MyEMS开源能源管理系统核心代码解读006

**本期解读： **

虚拟表计算方法：myems/myems-normalization/virtualmeter.py

源代码请点击https://gitee.com/myems/myems/blob/master/myems-normalization/virtualmeter.py?sessionid=-677049640

这段代码是一个用于计算虚拟表每小时能耗的Python脚本，主要用于能源管理系统。它通过数据库查询、数据处理和数学计算来实现这一功能。下面是对代码的详细解析：

** 总体流程 **

1. 查询所有虚拟表：从系统数据库中获取所有虚拟表的信息。

2. 并行处理：使用多进程池并行处理每个虚拟表的计算任务。

**calculate_hourly 函数 **

这个函数是主要的入口点，它执行以下步骤：

1. 连接数据库：尝试连接到系统数据库。如果连接失败，则重试。

2. 查询虚拟表列表：从系统数据库中查询所有虚拟表的ID、名称和计算公式。

3. 随机化处理顺序：为了避免每次都按照相同的顺序处理，将虚拟表列表随机打乱。

4. 并行计算：创建一个进程池，将每个虚拟表的计算任务分配给不同的进程并行处理。

5. 错误处理：记录任何在计算过程中出现的错误。

6. 休眠与重试：完成一轮计算后，程序休眠一段时间后再次执行。

worker 函数

这个函数负责计算单个虚拟表的能耗。它执行以下步骤：

1. 连接数据库：连接到能源数据库。

2. 获取时间范围：确定需要计算的时间范围。

3. 解析表达式：解析虚拟表的计算公式，并获取相关的物理表、虚拟表和离线表。

4. 查询能耗数据：从能源数据库中查询相关电表在指定时间范围内的能耗数据。

5. 计算虚拟表能耗：使用SymPy库解析和计算虚拟表的能耗公式。

6. 保存结果：将计算结果保存到能源数据库的虚拟表能耗表中。

关键技术点

• 数据库操作：使用mysql.connector进行数据库连接和操作。

• 多进程并行处理：使用multiprocessing.Pool实现并行计算，提高效率。

• 数学表达式解析：使用sympy.sympify解析和计算数学表达式。

• 时间处理：使用datetime模块处理时间和日期。

总结

这段代码是一个复杂的数据处理脚本，它结合了数据库操作、多进程并行计算和数学表达式解析，用于实时计算和更新虚拟表的能耗数据。通过这种方式，能源管理系统可以有效地监控和分析能耗数据，从而实现更精准的能源管理和优化。

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