聚合是数据处理中常用的一种方法，它可以将多个数据点的值合并为一个值，以便更好地表示数据的趋势和变化。例如，对于温度传感器，我们可以将多个采样值的平均值作为一个聚合值，以便更好地表示温度的变化趋势。聚合可以减少数据量，提高数据处理效率，同时也可以更好地反映数据的本质特征。

IEC 62541-13:2020 RLV规定了OPC UA中聚合的类型和计算方法。聚合类型包括以下几种：

1. Raw：原始值，即不进行任何处理的原始数据。
2. Delta：增量值，即相邻两个数据点之间的差值。
3. Start：起始值，即一段时间内的第一个数据点的值。
4. End：结束值，即一段时间内的最后一个数据点的值。
5. Minimum：最小值，即一段时间内的最小值。
6. Maximum：最大值，即一段时间内的最大值。
7. TimeAverage：时间平均值，即一段时间内所有数据点的平均值。
8. Count：计数值，即一段时间内数据点的数量。

聚合的计算方法也有多种，包括以下几种：

1. Interpolative：插值法，即根据相邻两个数据点之间的差值进行插值计算。
2. Total：总和法，即将一段时间内的所有数据点相加。
3. Average：平均法，即将一段时间内的所有数据点求平均值。
4. TimeAverage2：加权平均法，即将一段时间内的所有数据点按照时间加权求平均值。
5. MinimumActualTime：最小值法，即找到一段时间内的最小值，并记录该值的时间戳。
6. MaximumActualTime：最大值法，即找到一段时间内的最大值，并记录该值的时间戳。

聚合的应用场景也非常广泛，例如：

1. 监测设备的状态变化，例如温度、湿度、压力等。
2. 统计设备的使用情况，例如设备的开机时间、运行时间、停机时间等。
3. 分析设备的性能变化，例如设备的能耗、效率、故障率等。

总之，聚合是数据处理中非常重要的一种方法，它可以将多个数据点的值合并为一个值，以便更好地表示数据的趋势和变化。IEC 62541-13:2020 RLV规定了OPC UA中聚合的类型、计算方法和应用场景，为数据处理提供了标准化的方法。

相关标准
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