储能EMS 数据采集与处理


以下是一个简单的 Python 示例代码,用于模拟储能 EMS(Energy Management System)的数据采集与处理。此代码会模拟采集储能系统的电压、电流和温度数据,接着对这些数据进行简单处理并存储。 ```python import random import time # 模拟数据采集函数 def collect_data(): # 模拟采集电压,范围在 200 - 400 伏特 voltage = random.uniform(200, 400) # 模拟采集电流,范围在 0 - 100 安培 current = random.uniform(0, 100) # 模拟采集温度,范围在 20 - 60 摄氏度 temperature = random.uniform(20, 60) return voltage, current, temperature # 数据处理函数 def process_data(voltage, current, temperature): # 计算功率,功率 = 电压 * 电流 power = voltage * current # 简单的数据验证,如果温度超过 50 摄氏度,发出警告 if temperature > 50: warning = f"Warning: Temperature is too high! Current temperature: {temperature}°C" else: warning = None return power, warning # 主函数,循环采集和处理数据 def main(): while True: # 调用数据采集函数 voltage, current, temperature = collect_data() # 调用数据处理函数 power, warning = process_data(voltage, current, temperature) # 打印采集和处理后的数据 print(f"Voltage: {voltage:.2f}V, Current: {current:.2f}A, Temperature: {temperature:.2f}°C, Power: {power:.2f}W") if warning: print(warning) # 每隔 5 秒采集一次数据 time.sleep(5) if __name__ == "__main__": main() ``` 此代码包含以下功能: 1. `collect_data` 函数:模拟从储能系统采集电压、电流和温度数据。 2. `process_data` 函数:对采集到的数据进行处理,计算功率,并且在温度过高时发出警告。 3. `main` 函数:循环调用数据采集和处理函数,每隔 5 秒采集一次数据并输出结果。 我在以往的开发过程中,碰到过以下几点需要格外小心处理的地方: 1. 数据采集的准确性:在实际应用中,数据采集可能会受到传感器精度、干扰等因素的影响,需要确保采集到的数据准确可靠。 2. 数据处理的实时性:对于储能 EMS 系统,数据处理需要及时响应,以保证系统的实时监控和控制。 3. 异常处理:在数据采集和处理过程中,可能会出现各种异常情况,如传感器故障、通信中断等,需要对这些异常情况进行处理,避免程序崩溃。 [2025-08-26 13:56:00 | AI写代码神器 | 667点数解答]
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- 替雷利珠单抗是一种抗pd-1免疫检查点抑制剂,广泛应用于多种肿瘤的免疫治疗中,可能引发免疫相关性不良反应,罕见但严重的并发症之一为免疫相关性糖尿病。该类型糖尿病通常呈现1型糖尿病的特征,发病迅速且不可逆,通常伴随糖尿病酮症酸中毒的急性发作。该文报道1例替雷利珠单抗注射液致免疫相关性糖尿病的病例,通过分析现有文献和临床案例,总结替雷利珠单抗引发免疫相关性糖尿病的临床特征,探讨免疫检查点抑制剂致糖尿病潜在的发病机制、处理、药学监护,以期在临床使用中警惕抗pd-1免疫检查点抑制剂引起的免疫相关不良反应。翻译成英文(164点数解答 | 2024-10-11 14:52:52)208
- 搜索一下:1.内容 用visual c++ 6.0编程实现:首先任意输入一个大于2且小于10的整数n,再输入一个由n决定的二维整型数组(n×n)数据,形成n×n阶矩阵。接下来将矩阵中最大元素所在的行和最小元素所在的行进行对调,最后再将对调后的矩阵输出到屏幕上。 例如: 原始数据:n=4 结果数据: 1 2 3 4 8 11 14 16 3 5 9 10 3 5 9 10 8 11 14 16 1 2 3 4 15 2 7 6 15 2 7 6(648点数解答 | 2024-11-02 10:23:57)218
- 题目描述 请根据邮件的重量和用户选择是否加急计算邮费。计算规则: 重量在 1000 1000 以内(包括),基本费 8 8 元; 超过 1000 1000 克的部分,每 500 500 克加收超重费 4 4 元,不足 500 500 克部分按 500 500 克计算; 如果用户选择加急,多收 5 5 元。 输入格式 一行,包含一个正整数 x x 和一个字符 c(y 或 n),之间用一个空格隔开,分别表示重量和是否加急。 如果字符是 y,说明选择加急;如果字符是 n,说明不加急。 输出格式 输出一行一个正整数,表示邮费。 输入输出样例 输入 #1复制 1200 y 输出 #1复制 17 说明/提示 对于100%数据 1 ≤ x ≤ 1 0 6 1≤x≤10 6 在洛谷, 享受 coding 的欢乐(88点数解答 | 2024-11-09 15:33:30)284
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- 帮我用gee写代码,数据:1、连续三年的landsat逐月的数据(如针对2020年,则数据为2019.01-2021.12),完成去云;2、已有的研究区范围。 计算研究区范围内每个像素的landsat3年逐月的ndvi和mndwi指数,再针对ndvi和mndwi三年的时间序列数据分布按公式p(t)=a+bt+ccos(2π/t·t)+dsin(2π/t·t),t是julian date, t是365, 进行逐像素重建,每个像素分别得到ndvi和mndwi对应参数a、b、c、d、difference(最大值和最小值的差异)、mean(平均值),然后再去计算fndvi =(cndvi-dndvi + 1)x(meanndvi + 1)/differencendvi;fmndwi =(cmndwi-dmndwi+ 1)x(meanmndwi + 1)/differencemndwi;pwtmi= fndvi x fmndwi 其中cndvi代表ndvi时间序列中的参数c,cmndwi为mndwi时间序列中的参数c其他同理 保证代码在gee中能直接运行(1616点数解答 | 2024-11-26 19:55:20)190
- 1. 爬取和分析京东网站数据; 2. 用自己的学号作为项目名称; 3. 用搜索关键字爬取“京东网站”,并爬取“笔记本”商品的下列数据:商品名、价格、店铺名、评价数; 4. 将数据保存到 mongodb数据库中; 5. 用pandas工具包读取数据库中的数据进行下列分析,并用matplotlib可视化输出: a. 读取数据库中“笔记本”数据。 b. 预处理:将价格转换为浮点数,将评价数转换为整数。 c. 分析笔记本价格分布:直方图(x轴表示价格、y轴表示该价格区间的商品数量),添加样本总数说明。 d. 分析联想各型号笔记本的销售量和均价,绘制两个柱状图:x轴表示笔记本型号、y轴表示该笔记本销量或均价,并标明销量或均价值。(968点数解答 | 2024-12-12 00:20:07)161
- 数据,出题范围:小学4年级,题型:试卷一套,总分:100分(905点数解答 | 2024-12-20 14:11:43)205
- 请根据邮件的重量和用户选择是否加急计算邮费。计算规则: 重量在 1000 1000 以内(包括),基本费 8 8 元; 超过 1000 1000 克的部分,每 500 500 克加收超重费 4 4 元,不足 500 500 克部分按 500 500 克计算; 如果用户选择加急,多收 5 5 元。 输入格式 一行,包含一个正整数 x x 和一个字符 c(y 或 n),之间用一个空格隔开,分别表示重量和是否加急。 如果字符是 y,说明选择加急;如果字符是 n,说明不加急。 输出格式 输出一行一个正整数,表示邮费。 输入输出样例 输入 #1复制 1200 y 输出 #1复制 17 说明/提示 对于100%数据 1 ≤ x ≤ 1 0 6 1≤x≤10 6(244点数解答 | 2024-12-31 19:36:29)209
- import xarray as xr import numpy as np import pandas as pd # === 文件路径 === swe_path = 'E:/1961-2020_swe_mm/ten_year/clip/1961-1970_clip.nc' rain_path = 'F:/gldas_10year_0.1_sep/clip/1961-1970_clip.nc' output_path = 'E:/RP_melt/rp_melt_month/1961-1970_rp_melt_month.nc' # === 加载 SWE 数据 === ds_swe = xr.open_dataset(swe_path) swe = ds_swe['sd_mm'] # 实际变量名 swe = swe.rename({'valid_time': 'time'}) swe['time'] = pd.to_datetime(swe.time.values) # === 加载降水数据 === ds_rain = xr.open_dataset(rain_path) ra(78点数解答 | 2025-05-07 12:37:09)115