能源数据处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种能源数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着信息化的迅速发展，能源管理系统越来越多的被企业采纳，以合理计划和利用能源，降低单位产品能源消耗，提高经济效益。
3.现有的能源管理系统，对业务执行过程中出现的异常数据，会提供告警功能，提示运维人员修正或删除异常数据后，再手动重新触发抄表计算，从而消除异常数据的影响。这种对异常数据的筛选处理方法整体不可控、成本高、效率低且容易出错。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种能源数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，以便对能源数据中异常数据进行自动、高效的筛选。
5.为实现上述目的，本技术实施例采用的技术方案如下：
6.第一方面，本技术实施例提供了一种能源数据处理方法，包括：
7.获取计量设备上报的能源数据；
8.根据预定义数据特征，为所述能源数据中满足所述预定义数据特征的目标数据添加类型标记，得到目标能源数据，所述类型标记用于指示所述目标数据的类型；
9.根据所述目标能源数据中所述目标数据的类型标记，确定所述目标数据是否为异常数据；
10.对所述目标能源数据中的所述异常数据进行清洗；
11.根据清洗后的数据，执行抄表核算动作，得到所述计量设备的能源消耗数据。
12.可选的，所述根据所述目标能源数据中所述目标数据的类型标记，确定所述目标数据是否为异常数据，包括：
13.将所述目标能源数据写入数据缓冲队列中；
14.依次取出所述数据缓冲队列中的数据；
15.若取出的数据为具有类型标记的所述目标数据，则根据所述目标数据的类型标记，判断所述目标数据是否为所述异常数据。
16.可选的，所述根据所述目标数据的类型标记，判断所述目标数据是否为所述异常数据，包括：
17.若所述目标数据的类型标记指示所述目标数据为字符串或者空数据，则确定所述目标数据为异常数据。
18.可选的，所述根据所述目标数据的类型标记，判断所述目标数据是否为所述异常数据，包括：
19.若所述目标数据的类型标记指示所述目标数据为零数据，则根据所述能源数据中
所述目标数据前后的数据，判断所述目标数据是否为异常数据。
20.可选的，所述根据所述能源数据中所述目标数据前后的数据，判断所述目标数据是否为异常数据，包括：
21.若所述目标数据的历史数据中存在零数据，则确定所述目标数据不为异常数据；其中，所述历史数据为在所述目标数据之前，从所述能源数据取出的数据；
22.若所述历史数据中不存在零数据，判断所述能源数据中所述目标数据的下一数据是否为零数据；
23.若所述下一数据为零数据，则确定所述目标数据不为异常数据；
24.若所述下一数据不为零数据，则确定所述目标数据为异常数据。
25.可选的，所述根据所述目标数据的类型标记，判断所述目标数据是否为所述异常数据，包括：
26.若所述目标数据的类型标记指示所述目标数据为突变数据，则根据所述目标数据的突变情况，判断所述目标数据是否为异常数据。
27.可选的，所述根据所述目标数据的突变情况，判断所述目标数据是否为异常数据，包括：
28.判断预设时长内所述目标数据的突变率是否达到或超过预设突变阈值；
29.若所述目标数据的突变率达到或者超过所述预设突变阈值，则确定所述目标数据为异常数据；
30.若所述目标数据的突变率未达到所述预设突变阈值，则根据所述目标数据相对所述数据缓冲队列中前后相邻数据的突变类型是否一致；
31.若所述目标数据相对所述前后相邻数据的突变类型一致，则确定所述目标数据为异常数据；
32.若所述目标数据相对所述前后相邻数据的突变类型不一致，则确定所述目标数据不为异常数据。
33.第二方面，本技术实施例还提供了一种能源统数据处理装置，包括：获取模块、标记模块、确定模块、清洗模块、核算模块；
34.所述获取模块，用于获取计量设备上报的能源数据；
35.所述标记模块，用于根据预定义数据特征，为所述能源数据中满足所述预定义数据特征的目标数据添加类型标记，得到目标能源数据，所述类型标记用于指示所述目标数据的类型；
36.所述确定模块，用于根据所述目标能源数据中所述目标数据的类型标记，确定所述目标数据是否为异常数据；
37.所述清洗模块，用于对所述目标能源数据中的所述异常数据进行清洗；
38.所述核算模块，用于根据清洗后的数据，执行抄表核算动作，得到所述计量设备的能源消耗数据。
39.第三方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令，以执行时执行如第一方面任一所述的能源数据处理方法的步骤。
40.第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如第一方面任一所述的能源数据处理方法的步骤。
41.本技术的有益效果是：本技术实施例提供一种能源数据处理方法，将从计量设备上获取的能源数据根据预定义数据特征，为其中满足预定义数据特征的目标数据添加类型标记，从而得到目标能源数据。之后，根据目标能源数据中目标数据的类型标记，确定目标数据是否为异常数据；对目标能源数据中的异常数据进行清洗，并根据清洗后的数据，执行抄表核算动作，以得到计量设备的能源消耗数据。本技术的方法可以自动运行，通过预定义数据特征自动为目标数据添加类型标记，从而实现对能源数据中可能存在的异常数据进行初筛，获取目标能源数据；在此基础上，根据类型标记，对目标数据是否为异常数据进行确认，实现对异常数据的筛选，进而实现对异常数据的清洗，从而实现对能源数据的抄表核算。通过自动运行，减少了人力投入，增强了对能源数据中异常处理的时效性、准确性与处理效率。此外，在数据清洗的基础上还可以对能源数据进行修正，无需人工干预即可进行重新核算，降低了由于人为参与导致数据出错的问题。
附图说明
42.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
43.图1为本技术一实施例提供的一种能源数据处理方法的流程图；
44.图2为本技术又一实施例提供的一种能源数据处理方法中确定异常数据的流程图；
45.图3为本技术另一实施例提供的一种能源数据处理方法中确定异常数据的流程图；
46.图4为本技术再一实施例提供的一种能源数据处理方法中确定异常数据的流程图；
47.图5为本技术一实施例提供的一种能源数据处理装置的示意图；
48.图6为本技术实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
49.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
50.在本技术中，除非另有明确的规定和限定，在本发明中的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个、三个，除非另有明确具体的限定。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，
并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
51.需要说明的是，对能源数据进行自动化采集、差值运算之后，即可得到该时间段内的电、水、气等能源的用量数据。该此项业务执行过程中，因为设备故障或网络协议解析错误，经常会出现异常数据，例如空数据、突增或突减数据、负数或数据类型错误数据等，此类异常数据可能影响到对电、水、气等能源用量情况的正确统计。针对这种情况，目前的能源数据处理方法通过提供前台告警功能，提示运维人员通过对异常数据进行删除或修改，再手动重新触发抄表计算，从而消除异常数据对业务的影响。由于异常数据产生的原因、时间、频次均为未知数；人工识别异常数据，人力投入大；通过告警的方式通知运维人员人工干预，时效性差，且处理效率低下；数据修正过程繁琐，需人工判断是否会影响能源用量统计数据，是否需要重新核算等，容易出错等问题，目前对能源数据的处理不可控、成本高、效率低且容易出错。
52.针对以上问题，本技术实施例提供了多种可能的实现方式，以实现对能源数据中异常数据进行自动、高效的筛选。如下结合附图通过多个示例进行解释说明。图1为本技术一实施例提供的一种能源数据处理方法的流程图，该方法可由运行有上述方法的电子设备实现，该电子设备例如可以为终端设备，也可以为服务器。如图1所示，该方法包括：
53.步骤101：获取计量设备上报的能源数据。
54.需要说明的是，计量设备例如可以为电表、水表、气表等计量仪表，从中可以获取相应的电表读数、水表读数、气表读数等能源数据。例如可以从企业搭建的能源管理系统(或称能源管理中心，energy management system，ems)能源管理平台的计量设备中获取至少一种能源数据。
55.步骤102：根据预定义数据特征，为能源数据中满足预定义数据特征的目标数据添加类型标记，得到目标能源数据，类型标记用于指示目标数据的类型。
56.需要说明的是，用户可以根据实际使用需要，对目标数据的数据特征进行定义，从而实现对能源数据的初步筛选。在本技术中，对能源数据的定义可以是对其取值的定义，对其数据类型、特殊数据、数据格式的定义，对其数据变化的定义，对其突增突减数据、毛刺数据处理的定义等，也可以是多种定义的组合，本技术对具体的定义内容不做限定。
57.在一种可能的实现方式中，可以对能源数据的数据特征进行以下定义：对能源数据中数据格式与预设格式不符，或者数据为空的能源数据添加类型标记；对能源数据中数据为零的能源数据添加类型标记；为能源数据中在预设时间内增长或者减少比例大于预设阈值的能源数据添加标记。需要说明的是，在添加标记时，可以向所有的目标能源数据添加同一种标记，也可以将定义的不同数据特征添加不同的标记，本技术对此不做限定，用户可以根据实际需要进行选择。
58.在一种具体的实现方式中，对能源数据中数据格式与预设格式不符的(例如字符串数据)，或者数据为空的空数据添加类型标记，标记为a类数据；对能源数据中数据为零的能源数据添加类型标记，标记为b类数据；为能源数据中在5分钟内突增或突减50％的能源数据添加类型标记，标记为c类数据。
59.步骤103：根据目标能源数据中目标数据的类型标记，确定目标数据是否为异常数据。
60.在一种可能的实现方式中，定义好预定义数据特征之后，获取计量设备实时上报
的能源数据(例如可以由监控设备获取，监控设备例如可以为终端设备，也可以为服务器)，对每一条满足以上定义的数据特征条件的目标数据进行类型标记，进一步地，可以依据类型标记对目标能源数据进行分类。
61.需要说明的是，可以根据目标能源数据中目标数据的类型标记，确定目标数据是否为异常数据；也可以对目标数据根据类型标记进行进一步计算或者判断，确定目标数据是否为异常数据；还可以对一部分类型标记的目标数据根据类型标记确定其是否为异常数据，对另一部分类型标记的目标数据通过进一步计算或者判断进行确定。上述仅为示例说明，在实际实现中，还可以有其他方式对目标数据进行判定，本技术对此不做限定。
62.步骤104：对目标能源数据中的异常数据进行清洗。
63.需要说明的是，通过以上步骤从目标能源数据中确认异常数据，再对异常数据进行清洗，从而删除重复信息、纠正存在的错误等。在本技术中对异常数据进行清洗的方式包括但不限于：删除异常数据、对无效值和确实值进行删除或者估算处理等。
64.在一种具体的实现方式中，在能源数据处理方法中还可以包括定时任务程序，从而实现全天候不间断地对获取的能源数据进行监测，标记并识别异常数据，并对异常数据进行清洗。
65.在一种可能的实现方式中，通过删除部分或者全部异常数据的方式对能源数据中的异常数据进行清洗。删除异常数据之后，原来能源数据中会存在空缺数据，需要对此空缺数据进行填充，例如：若该空缺位置前后的数据都不为空的，赋值为相邻两数的平均值；若空缺位置后方数据为空的，赋值为前一个值；通过对空缺数据进行处理，避免能源数据中出现无效值和缺失值，保证了数据的完整性。
66.步骤105：根据清洗后的数据，执行抄表核算动作，得到计量设备的能源消耗数据。
67.在一种可能的实现方式中，将清洗之后数据进行抄表核算，从而得到计量设备的能源消耗数据。例如，可以将清洗之后的数据(也可以是清洗之后的离线数据)应用于ems抄表核算业务。
68.在一种具体的实现方式中，对电表、水表、气表等计量设备的能源数据清洗完成后，选择需要计算的数据区间，根据选择的区间，获取该区间内的能源消耗数据，例如：能源消耗数据＝该区间末示数-该区间首示数。
69.需要说明的是，当能源数据中存在多种类型的数据时，可以对每种类型的能源数据分别设置数据区间，也可以设置统一的数据区间，本技术对此不做限定。还需要说明的是，根据设定数据区间长度的不同，获取的能源消耗数据对应的时间区间也存在差异。例如，选择需要计算的数据区间为一小时，则根据选择的区间，获取该区间内的能源消耗数据为此一小时末的能源数据-此一小时开始时的能源数据。同理，若选择需要计算的数据区间为一天时，获取该区间内的能源消耗数据为此一天末的能源数据-此一天开始时的能源数据。需要指出的是，本技术中数据区间长度与时间区间的长度可以不完全对应，时间区间指示的是数据采集的时间间隔，例如每小时进行一次采集，则相邻两次采集的时间间隔为一小时，在此基础上，可以设置数据区间长度为一小时，也可以设置数据区间长度比一小时更长，根据数据区间计算数据区间内的能源消耗数据。
70.综上，本技术实施例提供一种能源数据处理方法，将从计量设备上获取的能源数据根据预定义数据特征，为其中满足预定义数据特征的目标数据添加类型标记，从而得到
目标能源数据。之后，根据目标能源数据中目标数据的类型标记，确定目标数据是否为异常数据；对目标能源数据中的异常数据进行清洗，并根据清洗后的数据，执行抄表核算动作，以得到计量设备的能源消耗数据。本技术的方法可以自动运行，通过预定义数据特征自动为目标数据添加类型标记，从而实现对能源数据中可能存在的异常数据进行初筛，获取目标能源数据；在此基础上，根据类型标记，对目标数据是否为异常数据进行确认，实现对异常数据的筛选，进而实现对异常数据的清洗，从而实现对能源数据的抄表核算。通过自动运行，减少了人力投入，增强了对能源数据中异常处理的时效性、准确性与处理效率。此外，在数据清洗的基础上还可以对能源数据进行修正，无需人工干预即可进行重新核算，降低了由于人为参与导致数据出错的问题。
71.可选的，在上述图1的基础上，本技术还提供一种能源数据处理方法中确定异常数据的可能实现方式，图2为本技术又一实施例提供的一种能源数据处理方法中确定异常数据的流程图；如图2所示，根据目标能源数据中目标数据的类型标记，确定目标数据是否为异常数据，包括：
72.步骤201：将目标能源数据写入数据缓冲队列中。
73.在步骤102得到目标能源数据之后，根据得到的顺序，将目标能源数据写入到数据缓冲队列中，等待下一步处理。
74.步骤202：依次取出数据缓冲队列中的数据。
75.队列作为一种特殊的线性表，通过先入先出的方式进行操作。因而，针对数据缓冲队列，采用先进先出的方式，依次取出目标能源数据，并对该目标能源数据进行如下处理：
76.步骤203：若取出的数据为具有类型标记的目标数据，则根据目标数据的类型标记，判断目标数据是否为异常数据。
77.对从数据缓冲队列中取出的目标能源数据，根据目标数据的类型标记，对该目标数据是否为异常数据进行判断。
78.在本技术中，利用数据缓冲队列，保证目标能源数据按照时间顺序进行处理，从而使得时间在后的目标能源数据不会对同类型的时间在前的目标能源数据带来干扰，增强了本技术方法的鲁棒性。
79.可选的，在上述图2的基础上，本技术还提供一种能源数据处理方法中确定异常数据的可能实现方式，根据目标数据的类型标记，判断目标数据是否为异常数据，包括：
80.若目标数据的类型标记指示目标数据为字符串或者空数据，则确定目标数据为异常数据。
81.在一种可能的实现方式中，若目标数据的类型标记指示目标数据为字符串或者空数据，则确定目标数据为异常数据。例如，对能源数据中数据格式与预设格式不符的(例如字符串数据)，或者数据为空的空数据添加类型标记，标记为a类数据，在对数据缓冲队列中的数据进行处理时，若该目标数据的类型标记为a类数据，则该目标数据为异常数据。
82.通过上述方法实现了对字符串或者空数据类型的异常数据的识别。
83.可选的，在上述图2的基础上，本技术还提供一种能源数据处理方法中确定异常数据的可能实现方式，根据目标数据的类型标记，判断目标数据是否为异常数据，包括：
84.若目标数据的类型标记指示目标数据为零数据，则根据能源数据中目标数据前后的数据，判断目标数据是否为异常数据。
85.若目标数据的类型标记指示目标数据为零数据，表示该数据当前值为零，对此类型的目标数据，需要结合此目标数据在其对应的能源数据中前后数据进行判断。需要说明的是，若采集到的能源数据包括多种类型的能源数据(例如，电量数据、水量数据、气量数据)，若该目标数据(例如电量数据)为零数据，则需要结合此目标数据在对应的能源数据中前后的数据进行判断(即需要结合此目标数据在电量数据中前后的数据进行判断)。
86.通过对能源数据中目标数据前后的数据，对目标数据的类型标记指示目标数据为零数据的目标数据是否为异常数据进行判断，综合考虑零数据在此类型的能源数据中存在的可能性、合理性，从而完成对异常数据的判断，增强了对此类目标数据判断处理的准确性。
87.可选的，在上述实施例的基础上，本技术还提供一种能源数据处理方法中确定异常数据的可能实现方式，图3为本技术另一实施例提供的一种能源数据处理方法中确定异常数据的流程图；如图3所示，根据数据缓冲队列中目标数据前后的数据，判断目标数据是否为异常数据，包括：
88.步骤301：若目标数据的历史数据中存在零数据，则确定目标数据不为异常数据；其中，历史数据为在目标数据之前，从能源数据取出的数据。
89.若目标数据的类型标记指示目标数据为零数据，其该目标数据的历史数据中存在零数据，即说明零数据在此类型的能源数据中存在是合理的，则此目标数据不为异常数据。
90.需要说明的是，历史数据为目标数据对应的能源数据种类的能源数据，若采集到的能源数据包括多种类型的能源数据(例如，电量数据、水量数据、气量数据)，若该目标数据(例如电量数据)为零数据，则需要结合此目标数据在对应的能源数据中目标数据之前的历史数据进行判断(即需要结合此目标数据在电量数据中目标数据之前的历史数据进行判断)。
91.步骤302：若历史数据中不存在零数据，判断能源数据中目标数据的下一数据是否为零数据。
92.步骤303：若下一数据为零数据，则确定目标数据不为异常数据。
93.步骤304：若下一数据不为零数据，则确定目标数据为异常数据。
94.若目标数据的类型标记指示目标数据不为零数据，则无法根据该目标数据的历史数据判断零数据在此类型的能源数据中存在的合理性，因此需要对能源数据中目标数据的下一数据是否为零数据进行判断，从而获知零数据在此类型的能源数据中存在的合理性。具体判断方式如下：
95.若下一数据为零数据，即说明零数据在此类型的能源数据中存在是合理的，则此目标数据不为异常数据。
96.若下一数据不为零数据，即说明零数据在此类型的能源数据中存在是不合理的，则确定目标数据为异常数据。
97.需要说明的是，下一数据为目标数据对应的能源数据种类的能源数据中该目标数据对应位置的下一个数据，若采集到的能源数据包括多种类型的能源数据(例如，电量数据、水量数据、气量数据)，若该目标数据(例如电量数据)为零数据，则需要结合此目标数据在对应的能源数据中目标数据的下一数据进行判断(即需要结合此目标数据在电量数据中目标数据的下一数据进行判断)。
98.通过对能源数据中历史数据和下一个数据，对目标数据的类型标记指示目标数据为零数据的目标数据是否为异常数据进行判断，考虑了零数据在此类型的能源数据中存在的可能性、合理性，增强了对此类目标数据判断处理的准确性。
99.可选的，在上述图2的基础上，本技术还提供一种能源数据处理方法中确定异常数据的可能实现方式，根据目标数据的类型标记，判断目标数据是否为异常数据，包括：
100.若目标数据的类型标记指示目标数据为突变数据，则根据目标数据的突变情况，判断目标数据是否为异常数据。
101.若目标数据的类型标记指示目标数据为突变数据,则需要根据目标数据的突变情况对其是否为异常数据进行判断。突变数据可能是数据的突增或者数据的突减。例如，为能源数据中突增或突减的能源数据添加类型标记，标记为c类数据。则当目标数据为c类数据时，需要对该目标数据的突变情况进行判断，进一步确认该目标数据是否为异常数据。需要说明的是，通过突变情况对异常数据进行判断的具体判断标准可以由用户根据需要进行设定，本技术对此不做限定。
102.可选的，在上述实施例的基础上，本技术还提供一种能源数据处理方法中确定异常数据的可能实现方式，图4为本技术再一实施例提供的一种能源数据处理方法中确定异常数据的流程图；如图4所示，根据目标数据的突变情况，判断目标数据是否为异常数据，包括：
103.步骤401：判断预设时长内目标数据的突变率是否达到或超过预设突变阈值。
104.步骤402：若目标数据的突变率达到或者超过预设突变阈值，则确定目标数据为异常数据。
105.若目标数据的突变率达到或者超过预设突变阈值，即目标数据出现了不合理的骤增或者骤减，即说明目标数据的突变率是不合理的，则此目标数据为异常数据。本技术中对预设突变阈值的具体取值不做限定，用户可以根据实际需要进行设置，此外，用户还可以针对不同类型的能源数据设置不同的预设突变阈值。本技术中突变率可以表示的是目标数据相较于预设时长内其他同类型能源数据中数据的突变情况，其他同类型能源数据可以是最大值、最小值，也可以是其他能源数据的平均值等，本技术对此不做限定。
106.在一种具体的实现方式中可以设置预设突变阈值为10，即当目标数据的突变率达到或者超过10时(可以认为其为毛刺数据)，该目标数据确定为异常数据。
107.步骤403：若目标数据的突变率未达到预设突变阈值，则根据目标数据相对能源数据中前后相邻数据的突变类型是否一致。
108.步骤404：若目标数据相对前后相邻数据的突变类型一致，则确定目标数据为异常数据。
109.步骤405：若目标数据相对前后相邻数据的突变类型不一致，则确定目标数据不为异常数据。
110.若目标数据的突变率未达到预设突变阈值，则需要根据目标数据相对能源数据中前后相邻数据的突变类型是否一致，进而判断该目标数据是否为异常数据。
111.若目标数据相对前后相邻数据的突变类型一致，即该目标数据相较于前一个相邻数据的突变类型与该目标数据相较于后一个相邻数据的突变类型相同时，该目标数据为异常数据。例如，该目标数据相较于前一个相邻数据的突变类型为突增(即目标数据大于前一
个相邻数据)，该目标数据相较于后一个相邻数据的突变类型为突增(即目标数据大于后一个相邻数据)，则确定该目标数据为异常数据。
112.若目标数据相对前后相邻数据的突变类型不一致，即该目标数据相较于前一个相邻数据的突变类型与该目标数据相较于后一个相邻数据的突变类型不相同时，该目标数据不为异常数据。例如，该目标数据相较于前一个相邻数据的突变类型为突增(即目标数据大于前一个相邻数据)，该目标数据相较于后一个相邻数据的突变类型为突减(即目标数据小于后一个相邻数据)，则确定目标数据不为异常数据。
113.可选的，在本技术中，可以对确认的异常数据进行标记，以便于后续对异常数据进行清洗，例如可以将异常数据标记为1，反之标记为0，在对异常数据进行清洗时，只需要对标记为1的数据进行清洗处理即可。
114.下述对用以执行本技术所提供的能源数据处理装置、电子设备及存储介质等进行说明，其具体的实现过程以及技术效果参见上述，下述不再赘述。
115.本技术实施例提供一种能源数据处理装置的可能实现示例，能够执行上述实施例提供的能源数据处理方法。图5为本技术一实施例提供的一种能源数据处理装置的示意图。如图5所示，上述能源数据处理装置100，包括：获取模块51、标记模块53、确定模块55、清洗模块57、核算模块59；
116.获取模块51，用于获取计量设备上报的能源数据；
117.标记模块53，用于根据预定义数据特征，为能源数据中满足预定义数据特征的目标数据添加类型标记，得到目标能源数据，类型标记用于指示目标数据的类型；
118.确定模块55，用于根据目标能源数据中目标数据的类型标记，确定目标数据是否为异常数据；
119.清洗模块57，用于对目标能源数据中的异常数据进行清洗；
120.核算模块59，用于根据清洗后的数据，执行抄表核算动作，得到计量设备的能源消耗数据。
121.可选的，确定模块55，用于将目标能源数据写入能源数据中；依次取出能源数据中的数据；若取出的数据为具有类型标记的目标数据，则根据目标数据的类型标记，判断目标数据是否为异常数据。
122.可选的，确定模块55，用于判断若目标数据的类型标记指示目标数据为字符串或者空数据，则确定目标数据为异常数据。
123.可选的，确定模块55，用于判断若目标数据的类型标记指示目标数据为零数据，则根据能源数据中目标数据前后的数据，判断目标数据是否为异常数据。
124.可选的，确定模块55，用于判断若目标数据的历史数据中存在零数据，则确定目标数据不为异常数据；其中，历史数据为在目标数据之前，从数据缓冲队列取出的数据；若历史数据中不存在零数据，判断能源数据中目标数据的下一数据是否为零数据；若下一数据为零数据，则确定目标数据不为异常数据；若下一数据不为零数据，则确定目标数据为异常数据。
125.可选的，确定模块55，用于判断若目标数据的类型标记指示目标数据为突变数据，则根据目标数据的突变情况，判断目标数据是否为异常数据。
126.可选的，确定模块55，用于判断预设时长内目标数据的突变率是否达到或超过预
设突变阈值；若目标数据的突变率达到或者超过预设突变阈值，则确定目标数据为异常数据；若目标数据的突变率未达到预设突变阈值，则根据目标数据相对能源数据中前后相邻数据的突变类型是否一致；若目标数据相对前后相邻数据的突变类型一致，则确定目标数据为异常数据；若目标数据相对前后相邻数据的突变类型不一致，则确定目标数据不为异常数据。
127.上述装置用于执行前述实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
128.以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)，或，一个或多个微处理器(digital singnal processor，简称dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(central processing unit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称soc)的形式实现。
129.本技术实施例提供一种电子设备的可能实现示例，能够执行上述实施例提供的能源数据处理方法。图6为本技术实施例提供的一种电子设备的示意图，该设备可以集成于终端设备或者终端设备的芯片，该终端可以是具备数据处理功能的计算设备。
130.该电子设备包括：处理器601、存储介质602和总线，存储介质存储有处理器可执行的程序指令，当控制设备运行时，处理器与存储介质之间通过总线通信，处理器执行程序指令，以执行时执行上述能源数据处理方法的步骤。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
131.本技术实施例提供一种计算机可读存储介质的可能实现示例，能够执行上述实施例提供的能源数据处理方法，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述能源数据处理方法的步骤。
132.存储在一个存储介质中的计算机程序，可以包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本发明各个实施例方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(英文：read-only memory，简称：rom)、随机存取存储器(英文：random access memory，简称：ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
133.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
134.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
135.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以
是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
136.上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本发明各个实施例方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(英文：read-only memory，简称：rom)、随机存取存储器(英文：random access memory，简称：ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
137.以上仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。