一种改进RSYNC算法的电量计量与营销评估方法

技术领域

本发明涉及能源管理和数据分析领域，且更具体地涉及一种改进RSYNC算法的电量计量与营销评估方法。

背景技术

RSYNC是一种常用的文件同步算法，用于在本地和远程文件系统之间进行差异化同步。传统的RSYNC算法通过比较源文件和目标文件的差异，只传输两者之间的差异部分，从而实现高效的文件同步，但仍有一些缺点；

传输速度慢：传统的RSYNC算法主要是基于差异对比的方式，需要依次比较源文件和目标文件的各个块，判断是否需要传输。这种比较过程需要消耗很多时间，特别是当文件非常大时，传输速度明显下降。

缺乏实时性：传统的RSYNC算法通常需要在源文件和目标文件之间进行差异对比，以确定需要传输的部分。这种对比过程可能需要一定时间，导致实时性较差，特别是当文件变化较频繁时，无法及时同步更新。

缺乏灵活性：传统的RSYNC算法使用一种固定的算法来确定差异，并且只能传输差异部分。这种方法在某些情况下可能无法满足特定需求，例如需要在同步过程中进行数据转换、筛选或加密等操作。

基于上述描述，本研究的电量计量与营销评估能力滞后；因此，本发明公开一种改进RSYNC算法的电量计量与营销评估方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明公开了一种改进RSYNC算法的电量计量与营销评估方法，本发明通过引入并行计算和分布式处理技术，可以显著提高传输速度。可以将源文件和目标文件划分成多个块，同时进行差异对比和传输，以实现更快的同步速度。通过引入实时增量同步机制，以便在文件发生更改时立即进行同步更新。可以使用文件监测技术，例如利用文件系统的事件通知功能或文件摘要算法，实时检测文件变化并进行增量同步。通过提供可配置的差异对比算法和传输机制，以方便根据具体需求进行灵活配置。同时，考虑提供接口或插件机制，使用户能够根据自身需求进行功能扩展和定制。通过在同步过程中引入数据处理和安全保护机制，以满足各种需求。

为了实现上述技术效果，本发明采用以下技术方案：

一种改进RSYNC算法的电量计量与营销评估方法，其中所述方法包括：

（S1）通过采集模块与存储模块对电量数据与营销相关数据进行采集和存储；所述采集模块通过传感器，智能电表和监控设备实时采集电量数据，以获取用户电量信息；所述存储模块通过数据库管理系统MySQL进行数据的存储和管理；

（S2）通过数据处理工具Pandas对采集到的数据进行处理和分析；

（S3）通过编程语言C++对RSYNC算法进行改进以建立电量计量与营销评估系统；所述改进RSYNC算法包括以下步骤,

步骤1. 通过哈希算法和比较策略提高同步效率和速度；

步骤2. 通过数据压缩工具对传输的数据进行压缩处理，以减少传输量和提高同步速度；

步骤3. 通过分布式计算方法将数据块的比较和匹配过程并行化，提高同步性能和效率，并通过并行传输方式，充分利用带宽资源，提高数据传输速度；

步骤4. 通过冗余校验和纠错码机制增强数据传输的容错性和纠错能力，降低传输过程中的错误率，以提高算法的可靠性；

（S4）基于改进的RSYNC算法，通过能效营销评估模型进行电量计量与营销评估，所述评估模型包括电池计量模型和营销评估模型；

（S5）通过网页开发框架Flask建立电量计量与营销评估系统；所述电量计量与营销评估系统包括电量盈亏智能评估单元，营销效能智能评估单元和可视化报告生成单元；

（S6）通过配置管理工具Ansible实现自动化系统配置和部署。

作为本发明进一步的技术方案，所述采集模块通过网络爬虫自动提取互联网上的市场竞争数据和用户行为数据，并通过数据分析工具追踪和分析网站流量和用户行为，以提供有关用户点击率，浏览习惯和购买行为的数据。

作为本发明进一步的技术方案，所述数据处理工具Pandas通过统计分析和数据可视化方法从数据中提取有关电量计量与营销的关键指标，并结合营销研究方法制定相应的电量计量与营销评估指标。

作为本发明进一步的技术方案，所述电池计量模型通过统计分析、时间序列分析、回归分析方法识别电量的高峰和低谷，寻找电量消耗的影响因素，以提供电量消耗的洞察和决策支持。

作为本发明进一步的技术方案，所述电量盈亏智能评估单元基于电量计量评估模型，通过数据聚类、频率分析和变化检测方法对电池进行检测分析，并通过平均误差、标准差和最大误差算法计算统计指标，以对电量计量进行准确评估，在供电量和消耗量的盈亏中，通过电量盈亏评估算法全面地衡量电力系统的盈余或亏空情况，所述电量盈亏评估算法公式如下：

Q（1）

在公式（1）中，p表示电力系统消耗过程中的能源损耗率；O表示电力系统实际消耗的电量；E表示供电过程中的能源损耗率；Q表示消耗过程中的能源损耗率。

作为本发明进一步的技术方案，所述改进RSYNC算法通过轻量级差量同步CDC方法融入到RSYNC算法中，所述改进RSYNC算法中待同步电力数据串为

（2）

在公式（2）中

（3）

在公式（3）中

（4）

在公式（4）中b表示内容分块的滑动窗口，

作为本发明进一步的技术方案，所述配置管理工具Ansible通过编写配置脚本或模板，定义系统的软件、服务和环境要求，并将其应用到目标服务器或云平台上，以确保系统的一致性和可重复性。

作为本发明进一步的技术方案，所述所述营销效能智能评估单元基于营销评估模型；通过压缩算法限制数据块的大小减少数据块长度的浮动比较以评估不同策略对业绩的影响，在数据块合并时不同影响走向产生的差距将发生碰撞延长单次的同步时间，发生碰撞的概率可表示为：

（5）

在公式（5）中，

（6）

在公式（6）中,

积极有益效果：

通过引入并行计算和分布式处理技术，可以显著提高传输速度。可以将源文件和目标文件划分成多个块，同时进行差异对比和传输，以实现更快的同步速度。通过引入实时增量同步机制，以便在文件发生更改时立即进行同步更新。可以使用文件监测技术，例如利用文件系统的事件通知功能或文件摘要算法，实时检测文件变化并进行增量同步。通过提供可配置的差异对比算法和传输机制，以方便根据具体需求进行灵活配置。同时，考虑提供接口或插件机制，使用户能够根据自身需求进行功能扩展和定制。通过在同步过程中引入数据处理和安全保护机制，以满足各种需求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：

图1为本发明的流程步骤示意图；

图2为本发明改进后的RSYNC算法的差量同步流程；

图3为本发明的电量计量误差修正电路图；

图4为本发明的电量计量误差评估优化装置硬件结构图。

具体实施方式

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，都属于本发明保护的范围。

如图1-图4所示，一种改进RSYNC算法的电量计量与营销评估方法,包括以下步骤:

S1）通过采集模块与存储模块对电量数据与营销相关数据进行采集和存储；所述采集模块通过传感器，智能电表和监控设备实时采集电量数据，以获取用户电量信息；所述存储模块通过数据库管理系统MySQL进行数据的存储和管理；

（S2）通过数据处理工具Pandas对采集到的数据进行处理和分析；

（S3）通过编程语言C++对RSYNC算法进行改进以建立电量计量与营销评估系统；所述改进RSYNC算法包括以下步骤,

步骤1. 通过哈希算法和比较策略提高同步效率和速度；

步骤2. 通过数据压缩工具对传输的数据进行压缩处理，以减少传输量和提高同步速度；

步骤3. 通过分布式计算方法将数据块的比较和匹配过程并行化，提高同步性能和效率，并通过并行传输方式，充分利用带宽资源，提高数据传输速度；

步骤4. 通过冗余校验和纠错码机制增强数据传输的容错性和纠错能力，降低传输过程中的错误率，以提高算法的可靠性；

（S4）基于改进的RSYNC算法，通过能效营销评估模型进行电量计量与营销评估，所述评估模型包括电池计量模型和营销评估模型；

（S5）通过网页开发框架Flask建立电量计量与营销评估系统；所述电量计量与营销评估系统包括电量盈亏智能评估单元，营销效能智能评估单元和可视化报告生成单元；

（S6）通过配置管理工具Ansible实现自动化系统配置和部署。

在上述实施例中，采集模块通过网络爬虫自动提取互联网上的市场竞争数据和用户行为数据，并通过数据分析工具追踪和分析网站流量和用户行为，以提供有关用户点击率，浏览习惯和购买行为的数据

在具体实施中，采集模块通过串口、以太网等物理接口与设备进行通信，并使用通信协议例如MODBUS、DLMS/COSEM等与设备进行数据交互。采集模块负责解析和提取设备发送的数据，包括电量读数、电压、电流等相关信息；同时采集模块将采集到的实时数据进行处理，可能包括数据清洗、校正、聚合等操作，以确保数据的精确性和可用性。经过处理后的数据可以被归档到数据库或存储系统中，用于日后的计量与评估。在具体实施中，采集模块负责将采集到的数据传输到计量与评估系统或其他相关系统。涉及到使用网络传输协议，如TCP/IP或UDP，将数据传输到指定的目标服务器或云平台，传输可以通过实时或定期的方式进行，以实现数据的实时性或批量传输的需求。另外，采集模块可确保传输的数据的安全性和完整性。采取加密措施，如使用SSL/TLS协议进行数据传输，以确保数据在传输过程中的机密性和防止数据遭到篡改。还可实施数据校验机制，如哈希校验，来验证数据的完整性。

在上述实施例中，所述数据处理工具Pandas通过统计分析和数据可视化方法从数据中提取有关电量计量与营销的关键指标，并结合营销研究方法制定相应的电量计量与营销评估指标。

在具体实施例中，Pandas提供了丰富的数据导入和读取功能，可以从各种数据源中导入电量数据，包括CSV文件、Excel文件、数据库等。Pandas支持灵活的数据解析选项，能够适应不同的数据格式和结构。同时，Pandas提供了强大的数据清洗和处理功能，例如处理缺失数据、重复数据、异常数据等。通过使用Pandas的函数和方法，可以进行数据筛选、排序、去重、填充空值等操作，确保数据的准确性和一致性。另外，Pandas支持数据转换和统计分析，可以进行数据类型转换、列之间的运算、数据表的合并和拆分等。此外，Pandas还提供了丰富的统计函数和方法，如平均值、总和、标准差等，供进行数据分析和计量指标的计算。

在上述实施例中，电池计量模型通过统计分析、时间序列分析、回归分析方法识别电量的高峰和低谷，寻找电量消耗的影响因素，以提供电量消耗的洞察和决策支持。

在具体实施例中，电池计量模型通过连接各种传感器来采集电池的相关数据，如电流、电压、温度等。这些传感器可以直接与电池连接或者通过监测电池系统的其他参数来获取数据。采集到的数据可以实时传输至计量与评估系统或存储在本地。同时，采集到的电池数据需要进行处理和转换，以便构建电池计量模型。在具体实施中，可以使用数据处理工具（如Pandas）进行数据清洗、转换和预处理，以滤除异常数据、填补缺失值，并将数据转化为可用于建模的形式。然后，使用统计方法、机器学习算法或深度学习模型等进行模型构建、优化和训练。

基于构建好的电池计量模型，可以进行电量计量和预测。通过输入电池当前状态和实时采集的数据，模型可以估计电池的当前剩余容量或预测未来一段时间内的电量消耗情况。这样，可以实现对电池的准确计量以及更好的使用和管理。

另外，构建好的电池计量模型可以集成到计量与评估系统中，并与其他相关设备和传感器进行实时监控和数据交互。通过与实时监控系统的集成，可以及时获取电池性能变化的数据，并通过电池计量模型对电量状态进行实时评估。

通过电池计量模型能够实现对电池的精确计量、预测和实时监控，从而一种改进RSYNC算法的电量计量与营销评估方法。这将有助于提高电池的利用效率、延长寿命并优化电池管理策略。

在上述实施例中，所述电量盈亏智能评估单元基于电量计量评估模型，通过数据聚类、频率分析和变化检测方法对电池进行检测分析，并通过平均误差、标准差和最大误差算法计算统计指标，以对电量计量进行准确评估，在供电量和消耗量的盈亏中，通过电量盈亏评估算法全面地衡量电力系统的盈余或亏空情况，所述电量盈亏评估算法公式如下：

Q（1）

在公式（1）中，p表示电力系统消耗过程中的能源损耗率；O表示电力系统实际消耗的电量；E表示供电过程中的能源损耗率；Q表示消耗过程中的能源损耗率。

在具体实施例中，电量盈亏智能评估单元DME能够连接到电表或电量采集设备，实时采集电量数据，并将数据存储到数据库或其他适当的数据存储介质中。这些采集的数据可以包括电流、电压、功率、功率因数等关键电量参数。同时DME使用数据处理技术对采集的电量数据进行处理和统计分析。通过运用数学和统计方法，可以计算出电量的平均值、峰值、谷值等信息，以及用于计量和评估的其他统计指标。

在上述实施例中，所述改进RSYNC算法通过轻量级差量同步CDC方法融入到RSYNC算法中，所述改进RSYNC算法中待同步电力数据串为

（2）

在公式（2）中

（3）

在公式（3）中

（4）

在公式（4）中b表示内容分块的滑动窗口，

在具体实施例中，改进RSYNC算法引入了增量传输的概念，只传输变化的数据部分，而不是传输整个文件或数据集。这样可以大幅减少传输数据的量，提高传输效率。另外，改进RSYNC算法使用强大的校验算法，如MD5、SHA-1等，对数据块进行校验，以确保传输的数据的完整性和准确性。在接收端，通过对接收到的数据块进行校验，可以检测出任何传输过程中的错误或篡改。

改进RSYNC算法利用对源文件和目标文件之间的差异进行数据同步，而不是按照文件的传统方式进行整体替换。这样，在目标端只需重新计算和应用源文件与目标文件之间的差异，从而实现更快速和高效的数据同步。

在具体实施中，改进RSYNC算法支持断点续传的特性。当发生传输中断或意外中断时，算法能够记录传输的进度和已传输的数据，下次继续传输时，可以从上次中断的地方继续传输，避免重复传输已经传输过的数据；在传统算法和改进RSYNC算法的传输时间和传输量比较入表1所示：

表1 传统算法和改进RSYNC算法的传输时间和传输量表

这个数据表1中，可以观察到改进RSYNC算法相较于传统算法，在相同的数据量下，传输时间和传输量均显著减少。公式证明数据表格展示了传统算法和改进RSYNC算法的传输时间和传输量的比较结果，从中可以看出改进RSYNC算法在电量计量与营销评估方法中的优化效果。。

在上述实施例中，所述配置管理工具Ansible通过编写配置脚本或模板，定义系统的软件、服务和环境要求，并将其应用到目标服务器或云平台上，以确保系统的一致性和可重复性。

在具体实施例中，配置管理工具Ansible可以自动化执行任务，包括部署软件、配置系统和管理网络设备等。在电量计量与营销评估方法中，Ansible可以用于自动化部署和配置电量计量系统、评估工具和相关组件，简化和加快系统的搭建和部署过程。同时，Ansible提供集中化的配置管理功能，可以通过编写Playbooks和配置文件定义系统的配置和环境变量。对于电量计量与营销评估方法，可以使用Ansible来管理相关配置文件，包括采集设备的配置、传输参数、算法参数等，实现对系统配置的统一管理和可追溯性。另外，Ansible可以批量执行任务，并支持远程操作。在电量计量与营销评估方法中，可以使用Ansible批量执行数据采集、传输、计量和评估任务，同时远程操作各个采集设备和评估单元，提高操作效率和减少人工干预。

通过Ansible的具体实施，能够实现电量计量与营销评估方法的自动化部署、配置管理，批量执行和远程操作，故障自动恢复和监控，以及日志收集与分析等功能。这样可以提高工作效率、减少人为错误，并实现对电量计量和评估过程的集中管理和监控。

在上述实施例中，所述营销效能智能评估单元基于营销评估模型；通过压缩算法限制数据块的大小减少数据块长度的浮动比较以评估不同策略对业绩的影响，在数据块合并时不同影响走向产生的差距将发生碰撞延长单次的同步时间，发生碰撞的概率可表示为：

（5）

在公式（5）中，

（6）

在公式（6）中,

在具体实施例中，营销效能智能评估单元利用数据采集技术，从各个相关数据源中获取电力系统的相关数据，包括实际供电量、实际消耗量、预期供电量、预期消耗量等。这些数据将被处理和整合以提供准确的评估指标。同时，评估单元利用智能算法，例如机器学习、模式识别等，对数据进行建模和预测。通过对历史数据和实时数据的分析，算法可以识别出潜在的电量盈亏模式，预测未来的供电和消耗趋势，以及识别可能的改进策略。在具体实施中，评估单元利用数据可视化技术和报告生成工具，将分析和评估结果以直观、易懂的方式展示给用户。这有助于决策者和经营者更好地理解电量盈亏情况和营销效能，并采取相应的措施进行优化和改进。

同时，营销效能智能评估单元通过压缩算法去除数据中的冗余信息和重复部分，从而实现对数据量的有效压缩；压缩算法可以通过计算压缩前后数据的大小比率，衡量数据压缩的效果。压缩比率可以用公式表示为：压缩比率 = （压缩前数据大小 - 压缩后数据大小） / 压缩前数据大小。压缩算法可以大幅减少电量数据占用的存储空间，节省存储成本，并提供更多的存储容量用于其他用途。并且，压缩后的数据体积减小，可以加快数据传输速度，减少传输延迟和网络带宽占用，提高数据传输效率。在具体实施中，压缩后的数据可以在计量和评估过程中更高效地处理和分析，加快计算速度和减少资源消耗，原始数据与压缩后数据的大小和压缩比率如表2所示：

表2 原始数据与压缩后数据的大小和压缩比率

通过表2可知，经过压缩算法处理后，数据的大小得到了显著减小，并且压缩比率保持一致。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。