ThingsBoard中设备总消耗量的计算方法解析
2025-05-12 16:17:46作者:牧宁李
在物联网平台ThingsBoard中,计算设备的总消耗量是一个常见需求。本文将详细介绍两种不同的实现方案,并分析各自的适用场景。
问题背景
当设备定期上报仪表读数(meter reading)时,用户通常需要计算两个读数之间的差值来获取实际消耗量。ThingsBoard提供了多种规则节点来实现这一功能,但选择合适的方法需要考虑数据上报方式和业务需求。
方案一:使用Calculate Delta节点
Calculate Delta节点是ThingsBoard内置的功能节点,专门用于计算当前值与上一个接收值之间的差值。这种方案的特点是:
- 自动记录前一个值
- 实时计算差值
- 配置简单
但需要注意:
- 设备重启或规则链重置会导致历史值丢失
- 不适合需要长期累计的场景
方案二:自定义属性存储方案
更可靠的方案是使用属性存储结合脚本计算:
- Originator Attributes节点:获取设备的上次存储值
- Script Transformation节点:编写计算脚本
- Save Attributes节点:保存最新计算结果
具体实现步骤:
- 在设备首次上报时,将初始值保存为服务器属性
- 每次新数据到达时:
- 从属性中读取上次存储值
- 计算当前值与存储值的差值
- 更新属性为最新值
- 可选择将差值保存为新的遥测数据
关键实现细节
在Script Transformation节点中,典型的计算脚本如下:
var previous = metadata.previousValue;
var current = msg.value;
var delta = current - previous;
msg.delta = delta;
return {msg: msg, metadata: metadata, msgType: msgType};
方案对比
方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
---|---|---|---|
Calculate Delta | 配置简单,实时性好 | 数据易丢失 | 短期监控 |
属性存储 | 数据可靠,可长期累计 | 实现较复杂 | 精确计量 |
最佳实践建议
- 对于关键计量设备,推荐使用属性存储方案
- 可以结合两种方案,既做实时差值计算,又做长期累计
- 在仪表盘中同时展示瞬时值和累计值
- 考虑添加数据校验逻辑,防止异常值影响计算结果
常见问题处理
- 数据不更新问题:检查规则链是否正确连接,确保脚本返回值格式正确
- 初始值处理:添加逻辑判断处理首次上报的特殊情况
- 异常数据处理:添加数据范围校验,过滤不合理的大幅波动
通过合理设计规则链,ThingsBoard可以很好地满足各种消耗量计算需求。开发者应根据具体业务场景选择最适合的方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0123AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
226
2.28 K

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

暂无简介
Dart
526
116

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
989
586

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
351
1.43 K

🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
61
17

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
47
0

喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
17
0

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
214
288