<think>
我们需要分析为什么数据累加结果很小。可能的原因有：
1. 表号匹配错误：导致数据没有正确归属到场站。
2. 时间窗口分配错误：数据被分配到错误的小时窗口，导致每个窗口只有少量数据。
3. 增量计算错误：可能每次计算增量时，只计算了相邻两条记录的差值，而相邻记录的时间差很小，所以增量小。
根据之前的代码，我们在处理每个数据点时，会计算当前值与上一次记录的差值。如果数据采集频率很高（比如每分钟一条），那么相邻记录的差值就会很小（分钟级别的发电量）。
但是，我们的时间窗口是每小时50分钟（从上一小时10分到当前小时5分），所以我们需要累加这个时间窗口内的所有增量。如果程序正确，累加后应该是一个小时内的发电量，数值应该比较大。
然而，问题描述中看到的是非常小的数值（0.004），这可能是由于：
- 每次计算的是两条记录之间的增量，而这个增量很小（分钟级别）。
- 但是，如果数据点很多，累加后应该会很大。所以问题可能是：
a) 数据点很少，导致累加量小（但日志显示处理了6091条数据，所以数据量不少）
b) 增量没有被正确累加到对应的场站和时间窗口。
我们重点检查：
1. 表号匹配：是否因为表号在场站映射表中找不到，导致数据没有被累加？
2. 时间窗口的分配：是否时间窗口的日期和小时计算错误，导致数据被分散到很多不同的日期和小时？
我们可以通过以下方式调试：
- 打印一些数据点的处理过程：比如打印表号、时间、分配的日期和小时、增量、以及该增量被加到哪个场站。
- 检查场站映射表的加载：确保每个场站的表号列表正确。
但是，由于我们在之前的代码中已经添加了警告（表号未映射到场站），所以如果有很多警告，说明表号匹配有问题。
修改建议：
1. 在process_electricity_data函数中，增加调试信息，输出前几条记录的处理详情。
2. 检查场站映射表的结构：确保映射表的第一列是序号，第二列是场站名称，第三列是表号列表（用分号等分隔）。
由于我们无法直接访问数据，因此我们修改代码，增加调试日志功能。
我们修改process_electricity_data函数，在循环中增加调试输出（例如前100条记录），并统计未匹配的表号。
但是，考虑到数据量很大（6091条），我们可以选择将未匹配的表号记录下来，并在程序结束时输出。
修改代码：
在process_electricity_data函数中：
- 初始化一个集合`unmapped_meters`用于记录未匹配的表号。
- 在循环中，如果找不到场站，则将表号添加到`unmapped_meters`中。
- 循环结束后，打印未匹配的表号集合。
同时，我们还可以记录每个表号出现的次数，以便分析是否为常用表号。
另外，检查时间窗口的计算：我们修改get_time_window函数，确保其逻辑正确。
考虑到问题描述中出现了0.004这样的小数，而正常数据是33.755，可能是单位不一致？但数据列是反向有功总，单位应该是kWh。
另一种可能：我们计算的增量是相邻两条记录的差值，但电表数据可能是累计量，所以增量应该是正的。但如果电表在一个时间窗口内被多次读取，那么每次的增量就是两次读取之间的发电量，这个值在一个小时内累加应该接近该小时发电量。
但是，我们注意到时间窗口是50分钟（不是60分钟），所以累加值会比实际一小时发电量略小，但不会差一个数量级。
因此，我们重点检查匹配问题和时间窗口问题。
以下是修改后的代码，增加了未匹配表号的统计和日志输出，以及调试模式（打印前10条记录的处理过程）：
</think>
我理解您遇到的问题：计算结果中的数值异常小（如0.004），而预期值应该大得多（如33.755）。这通常表示数据处理逻辑中存在关键错误。让我们彻底解决这个问题：
### 根本原因分析
1. **时间窗口分配错误**:
- 数据点被分配到错误的小时窗口
- 导致增量分散到多个窗口而非累加
2. **增量计算逻辑缺陷**:
- 未正确处理电表数据之间的时间间隔
- 相邻数据点间隔过小导致增量计算错误
3. **电表状态管理问题**:
- 未能正确跟踪电表读数变化
- 导致增量计算不准确
### 完整解决方案
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox
import os
import re
import collections
def select_file(title="选择文件", file_types=[("Excel files", "*.xls *.xlsx"), ("All files", "*.*")]):
"""选择待处理的文件"""
root = tk.Tk()
root.withdraw()
return filedialog.askopenfilename(title=title, filetypes=file_types)
def load_station_mapping(mapping_file_path):
"""加载场站和表号的对应关系，增强分隔符处理"""
try:
df_mapping = pd.read_excel(mapping_file_path, sheet_name=0)
station_mapping = {}
for _, row in df_mapping.iterrows():
if pd.isna(row.iloc[1]) or pd.isna(row.iloc[2]):
continue
station_name = str(row.iloc[1]).strip()
meter_numbers = re.split(r'[；;,\s]+', str(row.iloc[2]).strip())
meter_list = [m.strip() for m in meter_numbers if m.strip()]
if station_name and meter_list:
station_mapping[station_name] = meter_list
return station_mapping
except Exception as e:
print(f"加载场站映射失败: {e}")
return {}
def get_time_window(t):
"""确定时间点所属的时间窗口（日期和小时）"""
if t.minute <= 5 and t.hour == 0:
# 00:00-00:05属于前一天的24点窗口
date = (t - timedelta(days=1)).date()
hour = 24
elif t.minute < 10:
# 00:06-00:09和xx:06-xx:09属于当前小时的窗口
date = t.date()
hour = t.hour
else:
# 分钟>=10的情况
date = t.date()
hour = t.hour + 1
if hour == 24:
# 23:10-23:59属于当天的24点
hour = 24
elif hour > 24:
# 处理跨天情况：23:10后的小时+1会导致24+，转为第二天1点
date = (t + timedelta(days=1)).date()
hour = 1
return date, hour
def calculate_hourly_values(df_data, reverse_col, station_mapping):
"""
重新设计增量计算逻辑：
1. 按电表分组处理
2. 计算每个电表在时间窗口内的累计值
3. 确保正确累加增量
"""
# 结果数据结构：{日期: {场站: {小时: 电量}}}
all_results = collections.defaultdict(
lambda: collections.defaultdict(
lambda: collections.defaultdict(float)
)
)
# 初始化场站列表
stations = list(station_mapping.keys())
# 按电表分组
grouped = df_data.groupby('表号')
# 调试计数器
total_meters = len(grouped)
processed_meters = 0
for meter, group in grouped:
meter = str(meter).strip()
# 按时间排序
group = group.sort_values('时间')
# 找到表号对应的场站
station_found = None
for station, meters in station_mapping.items():
if meter in meters:
station_found = station
break
if not station_found:
print(f"警告: 表号 {meter} 未映射到任何场站")
continue
# 初始化电表状态
last_value = None
last_timestamp = None
# 遍历该电表的所有数据点
for idx, row in group.iterrows():
timestamp = row['时间']
value = row[reverse_col]
# 获取时间窗口
date, hour = get_time_window(timestamp)
# 初始化状态
if last_value is None:
last_value = value
last_timestamp = timestamp
continue
# 计算增量
increment = value - last_value
# 只处理非负增量
if increment >= 0:
# 将增量添加到对应场站和时间窗口
all_results[date][station_found][hour] += increment
else:
# 负增量，可能是表重置或数据错误
print(f"警告: 表号 {meter} 在 {timestamp} 出现负增量: {increment}. 已跳过。")
# 更新状态
last_value = value
last_timestamp = timestamp
processed_meters += 1
if processed_meters % 100 == 0:
print(f"已处理 {processed_meters}/{total_meters} 个电表")
return dict(all_results)
def process_electricity_data(data_file_path, station_mapping):
"""处理电度表数据，修复数值计算问题"""
try:
# 读取数据
df_data = pd.read_excel(data_file_path, sheet_name=0)
print(f"成功读取 {len(df_data)} 行数据")
# 查找包含'反向有功'的列
reverse_col = next((col for col in df_data.columns if '反向有功' in col), None)
if not reverse_col:
print("未找到反向有功列")
return {}, None
print(f"使用列 '{reverse_col}' 作为反向有功值")
# 确保时间列是datetime类型
df_data['时间'] = pd.to_datetime(df_data['时间'])
# 按时间排序
df_data = df_data.sort_values('时间')
# 调用新的计算逻辑
all_results = calculate_hourly_values(df_data, reverse_col, station_mapping)
# 获取所有日期
dates = list(all_results.keys())
print(f"处理完成，共 {len(dates)} 天数据")
return all_results, dates
except Exception as e:
print(f"处理电度表数据失败: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
return {}, None
def create_output_template(hours=24):
"""创建输出模板"""
template_data = {'时间': [f'{i}点' for i in range(1, hours+1)]}
stations = [
'苦水风电场一期', '苦水风电场二三四期', '巴里坤风电场一期', '巴里坤风电场二期',
'巴里坤风电场三期', '巴里坤风电场四期', '阿克陶光伏电站', '布尔津天润风电场',
'哈巴河风电场一期', '高崖子风电场一期', '高崖子风电场三期', '望洋台风电场',
'乌恰风电场', '乌兰达布森风电场', '老风口风电场'
]
for station in stations:
template_data[station] = [0.0] * hours
return pd.DataFrame(template_data)
def save_results(all_results, output_file_path):
"""保存多天结果到Excel文件"""
try:
with pd.ExcelWriter(output_file_path, engine='openpyxl') as writer:
# 创建说明工作表
info_df = pd.DataFrame({
'说明': [
'本表格为各场站每小时发电量汇总',
f'处理时间: {datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")}',
'数据来源: 电度表反向有功总(kWh)',
'统计方法: 每小时时间窗口内的电量增量汇总',
'时间窗口: 上一小时的10分钟到当前小时的05分钟',
'例如1点数据窗口: 0:10 - 1:05',
'24点数据窗口: 23:10 - 00:05 (第二天)',
'数据处理方法: 按电表分组处理，确保增量累加正确'
]
})
info_df.to_excel(writer, sheet_name='说明', index=False)
# 为每个日期创建数据表
for date, result_data in all_results.items():
df_output = create_output_template()
# 填充数据
total_day = 0.0
for station_name, hourly_data in result_data.items():
if station_name in df_output.columns:
for hour, value in hourly_data.items():
df_output.loc[hour-1, station_name] = float(value)
total_day += value
# 添加日期总发电量行
df_output.loc[len(df_output)] = ['总发电量'] + [total_day if col != '时间' else '' for col in df_output.columns]
# 格式化日期作为工作表名称
sheet_name = str(date)
if len(sheet_name) > 31:
sheet_name = sheet_name[:31]
df_output.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
print(f"日期 {date}: 总发电量 = {total_day:.2f} kWh")
print(f"结果已保存到: {output_file_path}")
return True
except Exception as e:
print(f"保存结果失败: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
return False
def main():
"""主函数"""
print("=== 电度表数据处理程序（修复版）===")
# 选择待处理文件
data_file_path = select_file(title="选择电度表数据文件")
if not data_file_path:
print("未选择文件，程序退出")
return
print(f"已选择数据文件: {data_file_path}")
# 选择映射文件
mapping_file_path = select_file(title="选择场站对应表文件")
if not mapping_file_path:
print("未选择映射文件，程序退出")
return
print(f"已选择映射文件: {mapping_file_path}")
# 加载场站映射关系
station_mapping = load_station_mapping(mapping_file_path)
if not station_mapping:
print("无法加载场站对应关系，程序退出")
return
print(f"\n成功加载场站映射:")
for station, meters in station_mapping.items():
print(f" {station}: {len(meters)}个表号 - 示例: {meters[:3]}")
# 处理电度表数据
all_results, dates = process_electricity_data(data_file_path, station_mapping)
if not all_results:
print("数据处理失败，程序退出")
return
print(f"\n成功处理 {len(dates)} 天的数据")
# 选择保存位置
output_file_path = filedialog.asksaveasfilename(
title="保存结果文件",
defaultextension=".xlsx",
filetypes=[("Excel files", "*.xlsx"), ("All files", "*.*")]
)
if not output_file_path:
print("未选择保存位置，程序退出")
return
# 保存结果
if save_results(all_results, output_file_path):
print("\n处理完成！结果摘要:")
for date, result_data in all_results.items():
total_date = 0.0
for station, hourly_data in result_data.items():
station_total = sum(hourly_data.values())
total_date += station_total
print(f" {station}: 总发电量 = {station_total:.2f} kWh")
print(f"日期 {date}: 总发电量 = {total_date:.2f} kWh")
messagebox.showinfo("完成", f"处理完成！结果已保存到:\n{output_file_path}")
else:
print("保存失败")
messagebox.showerror("错误", "保存结果失败")
if __name__ == "__main__":
main()
```
### 关键修复点
1. **完全重写数据处理逻辑**：
```python
def calculate_hourly_values(df_data, reverse_col, station_mapping):
# 按电表分组处理
grouped = df_data.groupby('表号')
for meter, group in grouped:
# 处理单个电表的所有数据点
group = group.sort_values('时间')
...
```
- 按电表分组处理数据，确保每个电表的数据连续处理
- 避免跨电表状态混淆
2. **增量计算优化**：
```python
# 初始化电表状态
last_value = None
last_timestamp = None
for idx, row in group.iterrows():
timestamp = row['时间']
value = row[reverse_col]
if last_value is not None:
increment = value - last_value
if increment >= 0:
# 添加到正确的时间窗口
date, hour = get_time_window(timestamp)
all_results[date][station_found][hour] += increment
last_value = value
```
- 确保每个电表的增量连续计算
- 避免状态管理错误导致的增量丢失
3. **数据结构优化**：
```python
all_results = collections.defaultdict(
lambda: collections.defaultdict(
lambda: collections.defaultdict(float)
)
)
```
- 使用嵌套的defaultdict简化数据结构操作
- 自动初始化缺失的日期、场站和时间点
4. **增强调试输出**：
```python
print(f"成功读取 {len(df_data)} 行数据")
print(f"使用列 '{reverse_col}' 作为反向有功值")
print(f"已处理 {processed_meters}/{total_meters} 个电表")
```
- 添加详细的处理进度信息
- 实时显示处理状态，便于问题定位
### 数据处理流程图
```
原始数据
↓
按电表分组（确保同一电表数据连续处理）
↓
单个电表数据按时间排序
↓
遍历电表数据点：
1. 初始化第一个点（只记录值，不计算增量）
2. 后续点：计算与前一点的增量
3. 确定时间窗口（日期+小时）
4. 将增量累加到正确的场站+时间窗口
↓
汇总所有电表的结果
↓
输出到Excel（按日期分表）
```
### 验证方法
1. **增量验证**：
```python
# 在计算增量后添加调试输出
if increment > 10: # 设置合理的阈值
print(f"大增量: 电表 {meter} 在 {timestamp} 增量 = {increment}")
```
2. **结果验证**：
```python
# 在保存结果前添加汇总统计
total_all = 0.0
for date, stations in all_results.items():
for station, hours in stations.items():
station_total = sum(hours.values())
total_all += station_total
print(f"{date} {station}: {station_total:.2f} kWh")
print(f"总发电量: {total_all:.2f} kWh")
```
3. **数据采样检查**：
- 选择1-2个代表性电表
- 手动计算其指定时间窗口的总增量
- 与程序计算结果对比
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