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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司

摘要：本申请公开了基于时序数据库的能源监测数据存储方法、设备及介质，用以解决现有技术中将能源监测数据存储至关系型数据库，根据时序对能源监测数据的查询监测较为困难的技术问题。方法包括：通过日志收集系统，从关系型数据库中查询新增能源监测数据，并根据新增能源监测数据的时序采集新增能源监测数据；基于时序，将新增能源监测数据放入相应的分布式消息队列中；通过分布式消息队列，解除日志收集系统与时序数据库之间新增能源监测数据的耦合性，并将新增能源监测数据，按照时序存储至时序数据库中。通过上述方法减轻了后续排序工作的压力，解除了日志收集系统与时序数据库之间新增能源监测数据的耦合性，提高了新增能源监测数据的查询效率。

主权项：1.基于时序数据库的能源监测数据存储方法，其特征在于，所述方法包括：通过日志收集系统，从关系型数据库中查询新增能源监测数据，并根据所述新增能源监测数据的时序采集所述新增能源监测数据；基于所述新增能源监测数据的时序，将所述新增能源监测数据放入对应的分布式消息队列中；通过所述分布式消息队列，解除所述日志收集系统与时序数据库之间新增能源监测数据的耦合性，并将所述新增能源监测数据，按照所述时序存储至所述时序数据库中；所述基于所述新增能源监测数据的时序，将所述新增能源监测数据放入相应的分布式消息队列中之前，所述方法还包括：确定所述新增能源监测数据是否为数值数据；在所述新增能源监测数据为数值数据时，确定所述新增能源监测数据是否在预设区间内；在所述新增能源监测数据在所述预设区间的情况下，通过预设验证算法，确定所述新增能源监测数据为正常数据的概率；当所述概率大于或等于预设阈值时，确定所述新增能源监测数据为正常数据；所述基于所述新增能源监测数据的时序，将所述新增能源监测数据放入相应的分布式消息队列中之前，所述方法还包括：将所述新增能源监测数据的前一个新增能源监测数据和后一个新增能源监测数据作为训练样本，训练神经网络模型；在所述新增能源监测数据不是数值数据或者所述新增能源监测数据为正常数据的概率小于预设阈值的情况下，确定所述新增能源监测数据不是正常数据，则将所述新增能源监测数据的新增时间输入训练好的神经网络模型中，以得到正常的新增能源监测数据；所述基于所述新增能源监测数据的时序，将所述新增能源监测数据放入相应的分布式消息队列中之前，所述方法还包括：将所述新增能源监测数据的前一个新增能源监测数据和后一个新增能源监测数据作为训练样本，训练神经网络模型；在所述新增能源监测数据不是数值数据或者所述新增能源监测数据为正常数据的概率小于预设阈值的情况下，确定所述新增能源监测数据不是正常数据，则将所述新增能源监测数据的新增时间输入训练好的神经网络模型中，以得到正常的新增能源监测数据。

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百度查询： 山东浪潮科学研究院有限公司 基于时序数据库的能源监测数据存储方法、设备及介质