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设备耗电量,你算对了吗?——MixIOT“统计计算”详解

2020/07/22 11:49
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【摘要】:
在企业工业互联网建设过程中,我们将工业数据按其特性分为“状态数据”和“运营数据”。运营数据是在设备状态数据的基础上结合特定的机理约束或数学工具“计算”而来,广泛应用在系统应用(告警、统计、报表)、数据分析和智能调控等重要环节。

在企业工业互联网建设过程中,我们将工业数据按其特性分为“状态数据”和“运营数据”。

 

状态数据:表征设备运行状态的数据类型,如电流、电压、压力、转速等等;
运营数据:表征设备运营情况的数据类型,如耗电量、气电比、总产量等等。

 

运营数据是在设备状态数据的基础上结合特定的机理约束或数学工具“计算”而来,广泛应用在系统应用(告警、统计、报表)、数据分析和智能调控等重要环节。

 

在这当中,“计算”能力和准确性是考量物联网系统是否“好用”重要指标!

 

这是一个由三台空压机组成的空压气站,三台空压机共用了一个电表。假设我们用一个适配器每分钟采集一次电表的读数。我们希望知道,上午9—10点这一个小时里面,三台空压机的总耗电量,如下图所示。

 


▲ 空压站耗电监控示意图

 

你是不是感觉这是非常容易的一件事情,跟供电局到咱家收电费差不多?9点开始的时候,先看一下电表读数A,10点再看一下电表读数B,两个数字相减B-A=?这就是这个小时里面三台空压机的用电量。这个答案对不对呢?

 

准确地说,“对得非常有限”。因为要说这个答案是“对”的,是有非常严苛的必须条件的:

1、电表必须是好的;
2、电表读数的采集必须是准的;
3、电表必须不能到转到头(爆表);
4、如果要转到头这个数字必须是99999;
5、爆表后数字必须从归零00000开始;
6、这一个小时内必须不能换电表等等。

 

◆ 以上条件不是必须满足之一,而是必须全部满足!

 

事实上,上述这些“必须”的条件,在工业场景中其实是不可能的,如果全部都要必须满足,就更不可能。这也是绝大部分数物联网系统和管理信息化系统没办法准确计算出设备运行状态结果的重要原因。

 

假如我们拿到的这一个小时的实测的数据是这样的下图,你又该怎么办?

 


▲ 空压站中采集到的数据

 

如果你有兴趣仔细去看里面的数据,你会发现,电表读数采集出错、换表、不在99999爆表,爆表后不在00000复位,这几件事情好像都发生了。那么,在这一个小时里这三台设备究竟用了多少电?

 

◆ 在MixIOT体系中,统计计算组件(Statos)围绕工业数据和数据的统计与计算做了大量工作,这也让MixIOT在对数据要求极为严苛的工业场景中占得先机。

 

一、统计计算方法:

MixIOT统计计算组件(Statos)中提供了很多种不同的统计计算方法,刚才的那个例子,就需要用一个叫作“读数转用量”的统计方法,这个统计方法就是把一组“读数值”转换成“用量值”。除了“读数转用量”,统计计算组件(Statos)主要的统计计算方法有最大值、最小值、平均值、求和值、计数等常规统计方法。还有一些比较复杂的东西,比如求条件区间、求数值积分、条件时长等。

 


▲ MixIOT统计计算配置界面截图

 

MixIOT以统计计算命题(项目)的方式来进行数据计算,其中命题中主要包含了:把什么数据拿过来,用什么统计计算方法,按什么统计计算周期等关键内容。

 

Statos把数据统计计算完成后,会把结果保存在Statos数据库中。这样,这个结果就可以被其他任何方式来使用了,比如在应用层去做一个可视化,实现数据的实时展现;比如在分析层去做一个深度分析。

 

二、数据过滤算法:

MixIOT统计计算组件(Statos)中内置的数据过滤服务系统,还提供了几种不同的数据过滤方法。这些过滤方法,无非就是把那些“感觉”是异常的数据摘出来,不参与统计计算。

 

为什么会有不同的过滤算法呢?

 

这是因为需要根据不同的数据特征来决定用什么方法过滤。上文例子中,我们肉眼就能看出来,在标记的三个数据中,一个数据有问题,另外两个没有问题。这就是因为这个数据“电表读数”这种数据的特征。

 

具体来说就是:
1、数据应该是一个比一个大;

2、如果数据有跳跃,不会只有一个;

3、数据跳跃点,后续数据应该是连续的;

4、数据爆表(大于9999)后,从“0”开始;
...


设定以上数据过滤条件后,异常数据就能够被准确无误的识别出来。

 

▲ 统计计算内置的数据过滤服务系统

 

除了“电表读数”,MixIOT中内置了“流量计读数”“压力表读数”等大量“数据特征”用以识别异常数据,同时也支持手动增加“数据特征”以适配更多的工业场景。

 

MixIOT通过提供统计计算方法和数据过滤方法,能够在各类复杂工业场景下准确无误的计算出设备耗电量等运营关键数据,为企业工业互联网建设、工业数据处理和应用打下了良好的基础。