一種面向大數據分析的智能電網統一數據模型建模方法技術

本發明專利技術涉及一種面向大數據分析的智能電網統一數據模型建模方法，包括：確定待分析電網業務的業務域；確定所述業務域的KPI指標；構建所述業務域的邏輯模型；構建所述業務域的邏輯模型對應的物理模型；基于所述業務域的邏輯模型及其對應的物理模型，確定所述業務域的邏輯模型的維度模型、IETL的維度模型和OLAP的維度模型；本發明專利技術提供的方法采用電網業務驅動、自頂而下、顆粒度由大到小的總體設計方式，將具體的電網業務分解為若干個功能獨立的主題域，根據各個主題域的功能設計所需的邏輯實體，并建立相應的邏輯模型，基于邏輯模型與外部數據源的數據結構，建立邏輯實體對應的物理模型，基于邏輯模型與物理模型，分別建立邏輯模型、IETL、OLAP的維度模型。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及大數據應用領域，具體涉及一種面向大數據分析的智能電網統一數據 模型建模方法。
技術介紹
隨著我國粗放型經濟轉型，環保節能需求日益增加，負荷增長放緩，運維成本增 高，能源供應市場不穩，電力公司傳統業務盈利降低，需要通過分析智能電網產生的大量數 據與外部數據，開拓新增值業務。根據Accenture公司的分析，保守估計每臺電表一年即可 通過數據分析產生40-70美元的價值。 大數據時代為電力數據分析帶來了很多新的數據組合與應用，例如：意大利 telecom公司近期組織的一場大數據分析競賽，獲獎者之一利用匿名化的移動信號活動區 域、使用情況等信息，并預測不同區域中配電線的下周平均日負荷與日峰負荷。面對這些新 應用，不需要再次重新開發系統、配置軟硬件，為新的數據源設置好導入統一數據模型的規 貝1J，編寫新的數據挖掘規則即可。 智能電網統一數據模型是連接與集成各種數據源的手段，它也是存放和反映電力 行業業務規則和處理過程所在，是支持高級數據分析的基礎。 智能電網統一數據模型（SGDM)是電力大數據應用開發的基礎，提供了一個無冗 余的系統間數據的無障礙交換方案，實現面向多源系統、多采樣頻率、多生命周期、多格式 的數據分析與挖掘，探索其間相互關聯、相互影響、復雜存在的關系，提升電力公司的運營 管理水平、用戶服務水平，為政府提供決策支持，拓展新的業務領域，支撐未來電網發展，對 電力公司、電力用戶和政府部門等具用重要的意義。
技術實現思路
為滿足現有技術的需要，本專利技術提供一種面向大數據分析的智能電網統一數據模 型建模方法，按照業務驅動、自上而下的原則，確定業務應用、明確業務需求，基于多項標準 建立邏輯模型及物理模型的順序確立面向大數據分析的邏輯模型、物理模型及維度模型， 使模型更具針對性，便于利用大數據技術對電網的多源數據進行分析，且能夠有效避免了 數據冗余，提高了數據共享的程度。 本專利技術的目的是采用下述技術方案實現的： -種面向大數據分析的智能電網統一數據模型建模方法，其改進之處在于，包 括： (1)確定待分析電網業務的業務域； (2)確定所述業務域的KPI指標； (3)構建所述業務域的邏輯模型； (4)構建所述業務域的邏輯模型對應的物理模型； (5)基于所述業務域的邏輯模型及其對應的物理模型，確定所述業務域的邏輯模 型的維度模型、IETL的維度模型和OLAP的維度模型。 優選的，所述步驟（3)包括： (3-1)將所述業務域分解為η個主題域，η為正整數； (3-2)確定所述主題域的輸入類邏輯實體、參照類邏輯實體與派生類邏輯實體； (3-3)確定每個邏輯實體的主鍵； (3-4)以主題域為單位，判斷所述主題域中邏輯實體i與所述主題域中除所述邏 輯實體i外其余邏輯實體j是否存在依存關系，若邏輯實體i與邏輯實體j存在依存關系， 則將邏輯實體i的主鍵作為邏輯實體j的外鍵，i辛j且i，je，n為所述主題域中 邏輯實體總數； (3-5)確定主題域中邏輯實體之間的二元關系。 進一步的，所述步驟（3-5)包括： 若邏輯實體i中的記錄數據與邏輯實體j中的記錄數據為一對一的關系，則邏輯 實體i與邏輯實體j的二元關系為1:1 ; 若邏輯實體i中的記錄數據與邏輯實體j中的記錄數據為一對X的關系，則邏輯 實體i與邏輯實體j的二元關系為l:x; 若邏輯實體i中的記錄數據與邏輯實體j中的記錄數據為X對y的關系，則邏輯 實體i與邏輯實體j的二元關系為x:y; i乒j且i，je，n為所述主題域中邏輯實體總數，X，y為正整數。 優選的，所述步驟（4)包括： 獲取所述邏輯模型中邏輯實體對應的外部數據源的數據結構，并將其整合至所述 邏輯實體中作為所述邏輯實體的物理模型的數據域。 優選的，所述步驟（5)中，確定所述業務域的邏輯模型的維度模型包括： 選擇所述主題域中t個參照類邏輯實體作為維度，建立所述邏輯實體的維度模型 的維度集合，1 <t<m，m為主題域中參照類邏輯實體總數； 根據所述維度集合中的每一個維度建立層次結構，所述層次結構包括：維度總表 和維度詳細信息表，其中，所述維度總表，用于存放所述維度對應參照類邏輯實體所有記錄 的主鍵，所述維度詳細信息表，用于存放所述維度的詳細信息，所述詳細信息由所述維度對 應的參照類邏輯實體的物理模型獲取。 優選的，所述步驟（5)中，確定IETL的維度模型包括： 根據所述業務域的KPI指標，確定IETL的維度模型的維度，建立IETL的維度模型 的維度集合； 根據所述維度集合中的每一個維度建立層次結構，所述層次結構包括：維度總表 和維度詳細信息表，其中，所述維度總表，用于存放所述IETL維度對應參照類邏輯實體所 有記錄的主鍵，所述維度詳細信息表，用于存放所述維度的詳細信息，所述詳細信息由所述 維度對應的參照類邏輯實體的物理模型獲取。 優選的，所述步驟（5)中，確定0LAP的維度模型包括： 確定0LAP所需的維度，建立0LAP的維度模型的維度集合； 確定所述維度集合中的每一個維度的等級和層次結構； 確定所述層次結構對應的等級與物理模型中具體屬性的對應關系。 與最接近的現有技術相比，本專利技術具有的有益效果： 本專利技術提供的采用電網 業務驅動、自頂而下、顆粒度由大到小的總體設計方式，將具體的電網業務分解為若干個功 能獨立的主題域，根據各個主題域的功能設計所需的邏輯實體，并建立相應的邏輯模型，基 于邏輯模型與外部數據源的數據結構，建立邏輯實體對應的物理模型，基于邏輯模型與物 理模型，分別建立邏輯模型、IETU0LAP的維度模型，使模型更具針對性，便于利用大數據技 術對電網的多源數據進行分析，且能夠有效避免了數據冗余，提高了數據共享的程度。【附圖說明】圖1是本專利技術提供的流 程圖。【具體實施方式】 下面結合附圖對本專利技術的【具體實施方式】作進一步的詳細說明。 為使本專利技術實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本專利技術實施例 中的附圖，對本專利技術實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本專利技術一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本專利技術中的實施例，本領域普通技術人員 在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本專利技術保護的范圍。 術語及定義： 1)業務域：業務域是在概念上對業務的分組，是在廣義上對業務的定義。 2)主題域：主題域是在業務域的范疇內，對業務域的分解，在概念上相對業務域 更為具體。 3)邏輯模型：邏當前第1頁1 2 3 本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種面向大數據分析的智能電網統一數據模型建模方法，其特征在于，包括：(1)確定待分析電網業務的業務域；(2)確定所述業務域的KPI指標；(3)構建所述業務域的邏輯模型；(4)構建所述業務域的邏輯模型對應的物理模型；(5)基于所述業務域的邏輯模型及其對應的物理模型，確定所述業務域的邏輯模型的維度模型、IETL的維度模型和OLAP的維度模型。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：王少芳，劉廣一，張逸，郎燕生，狄方春，陳國偉，楊洋，陳金祥，李理，黃道姍，徐杰，林焱，竇成龍，熊軍，鄒昱，
申請(專利權)人：中國電力科學研究院，國家電網公司，國網福建省電力有限公司電力科學研究院，國網福建省電力有限公司，
類型：發明
國別省市：北京;11