CN109657001B - 一种源数据端管理平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种源数据端管理平台、所述平台包括:一组或者多组源数据端工作组合;用于进行源***的管理,和纵向同步装置通信以进行模型数据的同步和管理;所述源数据端工作组合包括源数据端、端数据库、管理工作站;本发明实现了电网模型管理的分布式一体化协调控制,提高电网设备模型的综合管理能力;通过按照地理位置将多个源***接入源数据端管理平台,实现了源***集中化自动管理;源数据端能够自动对录入数据进行校验和自推定填充和校正,从而大大简化模型信息的录入,通过信息的自推定提高了模型信息的正确性。
Description
【技术领域】
本发明属于电力自动化技术领域,涉及计算机算法在电气自动化领域应用的方法,特别涉及一种源数据端管理平台。
【背景技术】
根据“国调中心关于印发国家电网公司2017年调度控制重点工作任务的通知”,要求加快调控云与调控大数据关键技术的研究和试点,深化调控云关键技术研究,实现全网模型数据与运行数据标准化,开展调控云省级试点项目建设,部署云基础设施、电网模型管理功能。吸纳云计算技术的最新发展成果,建立“资源调配弹性灵活、数据利用集中智能、服务集成统一高效、应用开发快速便捷”的调控云,提升电网调度自动化***全网信息同步感知、电网运行在线分析、调度精益化管理和调控数据深度应用的支撑能力,已成为调度自动化***发展的必然选择。
随着调控云相关技术的研究推进,对调控***的电网设备模型管理提出了新的需求,有必要研究基于调控云的电网设备源端维护、云端共享的建模技术,把各级调度机构及各业务应用使用的电网模型进行汇总存储管理、提供统一的模型服务,解决各级调度中设备命名、信息共享、模型交换、模型统一等问题,减少维护工作量,提高模型的质量、协作自动化程度,提升整个电网的调度分析水平。
本发明实现了电网模型管理的分布式一体化协调控制,提高电网设备模型的综合管理能力;通过按照地理位置将多个源***接入源数据端管理平台,实现了源***集中化自动管理;源数据端能够自动对录入数据进行校验和自推定填充和校正,从而大大简化模型信息的录入,通过信息的自推定提高了模型信息的正确性。
【发明内容】
为了解决现有技术中的上述问题,本发明提出了一种源数据端管理平台,所述管理平台包括:一组或者多组源数据端工作组合;用于进行源***的管理,和纵向同步装置通信以进行模型数据的同步和管理;
所述源数据端工作组合包括源数据端、端数据库、管理工作站;
源数据端直接与源***连接;用于进行元数据及字典数据的接收处理、模型标识的编码生成、模型信息维护与流转、模型校验;所述源数据端还用于进行存量模型及增量模型的纵向同步,是模型云平台基础及业务数据的主要来源;
所述端数据库用于管理模型信息;
所述管理工作站用于通过手动和自动的方式将模型信息录入源数据端;还用于提供web界面进行源数据端的管理。
进一步的,所述管理工作站包括web界面,流转人员和高级用户通过所述web界面进行操作。
进一步的,所述通过手动方式将模型信息录入源数据端,具体为:通过管理工作站提供的web界面依次输入模型信息;在点击“提交”按钮后,所述源数据端对所述输入信息进行初步处理,将经过初步处理的模型信息存入端数据库中。
进一步的,所述通过自动方式将模型信息录入源数据端,具体为:上传模型名称列表,基于所述模型名称进行模型信息的自动获取,对所述经过自动获取的模型信息进行初步处理,将经过初步处理的模型信息存入端数据库中。
进一步的,所述基于所述模型名称进行模型信息的自动获取,具体为:对于模型名称列表中的每个模型名称,所述源数据端基于所述模型名称请求源***以获取和所述模型名称相关的模型信息;通过这样的方式,用户只需要输入列表信息就能够自动的进行全信息批量导入。
进一步的,所述进行初步处理,具体为:基于模型名称获取模型类型,基于所述模型类型获取每一输入信息项的取值范围,基于所述取值范围对输入信息项进行明显异常剔除;基于信息之间的关联关系进行输入信息的明显异常剔除。
进一步的,所述基于信息之间的关联关系进行输入信息的明显异常剔除,具体为:将每两项输入信息项组合以构成待确定组合,确定可疑待确定组合,确定可疑待确定组合中的一项输入信息为可疑输入信息项,进行可疑输入信息项的校正。
进一步的,所述确定可疑待确定组合,具体为:如果待确定组合中的两项输入信息项之间存在矛盾和/或不一致,则确定所述待确定组合为可疑待确定组合。
进一步的,所述确定可疑待确定组合中的一项输入信息为可疑输入信息项,具体为:确定可疑待确定组合中的每个输入项目的可疑指数,将可疑指数高的输入项目作为可疑输入项目。
本发明实现了电网模型管理的分布式一体化协调控制,提高电网设备模型的综合管理能力;通过按照地理位置将多个源***接入源数据端管理平台,实现了源***集中化自动管理;源数据端能够自动对录入数据进行校验和自推定填充和校正,从而大大简化模型信息的录入,通过信息的自推定提高了模型信息的正确性。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例,下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于调控云架构的电网设备模型统一管理***示意图;
图2为本发明实施例提供的源数据端管理平台示意图。
【具体实施方式】
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明,其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明,但并不作为对本发明的限定。
本发明的核心是提供一种基于调控云架构的电网设备模型统一管理***,为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示,本发明实施例提供的基于调控云架构的电网设备模型统一管理***中包含:模型云平台、纵向同步装置、源数据端管理平台、源***;
模型云平台用于进行模型断面管理、元数据及字典数据、模型版本进行存储与管理,以服务接口的形式向其他模型云平台及应用服务层提供模型数据服务,同时通过纵向同步装置和其它模型云平台进行模型信息同步;
如图2所示,本发明实施例提供的模型云平台包括云数据库、数据校验装置、数据同步接口、模型数据质量评估装置;
优选的:所述模型云平台还包括业务分析应用装置,用于进行省级业务分析;
所述云数据库包括模型版本库、模型断面库和元数据/字典数据库;
所述云数据库用于对模型信息和元数据/字典数据进行存储管理;其中,模型断面用于进行模型信息的存储和管理,还用于进行设备标准模型的存储和管理;所述模型版本库用于对纵向同步后的模型信息进行版本管理;所述元数据/字典数据库用于进行元数据/字典数据的存储和管理,具体的:将模型信息以元数据或字典数据的形式备份存储在元数据/字典数据库中,并定期的进行数据的校验,以保证模型数据的正确性;
所述数据校验装置用于对元数据/字典数据进行周期性的校验和更新;
所述数据同步接口用于响应于源数据端管理平台的请求访问元数据/字典数据库以提供元数据/字典数据;由于元数据/字典数据库是单向访问数据库,不同于模型断面库,需要设置专用接口进行访问以保证安全性和隔离型;
所述模型数据质量评估装置用于周期性的对模型断面库中的模型信息进行质量评估;当质量评估结果不良时,调整源数据端的校验策略和输入策略以提高模型信息的质量;
所述源数据端管理平台包括一组或者多组源数据端工作组合;用于进行源***的管理,和纵向同步装置通信以进行模型数据的同步和管理;
所述源数据端工作组合包括源数据端、端数据库、管理工作站;
源数据端直接与源***连接;用于进行元数据及字典数据的接收处理、模型标识的编码生成、模型信息维护与流转、模型校验;所述源数据端还用于进行存量模型及增量模型的纵向同步,是模型云平台基础及业务数据的主要来源;
所述端数据库用于管理模型信息;
所述管理工作站用于通过手动和自动的方式将模型信息录入源数据端;还用于提供web界面进行源数据端的管理;
优选的:所述管理工作站包括web界面,流转人员和高级用户通过所述web界面进行操作;
优选的:源数据端还用于提供对通过校验的模型的订阅需求;源数据端响应于其它源数据端的订阅需求进行模型的定向发布;源数据端对位于同一个源数据端管理平台中的其它源数据端提供的订阅权限高于对所述同一个源数据端管理平台外的其它源数据端管理平台中的其它源数据端提供的订阅权限;
所述纵向同步装置用于在源数据端管理平台和模型云平台之间进行数据同步;具体的:响应于源数据端管理平台的同步请求,向模型云平台进行模型数据的上传和下载;还用于响应于源数据端管理平台的元数据获取请求,将模型云平台中的元数据或字典数据发送给源数据端管理平台;
优选的:所述同步请求和元数据获取请求中包含源数据端的标识;纵向同步装置基于所述源数据端的状态和权限以确定是否允许所述同步请求和元数据获取请求;
优选的:当源数据端的状态为异常时,不允许所述源数据端发送的同步请求但允许所述源数据端的元数据获取请求以使得所述源数据端能够根据元数据/字典数据进行去异常;
优选的:当源数据端的权限小于最小权限时,来自所述源数据端的模型云平台接入请求均被拒绝;源数据端只能暂时以孤岛形式存在;
优选的:所述最小权限为预设值;
所述源***用于进行底层设备的管理和设备的模型抽象;当出现设备重建和设备新建时,所述源***发送设备的模型信息到源数据端中以进行设备模型的统一管理;
优选的:一个或多个源***接入同一个源数据端;所述源数据端基于地理位置进行所述源***的管理;
所述通过手动方式将模型信息录入源数据端,具体为:通过管理工作站提供的web界面依次输入模型信息;在点击“提交”按钮后,所述源数据端对所述输入信息进行初步处理,将经过初步处理的模型信息存入端数据库中;
所述通过自动方式将模型信息录入源数据端,具体为:上传模型名称列表,基于所述模型名称进行模型信息的自动获取,对所述经过自动获取的模型信息进行初步处理,将经过初步处理的模型信息存入端数据库中;
所述基于所述模型名称进行模型信息的自动获取,具体为:对于模型名称列表中的每个模型名称,所述源数据端基于所述模型名称请求源***以获取和所述模型名称相关的模型信息;通过这样的方式,用户只需要输入列表信息就能够自动的进行全信息批量导入;
所述进行初步处理,具体为:基于模型名称获取模型类型,基于所述模型类型获取每一输入信息项的取值范围,基于所述取值范围对输入信息项进行明显异常剔除;基于信息之间的关联关系进行输入信息的明显异常剔除;
所述基于信息之间的关联关系进行输入信息的明显异常剔除,具体为:将每两项输入信息项组合以构成待确定组合,确定可疑待确定组合,确定可疑待确定组合中的一项输入信息为可疑输入信息项,进行可疑输入信息项的校正;
所述确定可疑待确定组合,具体为:如果待确定组合中的两项输入信息项之间存在矛盾和/或不一致,则确定所述待确定组合为可疑待确定组合;
所述确定可疑待确定组合中的一项输入信息为可疑输入信息项,具体为:确定可疑待确定组合中的每个输入项目的可疑指数,将可疑指数高的输入项目作为可疑输入项目;
所述确定可疑待确定组合中的每个输入项目的可疑指数,具体为:将所述输入信息项涉及的待确定组合被确定为可疑待确定组合的总数作为所述输入项目的可疑指数;
优选的:当两个输入项目的可疑指数相同时,将重要性高的输入信息项作为可疑输入信息项,并请求仲裁以确定所述输入信息项是否为可疑输入信息项以及基于反馈获取所述输入信息项的正确输入信息;例如:请求高级用户进行仲裁和反馈;
优选的:所述输入信息项的重要性为预设值;
所述进行可疑输入信息项的校正,具体为:基于出所述可疑输入信息项之外的其它输入信息项对所述可疑输入信息项进行校正;
优选的:如果和所述可疑输入信息项位于同一个可疑待确定组合中的另一个输入信息项出现于可疑待确定组合中的次数超过第二数量阈值,则其它输入信息项为所述另一输入项;否则所述其它信息项为和除所述可疑输入信息项之外的输入信息项中的所有其它输入信息项;
优选的:计算所有的待确定组合中可疑待确定组合的总数量,如果所述总数量大于第一数量阈值,则提示重新输入;
优选的:所述模型名称中包含模型类型信息;
在将源***接入模型云平台后,将***中的存量设备模型以全量和增量两种方式通过纵向同步装置同步到模型云平台;
优选的:在以全量和增量两种方式同步到模型云平台之前,源数据端需要对存量设备模型进行校验;
所述进行校验包括进行内部流转、审批、校验;使得存量设备模型中的错误记录、垃圾记录等问题记录不进入模型云平台;可选择的,该过程需要人工参与检查和校验;
优选的:所述内部流转包括按照流转顺序,每一级或每一个处室对模型进行维护完成后点击提交自动流转到下一级或下一个处室,最终提交给总审核人,总审核人配备校验工具进行辅助审核,审核通过后将模型写入源数据端的端数据库中,并将和所述模型对应的模型记录的标志位改为生效;通过管理工作站进行所述模型的维护;高级用户通过管理工作站进行流转顺序的配置;
优选的:所述校验为基于唯一性的校验;
所述基于唯一性的校验,具体为:根据模型信息创建模型标识;所述纵向同步装置中保存模型标识映射表和模型信息表;标识映射表用于保存已进行纵向同步的模型标识;所述模型信息表用于保存模型标识及其对应的模型信息;在同步前,所述源数据端查询所述模型标识映射表以判断需要同步的模型标识是否存在于所述标识映射表中,如果是,则进一步判断所述模型是否为删除重建;否则,确定所述模型为新增设备对应的模型;根据所述新增设备对应的模型标识及其对应的模型信息在所述标识映射表以及模型信息表中进行新记录的创建和填写;
所述判断所述模型是否为删除重建,具体为:通过模型信息和模型对应设备的连接关系进行所述判断;如果模型信息相同且连接关系相似,则判断所述模型为删除重建;根据模型信息对模型信息表进行更新;否则,判断所述模型为原有模型,无需对标识映射表以及模型信息表进行修改;
优选的:所述模型信息包括第一信息和第二信息;所述第一信息包括模型名称、源***类型、源***标识;所述第二信息包括扩展信息;在校验时,所述第一信息为完全唯一性信息,而第二信息为部分唯一性信息;
优选的:所述模型信息相同,具体为:所述第一信息为完全相同,而第二信息至少为部分相同;
以上对本发明所提供的基于调控云架构的电网设备模型统一管理***进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以对本发明进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
还需要说明的是,在本说明书中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的较佳实施方式,故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰,均包括于本发明专利申请范围内。
Claims (1)
1.一种源数据端管理平台,其特征在于,所述管理平台包括:一组或者多组源数据端工作组合;用于进行源***的管理,和纵向同步装置通信以进行模型数据的同步和管理;
所述源数据端工作组合包括源数据端、端数据库、管理工作站;
源数据端直接与源***连接;用于进行元数据及字典数据的接收处理、模型标识的编码生成、模型信息维护与流转、模型校验;所述源数据端还用于进行存量模型及增量模型的纵向同步,是模型云平台基础及业务数据的主要来源;
所述端数据库用于管理模型信息;
所述管理工作站用于通过手动和自动的方式将模型信息录入源数据端;还用于提供web界面进行源数据端的管理;
所述管理工作站包括web界面,流转人员和高级用户通过所述web界面进行操作;
所述通过手动方式将模型信息录入源数据端,具体为:通过管理工作站提供的web界面依次输入模型信息;在点击“提交”按钮后,所述源数据端对所述输入信息进行初步处理,将经过初步处理的模型信息存入端数据库中;
所述通过自动方式将模型信息录入源数据端,具体为:上传模型名称列表,基于所述模型名称进行模型信息的自动获取,对所述经过自动获取的模型信息进行初步处理,将经过初步处理的模型信息存入端数据库中;
所述基于所述模型名称进行模型信息的自动获取,具体为:对于模型名称列表中的每个模型名称,所述源数据端基于所述模型名称请求源***以获取和所述模型名称相关的模型信息;通过这样的方式,用户只需要输入列表信息就能够自动的进行全信息批量导入;
所述进行初步处理,具体为:基于模型名称获取模型类型,基于所述模型类型获取每一输入信息项的取值范围,基于所述取值范围对输入信息项进行明显异常剔除;基于信息之间的关联关系进行输入信息的明显异常剔除;
所述基于信息之间的关联关系进行输入信息的明显异常剔除,具体为:将每两项输入信息项组合以构成待确定组合,确定可疑待确定组合,确定可疑待确定组合中的一项输入信息为可疑输入信息项,进行可疑输入信息项的校正;
所述确定可疑待确定组合,具体为:如果待确定组合中的两项输入信息项之间存在矛盾和/或不一致,则确定所述待确定组合为可疑待确定组合;
所述确定可疑待确定组合中的一项输入信息为可疑输入信息项,具体为:确定可疑待确定组合中的每个输入项目的可疑指数,将可疑指数高的输入项目作为可疑输入项目;
所述确定可疑待确定组合中的每个输入项目的可疑指数,具体为:将所述输入信息项涉及的待确定组合被确定为可疑待确定组合的总数作为所述输入项目的可疑指数;
当两个输入项目的可疑指数相同时,将重要性高的输入信息项作为可疑输入信息项,并请求仲裁以确定所述输入信息项是否为可疑输入信息项以及基于反馈获取所述输入信息项的正确输入信息;
所述输入信息项的重要性为预设值;
所述进行可疑输入信息项的校正,具体为:基于所述可疑输入信息项之外的其它输入信息项对所述可疑输入信息项进行校正;
如果和所述可疑输入信息项位于同一个可疑待确定组合中的另一个输入信息项出现于可疑待确定组合中的次数超过第二数量阈值,则其它输入信息项为另一个输入项;否则其它信息项为除所述可疑输入信息项之外的输入信息项中的所有其它输入信息项;
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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