数据值的实效性有要求，所以设置了超时时间。数据中心设定正常召唤时间和超时设置。此处根据移动端设备参数和数据中心数据要求，正常时间内数据中心发送召唤请求，超时后不再从设备读取数据。进一步的，对于数据质量不达标的其它情况，本专利技术提供手动补数据和算法补数据的方式来解决，补数据方法具体为：对于超时的不从设备获取的数据，又对数据完整性有要求的场景，提供手工补数据和算法补数据的方式。手工补数据就是直接在数据库里对表进行操作。算法补数据由人工判断使用何种算法。本系统提供基本常用的统计学和机器学习部分算法，也可自编算法，通过脚本的方式组态添加。统计学方法如：平均值、均值、中位数、众数、最大最小值、分位数、频数、缺失值等。机器学习算法如：K均值聚类、GBDT回归、朴素贝叶斯、K近邻\最近邻、神经网络、遗传算法，相近差错，支持向量机，booting、分类轨迹等。进一步的，数据处理步骤还需要进行约束配置，主要是在系统中设定由厂家提供的移动超级电容储能设备阈值参数，如系统电压，有效值范围0-60000V，最小计量单位0.1V等。由于设备性能受投运环境，使用时间影响，单个设备的运行历史值也会作为故障诊断的判据之一。再经过地域分类处理、数据清洗处理，存入显示数据数据库。数据显示包括5层结构：移动超级电容储能设备类型、地域、整机、模组、单体。进一步的，自配置实时地理信息数据显示模块是在地图上显示设备数据的模块，运行步骤如下：步骤31，先读取“地理信息数据整机信息表”获取需要显示的整机信息，表格结构如下：序号整机标识(唯一性)地域设备信息通讯单元名称表1步骤32，根据“整机标识(唯一性)”和“设备信息”确定要显示的设备信息。步骤33，读取“地理信息数据配置文件”获得各个设备要显示的特征值。特征值如：整机标识(唯一性)、数据刷新频率(10s、60s、5m、10m…)、剩余电量、整机状态、充放电次数等。步骤34，在地图上自添加点，并显示特征值，完成显示功能。进一步的，自配置实时数据显示模块和自配置历史数据显示模块也都是基于显示数据数据库的数据处理模块。运用的是配置信息加模板加数据生成实例的方式。首先读取“实时数据整机信息表”判断是否需要生成新实例；接着判断实例模板类型，对有模板的，读取模板，对没有模板的，先生成模板；然后匹配数据，自动生成新实例；最后刷新数据，完成实时数据显示功能。自配置历史数据显示模块与此模块流程类似，只是各种“信息配置文件”不同，模板不同，显示的数据时效不同。其中，自配置实时数据显示模块实施的具体步骤为：步骤41，读取显示数据数据库中“实时数据整机信息表”，得到整机信息。步骤42，根据“整机标识(唯一性)”和“新实例”判断是否需要生成新实例。步骤43，需要生成新实例，通过“模板类型”判断是否有模板，如果有，进入已有模板处理步骤：步骤431，读取模板配置文件；步骤432，复制模板生成新实例文件夹；步骤433，修改文件夹中的关联数据；步骤434，生成新实例；步骤435，如果生成成功则进入下一步步骤44；如果不成功则删除文件夹回到步骤431重新生成实例，直到生成成功为止。如果是“设备类型”未知进入未知类型处理步骤：步骤436，组态类型模板文件，编辑模板配置信息文件；步骤437；设为已知模板；步骤438，进入已有模板处理步骤431；步骤44，添加新实例到主页面导航条中。步骤45，读取数据表数据，刷新页面数据。步骤46，完成新实例自配置实时数据显示过程。模板配置信息文件格式如下：模板文件是由图元和数据组成的显示画面文件。数据表是以日期命名，一天一张表，数据点存储间隔可设为5S，1分钟、5分钟、15分钟、30分钟，1小时等。数据表格式如下：自配置历史数据显示模块，实施步骤与实时数据显示模块基本一致，只是配置文件格式不同，读取的是显示数据数据库中“历史数据整机信息表”结构如下：序号整机标识(唯一性)地域模板类型通讯单元名称模板信息配置文件格式如下所示：历史数据显示模块从显示数据数据库读取历史数据信息配置文件，判断有无新设备，如果有，判断是否有模板；如果有模板，则按模板生成新实例，完成显示；如果没有模板，则先生成新模板，再按模板生成新实例，完成显示。自配置历史数据显示模块实施的具体步骤包括：步骤51，在显示数据数据库中得到整机信息；步骤52，判断是否需要生成新实例，若需要，执行步骤53，若不需要，完成显示；步骤53，判断是否有模板，如果有，进入已有模板处理步骤：步骤531，读取模板配置文件；步骤532，复制模板生成新实例文件夹；步骤533，修改文件夹中的关联数据；步骤534，生成新实例；步骤535，如果生成成功则进入下一步步骤54；如果不成功则删除文件夹回到步骤531重新生成实例，直到生成成功为止；如果是“模板类型”未知，进入未知类型处理步骤：步骤536，组态类型模板文件，编辑模板配置信息文件；步骤537，设为已知模板；步骤538，进入已有模板处理步骤531；步骤54，添加新实例到主页面导航条中；步骤55，完本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自配置的移动超级电容储能设备数据显示的处理方法，其特征在于，包括如下步骤；步骤1，数据采集：利用无线通信技术，实现移动超级电容储能设备与数据中心的数据交互；数据存入原始数据数据库；步骤2，数据处理：当出现数据错误、数据丢失的情况，能从移动超级电容储能设备得到数据时，用问题帧续传的方式保证数据完整；数据处理后存入显示数据数据库；步骤3，自配置数据显示：基于显示数据数据库的数据处理模块，在地图上显示设备数据，和/或显示实时数据，和/或显示历史数据。

【技术特征摘要】
1.一种自配置的移动超级电容储能设备数据显示的处理方法，其特征在于，包括如下步骤；步骤1，数据采集：利用无线通信技术，实现移动超级电容储能设备与数据中心的数据交互；数据存入原始数据数据库；步骤2，数据处理：当出现数据错误、数据丢失的情况，能从移动超级电容储能设备得到数据时，用问题帧续传的方式保证数据完整；数据处理后存入显示数据数据库；步骤3，自配置数据显示：基于显示数据数据库的数据处理模块，在地图上显示设备数据，和/或显示实时数据，和/或显示历史数据。2.根据权利要求1所述的数据显示的处理方法，其特征在于：问题帧续传具体包括：步骤21，问题帧判据设定：用帧序号来标识数据的连续性，CRC校验来识别有无乱码；步骤22，问题帧记录：由数据中心记录问题帧，记录内容包括问题帧的判据和帧信息；这些信息用于问题帧的再次召唤，直到超时或者召唤成功为止。步骤23，问题帧召唤：数据中心设定正常召唤时间和超时设置；正常时间内数据中心发送召唤请求，超时后不再从设备读取数据。3.根据权利要求1所述的数据显示的处理方法，其特征在于：数据处理步骤中，当无法从移动超级电容储能设备得到数据时，采用手动补数据和算法补数据两种方式保证数据完整。算法补数据使用的算法包括统计学和机器学习部分算法；统计学方法包括：平均值、均值、中位数、众数、最大最小值、分位数、频数、缺失值；机器学习算法包括：K均值聚类、GBDT回归、朴素贝叶斯、K近邻，最近邻、神经网络、遗传算法，相近差错，支持向量机，booting、分类轨迹。4.根据权利要求1或3中任一所述的数据显示的处理方法，其特征在于：数据处理步骤中进一步包括：对原始数据数据库中的数据进行约束配置，在数据中心中设定移动超级电容储能设备阈值参数；经过地域分类处理、数据清洗处理，存入显示数据数据库。5.根据权利要求1所述的数据显示的处理方法，其特征在于：数据显示结构包括：移动超级电容储能设备类型、地域、整机、模组、单体。6.根据权利要求1所述的数据显示的处理方法，其特征在于：基于显示数据数据库的数据处理模块包括自配置实时地理信息数据显示模块：从显示数据数据库读取地理信息数据配置文件，自动获得各个设备要显示的特征值后在地图上显示移动超级电容储能设备的数据。7.根据权利要求1所述的数据显示的处理方法，其特征在于：基于显示数据数据库的数据处理模块包括自配置实时数据显示模块：从显示数据数据库读取实时数据信息配置文件，判断有无新设备，如果有，判断是否有模板；如果有模板，则按模板生成新实例，刷新数据，完成显...

【专利技术属性】
技术研发人员：张杭，唐崇佳，张燕，
申请(专利权)人：南京因泰莱电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32