PI-API在电力负荷预测中的PI数据库访问与优化

本文主要探讨了在C++ Builder环境中利用PI-API对PI数据库进行连接管理和操作的技术。PI数据库作为实时/历史数据库系统，因其高效的数据访问和海量数据存储能力，在工业自动化和电力监控等领域具有广泛应用。PI提供了丰富的API工具支持数据库访问，但数据分析和挖掘功能通常需要借助第三方工具来实现。 章节2.5详细介绍了如何在完成数据库访问后正确关闭PI数据库连接，通过调用piut disconnect函数，如果客户端连接了多个PI服务器，这个函数会断开所有连接。提供的代码示例展示了如何设置连接断开的入口地址mpFuncDisconnect，并通过检查返回结果来判断连接是否成功关闭。 在电力负荷预测这一应用实例中，作者构建了一个包含4个层次的系统架构：应用层、业务逻辑层、数据集成层和数据存储层，其中数据访问层利用PI-API读取PI数据并生成历史数据曲线，结合气候数据进行电力负荷的预测。具体案例显示了如何将PI-API技术有效地应用于电力负荷预测系统，提高了数据处理的效率和便捷性。 研究结果显示，基于PI-API的数据库访问方法在C++ Builder环境下是可行且高效的，这表明它具有良好的移植性，不仅可以用于电力负荷预测，还能推广到其他开发环境中对PI数据库的访问。文章引用了多篇相关研究文献，进一步证实了PI在实时数据库领域的应用价值和PI-API在数据访问中的重要作用。 总结部分强调了PI数据库在电力负荷预测中的实用性和PI-API工具的优势，同时指出了在实际应用中该方法的有效性和实用性。关键词“实时/历史数据库”、“关系数据库”、“PI-API”和“电力负荷预测”揭示了论文的核心关注点。最后，文章按照T.P311分类标准，以文献标识码A表明其学术研究性质，进一步明确了研究内容的重要性。