MyEMS 开源能源管理系统核心代码解读 006

本期解读:
虚拟表计算方法:myems/myems-normalization/virtualmeter.py
源代码请点击https://gitee.com/myems/myems/blob/master/myems-normalization/virtualmeter.py?sessionid=-677049640
这段代码是一个用于计算虚拟表每小时能耗的 Python 脚本,主要用于能源管理系统。它通过数据库查询、数据处理和数学计算来实现这一功能。下面是对代码的详细解析:
总体流程
查询所有虚拟表:从系统数据库中获取所有虚拟表的信息。
并行处理:使用多进程池并行处理每个虚拟表的计算任务。
calculate_hourly 函数
这个函数是主要的入口点,它执行以下步骤:
连接数据库:尝试连接到系统数据库。如果连接失败,则重试。
查询虚拟表列表:从系统数据库中查询所有虚拟表的 ID、名称和计算公式。
随机化处理顺序:为了避免每次都按照相同的顺序处理,将虚拟表列表随机打乱。
并行计算:创建一个进程池,将每个虚拟表的计算任务分配给不同的进程并行处理。
错误处理:记录任何在计算过程中出现的错误。
休眠与重试:完成一轮计算后,程序休眠一段时间后再次执行。
worker 函数
这个函数负责计算单个虚拟表的能耗。它执行以下步骤:
连接数据库:连接到能源数据库。
获取时间范围:确定需要计算的时间范围。
3.解析表达式:解析虚拟表的计算公式,并获取相关的物理表、虚拟表和离线表。
4.查询能耗数据:从能源数据库中查询相关电表在指定时间范围内的能耗数据。
5.计算虚拟表能耗:使用 SymPy 库解析和计算虚拟表的能耗公式。
6.保存结果:将计算结果保存到能源数据库的虚拟表能耗表中。
关键技术点
• 数据库操作:使用 mysql.connector 进行数据库连接和操作。
• 多进程并行处理:使用 multiprocessing.Pool 实现并行计算,提高效率。
• 数学表达式解析:使用 sympy.sympify 解析和计算数学表达式。
• 时间处理:使用 datetime 模块处理时间和日期。
总结
这段代码是一个复杂的数据处理脚本,它结合了数据库操作、多进程并行计算和数学表达式解析,用于实时计算和更新虚拟表的能耗数据。通过这种方式,能源管理系统可以有效地监控和分析能耗数据,从而实现更精准的能源管理和优化。
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