北京汇思慧能科技有限公司邢勐获国家专利权
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龙图腾网获悉北京汇思慧能科技有限公司申请的专利动态设备数字孪生模型生成方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118193594B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202410352825.3,技术领域涉及:G06F16/2455;该发明授权动态设备数字孪生模型生成方法是由邢勐;杨佳欢;王嘉鑫;葛贤军;王爱科;吴肇赟设计研发完成,并于2024-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本动态设备数字孪生模型生成方法在说明书摘要公布了:本发明涉及数据生成存储技术领域,具体涉及动态设备数字孪生模型生成方法,包括以下步骤:按照默认数据存储规则进行存储运行;根据业务设备模型需求,动态配置设备模型;基于数据存储模块读取设备模型的配置,创建实时设备模型,并创建相应的数据存储库表;数据存储模块接收到新数据时,根据设备模型的配置,将数据存储到相应的实时数据模型库表中,生成完善的设备数字孪生模型;实时数据模型库表中的实时设备模型数据在接收到更新时,主动推送至业务层。本发明,灵活的数据处理和存储方法使得系统能够适应多变的应用需求,在需要快速响应的实时监控数据进行深入分析。
本发明授权动态设备数字孪生模型生成方法在权利要求书中公布了:1.动态设备数字孪生模型生成方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:按照默认数据存储规则进行存储运行,使用Kafka作为数据接入层,通过Flink技术以数据驱动方式读取数据;所述S1还包括数据流转结构,所述数据流转结构首先由采集端将切面数据以IEC104的方式采集,采集端对数据进行初步处理和封装,再基于Json方式将数据写入到数据接入层的消息队列Kafka中,在Kafka中不同的电站采集数据以不同的KafkaTopic主题命名区分; 所述S1中,Flink从KafkaSource读取数据,并通过自定义Process操作对数据进行数据分析和数据处理,最后通过自定义Sink实现将数据写入数据库; 在Flink中数据处理被划分为三个主要部分:Source数据源、Transformation转换操作、Sink数据输出; Source是Flink程序的输入端,负责从外部系统或数据流中读取数据; Transformation定义了对输入数据进行的处理操作; Sink是Flink程序的输出端,负责将处理后的数据发送到外部系统或存储; 将KafkaSource读取到指定Kafka中的Topic主题数据,在Flink内部对数据进行流式处理; Flink内部对数据接入模块的每一条数据进行读取和数据存储,具体处理如下: 定义基础存储表:定义表的基本结构,表明为设备型号; 定义该点数据所在表明:根据该点所在的设备型号,命名该表的表名; 规定该点存储的列的标签值; 根据各个点号的属性,找到其所在的数据库表及列,包括: 将处理后的数据拼接成一条长SQL形式,再以JDBC连接的方式写入数据库; 数据查询和写入逻辑相同,查询的数据需要提供点号和信息数据,根据定义基础存储表的规则,计算出要查询的点所在的表名和列明;S2:根据业务设备模型需求,动态配置设备模型,创建实时设备模型,并将配置更新至中央管理系统; S3:基于数据存储模块读取设备模型的配置,创建相应的数据存储库表,数据存储表包括实时数据模型库表; S4:数据存储模块接收到新数据时,根据设备模型的配置,将数据存储到相应的实时数据模型库表中,生成完善的设备数字孪生模型;还包括数据分析处理模块,数据分析处理模块根据设备模型的配置动态分发数据存储的去向,包括: 将数据发送至实时数据模型库表,根据配置将指定的数据进行聚合并存储; 将数据发往消息总线,以实时设备模型数据为单位,将该实时设备的数据发送给高级应用; 将数据存储进默认时序数据库,对所有数据进行原始数据的存储; 数据分析处理模块通过获取设备模型数据配置,动态分发数据存储的去向,主要分为四块: 第一块将数据发送往历史设备模型数据库,根据配置将指定的数据进行聚合并存储; 第二块将数据发往实时设备模型数据库,根据配置将指定的数据进行聚合并存储; 第三块将数据发往消息总线,以实时设备模型数据为单位,将该实时设备的数据发送给高级应用; 第四块将数据存储进默认时序数据库,对所有数据进行原始数据的存储; S5:实时数据模型库表中的实时设备模型数据在接收到更新时,主动推送至业务层; 所述数据处理包括对同一通道的数据写入同一数据库表,及对同一通道不同设备点号数据进行规则化处理; 所述S2和S3同步进行,所述S3包括持续读取设备模型的配置并创建对应的数据存储库表结构信息; 所述高级应用直接查询配置生成的数据库表,以获取动态设备模型相关的变化数据,支撑业务层发展。
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