CN105160593A - 面向大数据的输变电设备多维异构数据融合方法及*** - Google Patents

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吴琼
阮羚
王毅
黄俊杰
李红云
方圆
王国华
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Abstract

本发明提供一种面向大数据的输变电设备多维异构数据融合方法及***包括以下步骤：S101、电力故障及灾害监测多维异构数据接入；S102、数据预处理；S103、模型和数据结构映射；S104、定制专业数据视图；S105、数据融合分析。本发明遵循设计灵活、扩展方便的原则，采用共享存储库、数据服务等方式，实现各类信息资源的统一共享和使用，如卫星遥感、气象历史、GIS数据采用文件方式共享，生产管理、状态监测、雷电定位数据采用数据库方式共享，以评估源数据为起点，经过数据集成、数据挖掘、分析应用三个阶段层次，实现对各类专题数据的有效管理和充分利用。

Description

面向大数据的输变电设备多维异构数据融合方法及***
技术领域
本发明涉及跨领域、多专业的多维异构业务数据融合，既涉及电力***内的各类业务数据集成，也涉及气象、遥感、地理等专业的信息融合。
背景技术
由于输变电设备地域分布广泛、运行条件复杂、检修维护工作量大、易受自然环境影响和外力破坏，因此迫切需要建立融合气象、遥感、地理、电网设计、设备管理、防灾减灾等多专业信息于一体，实现输变电设备多维信息融合管理、重要通道防灾预警、重要通道风险评估、动态信息综合监视和全环节防范治理工程化应用的高级分析平台，为输变电设备全生命周期闭环管理提供切实依据，提高电网防灾减灾能力，提升重要输电通道安全防护和管理水平，保障电网安全可靠运行，为电力安全生产决策提供可靠依据，为智能电网建设提供科技支撑。
目前，全国电力行业尚未有气象、卫星遥感、地理信息等跨行业、跨领域数据综合应用于输变电设备及***运行故障预测预警、灾害防治，并实现电力信息内外网安全通信、异构信息融合的工程应用案例。因此，迫切需要建立一体化信息集成业务***，利用先进的设备集成技术、软件集成技术和数据集成技术实现数据一致性和数据共享，通过集成技术打通众多原本孤立的网络***，为充分挖掘电网运行检修与气象、遥感、地理等各专业领域关联关系，实现多维数据信息和多专业信息的总体集成和展示提供跨行业、跨领域数据基础，为电网设备运行、维护、检修、抢险提供技术支撑。
发明内容
本发明的目的是为了有效接入各类电力***外的跨领域数据，特别是非结构化的空间数据，实现对气象、山火、污秽、风偏等专题数据的集中管理，同时横向集成生产管理***、状态监测***、电网GIS***、雷电定位***的业务数据，提供一种满足多领域、跨专业数据集成需要的多维异构信息融合方法。
本发明采用以下技术方案实现多维异构数据的融合与应用，包括下列步骤：
S101、电力故障及灾害监测多维异构数据接入：评估源数据主要包括两类：1)生产管理***、状态监测***、电网GIS平台、雷电定位***等设备状态评估基础信息；2)气象、山火、污秽、风偏等专业***信息。第一类数据来自于电力公司信息管理***中，通过电力公司数据中心缓冲区数据接口调用集成；第二类数据来自于其他行业信息***，通过中间件(即组件)的方式提供调用接口，组件实现各类异构***信息的集成与交换，输入端将各专业分析***依据自定义规约完成标准化分析结果输入，输出端将分析结果推送至中心数据仓库，存放在各自专业数据集中，等待进行数据预处理。
S102、数据预处理：将不同数据源的数据依照统一坐标系进行转换，再依照统一的数据格式进行转换，接下来进行几何校正，然后对数据质量进行度量，包括拓扑正确程度度量和数据语义完整性的度量。此步骤完成后的成果将作为数据融合的输入数据使用。
S103、模型和数据结构映射：公共模型在建立时遵循统一的命名规则，避免不同应用中同一对象的命名冲突。数据中心提供命名映射功能，将应用内部对象模型的命名与公共模型中的命名进行关联。公共数据结构的映射主要包括全局数据结构到各个数据源内部的数据结构之间的映射规则、对外部数据访问提供统一的查询数据结构、对各个数据源查询提供其内部的具体数据结构。
S104、定制专业数据视图：根据各个专业对数据整合的不同视角，定制各个专业数据视图，比如气象专业视图、防污专业视图、风偏专业视图、山火专业视图，从而为各个专业运维人员提供综合、详细的专业相关数据整合功能。
S105、数据融合分析：对不同专业数据集进行统一的时间定义、语义定义以及栅格尺寸定义，将不同专业背景且含义不同的数据规整为相同时间概念上、同一空间尺度、相同语义定义的数据，使多维异构数据可以在同一层面相互叠加和计算。最终达到，使气象、污秽、山火等不同领域不同维度的数据均与电网设备空间数据无缝叠加的效果。
一种面向大数据的输变电设备多维异构数据融合***其特征在于：包括电网数据***和气象数据***，电网数据***和气象数据***连接信息集成组件，信息集成组件将电网数据***和气象数据***的信息集成之后输送到与之连接的存储网络***内，存储网络***连接上综合分析***，综合分析***将信息进行综合分析后输送到办公自动化***中。
所述电网数据***包括卫星遥感***、电网灾害***、地面遥测平台以及红外多光谱监测平台，卫星遥感***、电网灾害***、地面遥测平台以及红外多光谱监测平台通过各自服务器连接信息集成组件。
在所述信息集成组件和存储网络***之间还设置正反向安全隔离装置。
在存储网络***和综合分析***之间连接负载均衡器。
本发明的技术效果：本发明遵循设计灵活、扩展方便的原则，采用共享存储库、数据服务等方式，实现各类信息资源的统一共享和使用，如卫星遥感、气象历史、GIS数据采用文件方式共享，生产管理、状态监测、雷电定位数据采用数据库方式共享，以评估源数据为起点，经过数据集成、数据挖掘、分析应用三个阶段层次，实现对各类专题数据的有效管理和充分利用。
附图说明
图1是本发明的方法整体流程图；
图2是步骤S101的示意图；
图3是本发明的***结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述：
本发明提出面向大数据的输变电设备多维异构数据融合方法及***，
本发明采用以下技术方案实现多维异构数据的融合与应用，包括下列步骤：
S101、电力故障及灾害监测多维异构数据接入：评估源数据主要包括两类：1)生产管理***、状态监测***、电网GIS平台、雷电定位***等设备状态评估基础信息；2)气象、山火、污秽、风偏等专业***信息。第一类数据来自于电力公司信息管理***中，通过电力公司数据中心缓冲区数据接口调用集成；第二类数据来自于其他行业信息***，通过中间件(即组件)的方式提供调用接口，组件实现各类异构***信息的集成与交换，输入端将各专业分析***依据自定义规约完成标准化分析结果输入，输出端将分析结果推送至中心数据仓库，存放在各自专业数据集中，等待进行数据预处理。
S102、数据预处理：将不同数据源的数据依照统一坐标系进行转换，再依照统一的数据格式进行转换，接下来进行几何校正，然后对数据质量进行度量，包括拓扑正确程度度量和数据语义完整性的度量。此步骤完成后的成果将作为数据融合的输入数据使用。
S103、模型和数据结构映射：公共模型在建立时遵循统一的命名规则，避免不同应用中同一对象的命名冲突。数据中心提供命名映射功能，将应用内部对象模型的命名与公共模型中的命名进行关联。公共数据结构的映射主要包括全局数据结构到各个数据源内部的数据结构之间的映射规则、对外部数据访问提供统一的查询数据结构、对各个数据源查询提供其内部的具体数据结构。
S104、定制专业数据视图：根据各个专业对数据整合的不同视角，定制各个专业数据视图，比如气象专业视图、防污专业视图、风偏专业视图、山火专业视图，从而为各个专业运维人员提供综合、详细的专业相关数据整合功能。
S105、数据融合分析：对不同专业数据集进行统一的时间定义、语义定义以及栅格尺寸定义，将不同专业背景且含义不同的数据规整为相同时间概念上、同一空间尺度、相同语义定义的数据，使多维异构数据可以在同一层面相互叠加和计算。最终达到，使气象、污秽、山火等不同领域不同维度的数据均与电网设备空间数据无缝叠加的效果。
一种面向大数据的输变电设备多维异构数据融合***其特征在于：包括电网数据***和气象数据***，电网数据***和气象数据***连接信息集成组件，信息集成组件将电网数据***和气象数据***的信息集成之后输送到与之连接的存储网络***内，存储网络***连接上综合分析***，综合分析***将信息进行综合分析后输送到办公自动化***中。
所述电网数据***包括卫星遥感***、电网灾害***、地面遥测平台以及红外多光谱监测平台，卫星遥感***、电网灾害***、地面遥测平台以及红外多光谱监测平台通过各自服务器连接信息集成组件。
在所述信息集成组件和存储网络***之间还设置正反向安全隔离装置。
在存储网络***和综合分析***之间连接负载均衡器。
根据平台建设思路及业务设计要求，本方案采用的数据部署模式如图2所示，具体描述如下：
(1)高级应用数据中心
高级应用数据中心用来存储各子***计算得到的中间过程数据以及最终计算结果数据，综合评估用户具备读写访问权限，其他专业用户具备只读访问权限。具体数据包括气象灾害评估数据、污秽预测及评估数据、山火风险评估数据、风偏分析数据和电网设备状态综合评估数据。
(2)共享基础数据中心
共享基础数据中心存储支持各专业***计算运行的全部基础数据，各专业用户被分配只读访问权限。具体数据包括：1)电网设备台账数据；2)电网设备状态监测数据；3)雷电定位数据；4)知识库管理数据；5)以切片文件形式存储的电网GIS平台电网资源拓扑数据、卫星遥感影像数据、气象要素数据和基础地理图形数据；6)气象台提供的气象实测、历史数据等。
本发明遵循以下数据技术规范：基础地理空间数据、基础电网空间数据、各专业专题空间数据均采用“2000国家大地坐标系”作为统一的空间参照系。基础地理空间数据、污秽、山火评估数据采用栅格格式存储，基础电网空间数据、气象要素数据采用矢量格式存储。具体命名、编码规则如下：
(1)空间数据库命名
基础地理空间数据库——FGIDB(FundamentalGeoInfoDatabase)
电网资源空间数据库——PSRDB(PowerSystemResourceDatabase)
专题分析空间数据库——TASDB(ThematicAnalysisSpatialDatabase)
(2)空间数据集代码规则
表1数据种类代码
数据种类 基础地理数据 电网资源数据 专题分析数据
代码 F P T
表2基础地理数据表现形式代码
数据种类 数字线划地图 数字栅格地图 正射影像地图 数字高程模型
代码 DLG DRG DOM DEM
表3电网资源数据表现形式代码
数据种类 输电 变电 配电
代码 TRA SUB DIS
表4比例尺代码
比例尺 1:500 1:1000 1:2000 1:5000 1:10000
代码 K J I H G
比例尺 1:25000 1:50000 1:100000 1:250000
代码 F E D C
表5影像分辨率/数字高程格网尺寸代码
比例尺 30m 2.5m 0.61m
代码 30 25 61
表6电网资源分类代码
几何类型 导线 地线 运行杆塔 物理杆塔 特殊区域
代码 COND GRWI VIPO POLE SPEC
表7几何类型代码
几何类型 点 线 中心线 面 注记
代码 P L CL S A
(3)空间数据集命名规则
1)基础地理空间数据集
如：F_DLG_K，即代表基础地理空间数据中的1:500矢量数据集
2)电网资源空间数据集
(4)空间数据图层命名规则
1)基础地理空间矢量数据图层
2)基础地理空间遥感影像/数字高程图层
的遥感影像图层
3)电网资源空间数据图层
备
(5)各专业厂家栅格数据组织及文件命名规则
所有厂家的栅格类型业务数据以栅格目录的形式进行存储和管理，各厂家均采用FTP形式上传至平台中心数据库服务器存档，上传地址为：ftp://IP:port/XXXXX/ThematicData/，栅格目录组织代码见表8和表9：
表8专题分析数据专业代码
专业种类 气象 山火 污秽
代码 W F P
表9专题分析数据专业分支代码

Claims (6)

1.一种面向大数据的输变电设备多维异构数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
S101、电力故障及灾害监测多维异构数据接入：评估源数据主要包括两类：1)设备状态评估基础信息；2)专业***信息，第一类数据来自于电力公司信息管理***中，通过电力公司数据中心缓冲区数据接口调用集成；第二类数据来自于其他行业信息***，通过组件的方式提供调用接口，组件实现各类异构***信息的集成与交换，输入端将各专业分析***依据自定义规约完成标准化分析结果输入，输出端将分析结果推送至中心数据仓库，存放在各自专业数据集中，等待进行数据预处理；
S102、数据预处理：将不同数据源的数据依照统一坐标系进行转换，再依照统一的数据格式进行转换，接下来进行几何校正，然后对数据质量进行度量，包括拓扑正确程度度量和数据语义完整性的度量，此步骤完成后的成果将作为数据融合的输入数据使用；
S103、模型和数据结构映射：公共模型在建立时遵循统一的命名规则，避免不同应用中同一对象的命名冲突，数据中心提供命名映射功能，将应用内部对象模型的命名与公共模型中的命名进行关联，公共数据结构的映射主要包括全局数据结构到各个数据源内部的数据结构之间的映射规则、对外部数据访问提供统一的查询数据结构、对各个数据源查询提供其内部的具体数据结构；
S104、定制专业数据视图：根据各个专业对数据整合的不同视角，定制各个专业数据视图，比如气象专业视图、防污专业视图、风偏专业视图、山火专业视图，从而为各个专业运维人员提供综合、详细的专业相关数据整合功能；
S105、数据融合分析：对不同专业数据集进行统一的时间定义、语义定义以及栅格尺寸定义，将不同专业背景且含义不同的数据规整为相同时间概念上、同一空间尺度、相同语义定义的数据，使多维异构数据可以在同一层面相互叠加和计算，最终达到，使气象、污秽、山火等不同领域不同维度的数据均与电网设备空间数据无缝叠加的效果。
2.根据权利要求1所述的一种面向大数据的输变电设备多维异构数据融合方法及***，其特征在于：所述步骤S101中的设备状态评估基础信息包括生产管理***、状态监测***、电网GIS平台、雷电定位***信息，专业***信息包括气象、山火、污秽、风偏信息。
3.一种面向大数据的输变电设备多维异构数据融合***，其特征在于：包括电网数据***(1)和气象数据***(2)，电网数据***(1)和气象数据***(2)连接信息集成组件(3)，信息集成组件(3)将电网数据***(1)和气象数据***(2)的信息集成之后输送到与之连接的存储网络***(4)内，存储网络***(4)连接上综合分析***(5)，综合分析***(5)将信息进行综合分析后输送到办公自动化***(6)中。
4.根据权利要求3所述的一种面向大数据的输变电设备多维异构数据融合***其特征在于，其特征在于：所述电网数据***(1)包括卫星遥感***、电网灾害***、地面遥测平台以及红外多光谱监测平台，卫星遥感***、电网灾害***、地面遥测平台以及红外多光谱监测平台通过各自服务器连接信息集成组件(3)。
5.根据权利要求3所述的一种面向大数据的输变电设备多维异构数据融合***其特征在于，其特征在于：在所述信息集成组件(3)和存储网络***(4)之间还设置正反向安全隔离装置。
6.根据权利要求3所述的一种面向大数据的输变电设备多维异构数据融合***其特征在于，其特征在于：在存储网络***(4)和综合分析***(5)之间连接负载均衡器。
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