import mysql.connector import config import time from datetime import datetime, timedelta ######################################################################################################################## # This procedure will find and tag the bad energy values. # # Step 1: get the time slot to clean. # Step 2: check bad case class 1 with high limits and low limits. # Step 3: check bad case class 2 which is in concave shape model. # Step 4: tag the is_bad property of energy values. ######################################################################################################################## def process(logger): while True: # the outermost loop to reconnect server if there is a connection error cnx_historical = None cursor_historical = None try: cnx_historical = mysql.connector.connect(**config.myems_historical_db) cursor_historical = cnx_historical.cursor() except Exception as e: logger.error("Error at the begin of clean_energy_value.process " + str(e)) if cursor_historical: cursor_historical.close() if cnx_historical: cnx_historical.close() time.sleep(60) continue # Note: # the default value of unchecked values' is_bad property is NULL # if a value is checked and the result is bad then is_bad would be set to TRUE # else if a value is checked and the result is good then is_bad would be set to FALSE ################################################################################################################ # Step 1: get the time slot to clean. ################################################################################################################ min_datetime = None max_datetime = None try: query = (" SELECT MIN(utc_date_time), MAX(utc_date_time) " " FROM tbl_energy_value " " WHERE is_bad IS NULL ") cursor_historical.execute(query, ()) row_datetime = cursor_historical.fetchone() if row_datetime is not None and len(row_datetime) == 2 and \ isinstance(row_datetime[0], datetime) and isinstance(row_datetime[1], datetime): # NOTE: To avoid omission mistakes, we start one hour early min_datetime = row_datetime[0] - timedelta(hours=1) max_datetime = row_datetime[1] except Exception as e: print("Error in Step 1 of clean_energy_value.process " + str(e)) logger.error("Error in Step 1 of clean_energy_value.process " + str(e)) if cursor_historical: cursor_historical.close() if cnx_historical: cnx_historical.close() time.sleep(60) continue if min_datetime is None or max_datetime is None: print("min_datetime or max_datetime is None") if cursor_historical: cursor_historical.close() if cnx_historical: cnx_historical.close() time.sleep(60) continue else: print("min_datetime: " + min_datetime.isoformat()[0:19]) print("max_datetime: " + max_datetime.isoformat()[0:19]) ################################################################################################################ # Step 2: check bad case class 1 with high limits and low limits. ################################################################################################################ ################################################################################################################ # bad case 1.1 # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 104814811 3333 2018-01-31 16:45:04 115603.0078125 good # 104814588 3333 2018-01-31 16:44:00 115603.0078125 good # 104815007 3333 2018-01-31 16:46:09 1.832278249396618e21 bad # 104815226 3333 2018-01-31 16:47:13 1.832278249396618e21 bad # 104815423 3333 2018-01-31 16:48:17 1.832278249396618e21 bad # 104815643 3333 2018-01-31 16:49:22 1.832278249396618e21 bad # 104815820 3333 2018-01-31 16:50:26 1.832278249396618e21 bad # 104816012 3333 2018-01-31 16:51:30 1.832278249396618e21 bad # 104816252 3333 2018-01-31 16:52:34 1.832278249396618e21 bad # 104816446 3333 2018-01-31 16:53:38 1.832278249396618e21 bad # 104816667 3333 2018-01-31 16:54:43 1.832278249396618e21 bad # 104816860 3333 2018-01-31 16:55:47 1.832278249396618e21 bad # 104817065 3333 2018-01-31 16:56:51 1.832278249396618e21 bad # 104817284 3333 2018-01-31 16:57:55 1.832278249396618e21 bad # 104817482 3333 2018-01-31 16:58:59 1.832278249396618e21 bad # 104817723 3333 2018-01-31 17:00:04 1.832278249396618e21 bad # 104817940 3333 2018-01-31 17:01:08 115749.0078125 good # 104818142 3333 2018-01-31 17:02:11 115749.0078125 good # 104818380 3333 2018-01-31 17:03:16 115749.0078125 good # 104818596 3333 2018-01-31 17:04:20 115749.0078125 good ################################################################################################################ ################################################################################################################ # bad case 1.2: # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 3333 2018-01-31 17:27:53 115823.0078125 good # 3333 2018-01-31 17:28:57 115823.0078125 good # 3333 2018-01-31 17:30:02 115823.0078125 good # 3333 2018-01-31 17:31:06 115823.0078125 good # 3333 2018-01-31 17:32:11 0 bad # 3333 2018-01-31 17:33:15 0 bad # 3333 2018-01-31 17:34:19 0 bad # 3333 2018-01-31 17:35:24 0 bad # 3333 2018-01-31 17:36:28 0 bad # 3333 2018-01-31 17:37:32 0 bad # 3333 2018-01-31 17:38:36 0 bad # 3333 2018-01-31 17:39:41 0 bad # 3333 2018-01-31 17:40:44 0 bad # 3333 2018-01-31 17:41:49 0 bad # 3333 2018-01-31 17:43:57 0 bad # 3333 2018-01-31 17:42:53 0 bad # 3333 2018-01-31 17:45:01 0 bad # 3333 2018-01-31 17:46:06 0 bad # 3333 2018-01-31 17:47:10 0 bad # 3333 2018-01-31 17:48:14 115969.0078125 good # 3333 2018-01-31 17:49:18 115969.0078125 good # 3333 2018-01-31 17:50:22 115969.0078125 good ################################################################################################################ ################################################################################################################ # bad case 1.3: # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 3333 2018-02-04 07:00:38 139968 good # 3333 2018-02-04 07:01:42 139968 good # 3333 2018-02-04 07:03:54 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:04:58 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:06:03 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:07:06 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:08:10 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:09:13 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:10:17 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:11:21 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:12:25 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:13:29 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:14:33 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:15:37 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:16:41 -7.068193740872921e-3 bad # 3333 2018-02-04 07:17:45 140114 good # 3333 2018-02-04 07:18:49 140114 good # 3333 2018-02-04 07:19:53 140114 good ################################################################################################################ ################################################################################################################ # bad case 1.4: # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 3333 2018-02-08 01:16:38 165746.015625 good # 3333 2018-02-08 01:15:34 165746.015625 good # 3333 2018-02-08 01:14:30 165746.015625 good # 3333 2018-02-08 01:13:27 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 01:12:22 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 01:11:19 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 01:10:15 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 01:09:11 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 01:08:06 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 01:07:02 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 01:05:58 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 01:04:54 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 01:03:50 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 01:02:46 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 01:01:42 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 01:00:39 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 00:59:34 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 00:58:31 0.00303281145170331 bad # 3333 2018-02-08 00:57:27 165599.015625 good # 3333 2018-02-08 00:56:23 165599.015625 good # 3333 2018-02-08 00:55:20 165599.015625 good # 3333 2018-02-08 00:54:16 165599.015625 good ################################################################################################################ print("Step 2: Processing bad case 1.x") cnx_system = None cursor_system = None try: cnx_system = mysql.connector.connect(**config.myems_system_db) cursor_system = cnx_system.cursor(dictionary=True) query = (" SELECT id, high_limit, low_limit " " FROM tbl_points " " WHERE object_type='ENERGY_VALUE'") cursor_system.execute(query) rows_points = cursor_system.fetchall() point_dict = dict() if rows_points is not None and len(rows_points) > 0: for row in rows_points: point_dict[row['id']] = {"high_limit": row['high_limit'], "low_limit": row['low_limit']} except Exception as e: logger.error("Error in step 2.1 of clean_energy_value.process " + str(e)) time.sleep(60) continue finally: if cursor_system: cursor_system.close() if cnx_system: cnx_system.close() try: query = (" SELECT id, point_id, actual_value " " FROM tbl_energy_value " " WHERE utc_date_time >= %s AND utc_date_time <= %s AND is_bad IS NOT TRUE ") cursor_historical.execute(query, (min_datetime, max_datetime,)) rows_energy_values = cursor_historical.fetchall() except Exception as e: logger.error("Error in step 2.2 of clean_energy_value.process " + str(e)) if cursor_historical: cursor_historical.close() if cnx_historical: cnx_historical.close() time.sleep(60) continue # initialize bad list bad_list = list() if rows_energy_values is not None and len(rows_energy_values) > 0: for row_energy_value in rows_energy_values: point_id = row_energy_value[1] actual_value = row_energy_value[2] point = point_dict.get(point_id, None) if point is None or actual_value > point['high_limit'] or actual_value < point['low_limit']: bad_list.append(row_energy_value[0]) print('bad list: ' + str(bad_list)) if len(bad_list) > 0: try: update = (" UPDATE tbl_energy_value " " SET is_bad = TRUE " " WHERE id IN (" + ', '.join(map(str, bad_list)) + ")") cursor_historical.execute(update, ) cnx_historical.commit() except Exception as e: logger.error("Error in step 2.3 of clean_energy_value.process " + str(e)) if cursor_historical: cursor_historical.close() if cnx_historical: cnx_historical.close() time.sleep(60) continue ################################################################################################################ # Step 3: check bad case class 2 which is in concave shape model. ################################################################################################################ print("Step 3: Processing bad case 2.x") ################################################################################################################ # bad case 2.1 # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 3333 2018-02-05 04:55:45 146129.015 good # 3333 2018-02-05 04:56:49 146129.015 good # 3333 2018-02-05 04:57:54 146129.015 good # 3333 2018-02-05 05:22:52 145693.015 bad # 3333 2018-02-05 05:25:01 146274 good # 3333 2018-02-05 05:26:03 146274 good # 3333 2018-02-05 05:27:05 146274 good # 3333 2018-02-05 05:29:30 146274 good ################################################################################################################ ################################################################################################################ # bad case 2.2 # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 3321 2018-05-15 15:09:54 33934040 good # 3321 2018-05-15 15:08:51 33934040 good # 3321 2018-05-15 15:07:47 33934040 good # 3321 2018-05-15 15:06:44 33934040 good # 3321 2018-05-15 15:05:40 33934040 good # 3321 2018-05-15 15:04:36 33934040 good # 3321 2018-05-15 09:09:00 33928880 bad # 3321 2018-05-15 09:05:23 33933568 good # 3321 2018-05-15 09:04:20 33933568 good # 3321 2018-05-15 09:03:16 33933568 good # 3321 2018-05-15 09:02:13 33933560 good # 3321 2018-05-15 09:01:09 33933560 good # 3321 2018-05-15 09:00:04 33933560 good ################################################################################################################ ################################################################################################################ # bad case 2.3 # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 554 2018-05-19 15:32:52 24001 good # 554 2018-05-19 15:30:45 24001 good # 554 2018-05-19 15:28:39 24001 good # 554 2018-05-19 15:26:32 24001 good # 554 2018-05-19 15:24:25 24001 good # 554 2018-05-19 15:22:18 24001 good # 554 2018-05-19 15:20:10 24001 good # 554 2018-05-19 15:18:04 24001 good # 554 2018-05-19 15:15:58 24001 good # 554 2018-05-19 15:13:51 24001 good # 554 2018-05-19 15:11:43 24001 good # 554 2018-05-19 15:09:37 24001 good # 554 2018-05-19 15:07:29 24000 good # 554 2018-05-19 15:05:22 23000 bad # 554 2018-05-19 15:03:14 23999 good # 554 2018-05-19 15:01:06 23999 good # 554 2018-05-19 14:58:59 23999 good # 554 2018-05-19 14:56:52 23998 good # 554 2018-05-19 14:54:45 23998 good # 554 2018-05-19 14:52:39 23998 good ################################################################################################################ # todo bad case 2.3.1 # "id", "point_id", "utc_date_time", "actual_value", "is_bad" (actual) # 68504700, 2, "2021-01-09 03:40:12.0", 40454414.063, 0 # 68507243, 2, "2021-01-09 03:43:12.0", 40454476.563, 0 # 68510030, 2, "2021-01-09 03:47:17.0", 40428074.219, 0 ? # 68512573, 2, "2021-01-09 03:50:18.0", 40454621.094, 0 # 68515421, 2, "2021-01-09 03:54:23.0", 40454703.125, 0 # 68517964, 2, "2021-01-09 03:57:23.0", 40454761.719, 0 ################################################################################################################ # bad case 2.4 # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 104373141 3336 2018-01-30 03:04:12 216463.015625 good # 104373337 3336 2018-01-30 03:05:15 216463.015625 good # 104373555 3336 2018-01-30 03:06:20 216463.015625 good # 104373750 3336 2018-01-30 03:07:25 192368.015625 bad # 104373957 3336 2018-01-30 03:08:29 192368.015625 bad # 104374175 3336 2018-01-30 03:09:33 192368.015625 bad # 104374382 3336 2018-01-30 03:10:38 192368.015625 bad # 104374604 3336 2018-01-30 03:11:42 192368.015625 bad # 104374792 3336 2018-01-30 03:12:47 192368.015625 bad # 104375010 3336 2018-01-30 03:13:51 192368.015625 bad # 104375200 3336 2018-01-30 03:14:55 192368.015625 bad # 104375418 3336 2018-01-30 03:16:00 192368.015625 bad # 104375617 3336 2018-01-30 03:17:04 192368.015625 bad # 104375837 3336 2018-01-30 03:18:08 192368.015625 bad # 104376023 3336 2018-01-30 03:19:12 192368.015625 bad # 104376216 3336 2018-01-30 03:20:16 192368.015625 bad # 104376435 3336 2018-01-30 03:21:21 192368.015625 bad # 104376634 3336 2018-01-30 03:22:25 192368.015625 bad # 104376853 3336 2018-01-30 03:23:30 192368.015625 bad # 104377071 3336 2018-01-30 03:24:34 192368.015625 bad # 104377274 3336 2018-01-30 03:25:38 192368.015625 bad # 104377501 3336 2018-01-30 03:26:42 216574.015625 good # 104377714 3336 2018-01-30 03:27:47 216574.015625 good ################################################################################################################ ################################################################################################################ # bad case 2.5 # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 104370839 3334 2018-01-30 02:52:23 844966.0625 good # 104371064 3334 2018-01-30 02:53:27 844966.0625 good # 104371261 3334 2018-01-30 02:54:32 844966.0625 good # 104371479 3334 2018-01-30 02:55:36 826142.0625 bad # 104371672 3334 2018-01-30 02:56:41 826142.0625 bad # 104371884 3334 2018-01-30 02:57:45 826142.0625 bad # 104372110 3334 2018-01-30 02:58:49 826142.0625 bad # 104372278 3334 2018-01-30 02:59:54 845019.0625 good # 104372512 3334 2018-01-30 03:00:58 845019.0625 good # 104372704 3334 2018-01-30 03:02:03 845019.0625 good ################################################################################################################ ################################################################################################################ # bad case 2.6 # 394084273 1001444 2019-08-22 03:39:44 38969028 good # 394083709 1001444 2019-08-22 03:38:43 38968876 good # 394083145 1001444 2019-08-22 03:37:43 28371884 bad # 394082019 1001444 2019-08-22 03:35:42 28371884 bad # 394081456 1001444 2019-08-22 03:34:42 28371884 bad # 394080892 1001444 2019-08-22 03:33:42 28371884 bad # 394079200 1001444 2019-08-22 03:30:38 28371884 bad # 394077511 1001444 2019-08-22 03:27:37 38968408 good # 394076947 1001444 2019-08-22 03:26:37 38968236 good # 394076384 1001444 2019-08-22 03:25:37 38968060 good ################################################################################################################ ################################################################################################################ # bad case 2.7 # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 17303260 11 2020-3-15 05:43:52 33600 good # 17303399 11 2020-3-15 05:44:58 33600 good # 17303538 11 2020-3-15 05:46:04 33600 good # 17303677 11 2020-3-15 05:47:10 33500 bad # 17303816 11 2020-3-15 05:48:15 33500 bad # 17303955 11 2020-3-15 05:49:21 33600 good # 17304094 11 2020-3-15 05:50:27 33600 good # 17304233 11 2020-3-15 05:51:33 33600 good ################################################################################################################ try: query = (" SELECT point_id, id, utc_date_time, actual_value " " FROM tbl_energy_value " " WHERE utc_date_time >= %s AND utc_date_time <= %s AND is_bad IS NOT TRUE " " ORDER BY point_id, utc_date_time ") cursor_historical.execute(query, (min_datetime, max_datetime,)) rows_energy_values = cursor_historical.fetchall() except Exception as e: logger.error("Error in step 3.1 of clean_energy_value.process " + str(e)) if cursor_historical: cursor_historical.close() if cnx_historical: cnx_historical.close() time.sleep(60) continue point_value_dict = dict() current_point_value_list = list() current_point_id = 0 if rows_energy_values is not None and len(rows_energy_values) > 0: for row_energy_value in rows_energy_values: previous_point_id = current_point_id current_point_id = row_energy_value[0] if current_point_id not in point_value_dict.keys(): # new point id found # save previous point values if len(current_point_value_list) > 0: point_value_dict[previous_point_id] = current_point_value_list current_point_value_list = list() current_point_value_list.append({'id': row_energy_value[1], 'actual_value': row_energy_value[3]}) else: current_point_value_list.append({'id': row_energy_value[1], 'actual_value': row_energy_value[3]}) # end of for loop # save rest point values if len(current_point_value_list) > 0: point_value_dict[current_point_id] = current_point_value_list # reinitialize bad list bad_list = list() for point_id, point_value_list in point_value_dict.items(): if len(point_value_list) <= 1: continue elif len(point_value_list) == 2: if point_value_list[1]['actual_value'] < point_value_list[0]['actual_value']: bad_list.append(point_value_list[1]['id']) continue else: base_point_value = point_value_list[0]['actual_value'] concave_point_value_list = list() for i in range(len(point_value_list)): if point_value_list[i]['actual_value'] < base_point_value: # candidate concave value found concave_point_value_list.append(point_value_list[i]['id']) else: # normal value found if len(concave_point_value_list) > 0: # save confirmed concave value(s) to bad value(s) bad_list.extend(concave_point_value_list) # prepare for next candidate concave value list base_point_value = point_value_list[i]['actual_value'] concave_point_value_list.clear() continue print('bad list: ' + str(bad_list)) if len(bad_list) > 0: try: update = (" UPDATE tbl_energy_value " " SET is_bad = TRUE " " WHERE id IN (" + ', '.join(map(str, bad_list)) + ")") cursor_historical.execute(update, ) cnx_historical.commit() except Exception as e: logger.error("Error in step 3.2 of clean_energy_value.process " + str(e)) if cursor_historical: cursor_historical.close() if cnx_historical: cnx_historical.close() time.sleep(60) continue ################################################################################################################ # TODO: bad case 2.8 # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 105752070 3333 2018-02-04 00:27:15 138144 good # 105752305 3333 2018-02-04 00:28:19 138144 good # 105752523 3333 2018-02-04 00:29:22 138144 good # 105752704 3333 2018-02-04 00:30:26 138144 good # 105752924 3333 2018-02-04 00:31:30 138144 good # 105753138 3333 2018-02-04 00:32:34 138144 good # 105753351 3333 2018-02-04 00:33:38 138144 good # 105753577 3333 2018-02-04 00:34:42 52776558592 bad? # 105753794 3333 2018-02-04 00:35:46 52776558592 bad? # 105753999 3333 2018-02-04 00:36:50 52776558592 bad? # 105754231 3333 2018-02-04 00:37:54 52776558592 bad? # 105754443 3333 2018-02-04 00:38:58 52776558592 bad? # 105754655 3333 2018-02-04 00:40:01 52776558592 bad? # 105754878 3333 2018-02-04 00:41:06 52776558592 bad? # 105755092 3333 2018-02-04 00:42:09 52776558592 bad? # 105755273 3333 2018-02-04 00:43:14 52776558592 bad? # 105755495 3333 2018-02-04 00:44:17 52776558592 bad? # 105755655 3333 2018-02-04 00:45:21 52776558592 bad? # 105755854 3333 2018-02-04 00:46:25 52776558592 bad? # 105756073 3333 2018-02-04 00:47:29 52776558592 bad? # 105756272 3333 2018-02-04 00:48:34 52776558592 bad? # 105756489 3333 2018-02-04 00:49:38 52776558592 bad? ################################################################################################################ ################################################################################################################ # TODO: bad case 2.10 # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 106363135 3336 2018-02-06 04:45:57 253079.015625 good # 106363776 3336 2018-02-06 04:49:09 253079.015625 good # 106364381 3336 2018-02-06 04:52:21 253079.015625 good # 106364603 3336 2018-02-06 04:53:25 253079.015625 good # 106365213 3336 2018-02-06 04:56:37 253079.015625 good # 106365634 3336 2018-02-06 04:58:45 253079.015625 good # 106366055 3336 2018-02-06 05:00:53 253079.015625 good # 106367097 3336 2018-02-06 05:06:12 259783.015625 bad? # 106367507 3336 2018-02-06 05:08:21 259783.015625 bad? # 106368318 3336 2018-02-06 05:12:37 259783.015625 bad? # 106368732 3336 2018-02-06 05:14:44 259783.015625 bad? # 106368952 3336 2018-02-06 05:15:48 259783.015625 bad? # 106369145 3336 2018-02-06 05:16:52 259783.015625 bad? # 106369353 3336 2018-02-06 05:17:56 259783.015625 bad? ################################################################################################################ ################################################################################################################ # TODO: bad case 2.11 # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 14784589 21 2020-03-05 07:22:22 17990 good # 14784450 21 2020-03-05 07:21:17 17990 good # 14784311 21 2020-03-05 07:20:10 17990 good # 14784172 21 2020-03-05 07:19:04 17990 good # 14784033 21 2020-03-05 07:17:58 18990 bad # 14783894 21 2020-03-05 07:16:52 17990 good # 14783755 21 2020-03-05 07:15:46 17990 good # 14783616 21 2020-03-05 07:14:40 17990 good # 14783477 21 2020-03-05 07:13:34 17990 good # 14783338 21 2020-03-05 07:12:28 17990 good # 14783199 21 2020-03-05 07:11:22 17990 good ################################################################################################################ ################################################################################################################ # TODO: bad case 2.12 # id point_id utc_date_time actual_value is_bad (expected) # 3337308 21 2020-01-07 09:02:18 7990 good # 3337174 21 2020-01-07 09:01:13 7990 good # 3337040 21 2020-01-07 09:00:08 7990 good # 3336906 21 2020-01-07 08:59:04 7990 good # 3336772 21 2020-01-07 08:57:59 7990 good # 3336638 21 2020-01-07 08:56:54 8990 bad # 3336504 21 2020-01-07 08:55:49 7990 good # 3336370 21 2020-01-07 08:54:44 7990 good # 3336236 21 2020-01-07 08:53:39 7990 good # 3336102 21 2020-01-07 08:52:34 7990 good # 3335968 21 2020-01-07 08:51:30 7990 good ################################################################################################################ # Step 4: tag the is_bad property of energy values. ################################################################################################################ try: update = (" UPDATE tbl_energy_value " " SET is_bad = FALSE " " WHERE utc_date_time >= %s AND utc_date_time < %s AND is_bad IS NULL ") # NOTE: use '<' instead of '<=' in WHERE statement because there may be some new inserted values cursor_historical.execute(update, (min_datetime, max_datetime,)) cnx_historical.commit() except Exception as e: logger.error("Error in step 4 of clean_energy_value.process " + str(e)) time.sleep(60) continue finally: if cursor_historical: cursor_historical.close() if cnx_historical: cnx_historical.close() time.sleep(900)