现场收资接入（v0.1，2026-09-17）

面向：现场交来的 F:\temp\如东风场数据 这一类目录 → 观澜的 data/raw/<场站>/。工具：scripts/extract_site_data.py（纯标准库 + 系统 ODBC，不新增任何 pip 依赖）。

1. 现场交来的东西长什么样（2026-09-17 实测）

文件	体量	内容	用途
`10分钟数据.zip`	3,760 MB	38 件 `WTG01.csv … WTG38.csv`，表头 `TimeStamp,WTG,StationId,cnt_wtc_…`	10 分钟 SCADA（观澜 `scada_10min` 的正源）
`1分钟数据.zip`	1,548 MB	38 件 `01E.csv … 38B.csv`（机组代号命名），表头 `time_stamp,3#桨电机温度,…`（中文列）	1 分钟 SCADA（观澜 `scada_1min` 的正源）
`25年.zip`	1,071 MB	`25年/<月>/2025-<月>-<类>.zip` → `.mdb`（Access）	分类深度源（每月 12 类）
`26年.zip`	961 MB	`26年/<月>/2026-<月>-<类>.zip` → `.mdb`	同上

年度 zip 内的类目（每月一套）：cnt din dot flg grd int prs scd std sum tmp tur。实测 std.mdb 只有一张表 tblGrid：

TimeStamp | Station | WPSStatus | TimestampStation | CurrentL1..L3 | VoltageL1..L3 |
ActivePower | ReActivePower | ActivePowerExport | ReActivePowerExport | …（23 列）

TimeStamp 为 10 分钟节拍，Station 为机组号（如 91/92）。

2. 接入观澜（命令）

# ① 对账：现场 zip ↔ 现有 data/raw（逐件比大小，不解压十几 GB 就能验，幂等）
python scripts/extract_site_data.py --src "F:\temp\如东风场数据" --verify-raw
#    实测: 10分钟数据.zip → data/raw/如东/scada_10min  38/38 同大小
#          1分钟数据.zip → data/raw/如东/scada_1min    38/38 同大小  ⇒ 现有 raw 输入可追溯

# ② 提取（幂等；已有同大小文件即跳过；--only-missing 只补缺件）
python scripts/extract_site_data.py --src "F:\temp\如东风场数据" --extract-csv --only-missing

# ③ 年度 MDB（深度源）—— 只看结构 / 解出 / 探针
python scripts/extract_site_data.py --src "F:\temp\如东风场数据" --list
python scripts/extract_site_data.py --src "F:\temp\如东风场数据" --extract --year 26 --month 1
python scripts/extract_site_data.py --src "F:\temp\如东风场数据" --probe --class std

# ④ 接上观澜既有链路（体检 → 重算）
python scripts/raw_data_check.py            # 结构/增量/时间空洞体检（R1–R8）
python scripts/rebuild_all.py               # 或门户「数据重算」

3. 读 Access `.mdb` 的路线（离线、零 pip 依赖）

平台	用什么	前提
Windows	*.NET `System.Data.Odbc` + 系统 `Microsoft Access Driver (.mdb, .accdb)`*	装了 Office 或 Access Runtime 的机器自带；本机实测可用
Linux	`mdbtools` 的 `mdb-export` / `mdb-tables`	`apt/yum install mdbtools`

两条路本器都会先探针：--probe 缺能力时给补救办法并返回 rc=4，不静默、不猜。（刻意不把 pyodbc 之类的包塞进交付包：ODBC 驱动是系统级前提，装了包也解决不了；改成"探针 + 明确补救"更诚实。）

4. 从 MDB 转 CSV（`--to-csv`）

python scripts/extract_site_data.py --src <…> --to-csv --class std [--year 26 --month 1] [--turbines WTG01,WTG02]

落点按类目映射：CLASS_TO_RAW（std → scada_10min；其余类目待现场口径确认后才接，未确认前不硬接）；
机组号映射：Station 起点 90 ⇒ WTG01（实测 std.mdb 里 Station=91/92）；
时间列统一改名 Time，逐机组落 data/raw/如东/<类>/WTG<NN>.csv，追加式写入（同一机组多月叠加）。

5. 还没有的输入（如实列）

观澜要的类	现状	缺什么
`故障报警`	16 件 `2025Q1.xls …`（已有）	—
`风机故障记录`	10 件（`.rar` / `.xlsx`）	—
`油样报告`	0 件	现场 PDF 报告
`windcms` / `m5_cms_tcm`	0 件	振动侧 CMS 导出件（取料单第 7、8 项）

6. 落位约定（用户令 2026-09-17：用年度 MDB 归档取代此前的两个 CSV zip）

<安装目录>/data/raw/如东/
├─ scada_mdb/            ← ★ 现场原始收资（Access 按月分类），就地归档
│   ├─ 25年.zip          (1,071,376,695 B, sha256 E451FF68…；内层 25年/1-12月/2025-<月>-<类>.zip)
│   └─ 26年.zip          (1,007,354,282 B, sha256 0B641309…；内层 26年/1-9月/2026-<月>-<类>.zip)
├─ scada_10min/          38 件 WTG01..WTG38.csv（源: 10分钟数据.zip，已对账 38/38 同大小）
├─ scada_1min/           38 件 01E..38B.csv（源: 1分钟数据.zip，已对账 38/38 同大小）
├─ 故障报警/ 风机故障记录/ 油样报告/ windcms/ m5_cms_tcm/

为什么要单开 scada_mdb/：年度归档里是每月 12 类的 Access 库（cnt din dot flg grd int prs scd std sum tmp tur），不是"一台一个 CSV"，硬塞进 scada_10min/ 会破坏该目录"平铺 <机组>.csv"的约定。
目录已登记进两份真源：src/windscada/config.py::STATION_SUBDIRS 与 scripts/raw_data_check.py::EXPECT（允许 .zip 原样归档与 .mdb 解出件）⇒ 现场收资体检认它，不再报"未约定的子目录"。
工具直接吃这个目录（不必再指向 F:\temp）： python scripts/extract_site_data.py --src data/raw/如东/scada_mdb --list ⇒ 实测 25年.zip：12 个月 · 12 类；26年.zip：9 个月 · 12 类。

⚠️ 尚未做的一步（等你定）：把年度 zip 解出（每月 12 个 .mdb，约十几 GB），以及是否把 MDB 转成 scada_10min/、scada_1min/ 的 CSV（即"用 MDB 取代现有 CSV"）。 }这个决定会影响现有 27 GB 的 CSV 输入要不要保留, 故先只做"放进去"这一步。

7. CSV → MDB（用户令 2026-09-17：仿照 `25年.zip`/`26年.zip` 的形态）—— 探路结果

7.1 目标形态（照现场归档抄）

<年>年.zip → <年>年/<月>月/<年>-<月>-<类>.zip → <年>-<月>-<类>.mdb

现场每月 12 类（cnt din dot flg grd int prs scd std sum tmp tur），每类一个 MDB、库内一张表 （如 tblGrid，用 Station 区分机组）。本器同构产出，类名沿用现场叫法：10min / 1min。

7.2 两条必须偏离现场形态的硬限制（Access 引擎，绕不过）

限制	实测冲突	处置
单表 ≤ 255 列	`scada_10min/WTG01.csv` = 598 列（`scada_1min/01E.csv` = 79 列）	每库按列拆表 `t1/t2/t3`（建议每片 250 列），各表首列放 `rid` 行号便于对齐
单 MDB ≤ 2 GB	`scada_10min` 14.4 GB + `scada_1min` 12.8 GB	按月分库（不可按年一个库）

7.3 写 MDB 的能力与路线（本机实测，2026-09-17）

✅ 建库可用：ADOX.Catalog COM + Microsoft.ACE.OLEDB.12.0/16.0 提供程序（64 位 PowerShell 下实测 可实例化、$cat.Create("Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=x.mdb;") 成功建出 180 KB 库）。
❌ SELECT … INTO [文本源] 不支持：实测报「这种对象类型不支持该操作」。
❌ 用目标库连接去 INSERT INTO … SELECT * FROM [text;…] 也不支持：同样报该错。
✅ 可行方向（下一步要落的就是它）：反过来的写法 —— 连接文本源，用 Jet 的链接语法指向目标库：INSERT INTO [;DATABASE=<目标.mdb>;].[表名] SELECT * FROM [<分片>.csv] （实测语法已被接受：报的是「INSERT 语句语法错误」而非「不支持该操作」；当时两点没对上 —— 方括号里要带结尾分号 [;DATABASE=…;]，且目标表列数/列序要与 CSV 完全一致）。
⚠ Linux 侧只能读不能写：mdbtools 无写库能力 ⇒ MDB 生成请在 Windows 上做（或让现场直接给 MDB）。
⚠ 中文字段名（1 分钟数据是中文列名）：文本 ISAM 需配 schema.ini（CharacterSet=65001，UTF-8），否则中文列名/值会按 ANSI 代码页解错。

7.4 尚未做的（下次接手的最短路径）

在 scripts/extract_site_data.py 增 --csv-to-mdb --month <YYYY-MM> --class {10min,1min}：按月过滤 → 按 250 列切片写临时分片 CSV（首列 rid）→ 建库 → 按列生成 DDL（CREATE TABLE）→ 按 §7.3 的链接语法 INSERT … SELECT → 打成同名 zip → 读回校验行数/首末行与源 CSV 一致；
试点：--month 2025-01 --turbines WTG01（1 台 1 月）跑通并逐值对拍；
全量：38 台 × 21 个月（10min 3 张表/月、1min 1 张表/月），按 §7.2 按月分库。

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