充电数据的处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电力信息领域，具体而言，涉及一种充电数据的处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]随着电动汽车产业的不断发展，电动汽车相关信息系统的不断建设，电动汽车的充电交易数据量的不断增加，如何有效的集中存储分析这些数据，形成数据集中管理，资源统一共享的应用模式，并从中挖掘数据的潜在价值，是目前时事所需。
[0003]目前，北京市从明年各个充电粧获取的电动汽车充电交易记录已经超过500万条，上述大量的电动汽车交易记录被分散的存储在各个交易记录表中，如果欲分析充电集中时间、充电电量增量情况、充电电度变化情况等信息时，便需要对多个交易记录表格中的数据按照要求进行分割与汇总。现有技术中，只能手动设置需要的计算公式并逐一输入待处理的数据进行计算，然后再以手工方式将计算结果数据填入电子表格中。由于需要计算的数据对象的数据量通常都很庞大，这就需要通过手工进行大量繁琐的重复性操作，不仅浪费了时间和精力，还降低了工作效率，而且会导致出错率很高。
[0004]针对上述充电交易数据分散存储在各个交易记录表中，对充电数据进行处理时，操作繁琐导致效率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
【发明内容】
[0005]本发明实施例提供了一种充电数据的处理方法及装置，以至少解决充电交易数据分散存储在各个交易记录表中，对充电数据进行处理时，操作繁琐导致效率低的技术问题。
[0006]根据本发明实施例的一个方面，提供了一种充电数据的处理方法，该方法包括:根据充电粧地址从充电粧获取车辆的充电数据，其中，所述充电数据包括以下至少之一:充电时间、充电电量以及充电电度变化；对所述车辆的充电数据进行整合；对整合之后的车辆的充电数据进行处理，生成异常数据。
[0007]根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种充电数据的处理装置，该装置包括:获取模块，用于根据充电粧地址从充电粧获取车辆的充电数据，其中，所述充电数据包括以下至少之一:充电时间、充电电量以及充电电度变化；整合模块，用于对所述车辆的充电数据进行整合；处理模块，用于对整合之后的车辆的充电数据进行处理，生成异常数据。
[0008]在本发明实施例中，采用根据充电粧地址从充电粧获取车辆的充电数据，其中，所述充电数据包括以下至少之一:充电时间、充电电量以及充电电度变化；对所述车辆的充电数据进行整合；对整合之后的车辆的充电数据进行处理，生成异常数据，从而实现了提高充电数据处理的效率的技术效果，进而解决了充电交易数据分散存储在各个交易记录表中，对充电数据进行处理时，操作繁琐导致效率低的技术问题。
【附图说明】
[0009]此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
[0010]图1是根据本发明实施例一的充电数据的处理方法的流程图；以及
[0011]图2是根据本发明实施例二的充电数据的处理装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0012]为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
[0013]需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0014]根据本发明实施例，提供了一种充电数据的处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0015]实施例一
[0016]图1是根据本发明实施例一的充电数据的处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤:
[0017]步骤S102，根据充电粧地址从充电粧获取车辆的充电数据，其中，充电数据包括以下至少之一:充电时间、充电电量以及充电电度变化。需要说明的是，上述充电数据可以为充电交易数据。
[0018]具体地，在本方案中，可以先获取各个充电粧的地址，通过各个充电粧的地址来获取各个充电粧的充电数据，可选地，上述各个充电粧的信息可以包括如下任意一个:充电时间、充电电量以及充电电度变化。
[0019]在一种可选的实施例中，本方案可以根据多个充电粧的充电时间分析生成用户集中充电的时间，根据不同时间的充电粧的充电电量来分析生成充电电量增量情况，根据充电电度数据来分析生成充电电度的变化情况。
[0020]步骤S104，对车辆的充电数据进行整合。
[0021 ] 具体地，在本方案中，在获取到上述的充电数据之后，可以对大量的充电数据进行整合，需要说明的是，由于大量的充电数据来源比较分散且数据类型不统一，这就需要对数据进行整合。
[0022]在一种可选的实施例中，可以将大量的充电数据预先存储在交易记录表中，再对交易记录表中的数据进行整合。
[0023]步骤S106，对整合之后的车辆的充电数据进行处理，生成异常数据。
[0024]具体地，在本方案中，可在对大量的车辆的充电数据进行整合之后，可以对整合之后的充电数据进行分析处理，生成异常数据，需要说明的是，由于上述对大量的充电交易数据进行整合，因此，对整合之后的充电数据处理的速度加快，效率增高。
[0025]需要说明的是，利用整合之后的车辆的充电数据生成异常数据只是本方案的一种可选的实施例，本方案也可以利用上述已经整合的充电数据来生成用户的用电习惯数据等。
[0026]本实施例通过对充电交易数据进行整合，然后对整合后的充电交易数据进行处理生成异常数据，解决了充电交易数据分散存储在各个交易记录表中，对充电数据进行处理时，操作繁琐导致效率低的问题。
[0027]可选地，上述异常数据可以包括如下至少一个:充电电量异常、电费计算异常、充电结算异常、充电粧电表地址异常。
[0028]可选地，在步骤S104，对车辆的充电数据进行整合之前，本实施例提供的方法还可以包括:
[0029]S103，采用如下至少之一的方式来存储车辆的充电数据:列数据库、键值数据库、内存数据库及分布式文件系统。
[0030]具体地，在本方案中，本方案用到数据存储技术中的列数据库、键值数据库、内存数据库及分布式文件系统来处理电动汽车交易数据。其中，列数据库可以采用了以数据列为单位进行存储的模型，该存储模型非常有利于对数据库进行高效的压缩从而减少数据规模利于电动汽车数据存储。键值数据库为一种NoSQL(非关系型数据库)模型，其数据按照键值对的形式进行组织、索引和存储，能有效减少读写磁盘的次数，比SQL数据库存储拥有更好读写性能。内存数据库可以将数据放在内存中直接操作的数据库。需要说明的是，上述内存数据库相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级。采用分布式文件系统来存储车辆的充电数据为通过网络使用每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源即充电数据构成一个虚拟的存储设备以实现充电数据的的分散存储。
[0031]可选地，步骤S104，对车辆的充电数据进行整合的步骤可以包括:
[0032]步骤S1041，对车辆的充电数据进行整合，使得车辆的充电数据的数据类型统一，其中，整合的方式包括如下至少之一:流数据总线、数据连接器、PIG、HIVE。
[0033]具体地，由于电动汽车交易数据来源比较分散且数据类型不统一，这就需要对数据经行整合。本实施例中提到的电动汽车交易数据整合技术用到流数据总线、数据连接器、PIG、HIVE等。其中，流数据总线是一个分布式、可靠、和高可用的海量流数据获取汇集技术，用于收集流数据，同时对充电数据进行简单处理，并发送到各种数据接受方便于对电动汽车数据进行数据获取。数据连接器用在在关系数据库和hadoop非关系型数据库间相互传输充电数据，从而实现不同的数据结构之间的相互转化。PIG基于Hadoop提供SQL-1ike语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。HIVE基于Hadoop提供一个数据仓库工具，可以将非结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能。
[0034]可选地，