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案例研究与实际应用
在上一节中，我们探讨了如何在EMS软件中进行二次开发的基础知识，包括开发环境的搭建、API的使用方法以及数据模型的构建。接下来，我们将通过具体的案例研究，深入探讨如何将这些知识应用到实际的工业场景中，解决实际问题并提升系统的性能和效率。
案例一：能源数据采集与处理
背景
在能源管理系统（EMS）中，能源数据的采集和处理是基础也是核心功能之一。通过准确、实时的数据采集，可以为后续的能源优化、故障诊断和报告生成提供可靠的数据支持。本案例将展示如何使用SchneiderElectricEnergy的API接口进行能源数据的采集，并对采集的数据进行初步处理和分析。
目标
使用API接口从能源设备中采集数据。
对采集的数据进行清洗和预处理。
将处理后的数据存储到数据库中。
实现步骤
1.配置API接口
首先，我们需要配置SchneiderElectricEnergy的API接口，确保可以与能源设备进行通信。通常，这需要在EMS系统的配置文件中进行设置。
#配置文件示例
{
api_url:/v1,
api_key:YOUR_API_KEY,
device_ids:[12345,67890,54321]
}
2.采集数据
使用Python编写脚本，通过API接口从能源设备中采集数据。我们将使用requests库来发送HTTP请求。
importrequests
importjson
#读取配置文件
withopen(config.json,r)asfile:
config=json.load(file)
api_url=config[api_url]
api_key=config[api_key]
device_ids=config[device_ids]
#定义数据采集函数
deffetch_energy_data(device_id):
headers={
Authorization:fBearer{api_key},
Content-Type:application/json
}
response=requests.get(f{api_url}/devices/{device_id}/data,headers=headers)
ifresponse.status_code==200:
returnresponse.json()
else:
raiseException(fFailedtofetchdatafordevice{device_id}:{response.status_code})
#采集所有设备的数据
energy_data=[]
fordevice_idindevice_ids:
data=fetch_energy_data(device_id)
energy_data.append(data)
#打印采集的数据
print(json.dumps(energy_data,indent=4))
3.数据清洗与预处理
采集到的数据可能包含一些不必要的信息或异常值，需要进行清洗和预处理。我们将使用Pandas库来处理数据。
importpandasaspd
#将采集到的数据转换为DataFrame
df=pd.DataFrame(energy_data)
#检查并处理缺失值
df=df.dropna()
#检查并处理异常值
df=df[(df[energy]0)(df[energy]10000)]
#转换时间戳
df[timestamp]=pd.to_datetime(df[timestamp],unit=ms)
#打印清洗后的数据
print(df)
4.数据存储
将处理后的数据存储到数据库中。我们将使用SQLite作为示例数据库。
importsqlite3
#连接数据库
conn=sqlite3.connect(energy_data.db)
cursor=conn.cursor()
#创建表
cursor.execute(
CREATETABLEIFNOTEXISTSenergy_data(
device_idTEXT,
timestampDATET