智能电表和嵌入式的关系。单片机？cpu？mcu？soc？

单片机？cpu？mcu？soc？

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有点不知道你想知道什么，难道是问智能电表中的芯片是什么，起到什么作用？那又与CPU何干？单片机，MCU，soc这些概念性的名词区分起来又有多大意义？

只要知道，所谓智能，不过是将以前需要人工解决的事情，通过专用的芯片，把相应的数据收集起来，再做出正确的反应，这样大部分事情不需要人力去做了，就智能化了。

例如智能电表吧，首先智能电表并不是由这一块电表就能实现“智能化”的，如果它上面记录的数据（如当月用电度数，剩余金额等）不能传送到电力局或相关部门，那么即使他能欠费自动断电，又有何用，还不是需要人去抄录这些数据？那么就需要一个能够采集电表上信息的采集器（通过电线载波），采集器采集到数据了，总的把数据传输到电脑上，这样电力局的家伙们才能收集起这些数据，来做市民用电分析，所以又得在电脑上开发个软件来接受这些数据。

那么嵌入式在这方面的应用就有2个部分，一个就是电表通过专用芯片来采集数据，另一个就是通过采集器来采集电表上的数据并上传至电脑。

所以，智能电表和嵌入式的关系，你觉得会是单片机、cpu、mcu、soc，或者什么都不是呢？

有点答非所问了，还请LZ包涵，或许是我愚昧了吧。

智能电表需求不旺，电表企业如何开拓多元化产业？

智能电表需求不旺，电表企业如何开拓多元化产业？

——《2017年电表行业发展看点之一》

中国现代电网量测技术平台

张春晖

2017年12月10日

2017年是电表行业发展史上又一个转折点。智能电表的需求由连续7年（2010—2016年）的兴旺期突然跌入低谷，”多表合一”信息采集缓慢推进，无奈电表市场的变化，电表企业正在寻求新的商机。

回顾2017年，电表行业发展进程中有哪些看点，可以为推进2018年行业发展继续研究与应用？

·智能电表需求不旺，电表企业如何开拓多元化产业？

·电表新技术的关注课题:主要有”仪器云”技术应用，用电信息与电网关口计量两信息采集系统合一拓展系统计量功能，国网”双芯”智能电表样机开发并挂网运行考核，上海电网制订并实施单相智能电表运行中的状态检验与轮换方案，智能（高级）终端，直流电能表、宽带低压电力线载波通信互联互通等多项技术标准发布、实施。

·用电信息采集系统通信技术瓶颈化解的进程:主要有4G无线通信成为远程通信主流，宽带低压电力线载波通信扩大应用，北斗卫星通信在多地应用试点，NB---LOT通信在智能电表自动抄表系统中落地应用的 探索 。

·国网”多表合一”信息采集缓慢推进，气表计量需求大幅增长，NB---LOT通信在水表计量集抄中首先落地应用；能源互联网出新政，国家发改委、国家质检总局共同发布《重点用能单位能耗在线监测系统推广建设工作方案》，健全能源计量体系，推进电、水、气、热能源计量及集抄系统的现代化改造升级。

以上2017年电表行业发展的看点，本文将分集进行叙述、发布。

看点之一: 智能电表需求不旺，电表企业如何开拓多元化产业？

1、2017年，国网智能电表需求跌入低谷，采集终端需求大幅下降，江苏、山东电网继续有大批量需求

1）智能电表全年集中招标量及需求的新变化

国网2017年智能电表全年集中招标量为3778万只。其中，第1次招标量2092万只，占全年招标总量的55%；第2次招标量1666万只，占45%。两次招标量大体平衡。但是，2017年智能电表招标总量（3778万只）比2014年智能电表年最高招标量（1亿只）下降62.2%。

—国网:2017年智能电表招标总量已经接近需求底线，主要需求要素:

2017年5月，本文作者撰写的《2017年，国网电表市场与计量新技术需求的解读与引用》提示:

· 2017年，省级电网用电信息采集系统覆盖率达到99%以上，需用智能电表1700万只。

·国网供电营业区年新用户自然增长率约3%，需用智能电表1200万只。

·地方政府保障房建设，需用智能电表300万只。

·趸售县、代管县上划国网管理用表300万只。

·计量故障处理（计量故障率约0.5%）用表200万只。

— 2017年国网智能电表集中招标呈现的新变化

·新增表型。国网发布2级单相智能电表增加电池外置技术要求。全年电池可更换单相智能电表招标量为1327万只，占年单相智能电表招标总量（3237万只）的41%。

·新增配件: 超高频RFID模块，单相计量故障识别模块，计量现场作业终端与外设收纳箱，三相计量故障识别模块，现场打印模块。

以上新增配件的技术规范:（待查询）。

2）采集终端集中招标量及需求的新变化

国网，2017年采集终端全年集中招标量为781万台。其中，第1批采集终端招标为706万台，占全年招标总量的90%；第2批招标量为76万台，占全年招标总量的10%，第2批招标量跌到底线。同时，2017年采集终端集中招标总量（781万台）比2016年采集终端年最高招标量（1109万台）下降29.5%。这些情况说明:省级电网用电信息采集系统建设已经进入收尾阶段。

2017年，国网采集终端集中招标呈现的新变化:

—公网4G无线通信模块应用成为远程通信的主流

2017年，采集终端（4G）模块的招标总量为96万块，占全年集中器（折算量为57.9万台）、专变终端（86万台）的总量（143.9万台）的66.7%。其中:

· 2017年第1批采集终端招标应用4G模块48.9万块。包括:

集中器Ⅰ型（4G/宽带）13.5万块

集中器Ⅰ型（4G/微功率无线）2.2万块

集中器Ⅰ型（4G/窄带）21.2万块

专变终端Ⅲ型（4G）12万块

· 2017年第2批采集终端招标应用4G模块47.1万块。包括:

集中器Ⅰ型（4G/窄带）16.1万块

集中器Ⅰ型（4G/宽带）13.5万块

专变终端Ⅱ、Ⅲ型（4G）合计17.5万块

分析以上集中器（4G）模块招标量可知:集中器的本地通信方式有窄带载波、宽带载波、微功率无线通信3类。这里需要说明:近几年，OFDM窄带快速通信技术的应用增多，据说可以达到20k bps的通信速率。

—宽带低压电力线载波通信技术扩大应用

2017年全年需用宽带载波模块734.5万块（不包含第2批电表本地通信宽带载波模块招标量），为2016年宽带载波模块招标量的245%。其中:宽带载波模块在集中器、采集器中应用已经成为主流；在电表本地通信中占26%。

· 2017年全年，采集器、集中器需用宽带载波模块491.5万块，占全年采集器、集中器招标总量（695万台）的71%。

a1 2017年第1批采集器、集中器招标需用宽带载波模块478万块，包括:

集中器Ⅰ型（4G/宽带载波）13.5万块

采集器Ⅱ型（宽带载波）436.4万块

采集器Ⅰ型（宽带载波）28.1万块

a2 2017年第2批采集器、集中器招标需用宽带载波模块（集中器Ⅰ型:4G/宽带载波）

13.5万块

· 2017年第1批电表本地通信（宽带载波）模块需用243万块，占第1批电表本地通信模块招标总量（936万块）的26%。

2017年第2批电表本地通信（宽带载波）模块的招标量:（待查询）

3）前两年，江苏、山东电网已经实现智能电表应用和用电信息采集系统的全覆盖，为何2017年继续对智能电表、采集终端有大批量的需求？

2014年，江苏电网率先完成用电信息采集系统（3600万户）的建设；2015年，山东电网实现用电信息采集系统100%（3800万户）的覆盖。

— 2017年第1批国网智能电表、采集终端集中招标

·江苏电网本批需用Ⅱ型采集器495.5万台，占本批国网采集器招标量76.4%。2级单相智能电表需求253万只，占江苏电网总户数（3800万户）的6.6%。

·山东电网的专变终端需求31万台，占本批国网专变终端招标量的54%。1级三相智能电表招标82.2万台，占山东电网三相用户（约400万户）的20.5%。

— 2017年第2批智能电表、采集终端集中招标

山东电网需求2级单相智能电表280万只，列省级电网对单相智能电表需求的首位，占本批国网单相智能电表招标量的19.4%。集中器需求12万台，列省级电网集中器招量的首位，占该批国网集中器需求量的27%。

—以上情况说明:省级电网的智能电表应用和用电信息采集系统建设完成之后，系统表计、采集设备继续有更新、扩展的需求，估计主要因素:

·新用户增长。年新用户自然增长率为3---5%，对拥有4000万户的省级电网，年需求单相智能电表120---200万只。

·早期三相电表、采集终端需要更新。按2009版国网标准生产的三相电表、采集终端，由于其功能、可靠性许多方面不符合2013版国网标准的要求，需要提前进行部分智能电表、采集终端的更换。

·应用Ⅱ型采集器，本地通信采用宽带载波，可以大幅度缩短采集周期。

·智能电表、采集终端或需增加库存备品。

2、国网:2010---2017年智能电表需求终结与2018年需求评估

1）2010---2 017年智能电表需求的终结

2009年第4季，国网进行智能电表第1次集中招标，但招标量不大。

2010---2017年，国网每年都要组织2---4次智能电表大批量集中招标，其目标是实现智能电表与用电信息采集系统的100%覆盖。

2010---2017年国网智能电表应用与用电信息采集系统实现全覆盖的进程:

年份，a: 当年智能电表招标量，b:累计采集户数，c:国网用户总数，d:采集覆盖率

— 2009年，a: 0.11亿只，b: 亿户，c: 2亿户，d: %

— 2010年，a:0.45亿只，b:0.28亿户，c: 2.2亿户，d: 12.7%

— 2011年，a: 0.6亿只，b: 0.66亿户，c: 2.57亿户，d: 25.6%

— 2012年，a: 0.76亿只，b:1.1亿户，c: 2.8亿户，d:39.2%

— 2013年，a: 0.66亿只，b:1.8亿户，c:3.1亿户，d:58%

— 2014年，a: 1亿只，b: 2.56亿户，c: 3.78亿户，d: 68%

— 2015年，a: 0.91亿只，b: 3.16亿户，c: 3.95亿户，d: 80%

— 2016年，a: 0.66亿只，b:3.82亿户，c: 4亿户，d:95.5%

— 2017年，a: 0.38亿只，b:4.3亿户，c: 4.34亿户，d:99%

说明: 以上数据，摘录于网上信息或推算求得，供参考。

从以上2010---2017年国网智能电表集中招标的数据，并结合国网物资部门历次发布智能电表集中招标的全面情况，经归纳提炼出国网智能电表需求、投资的变化规律，供电表企业在今后国网新型电表大批量招标时的参考。

— 2017年，国网供电营业区拥有用户总数为4.3亿户。以后，新用户以年自然增长率3---5%逐年增长。新用户用表，供电部门已列入当年智能电表需求量上报。

— 2010---2017年，国网智能电表招标总量为5.42亿只（不含2009年智能电表招标0.11亿只），累计投资总额为1138亿元。

在智能电表初装期（2010---2017年）: 国网年智能电表平均招标量为0.68亿只，年平均投资142.3亿元；智能电表年最高招标量为1亿只，年最大投资210亿元；智能电表年招标底线量为0.38亿只，年投资底线为80亿元。

— 2010---2017年，国网智能电表招标总量为5.42亿只，智能电表安装应用4.3亿只余额智能电表1.12亿只，占智能电表招标总量的21%。这些余额电表的主要用途估计:

·部分早期智能电表需要提前更换。2009---2012年，按2009版国网标准生产的智能电表共安装应用1.92亿只，但具体淘汰多少早期智能电表难以估计。

·计量故障处理（计量故障率0.5--- 1%）

·库存备用

—中标的电表企业

2010---2017年，国网智能电表集中招标的中标电表企业估计有45---75家，随智能电表招标量而变化。

·据说，国网物资部门对投标电表企业的基本要求: 注册资本、生产销售电表业绩、智能电表生产、管理条件等。

本文作者认为:考核电表企业的重点难点是电表、采集终端及系统的自主开发能力。据了解，已经入围的有些电表企业，中、高端智能电表采用贴牌方式，特别是前几年，集中器、专变终端贴牌、买入设计方案占较大比例，包括中标前10名的电表企业。

·电表企业的中标金额。从网上看国网智能电表、采集终端中标的信息: 中标前3位的大型电表企业的中标金额约为每批智能电表、采集终端招标总金额的6%左右。其余电表企业的中标金额百分率依次下降，中标金额的底线约为1% 。

·以上国网智能电表集中招标的中标电表企业多、中标金额百分率低，对电表企业、国网双方都有不利影响:

a1 2010---2017年，电表企业由于智能电表市场稳定、对计量新技术需求不旺而受益、发展，开拓多元化产业已经起步，特别是大型电表企业年营销收入达到20---30亿元。而2017年，国网智能电表集中招标量为0.38亿只、投资80亿元，中标前3位的大型电表企业中标金额6%、4.8亿元，只占年营业收入的

24---16%，难以支撑电表企业的长期发展，促使其急于开拓多元化产业。

a2 省级电网需用的智能电表，一般由十多家电表企业供货，产品质量难以保证一致，产品验收、运行管理及协调、计量故障处理都要增加工作量。

·还有，2012年后，国网智能电表年招标量块速增长，最高年招标量达到1亿只。由此，电表企业加大投资，扩大产能，2017年后智能电表需求跌入低谷，电表企业产能严重过剩，需要引以为戒。应急供货，扩大产能，可以采取多方面的措施。

2）2018年智能电表的需求评估与对”双芯”智能电表推向市场的期望

—据网上预测，2018年或将是电表市场需求最低的一年，国网智能电表招标量约3344万只。

2018年，省级电网在完成智能电表应用与用电信息采集系统全覆盖后，继续对智能电表、采集终端有批量的需求:

·前面已经叙述，国网:新用户的年自然增长率3%，需用智能电表1200万只；地方政府保障房建设，需用智能电表300万只；趸售县、代管县上划国网管理用表300万只；计量故障处理用表200万只。前4项市场要素合计，需用智能电表2000万只。

· 2010---2012年，早期智能电表应用1.92亿只。如提前更新7%，需用智能电

表1344万只。

·以上5项市场要素合计，2018年国网需用智能电表3344万只，比2017年国网智能电表招标量又下降11.5%，比2014年智能电表最高年招标量（1亿只）下降66.5%。

—对”双芯”智能电表进入市场的期望

2017年5月的《2017年，国网电表市场和计量新技术需求的解读与引用》对”双芯”智能电表开发与2013版国网智能电表企业标准的修订进程作过预期。

目前的情况又有变化，2017年国网计量工作指导意见（国家电网营销【2017】105号）实施以来，《环球表计》杂志相继发表”双芯”智能电表的文章: 中国电科院《一种基于IR46理念的智能电能表设计方案研究》、浙江省电科院《基于OIML R46国际建议的智能电能表设计》。近期，由河北石家庄行业会议传出的信息:国网”双芯”智能电表标准或将于2018年报批，即2013版国网智能电表标准的修订版，预期在2019年组织实施。这样，”双芯”智能电表样机于2019年开发、送检后挂网运行；2020年或将有批量应用的需求。据说，由于”双芯”智能电表安装应用的投资尚未落实，该新型电表批量推向市场的时间，或将比之前的预期后延了1年。

—还有一个影响2018年智能电表需求的因素:单相智能电表运行中的检测与状态轮换

从2010年算起，早期智能电表经过8年的运行，进入2018年后陆续到周期轮换。

2017年，上海市地方计量法规:”运行中的单相智能电表的状态检测方案”已经发布，并在上海电网组织实施。但是尚未见到国网计量部门有关单相智能电能表按周期或按状态检验与轮换办法的报道。预计2018年初召开的年度计量工作推进会议，将作出统一的安排。如国网实施单相智能电表的状态检测与状态轮换办法，经状态检验合格的单相表计将延长运行周期若干年。这将有利于电网节省资源，减少投入；但对单相智能电表市场需求产生不利影响。

3、电表企业:如何开拓多元化产业？

从国网推行智能电表集中招标后不久，有些电表企业已经感到国网的智能电表市场将受制约，陆续开始开拓多元化产业的 探索 。但是，电表企业的转型一般走捷径:贴牌仿制或兼并目标企业，尽快成为企业营销新的增长点。

1）2017年5月的《2017年，国网电表市场和计量新技术需求的解读与引用》提示:电表企业需要慎重研究企业转型新产品开发的选题。

—除智能电表、采集终端、低压计量箱3个基本市场，还有前景可期、相对大一点的电表市场，包括特种电表、在线监测、谐波计量、10kV电子式互感器、基于”仪器云”计算的远程校表系统等9类计量产品。

—电力用户自采购市场，主要计量产品有:统计电表系列、一卡通、能源计量表及监测系统、路灯智能控制系统、石油/煤矿专用计量设备等9类产品。

—从企业长远发展考量，电表企业的转型，主要走技术创新产品开发的路径，包括:智能（高级）终端在能源计量领域的应用、”仪器云”与三相多功能电表融合技术开发、用电信息采用系统主站拓展大数据应用、大用户谐波计量考核、计量装置丢失数据自补算等功能。

2）电表企业对国网智能电表市场依赖程度需求进行调节

前面叙述:2010---2017年国网智能电表需求、投资的变化规律已经明示:国网是中央国有企业，智能电表、采集终端集中招标是企业自主行为。智能电表、采集终端、低压计量箱是电表企业3个基本市场，永恒的市场。但是，国网智能电表、采集终端的年招标量、投资、分配策略（即中标企业多、中标金额低）已经不适应电表企业快速、长远发展的需求。因此，电表企业在继续做好国网智能电表市场的基础上，调节对国网智能电表市场的依赖程度，开拓多元化产业是长远、有益的发展进程。

3）开拓多元化产业，需要优选开发项目

近几年，大型电表企业的转型方向各不相同。据网上信息:林洋，主要开拓新能源开发项目，并已初见成效；科陆，智能电网、节能产品等多方位发展；威胜，重点开拓智能配网产品，水、气、热能源计量及能效管理设备及系统。

本文作者经过多年来对电表企业转型新产品开发的信息跟踪分析，可以认为:威胜，开拓、扩大能源计量产业的做法，比较稳当、业绩明显。其主要特点:

—改组、强化威胜信息技术公司，加大资金、高级人才的投入。据了解，威胜集团公司将原来电表、终端产品的一批高级技术及管理人才、多名博士人才充实到威胜信息技术公司。

—多元化产业新产品项目的起点较高、有前瞻性。威胜的电、水、气、热能源计量项目，以AMI为总抓手，既做水、气、热表组装并加装控制、采集部分，又做采集系统及主站，抓住大型能源计量系统项目的招标机遇，将电、水、气、热能源计量产业全面铺开。

能源计量系统工程案例:

·矿区水、电、气表计远程集抄、控制项目

·乌兹别克斯坦AMI项目

·南方电网首个多表集抄项目

·上海电力公司实现”多表集抄、多单合一、多费合收”项目

—现在，威胜以电表为基业，主营智能配网产品、能源计量及能效管理设备。2017年，威胜的能源计量产品营业收入估计将有10多亿元，与智能电表的营业收入之比，或将达到0.65 : 1 。可以说，威胜信息技术公司的能源计量及系统新产品开发与市场营销已经进入稳定、发展状态，积累了多元化产业的开拓经验。

4）电表企业向水、气、热能源计量市场拓展正当时！

—国家对能源计量发展的新政陆续出台

· 2016年2月，国家发改委、国家能源局、工业和信息化部联合发布《关于推进”互联网 ”智慧能源发展的指导意见（发改能源【2016】392号）》提出:”推动能源与信息通信基础设施的深度融合”的要求。

·前面已经叙述，2017年9月，国家发改委、国家质检总局发布《重点用能单位能耗在线监测系统推广建设工作方案》的通知（发改环资【2017】1711号）提出:加快建设重点用能单位能耗在线监测系统，健全能源计量体系的要求。

可见，随着能源互联网、重点用能单位能耗在线监测系统的推进，电、水、气、热能源计量及集抄系统建设全面、均衡发展的机遇来临！

—水、气、热智能表计及行业集抄系统建设进程不一，缺乏有权威的高层部门垂直推进能源计量智能化进程。全国智能化水、气、热表及集抄系统建设情况难以统计。但是，电表企业的发展情况则不同，需要开拓多元化产业的发展。

2016年8月，由威胜 李鸿/山东电力行业 张春晖撰写的《电、水、气、热”四表集抄”组网技术 探索 与能源互联网》提示:

a1 水表行业:全国自来水公司约3000家，水表及配套的生产企业300家。到2015年，水表年产量9000万只。其中，智能水表占10%。

a2 气表行业:全国燃气公司约800家。传统燃气表生产企业100家，智能燃气表企业30家。到2015年底，燃气表年产3500万只；智能燃气表年产1900万只，占燃气表年总产量的35%。气体超声流量计主要依靠进口。

a3 热表行业:热计量主要市场在北方15省采暖区。2013年，全国供热面积65亿平方米，采用热计量的占21%，安装热表1800万只，平均每只热表计量77平方米。目前，年新增供热面积3---4亿平方米，年需求热表400万只。

a4 还有电表行业:全国县级供电公司约2800家，地（市）供电公司约270家。到2016年，现存电表企业约360家，估计年生产电表1.4亿只。其中，国网、南网采用 0.8亿只，出口电表0.46亿只，电力用户自采购市场0.14亿只。

到2017年底，国网供电营业区实现智能电表和用电信息采集系统（4.3亿户）的100%覆盖。

—”多表合一”信息采用缓慢推进。国网，2015年推出”多表合一”信息采集工程， 探索 新的经营模式。从网上信息估计:2016---2017年，国网或将实现”多表合一”信息采集500万户，其进程比原计划”十三五”多表合一”信息采集的目标相差甚远。应该说，国网推进”多表合一”信息采集，具有上级经济主管部门的支持，地方政府行业主管部门的重视、协调，供电企业的同心协力，工程资金有保证等诸多有利条件。但是，至今，”多表合一”进程缓慢，这是上级及地方政府行业主管部门、国网需要深思、解难题，并调整相关业务策略与要求，保证”多表合一”信息采集继续往前推进。

—电表企业融入水、气、热表计及集抄系统技术、市场开发与应用具有许多的优势。归纳前面的叙述:

a1 水、气、热表计的智能化率低，更新改造需要大量资金、高级人才的投入，而水、气、热能源公司一般规模不大，实力有限。

a2 水、气、热行业集抄系统经过多年的建设已经具有一定的基础。但是，系统应用情况不理想，通信应用技术相对较为落后。

a3 行业管理方面:水、气、热能源计量行业都由地方政府行业主管部门进行协调管理。全国尚无统一的行业管理机构组织制订能源表计及集抄系统产品标准，开展行业业务交流活动，行业信息很不畅通。

a4 以上水、气、热行业发展存在的短板，正是电表企业现有的发展长项。同时，近几年，威胜信息技术公司在能源计量及多表集抄系统开发与市场开拓的经验可以借鉴:

据网上信息，威胜信息技术公司的电、水、气、热表一体化信息采集系统是在用电信息采集系统基础上，主要引用其采集终端和通信信道，仅增加通信接口转换器（采集器），将智能燃气表、智能水表、智能热量表的数据采集到管理系统，实现电、水、气、热表计远程采集与控制，建立一套电、水、气、热表收费缴费、信息发布和实时查询的跨行业能源数据平台，普遍适用于居民住宅、学校、医院、办公楼宇、企业事业等用能单位。

a5 再是，水、气、热表及集抄系统项目招标，大都有地方水/气/热务公司组织进行，招标点多、分散，招标金额有限。但是，给电表企业进入水、气、热表及集抄系统市场投标，提供更多的机遇。

2017---2018年，智能电表需求不旺，能源表计特别是气表需求大幅增长，同在能源计量行业内形成了反差。由此，电表企业需要抓住机遇，向水、气、热能源计量及集抄系统进行创新技术与市场营销开拓正当时！

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时序数据与截面数据能解决多重共线性  请参考下面时序数据库白皮书。

思极有容数据库

时序数据库技术白皮书

北京中电普华信息技术有限公司

2020年4月

目  录

1 大数据时代的挑战 1

2 产品特点 1

3 系统结构 2

4 存储结构 4

5 数据分区、水平扩展 6

6 高可靠系统 7

7 STable：多表聚合 9

8 数据模型 10

9 实时流式计算 11

10 便捷的安装、部署、维护 12

11 更多亮点 13

12 参数指标 13

13 应用场景 14

1 大数据时代的挑战

随着移动互联网的普及，数据通讯成本的急剧下降，以及各种低成本的传感技术和智能设备的出现，除传统的手机、计算机在实时采集数据之外，手环、共享单车、出租车、智能电表、环境监测设备、电梯、大型设备、工业生产线等也都在源源不断的产生海量的实时数据并发往云端。这些海量数据是企业宝贵的财富，能够帮助企业实时监控业务或设备的运行情况，生成各种维度的报表，而且通过大数据分析和机器学习，对业务进行预测和预警，能够帮助企业进行科学决策、节约成本并创造新的价值。

仔细研究发现，所有机器、设备、传感器、以及交易系统所产生的数据都是时序的，而且很多还带有位置信息。这些数据具有明显的特征，1: 数据是时序的，一定带有时间戳；2：数据是结构化的；3: 数据极少有更新或删除操作；4：无需传统数据库的事务处理；5：相对互联网应用，写多读少；6：用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特点时间点的值；7: 数据是有保留期限的；8：数据的查询分析一定是基于时间段和地理区域的；9：除存储查询外，往往还需要各种统计和实时计算操作；10：数据量巨大，一天采集的数据就可以超过100亿条。

看似简单的事情，但由于数据记录条数巨大，导致数据的实时写入成为瓶颈，查询分析极为缓慢，成为新的技术挑战。传统的关系型数据库或NoSQL数据库以及流式计算引擎由于没有充分利用这些数据的特点，性能提升极为有限，只能依靠集群技术，投入更多的计算资源和存储资源来处理，企业运营维护成本急剧上升。

2 产品特点

思极有容时序数据库正是普华公司面对这一高速增长的物联网大数据市场和技术挑战推出的创新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。

· 10倍以上的性能提升：定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。

· 硬件或云服务成本降至1/5：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。

· 全栈时序数据处理引擎：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/HDFS等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。

· 强大的分析功能：无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。临时查询可通过Shell, Python, R, Matlab随时进行。

· 与第三方工具无缝连接：不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, Matlab, R等工具集成。后续将支持MQTT, OPC等工具, 与BI工具也能够无缝连接。

· 零运维成本、零学习成本：安装、集群一秒搞定，无需分库分表，实时备份。支持标准SQL语句，支持JDBC, RESTful连接, 支持Python/Java/C/C++/Go等开发语言, 与MySQL相似，零学习成本。

采用思极有容时序数据库，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的整体成本降至现有的1/5。同样的硬件资源，思极有容时序数据库能将系统处理能力和容量增加五倍以上。

3 系统结构

思极有容时序数据库是基于硬件、软件系统不可靠、一定会有故障的假设进行设计的，是基于任何单台计算机都无足够能力处理海量数据的假设进行设计的，因此思极有容时序数据库从研发的第一天起，就是按照分布式高可靠架构进行设计的，是完全去中心化的。思极有容时序数据库整个系统结构如下图所示，下面对一些基本概念进行介绍。

物理节点：集群里的任何一台物理机器(dnode)，根据其具体的CPU、内存、存储和其它物理资源，思极有容时序数据库将自动配置多个虚拟节点。

虚拟数据节点：存储具体的时序数据，所有针对时序数据的插入和查询操作，都在虚拟数据节点上进行（图例中用V标明）。位于不同物理机器上的虚拟数据节点可以组成一个虚拟数据节点组（如图例中dnode0中的V0, dnode1中的V1, dnode6中的V2组成了一个组），虚拟节点组里的虚拟节点的数据以异步的方式进行同步，并实现数据的最终一致性，以保证一份数据在多台物理机器上有拷贝，而且即使一台物理机器宕机，总有位于其他物理机器上的虚拟节点能处理数据请求，从而保证系统运行的高可靠性。

虚拟管理节点：负责所有节点运行状态的采集、节点的负载均衡，以及所有Meta Data的管理，包括用户、数据库、表的管理（图例中用M标明）。当应用需要插入或查询一张表时，如果不知道这张表位于哪个数据节点，应用会连接管理节点来获取该信息。Meta Data的管理也需要有高可靠的保证，系统采用Master-Slave的机制，容许多到5个虚拟管理节点组成一个虚拟管理节点集群（如图例中的M0, M1, M2)。这个虚拟管理节点集群的创建是完全自动的，无需任何人工干预，应用也无需知道虚拟管理节点具体在哪台物理机器上运行。

集群对外服务IP：整个系统可以由多台甚至数万台服务器组成，但对于应用而言，只需要提供整个集群中任何一台或两台服务器的IP地址即可。 集群将根据应用的请求，自动的将请求转发到相应的一个甚至多个节点进行处理，包括聚合、计算操作等。这些复杂的分发和路由对应用是完全透明的。

4 存储结构

为提高压缩和查询效率，思极有容时序数据库采用列式存储。与众多时序数据库不同的是，思极有容时序数据库基于时序数据的特点，将每一个采集点的数据作为数据库中的一张独立的表来存储。这样对于一个采集点的数据而言，无论在内存还是硬盘上，数据点在介质上是连续存放的，这样大幅减少随机读取操作，减少IO操作次数，数量级的提升读取和查询效率。而且由于不同数据采集设备产生数据的过程完全独立，每个设备只产生属于自己的数据，一张表也就只有一个写入者。这样每个表就可以采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。同时，对于一个数据采集点而言，其产生的数据是时序的，因此写的操作可用追加的方式实现，进一步大幅提高数据写入速度。

数据具体写如流程如图所示：

写入数据时，先将数据点写进Commit日志，然后转发给同一虚拟节点组里的其他节点，再按列写入分配的内存块。当内存块的剩余空间达到一定临界值或设定的commit时间时, 内存块的数据将写入硬盘。内存块是固定大小(如16K)的, 但依据系统内存的大小，每个采集点可以分配一个到多个内存块，采取LRU策略进行管理。在一个内存块里，数据是连续存放的，但块与块是不连续的，因此思极有容时序数据库为每一个表在内存里建立有块的索引，以方便写入和查询。

数据写入硬盘是以添加日志的方式进行的，以求大幅提高落盘的速度。为避免合并操作，每个采集点（表）的数据也是按块存储，在一个块内，数据点是按列连续存放的，但块与块之间可以不是连续的。思极有容时序数据库对每张表会维护一索引，保存每个数据块在文件中的偏移量，起始时间、数据点数、压缩算法等信息。每个数据文件仅仅保存固定一段时间的数据(比如一周，可以配置)，因此一个表的数据会分布在多个数据文件中。查询时，根据给定的时间段，思极有容时序数据库将计算出查找的数据会在哪个数据文件，然后读取。这样大幅减少了硬盘操作次数。多个数据文件的设计还有利于数据同步、数据恢复、数据自动删除操作，更有利于数据按照新旧程度在不同物理介质上存储，比如最新的数据存放在SSD盘上，最老的数据存放在大容量但慢速的硬盘上。通过这样的设计，思极有容时序数据库将硬盘的随机读取几乎降为零，从而大幅提升写入和查询效率，让思极有容时序数据库在很廉价的存储设备上也有超强的性能。

为减少文件个数，一个虚拟节点内的所有表在同一时间段的数据都是存储在同一个数据文件里，而不是一张表一个数据文件。但是对于一个数据节点，每个虚拟节点都会有自己独立的数据文件。

5 数据分区、水平扩展

为处理每日高达数亿条的海量数据，数据必须在多个节点存放。在思极有容时序数据库里，数据是按照每个采集点（表）来存放的。一张表（一个采集点）的数据，即使每秒产生一百个字节的数据量，一年也才3G的数据量，压缩后，往往还不到300M，因此在思极有容时序数据库里，一个表的数据是不跨节点存储的，以便于单张表的快速高效的插入、查询和计算。

为更好的数据分区，思极有容时序数据库采用了虚拟数据节点的设计。一个虚拟数据节点包含多个表，表的数量可以配置。根据其计算和存储资源，一个物理节点将被划分为多个虚拟数据节点。虚拟数据节点的设计带来几大优势：

1）更好的支持硬件异构环境，资源多的服务器可以创建更多的虚拟节点；

2）恢复一个宕机的节点，可以让众多的其他节点参与进来，大大加快速度；

3）如果撤掉一个数据节点，该节点上的虚拟节点将被相当均匀的迁移到其他节点上去；

4）新增一个数据节点，负载过热的节点的上的部分虚拟节点将被整体迁移过来。这一切让负载更加均衡，让数据同步变得更加高效。

与传统的数据库相似，用户可以创建多个数据库，每个库里面，可以创建多个表。一个库可以横跨多个虚拟数据节点，但一个虚拟数据节点仅仅属于一个数据库。当用户添加一个表时，管理节点将查看已经分配的虚拟节点里是否还有空位，如果有，就将该表分配到这虚拟节点。如果这个库的所有虚拟节点都没有空位，管理节点将根据负载均衡的策略(随机、轮询等)来分配一个新的虚拟节点给该库，然后将该表分配到新的虚拟节点里。由于一台物理主机有多个虚拟数据节点，这种策略能保证负载均匀分布。

管理节点负责整个系统的负载均衡，包括虚拟数据节点的增加、删除、迁移、合并与拆分。管理节点并不保存每个采集点采集的数据，只是管理虚拟节点，即使宕机，也不会影响现有各虚拟节点的数据插入和查询操作。各个采集点或应用从管理节点获取分配的虚拟数据节点信息后，然后直接与虚拟数据节点通讯，直接将数据插入数据库，对于查询操作也是如此。因此，系统容量以及吞吐率与虚拟数据节点的个数成正比，整个系统是水平扩展的

6 高可靠系统

为保证数据节点的高可靠性，思极有容时序数据库引入了虚拟数据节点组的概念，并采用异步的方式进行数据同步。一个虚拟节点组由处于不同物理主机上的虚拟数据节点组成，虚拟数据节点个数就是数据冗余的个数(Replication Factor，一般大于2)。在一个虚拟节点组里，各个虚拟数据节点通过心跳包实时知道对方的状态。如果一个虚拟数据节点收到数据写入的请求，该请求会被立即转发给其他虚拟数据节点，然后在本地存储处理。当应用连接思极有容时序数据库系统时，对于要操作的任何一张表，系统会给应用提供该表所属的虚拟数据节点组里各个虚拟节点的IP地址（如果replication factor为3，就会有3个IP地址），如果链接其中一个失败或者操作失败，应用会尝试第二个、第三个，只有所有节点失败才会返回失败。这样保证虚拟数据节点组里任何一台机器宕机，都不会影响对外的服务。这些复杂的重新连接流程都被思极有容时序数据库 Driver包装隐藏起来，应用开发者无需写程序来实现。

为保证效率，思极有容时序数据库采取异步方式实现多个副本之间的实时数据同步，采取的是最终一致性，而不是强一致。当一台主机重启时，每个虚拟数据节点都会检查自己数据的版本是否与其他虚拟节点一致，如果版本不一致，需要同步后才能进入对外服务状态。在运行过程中，由于各种原因，数据仍然可以失去同步，这种不同步会在收到转发的写入请求时被发现，一旦被发现，版本低的虚拟数据节点将马上停止对外服务，进入同步流程，同步完后，才会重新恢复对外服务。同步过程中，高版本的节点还可以正常的对外提供服务。

管理节点负责存储Meta数据，同时根据每个数据节点状态来负责负载均衡，因此也要保证其高可靠性。多个虚拟管理节点组成一个虚拟管理节点组，因为Meta数据可以被多个应用同时更新，因此思极有容时序数据库采用的是Master-Slave模式实现虚拟管理节点的数据同步。写的操作，只有Slave节点写入成功后，Master节点才会返回成功，从而保证数据的强一致性。如果Master节点宕机，系统有机制保证其中一个Slave会立即被选举为Master, 从而保证系统写操作的高可靠性。

由于Meta数据量并不大，Meta数据虽然需持久化存储，但将其完全保存在内存，以保证查询操作的高效。在应用侧，为避免每次数据操作都访问管理节点，思极有容时序数据库 Driver将必要的Meta数据都会缓存在本地，只有当需要的Meta数据不存在或失效的情况下，才会访问管理节点，这样大大提高系统性能。

管理节点在集群中存在，但对于应用和系统管理员而言，是完全透明的。整个系统会自动在物理节点上创建虚拟管理节点以及虚拟管理节点组。

7 STable：多表聚合

各个数据采集点的时钟是很难同步的，为保证其时序，而且为保证单一采集点的数据在存储介质上的连续性，思极有容时序数据库要求每个数据采集点单独建表，这样能极大提高数据的插入速度以及查询速度，但是这将导致系统表的数量猛增，让应用对表的维护以及聚合、统计操作难度加大。为降低应用的开发难度，思极有容时序数据库引入了STable超级表的概念。

STable是表的集合，包含多张表，而且这个集合里每张表的Schema是一样的。同一类型的采集设备可创建一个STable。与表一样，包含Schema，但还包含标签信息。Schema定义了表的每列数据的属性，如温度、压力等，而标签信息是静态的，属于Meta Data，如采集设备的型号、位置等。思极有容时序数据库扩展了标准SQL的table的定义，创建时，除指定Schema外，还可以带关键词tags来指定有哪些标签。如：

create table m1(ts timestamp, pressure int, rpm int) tags (model binary(8), color binary(8))

上述SQL创建了一个STable m1, 带有标签model和标签color。为某一个具体的采集点创建表时，可以指定其所属的STable以及标签的值，比如：

create table t1 using m1 tags (‘apple’, ‘red’)

上述SQL以STable m1为模板，创建了一张表t1，这张表的Schema就是m1的Schema，但标签model设为apple，标签color设为red。插入数据时，仍然按照正常的方式进行插入。但查询时，除传统的表的查询外，还可以基于标签对STable进行各种聚合查询或统计。如：

select avg(pressue) from m1 where model=’apple’ interval(5m) group by color

上面这个SQL语句表示将标签model值为apple的所有采集点的记录的每5分钟的平均值计算出来,并按照标签color进行分组。

对于STable的查询操作，完全与正常的表一样。但一个定义的STable可以包含多张表（多个数据采集点），应用可通过指定标签的过滤条件，对一个STable下的全部或部分表进行聚合或统计操作，这样大大简化应用的开发。其具体流程如下图所示：

1) 、应用将一个查询条件发往系统；

2) 、Driver将查询的过滤条件发往Meta Node（管理节点)；

3) 、管理节点将符合查询过滤条件的表的列表发回Driver(包含每个表对应的数据节点的IP地址)；

4) 、这些返回的表可能分布在多个数据节点，Driver将计算的请求发往相应的多个数据节点；

5) 、每个数据节点完成相应的聚合计算，将结果返回给Driver；

6) 、Driver将多个数据节点返回的结果做最后的聚合，将其返回给应用。

8 数据模型

思极有容时序数据库采用的仍然是传统的关系型数据库的模型。用户需要根据应用场景，创建一到多个库，然后在每个库里创建多张表，创建表时需要定义Schema。对于同一类型的采集点，为便于聚合统计操作，可以先定义超级表STable，然后再定义表。

不同的采集点往往具有不同的数据特征，比如有的采集点数据采集频率高，有的数据保留时长较长，有的采集数据需要3份备份，而有的数据一份备份即可，有的采集点一条记录很大，而有的采集点的记录仅仅16个字节，很小。为让各种场景下思极有容时序数据库都能最大效率的工作，思极有容时序数据库建议将不同数据特征的表创建在不同的库里。创建一个库时，除SQL标准的选项外，应用还可以指定保留时长、数据备份的份数、cache大小、是否压缩等多种参数。

思极有容时序数据库对库的数量、STable的数量以及表的数量没有做任何限制，而且其多少不会对性能产生影响，应用按照自己的场景创建即可。

9 实时流式计算

在存储的原始数据上，思极有容时序数据库可以做各种计算，目前支持的主要操作包括：

· Avg：以每个采样时间范围内的value的平均值作为结果

· Dev：以每个采样时间范围内的value的标准差作为结果

· Count：以每个采样时间范围内的点的数目作为结果

· First：以每个采样时间范围内的第一个value作为结果

· Last：以每个采样时间范围内的最后一个value作为结果

· LeastSquares：对每个采样时间范围内的value进行最小二乘法的拟合

· Max：以每个采样时间范围内的value的最大值作为结果

· Min：以每个采样时间范围内的value的最小值作为结果

· Percentile：每个采样时间范围内的value的第p百分位数作为结果。

· Sum：以每个采样时间范围内的value的总和作为结果

· Diff：以每两个相邻的value的差值作为结果

· Div：以每个value除以一个除数作为结果

· Scale：以每个value乘以一个倍数作为结果

· 基于多个采集点数据的四则运算表达式

思极有容时序数据库还可对一个或多个数据流进行实时聚合、统计等计算，并将计算出的衍生数据当做新的数据保存进思极有容时序数据库，以便后续的操作。实时计算与聚合查询很类似，只是后台定时进行，并自动滑动计算窗口的起始点。工作方式与其他流式计算引擎的Sliding Window相似。

实时计算可以通过一个简单的创建表的操作来实现。如：

create table d1 as select avg (pressure) from t1 interval (60s) sliding(10s)

上述SQL表示将表t1里字段pressure每10秒钟(每次滑动的时间间隔）将过去的60秒钟（聚合计算的时间间隔）的数据平均值计算出来并写入表d1。计算出的衍生数据可以与其他原始数据或计算出的衍生数据进行再次计算。

10 便捷的安装、部署、维护

思极有容时序数据库是在Linux上开发的，任何Linux系统都可以运行，而且不依赖任何第三方软件，也不是在某个开源项目上包装出来的产品。获得安装包并解压后，只需执行安装脚本就一切搞定，极其简单。

安装后，会在安装的机器上自动创建虚拟数据节点和管理节点，开发者就可以使用了，能满足一般性的需求。但如果数据量大，就需要将软件安装到多台主机。这时也只需要在每台机器配置好Master IP, 系统管理员打开思极有容时序数据库Shell, 将新添加的主机添加进系统即可。如果要撤销一个物理节点，登录思极有容时序数据库 Shell, 将其删除即可，极其简单。传统数据库所需要的数据分区、数据迁移等等都一概不存在。

因为数据是自动同步到多个节点的，系统管理员不用担心数据的丢失，也不用制定备份和数据恢复策略，一切全自动进行。

如果软件需要升级，只要在思极有容时序数据库Shell里将新版本上传即可。管理节点将挨个把每个节点的软件进行升级，而且整个系统的服务将不停止，服务不受任何影响。如果要更换设备，只需将其拔除，安装上软件后，将新设备重新插入即可。换言之，思极有容时序数据库完全支持在线升级以及硬件的热插拔，从而保证服务的7*24的不间断运行。

开发人员需要做的是定义表的结构，根据具体场景，配置好各种参数，让系统性能达到最优。系统管理员只需要关注与硬件相关的报警信息，对于经常出问题的服务器或硬盘，进行更换而已。使用思极有容时序数据库, 整个系统的运维工作变得极为简单，将大大降低运营成本。

11 更多亮点

订阅模式：与标准的数据库不同，思极有容时序数据库还提供一种订阅模式。应用程序可以订阅数据库某张表的内容，一旦该表有新的记录，应用将立即得到通知。同一个表可以被多个应用订阅。与流行的消息中间件Kafka一样，订阅采取的是pull而不是push模式。Kafka的publish操作由数据库插入操作代替。由于思极有容时序数据库具有极高的插入速度, 通过采用订阅模式，思极有容时序数据库本身也可以作为一个消息队列中间件来使用。

异步插入：为避免网络延迟带来的性能下降，更好的提高数据插入速度，思极有容时序数据库还提供一组API让应用异步插入数据。当应用调用插入API时，将立即得到反馈，等记录成功插入后，思极有容时序数据库将调用应用提供的回调函数通知应用。采用异步插入，性能将大幅提高。

Nagle算法：时序数据应用场景里，每条记录一般都很小，很多不到20字节，因此整个系统处理的是大量的小数据包。为了更进一步提高性能，减少网络IO次数，思极有容时序数据库采用了类似TCP协议的Naggle算法，客户端将缓存插入请求，只有记录的大小超过一定的大小或者缓存时间超过100毫秒，被缓存的插入请求才会被发往系统。对于时间要求很高的应用，该功能可以关闭。

12 参数指标

· 支持数据类型：tinyint, smallint, int, bigint, float, double, binary

· 单记录最大长度：4096字节

· 最大记录条数：仅受存储空间限制

· 最大表的个数：仅受节点个数限制

· 最大数据备份数：5份

· 单节点插入速度：3万条/秒(单核，16字节每记录，每次一条，无同步备份)

· 单节点查询速度：2000万条/秒(单核，16字节每记录，全内存)

· 更多指标将陆续提供

13 应用场景

思极有容时序数据库作为一个基础性的软件，应用范围及其广泛，原则上，所有使用机器、设备、传感器采集数据的地方都可以用上。一些典型场景罗列如下：

· 公共安全：上网记录、通话记录、个体追踪、区间筛选

· 电力行业：智能电表、电网、发电设备的集中监测

· 通讯行业：话费详单、用户行为、基站/通讯设备监测

· 金融行业：交易记录、存取记录、ATM、POS机监测

· 出行工具：火车/汽车/出租/飞机/自行车的实时监测

· 交通行业：实时路况，路口流量监测，卡口数据

· 石油石化：油井、运输管线、运输车队的实时监测

· 互联网：服务器/应用监测、用户访问日志、广告点击日志

· 物流行业：车辆、集装箱的追踪监测

· 环境监测：天气、空气、水文、地质环境等监测

· 物联网：电梯、锅炉、机械、水表、气表等各种联网设备

· 军工行业：各种军事装备的数据采集、存储

· 制造业：生产过程管控，流程数据、供应链数据采集与分析

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智能电表怎样编程

1、表计时间太久，按钮氧化，接触不良。导致按键无反应。因为你说你是表厂。可以用镊子短接编程按钮两端。可进入编程允许状态。 2、如果1无法解决。可能程序跑乱。重新更新程序。

如何编程读取智能电表的数据？

方 法：

/// summary

/// 只能通过CreateInstance方法来创建类的实例。单例模式

/// /summary

public static ElectricityMeter CreateInstance()

{

return _instance;

}

/// summary

/// 打开设备

/// /summary

/// param name="portName"串口号/param

/// param name="frm"调用这个类的窗体。/param

public void Open( string portName, Form frm )

{

try

{

// 初始化窗体对象

_frm = frm;

_frm.FormClosing += new FormClosingEventHandler( _frm_FormClosing );

//初始化SerialPort对象

_serialPort.PortName = portName;

_serialPort.BaudRate = 2400; // 请将设备的波特率设置为此。

_serialPort.DataBits = 8;

_serialPort.StopBits = StopBits.One;

_serialPort.Parity = Parity.Even;

_serialPort.Open();

}

catch( Exception e )

{

MessageBox.Show( e.Message );

}

}

/// summary

/// 关闭设备。

/// /summary

public void Close()

{

if( _serialPort.IsOpen == true )

{

_serialPort.Close();

_serialPort.Dispose();

}

}

/// summary

/// 获取耗电量

/// /summary

public Decimal GetPowerConsumption()

{

if( _serialPort.IsOpen == true )

{

// 十六进制的命令字符串

string strCmd = "68 AA AA AA AA AA AA 68 11 04 33 33 33 33 AD 16";

// 转换为十六进制的字节数组

string[] strs = strCmd.Split( new char[] { ' ' } ); // 空格分组

byte[] cmdBytes = new byte[ strs.Length ];

// 转换为十进制的字节数组

for( int i = 0; i cmdBytes.Length; i++ ) {

cmdBytes[ i ] = Convert.ToByte( strs[ i ], 16 ); // 16进制转换为10进制

}

_serialPort.Write( cmdBytes, 0, cmdBytes.Length );

System.Threading.Thread.Sleep( 500 ); // 500ms内应当有响应

byte[] resultBytes = new byte[ 21 ]; // 容量为21的字节数组

_serialPort.Read( resultBytes, 0, resultBytes.Length );

string n1 = Convert.ToString( resultBytes[ 18 ] - 51, 16 ); // 将十进制转成16进制的字符串

string n2 = Convert.ToString( resultBytes[ 17 ] - 51, 16 ); // 将十进制转成16进制的字符串

string n3 = Convert.ToString( resultBytes[ 16 ] - 51, 16 ); // 将十进制转成16进制的字符串

string n4 = Convert.ToString( resultBytes[ 15 ] - 51, 16 ); // 将十进制转成16进制的字符串

string resultString = n1 + n2 + n3 + "." + n4;

return Decimal.Parse( resultString );

}

else

{

throw new Exception( "串口没有打开" );

}

}

/// summary

/// 在窗体关闭的时候关闭串口连接。

/// /summary

/// param name="sender"/param

/// param name="e"/param

void _frm_FormClosing( object sender, FormClosingEventArgs e )

{

this.Close();

}

}

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电压太高的话，电表就会走得快。

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