以下是一个简单的 Python 示例代码，用于模拟储能 EMS（Energy Management System）的数据采集与处理。此代码会模拟采集储能系统的电压、电流和温度数据，接着对这些数据进行简单处理并存储。 ```python import random import time # 模拟数据采集函数 def collect_data(): # 模拟采集电压，范围在 200 - 400 伏特 voltage = random.uniform(200, 400) # 模拟采集电流，范围在 0 - 100 安培 current = random.uniform(0, 100) # 模拟采集温度，范围在 20 - 60 摄氏度 temperature = random.uniform(20, 60) return voltage, current, temperature # 数据处理函数 def process_data(voltage, current, temperature): # 计算功率，功率 = 电压 * 电流 power = voltage * current # 简单的数据验证，如果温度超过 50 摄氏度，发出警告 if temperature > 50: warning = f"Warning: Temperature is too high! Current temperature: {temperature}°C" else: warning = None return power, warning # 主函数，循环采集和处理数据 def main(): while True: # 调用数据采集函数 voltage, current, temperature = collect_data() # 调用数据处理函数 power, warning = process_data(voltage, current, temperature) # 打印采集和处理后的数据 print(f"Voltage: {voltage:.2f}V, Current: {current:.2f}A, Temperature: {temperature:.2f}°C, Power: {power:.2f}W") if warning: print(warning) # 每隔 5 秒采集一次数据 time.sleep(5) if __name__ == "__main__": main() ``` 此代码包含以下功能： 1. `collect_data` 函数：模拟从储能系统采集电压、电流和温度数据。 2. `process_data` 函数：对采集到的数据进行处理，计算功率，并且在温度过高时发出警告。 3. `main` 函数：循环调用数据采集和处理函数，每隔 5 秒采集一次数据并输出结果。 我在以往的开发过程中，碰到过以下几点需要格外小心处理的地方： 1. 数据采集的准确性：在实际应用中，数据采集可能会受到传感器精度、干扰等因素的影响，需要确保采集到的数据准确可靠。 2. 数据处理的实时性：对于储能 EMS 系统，数据处理需要及时响应，以保证系统的实时监控和控制。 3. 异常处理：在数据采集和处理过程中，可能会出现各种异常情况，如传感器故障、通信中断等，需要对这些异常情况进行处理，避免程序崩溃。 [2025-08-26 13:56:00 | AI写代码神器 | 667点数解答]