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本期解读：
虚拟表计算方法：myems/myems-normalization/virtualmeter.py
源代码链接：gitee.com/myems/myems…
这段代码是一个用于计算虚拟表每小时能耗的Python脚本，主要用于能源管理系统。它通过数据库查询、数据处理和数学计算来实现这一功能。下面是对代码的详细解析：
总体流程
1.查询所有虚拟表： 从系统数据库中获取所有虚拟表的信息。 2.并行处理： 使用多进程池并行处理每个虚拟表的计算任务。
calculate_hourly 函数
这个函数是主要的入口点，它执行以下步骤：
1.连接数据库： 尝试连接到系统数据库。如果连接失败，则重试。
2.查询虚拟表列表： 从系统数据库中查询所有虚拟表的ID、名称和计算公式。
3.随机化处理顺序： 为了避免每次都按照相同的顺序处理，将虚拟表列表随机打乱。
4.并行计算： 创建一个进程池，将每个虚拟表的计算任务分配给不同的进程并行处理。
5.错误处理： 记录任何在计算过程中出现的错误。
6.休眠与重试： 完成一轮计算后，程序休眠一段时间后再次执行。
worker 函数
这个函数负责计算单个虚拟表的能耗。它执行以下步骤：
1.连接数据库： 连接到能源数据库。
2.获取时间范围： 确定需要计算的时间范围。
3.解析表达式： 解析虚拟表的计算公式，并获取相关的物理表、虚拟表和离线表。
4.查询能耗数据： 从能源数据库中查询相关电表在指定时间范围内的能耗数据。
5.计算虚拟表能耗： 使用SymPy库解析和计算虚拟表的能耗公式。
6.保存结果： 将计算结果保存到能源数据库的虚拟表能耗表中。
关键技术点
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数据库操作：使用mysql.connector进行数据库连接和操作。
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多进程并行处理：使用multiprocessing.Pool实现并行计算，提高效率。
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数学表达式解析：使用sympy.sympify解析和计算数学表达式。
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时间处理：使用datetime模块处理时间和日期。
总结
这段代码是一个复杂的数据处理脚本，它结合了数据库操作、多进程并行计算和数学表达式解析，用于实时计算和更新虚拟表的能耗数据。通过这种方式，能源管理系统可以有效地监控和分析能耗数据，从而实现更精准的能源管理和优化。
