[发明专利]一种海量电缆隧道状态信号数据的存储方法有效
| 申请号: | 202011372694.3 | 申请日: | 2020-11-30 |
| 公开(公告)号: | CN112347045B | 公开(公告)日: | 2022-07-26 |
| 发明(设计)人: | 孙宏彬;潘欣 | 申请(专利权)人: | 长春工程学院;国网吉林省电力有限公司白山供电公司 |
| 主分类号: | G06F16/13 | 分类号: | G06F16/13;G06F16/17;G06F16/172;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 吉林长春新纪元专利代理有限责任公司 22100 | 代理人: | 陈宏伟 |
| 地址: | 130021 吉林*** | 国省代码: | 吉林;22 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 海量 电缆 隧道 状态 信号 数据 存储 方法 | ||
本发明提供一种基于时间块冗余存储结构体的海量电缆隧道状态信号数据存储方法。对于输入的电缆隧道状态信号,构造了冗余存储结构体并以该结构体为单位构建存储块,最终将块存储于云服务器。利用本发明存储的电缆隧道状态信号是以分钟为单位的存储的,每一个存储结构体中包含着当前时间点,以及基于当前时间点之前时间点数据变化统计,使得相关的分析算法可以在一次读取中获得更多的数据信息,防止在读取数据时出现频繁的跨越不同的云存储文件访问的现象,极大的提高访问效率。
技术领域:
本发明公开一种海量电缆隧道状态信号数据的存储方法,涉及一种基于时间块冗余存储结构体的海量电缆隧道状态信号数据存储方法,属于电缆隧道状态信号处理技术领域。
背景技术:
电缆隧道故障影响电力电网建设效能的发挥。因此,如何应用科学手段实现对电力电缆隧道状态及环境的监控、预警和定位、以便及时提醒维护人员提前采取预防措施显得十分的紧迫和必要,在这一过程中需要对海量的电缆隧道状态信号进行存储。
对应海量的电缆隧道状态信号当前存储方法有三种:一是,采用传统的关系数据库进行存储,这种方式最易于实现,但是这种方式需要以数据库查询语句的形式获取单独信号数据,所以这种方法读取效率较低;二是,顺次的将信号数据写入到本地的文件系统中,受到单一计算机存储能力的限制,写入本地文件的数据量有限,于此同时单机存储会给数据在一个大系统范围内共享带来阻碍;三是,将信号数据写入到云存储中(如Hadoop存储集群),这种方式比数据库方式快的多又能容纳和共享较大数据量,所以这种存储模式会获得较佳的应用效果;然而,在进行海量电缆隧道状态信号分析的过程中信号数据不是独立的,而是需要与一定时间范围内的数据进行比较,而模式就可能导致频繁的跨越不同的云存储文件甚至不同的存储服务器的访问,这种模式会引起大量的磁盘争用或者在存储集群管理端的I/O网络流量瓶颈。
因此需要提出一种方法,一方面可以将电缆隧道状态信号存储于与服务器上,又可以有效降低频繁的跨越不同的云存储文件访问,从而提高电缆隧道状态信号在云服务器上的访问效率。
发明内容
本发明提供一种海量电缆隧道状态信号数据的存储方法,基于时间块冗余存储结构体的海量电缆隧道状态信号数据存储方法,对于输入的电缆隧道状态信号,本发明构造了冗余存储结构体并以该结构体为单位构建存储块,最终将块存储于云服务器。
本发明提供了一种海量电缆隧道状态信号数据的存储方法,包括以下步骤:
S1, 输入一分钟内电缆隧道状态信号的个数SNum,建立时间块冗余存储结构体TimeBlockStruct;
S101,输入一分钟内电缆隧道状态信号的个数SNum,SNum的默认值为600;
S102,时间块冗余存储结构TimeBlock,该存储结构包含以下字段:
CurrentBlock:当前时间电缆隧道状态信号数据,为SNum个的浮点型数组;
PrevBlock1:前一分钟电缆隧道状态信号差异数据,为SNum个的浮点型数组;
PrevBlock2:前二分钟电缆隧道状态信号差异数据,为SNum个的浮点型数组;
PrevDayBlock1:与当前时间对应的前一天电缆隧道状态信号差异数据,为SNum个的浮点型数组;
PrevDayBlock2:与当前时间对应的前两天电缆隧道状态信号差异数据,为SNum个的浮点型数组;
StBlock:截止当前时间为止电缆隧道状态信号数据的统计量,为SNum个的浮点型数组;
S2, 建立时间编码算子TimeCodeOpt,输入为算子输入日期时间变量OptInput,输出为编码字符串变量OptOutput;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于长春工程学院;国网吉林省电力有限公司白山供电公司,未经长春工程学院;国网吉林省电力有限公司白山供电公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011372694.3/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:基于大数据的知识点难度定级方法
- 下一篇:一种多模数据融合的三维目标检测方法





