基于时序感知的能碳分析数据处理方法与流程

本发明涉及数据处理，具体涉及基于时序感知的能碳分析数据处理方法。

背景技术：

1、在分布式能碳监测系统中，多个采集节点通常部署在不同建筑、配电回路或能源设备侧，各节点需要分别采集电压、电流等电能质量参数，并结合燃料消耗量、碳排放因子和氧化折算因子形成能碳分析数据。由于各采集节点独立运行本地时钟，节点内部晶振会受到工作温度、电源纹波、器件老化和网络发送队列状态的影响而产生物理漂移，导致不同节点生成的数据块在相近实际物理时刻采集时仍可能存在本地时间戳偏差。现有处理方式多在数据到达中心端后依据时间戳、滑动窗口或插值方式进行对齐，该类方式主要对已经形成的数据错位进行后处理，对数据源头处的晶振漂移趋势缺少补偿；同时，在中心端进行多通道校准时，亚采样点残余时延、通道传播差异、频域相位斜率和时钟频率偏差可能在相位观测结果中相互耦合，若仅采用简单时间偏移估计或普通回归处理，容易使残余时延和频偏因素相互干扰，影响多通道电能质量高速采样序列的同步一致性。进一步地，能碳因子低速参数与电能质量高速采样序列具有不同的数据更新周期，若不区分高速波形同步误差和低速因子绑定误差，可能将碳排放因子更新滞后、燃料消耗量统计波动或高层能碳指标融合残差误作为时钟漂移反馈信号，进而影响边缘侧漂移补偿模型的更新方向。因此，分布式能碳数据同步采集处理系统需要在采集节点侧根据晶振状态修正本地时间戳，并在数据处理中心根据时域和频域处理结果生成可回传的时钟误差，使多节点能碳数据能够按同一时间窗口进行处理。

技术实现思路

1、本发明提供了基于时序感知的能碳分析数据处理方法，本发明要解决的技术问题是，如何在分布式能碳数据采集场景中，对独立采集节点的本地晶振物理漂移进行源端预补偿，并在数据处理中心将残余时延与物理时钟频率偏差解耦后形成可信回传误差，从而降低多通道能碳数据因时钟漂移、亚采样点时延和异常反馈造成的同步偏差。

2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

3、基于时序感知的能碳分析数据处理方法，包括：分布式能碳数据采集节点获取电能质量参数和能碳因子参数，生成电能质量高速采样序列和能碳因子低速参数序列，基于本地晶振时钟源生成原始本地时间戳，并利用晶振漂移预测补偿模型和预补偿可信度生成预补偿时间戳；数据处理中心根据所述预补偿时间戳确定全网基准时间戳和通道时间偏移向量，并基于所述通道时间偏移向量对所述电能质量高速采样序列进行第一级时域粗对齐，得到连续时延估计值；所述数据处理中心基于所述连续时延估计值，在频域筛选特征频率点并构建能碳多通道特征关联矩阵，对所述能碳多通道特征关联矩阵执行奇异值分解，得到时频耦合线性相位斜率项和恒定相位截距，并输出经同步校准的电能质量采样序列；所述数据处理中心基于所述时频耦合线性相位斜率项和所述恒定相位截距生成经非时钟因素筛除约束后的物理时钟同步估计误差，并在满足回传更新条件时，将所述经非时钟因素筛除约束后的物理时钟同步估计误差回传至对应的分布式能碳数据采集节点，以更新所述晶振漂移预测补偿模型。

4、在本发明的一方面，所述分布式能碳数据采集节点获取电能质量参数和能碳因子参数，生成电能质量高速采样序列和能碳因子低速参数序列的过程包括：

5、利用电能参数传感器采集电压模拟信号和电流模拟信号，利用燃料消耗量传感器采集燃料消耗量，并利用能碳因子获取单元获取碳排放因子和氧化折算因子；

6、对所述电压模拟信号和所述电流模拟信号依次执行模拟信号调理、模拟抗混叠滤波、模数转换和数字滤波处理，得到所述电能质量高速采样序列；

7、将所述燃料消耗量、所述碳排放因子和所述氧化折算因子按照当前数据块对应的时间窗口进行绑定，得到所述能碳因子低速参数序列；

8、其中，所述电能质量高速采样序列参与时域粗对齐、连续时延估计、频域特征频率点筛选、奇异值分解和同步校准处理，所述能碳因子低速参数序列不参与频域相位解耦处理，并在所述经同步校准的电能质量采样序列生成后按照数据块标识和时间窗口编号进行绑定融合。

9、在本发明的一方面，所述利用晶振漂移预测补偿模型和预补偿可信度生成预补偿时间戳的过程包括：

10、所述分布式能碳数据采集节点的边缘微控制器读取晶振核心工作温度、电源纹波幅值、数据发送队列深度和上一数据汇聚更新周期回传的经非时钟因素筛除约束后的物理时钟同步估计误差，构成本地物理状态特征向量；

11、将所述本地物理状态特征向量按固定字段顺序输入所述晶振漂移预测补偿模型，读取上一数据汇聚更新周期保存的隐藏层状态，并按照已存模型参数计算下一数据汇聚更新周期内的累积漂移时间总量；

12、根据上一数据汇聚更新周期内所述累积漂移时间总量与所述经非时钟因素筛除约束后的物理时钟同步估计误差之间的偏差，生成所述预补偿可信度；

13、利用所述预补偿可信度调节所述累积漂移时间总量对所述原始本地时间戳的扣减幅度，得到所述预补偿时间戳；

14、将所述电能质量高速采样序列、所述能碳因子低速参数序列、数据块标识、节点物理地址标识和所述预补偿时间戳封装为上行数据包，并发送至所述数据处理中心。

15、在本发明的一方面，所述数据处理中心根据所述预补偿时间戳确定全网基准时间戳和通道时间偏移向量，并基于所述通道时间偏移向量对所述电能质量高速采样序列进行第一级时域粗对齐，得到连续时延估计值的过程包括：

16、所述数据处理中心解析各上行数据包中的所述预补偿时间戳、节点物理地址标识和数据块标识，并将同一数据汇聚更新周期内的上行数据包按照所述预补偿时间戳进行升序重排序；

17、选取数值最小的所述预补偿时间戳作为所述全网基准时间戳，并计算其余通道的所述预补偿时间戳相对于所述全网基准时间戳的时间差，生成所述通道时间偏移向量；

18、将所述通道时间偏移向量中的时间差折算为整数量化采样点偏移量，并基于所述整数量化采样点偏移量对对应通道的所述电能质量高速采样序列进行整数采样点平移，对平移后缺失的边界样本进行相邻数据块补齐或无效标记，完成所述第一级时域粗对齐；

19、对第一级时域粗对齐后的待测通道电能质量高速采样序列和参考通道电能质量高速采样序列进行离散互相关计算，提取互相关主峰索引及其相邻互相关幅值，并通过连续二次抛物线拟合得到小数采样点偏移量；

20、将所述整数量化采样点偏移量与所述小数采样点偏移量组合，得到所述连续时延估计值。

21、在本发明的一方面，所述数据处理中心基于所述连续时延估计值，在频域筛选特征频率点并构建能碳多通道特征关联矩阵的过程包括：

22、对第一级时域粗对齐后的各通道电能质量高速采样序列进行加窗处理和快速傅里叶变换，得到各通道对应的复频谱；

23、在有效分析带宽内选取候选特征频率点，并对所述候选特征频率点执行信噪比筛选，剔除局部信噪比低于特征频率点信噪比阈值的候选特征频率点；

24、对通过所述信噪比筛选的候选特征频率点执行相位线性度筛选，剔除相位线性度评分低于相位线性度阈值的候选特征频率点，得到用于构建矩阵的特征频率点；

25、在所述特征频率点处分别计算待测通道与参考通道之间的相对相位差，并按照频率由低到高的顺序生成所述待测通道对应的多通道相对相位差向量；

26、以各所述特征频率点对应的物理角频率为第一列元素、以常数项为第二列元素，构建所述待测通道对应的能碳多通道特征关联矩阵。

27、在本发明的一方面，对所述能碳多通道特征关联矩阵执行奇异值分解，得到时频耦合线性相位斜率项和恒定相位截距的过程包括：

28、对所述能碳多通道特征关联矩阵执行奇异值分解，得到左正交矩阵、对角奇异值矩阵和右正交矩阵，并根据最大奇异值和最小有效奇异值计算奇异值条件数；

29、当所述奇异值条件数不大于条件数阈值时，基于所述左正交矩阵、所述对角奇异值矩阵和所述右正交矩阵构建广义伪逆矩阵，并利用所述广义伪逆矩阵对所述多通道相对相位差向量进行投影求解，得到所述时频耦合线性相位斜率项和所述恒定相位截距；

30、当所述奇异值条件数大于所述条件数阈值时，降低相位线性度评分较低的候选特征频率点的选取优先级，重新构建所述能碳多通道特征关联矩阵，并重新执行奇异值分解；

31、其中，所述时频耦合线性相位斜率项用于折算残余时延平移量，所述恒定相位截距用于根据相邻数据块之间的截距变化提取物理时钟相对频率偏差。

32、在本发明的一方面，输出经同步校准的电能质量采样序列的过程包括：

33、将所述时频耦合线性相位斜率项折算为所述残余时延平移量，并基于所述残余时延平移量在频域构造全通相移补偿因子；

34、利用所述全通相移补偿因子对各通道的复频谱执行频域相移补偿，以降低第一级时域粗对齐后残留的亚采样点时延；

35、根据相邻数据块的所述恒定相位截距变化量计算所述物理时钟相对频率偏差，并基于所述物理时钟相对频率偏差对数据块内采样时刻进行线性重标定；

36、对频域相移补偿后的信号执行逆快速傅里叶变换，并按照线性重标定后的采样时刻进行插值重采样，得到所述经同步校准的电能质量采样序列；

37、将所述经同步校准的电能质量采样序列与所述能碳因子低速参数序列按照所述数据块标识和时间窗口编号进行绑定。

38、在本发明的一方面，所述数据处理中心基于所述时频耦合线性相位斜率项和所述恒定相位截距生成经非时钟因素筛除约束后的物理时钟同步估计误差的过程包括：

39、将所述时频耦合线性相位斜率项折算为残余时延平移量；

40、根据相邻数据块的所述恒定相位截距变化量得到物理时钟相对频率偏差，并根据所述物理时钟相对频率偏差和数据汇聚更新周期时长得到频率偏差累积形成的时间漂移量；

41、将所述残余时延平移量与所述时间漂移量相加，生成所述经非时钟因素筛除约束后的物理时钟同步估计误差；

42、其中，所述经非时钟因素筛除约束后的物理时钟同步估计误差不直接来源于综合能碳指标报告、碳排放量核算误差或通道融合残差，而是来源于所述时频耦合线性相位斜率项和所述恒定相位截距的解耦结果。

43、在本发明的一方面，在满足回传更新条件时，将所述经非时钟因素筛除约束后的物理时钟同步估计误差回传至对应的分布式能碳数据采集节点，以更新所述晶振漂移预测补偿模型的过程包括：

44、所述数据处理中心计算相位拟合残差、奇异值条件数和连续周期误差变化率；

45、当所述相位拟合残差不大于相位拟合残差阈值、所述奇异值条件数不大于条件数阈值、且所述连续周期误差变化率不大于误差变化率阈值时，判定满足所述回传更新条件；

46、当满足所述回传更新条件时，所述数据处理中心将所述经非时钟因素筛除约束后的物理时钟同步估计误差、通道标识、数据汇聚更新周期标识、相位拟合残差、奇异值条件数和校验字段封装为下行控制信令，并回传至对应的分布式能碳数据采集节点；

47、所述分布式能碳数据采集节点的边缘微控制器校验所述下行控制信令后，将当前数据汇聚更新周期初预测的所述累积漂移时间总量与回传的所述经非时钟因素筛除约束后的物理时钟同步估计误差作差，得到带符号预测误差；

48、所述边缘微控制器读取所述带符号预测误差、隐藏层表征向量和当前输出层权重矩阵，对输出层权重矩阵中的各权重项分别计算单步更新量，所述单步更新量由所述带符号预测误差、对应隐藏层表征分量、参数增量更新学习率常数和正交正则化衰减系数共同确定，并根据所述单步更新量更新所述晶振漂移预测补偿模型的输出层权重矩阵；

49、当不满足所述回传更新条件时，所述数据处理中心仅将所述经非时钟因素筛除约束后的物理时钟同步估计误差用于当前数据块的中心端校准记录，不触发所述输出层权重矩阵更新。

50、在本发明的一方面，所述经同步校准的电能质量采样序列进入能碳指标融合计算模块后，所述能碳指标融合计算模块按照同一时间窗口读取所述经同步校准的电能质量采样序列和所述能碳因子低速参数序列；

51、所述能碳指标融合计算模块基于所述经同步校准的电能质量采样序列计算电能质量评估指标，基于所述能碳因子低速参数序列计算碳排放量，并基于同步可信度评分生成同步质量权重；

52、所述同步可信度评分由所述相位拟合残差、所述奇异值条件数和所述连续周期误差变化率共同确定；

53、所述能碳指标融合计算模块根据所述同步质量权重对多通道数据进行融合，输出包含电能质量评估和碳排放量核算的综合能碳指标报告；当所述能碳指标融合计算模块还获取当前时间窗口对应的能耗强度基准量时，所述综合能碳指标报告还包括能耗强度分析结果。

54、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

55、本发明将采集节点侧的时间戳预补偿、数据处理中心侧的时域粗对齐、频域参数分离和误差回传更新按顺序执行，使多节点能碳数据不只依赖数据到达后的中心端对齐，而是在采集节点侧和数据处理中心侧分别进行时间误差处理。在源端，分布式能碳数据采集节点利用晶振漂移预测补偿模型和预补偿可信度生成预补偿时间戳，使晶振核心工作温度、电源纹波幅值、数据发送队列深度等影响本地时钟漂移的物理因素参与时间标记修正过程，从而减少本地时钟累积漂移对后续对齐处理的影响。在中心端，数据处理中心基于预补偿时间戳确定全网基准时间戳和通道时间偏移向量，并进一步得到连续时延估计值，使各通道电能质量高速采样序列形成可用于频域处理的时域对齐基础。随后，数据处理中心通过特征频率点筛选和能碳多通道特征关联矩阵的奇异值分解，将残余时延对应的时频耦合线性相位斜率项与物理时钟频率偏差相关的恒定相位截距分离，减少二者在相位观测结果中的相互影响，并据此生成经同步校准的电能质量采样序列。最后，方案不将综合能碳指标报告、碳排放量核算误差或通道融合残差直接作为模型反馈，而是基于解耦得到的时频耦合线性相位斜率项和恒定相位截距生成经非时钟因素筛除约束后的物理时钟同步估计误差，并仅在满足回传更新条件时回传至对应节点更新晶振漂移预测补偿模型，该处理减少传感器测量波动、低速能碳因子更新滞后、网络传输抖动和异常相位观测进入端侧模型更新过程的情况，使分布式能碳数据采集节点能够根据本地晶振漂移修正时间戳，并使电能质量高速采样序列与能碳因子低速参数序列按同一时间窗口绑定。