[发明专利]一种利用智能电表进行数据挖掘和追溯的方法

权利要求书

1.一种利用智能电表进行数据挖掘和追溯的方法，其特征在于，包括互相通信连接的若干个智能电表，所有的智能电表配置有若干个连接接口，所述智能电表通过连接接口与外置的传感器连接，外置传感器输入至智能电表的数据为外置数据，所述的智能电表与计算用服务器连接，所述的智能电表与外置检测设备进行时间校验，延迟时间测定完成后，智能电表执行以下步骤：

步骤一，智能电表对采集到的所有数据都按照采集的来源进行标记并上传至服务器，

步骤二，由服务器解析所有的外置数据，首先是根据对外置数据的来源以及与智能电表的相关性进行数据分层，然后是根据外置数据的构成方式，下发智能电表的数据提取方法；

步骤二，智能电表根据数据提取方法，对所有的外置数据进行格式统一；

步骤三，服务器根据数据分层的结果进行相关性赋值，按照相关系越高影响程度越大的方式对外置数据的信息量进行计算；

步骤四，计算所有外置数据的信息量，按照信息量的比例确定选用的外置数据，并将选用的外置数据按照采集时间进行关联形成关联参数；

步骤五，将关联参数以数据链的形式进行保存；

步骤六，使用人向服务器提交数据挖掘或追溯的需求，服务器根据数据挖掘或追溯的需求以及关联参数的内容，寻找计算公式，服务器使用或向智能电表下发计算公式；

步骤七，智能电表将计算公式的计算结果进行显示。

2.根据权利要求1所述的利用智能电表进行数据挖掘和追溯的方法，其特征在于，在服务器中，设定各个数据的层级，重要性越高则层级越高，重要性越低则层级越低。

3.根据权利要求2所述的利用智能电表进行数据挖掘和追溯的方法，其特征在于，每个外置数据的信息量由以下公式计算获得，

H(n)＝-∑_np(n)log_c[p(n)]

上式中，P(n)即为编号为n的外置数据的相关性数值，外置数据的相关性数值由此数据所在的数据层的层级和同一层级内外置数据的数量所确定，c为编号为n的外置数据所在同一层级内外置数据的数量，每个电能表分配到的存储空间为人工方式确定，编号为n的外置数据的存储频率为：

上式中，f(n)为编号为n的外置数据的存储频率，H(max)为编号为n的外置数据所对应电能表中对应的所有外置数据中，信息量最大的外置数据的信息量，f(c)为编号为n的外置数据所对应的电能表的数据存储频率。

4.根据权利要求3所述的利用智能电表进行数据挖掘和追溯的方法，其特征在于，外置数据的相关性值的和按照数据层的层级依次排列，以第一数据层中的外置数据的相关性值的和最大，最末一层数据层中的外置数据的相关性值的和最小，且第一数据层中的外置数据的相关性值的和小于等于1。

5.根据权利要求4所述的利用智能电表进行数据挖掘和追溯的方法，其特征在于，在步骤六中，数据挖掘公式为碳排放数据转换公式，所述服务器内每个碳排放数据转换公式对应设置有若干个领域维度以及对应的电量数据范围，所述的领域维度至少包括设备种类、设备类型以及设备额定参数范围，服务器根据所述关联参数所对应的领域维度以及电量数据、外置数据范围寻找最接近的碳排放数据转换公式。

6.根据权利要求5所述的利用智能电表进行数据挖掘和追溯的方法，其特征在于，服务器寻找对应的碳排放数据转换公式时，采用维度距离测算的方法寻找最接近的碳排放数据转换公式：

子步骤一，对每个碳排放数据转换公式对应的维度进行赋值，所有的碳排放数据转换公式均对应有一个多维度的数据位置值；

子步骤二，计算智能电表所对应的多维度的数据位置值；

子步骤三，选取与智能电表多维度的数据位置值欧式距离最近的碳排放数据转换公式；

子步骤四，对比外置检测设备的设备额定参数范围与碳排放数据转换公式所对应的设备额定参数范围之间的比例关系，对碳排放数据转换公式进行比例修正。

7.根据权利要求6所述的利用智能电表进行数据挖掘和追溯的方法，其特征在于，所有外置检测设备初次与服务器连接时，立即给对应的维度进行赋值，进行碳排放数据转换公式选取范围的初筛，选取每个维度距离均小于阈值的碳排放数据转换公式进入初筛备选库，采用维度距离测算的方法寻找最接近的碳排放数据转换公式时，只在初筛备选库内进行选取。