[发明专利]一种基于云的物联网无线终端低电量预警方法及系统

权利要求书

1.一种基于云的物联网无线终端低电量预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

当无线终端电量数据发生变化以后，将实时电量上报到云平台，作为大数据计算平台的原始数据来源；

大数据计算平台接收到云平台发送的原始数据，进行数据清洗，存储电量采样数据；

大数据计算平台预设有低电量阈值、电量最大偏差值，根据当前上报的电量采样数据进行计算，判断是否需要推送预警；

判断方法为：将本次的电量采样数据与低电量阈值进行对比，如果本次的电量采样数据大于低电量阈值，则将存储的上次的电量采样数据替换为本次的电量采样数据；反之则计算上次的电量采样数据与本次的电量采样数据的差值；

如果计算得到的差值小于电量最大偏差值，则将已有的电量最大偏差值替换为计算得到的差值；反之则计算无线终端的平均电量；

查询无线终端最近的N个采样值，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的平均值，如果平均值大于低电量阈值，则将上次的电量采样数据替换为本次的电量采样数据；反之则进行预警推送。

2.根据权利要求1所述的基于云的物联网无线终端低电量预警方法，其特征在于：无线终端上报电量，当无线终端监测到自身的电压电量发生变化以后，通过物联网协议将采样电量数据发送给智能网关。

3.根据权利要求1所述的基于云的物联网无线终端低电量预警方法，其特征在于，数据清洗包括：数据过滤，原始数据包括云平台下发指令的响应数据和无线终端主动上报数据，过滤掉原始数据中的响应数据；数据分类，无线终端主动上报数据包括心跳数据、设备状态数据、告警数据、电量采样数据，分类出主动上报数据中的电量采样数据。

4.根据权利要求1所述的基于云的物联网无线终端低电量预警方法，其特征在于：大数据计算平台存储电量采样数据后，根据电量采样数据调整数据模型，如果电量采样数据大于数据模型的最大电量，则更新无线终端的最大电量值及上报时间；如果采样电量小于数据模型的最小电量，则更新无线终端的最小电量值及上报时间。

5.根据权利要求4所述的基于云的物联网无线终端低电量预警方法，其特征在于：当电量采样数据小于低电量阈值，根据数据模型的最大电量值和最小电量值记录的时间区间，计算无线终端预计能够运行的最大时长，同时根据无线终端上电后第一次上报的电量时间和系统当前时间的区间计算设备的实际运行时长，如果实际运行时长大于最大运行时长，则进行预警推送。

6.根据权利要求1所述的基于云的物联网无线终端低电量预警方法，其特征在于：预警推送模块接收到电量预警信息后进行校验，如果时间有效范围内有推送记录，则不推送本次电量预警信息；如果在有效时间内没有推送记录，则进行电量预警信息，并记录推送日志。

7.根据权利要求1所述的基于云的物联网无线终端低电量预警方法，其特征在于：当需要推送预警，大数据计算平台返回预警信息至云平台，通过云平台的预警推送模块将预警信息推送到用户的移动端设备。

8.一种基于云的物联网无线终端低电量预警系统，其特征在于：包括无线终端，智能网关，云平台，大数据计算平台，移动端设备；云平台与无线终端之间通过智能网关桥接，实现数据实时通信；云平台与移动端设备通信连接，实现安全认证、数据加解密、预警推送；并与大数据计算平台进行双向通信连接；

无线终端监测到自身的电压电量发生变化以后，通过物联网协议将原始数据发送给智能网关；智能网关接收到无线终端发送的数据进行翻译、解析，通过与云平台约定的通信协议进行数据上报；云平台接收到智能网关发送的数据进行解析、翻译，获取原始数据发送给大数据计算平台；

大数据计算平台包括数据采集模块、数据清洗模块、数据建模模块、算法模块、数据库；数据采集模块接收云平台发送的原始数据；数据清洗模块将原始数据进行数据过滤、数据分类后，将电量采样数据存储到数据库；数据建模模块通过归档的数据调整数据模型；算法模块根据本次的电量采样数据、存储的历史数据、数据模型进行计算，判断是否需要推送预警，判断方法采用权利要求1-7中任一项所述的基于云的物联网无线终端低电量预警方法。