CN110008254A - 一种变电设备台账核查处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种变电设备台账核查处理方法，首先获取变电设备台账待录入数据；根据数据库核查辨识所述变电设备台账待录入数据是否是异常台账数据；如果所述变电设备台账待录入数据是异常台账数据，则对所述异常台账数据进行修正处理；将修正处理后的所述变电设备台账待录入数据录入所述数据库。实现对变电设备异常台账数据的自动化核查与处理，并对错误、缺失数据进行标识和统计。本申请的变电设备台账核查处理方法与人工核查方式相比，节约了大量的时间和成本，大幅度提高了台账基础数据的质量，使设备基础信息和技术参数等数据唯一性、完整性和准确性得到保障，为促进生产管理精益化水平提升提供支撑。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种变电设备台账核查处理方法。
背景技术
设备台帐是掌握企业设备状况，反应企业各种类型设备的拥有量、设备分类及变动情况的主要依据，是开展生产运维和设备管理的基础。由于电力***所涉及的设备种类多、数量大，设备出厂铭牌信息不完整，设备的迁移、更换，以及人工录入数据造成的错误和遗漏等原因，导致设备台帐数据存在质量普遍不高的问题，严重影响了设备运维管理工作及设备状态评价工作的有效开展。依靠以往传统人工方式进行台账数据治理，存在工作效率不高、成果难以复制、以及人工整改解决措施有效性差，错误容易反复出现的不良情况。
发明内容
本申请提供了一种变电设备台账核查处理方法，以解决现有的变电设备台账核查处理方法存在工作效率不高、成果难以复制、以及人工整改解决措施有效性差，错误容易反复出现的不良情况的问题。
本发明供一种变电设备台账核查处理方法，所述核查处理方法包括：
获取变电设备台账待录入数据；
根据数据库核查辨识所述变电设备台账待录入数据是否是异常台账数据；
如果所述变电设备台账待录入数据是异常台账数据，则对所述异常台账数据进行修正处理；
将修正处理后的所述变电设备台账待录入数据录入所述数据库。
优选的，所述异常台账数据包括：唯一性异常台账数据、完整性异常台账数据以及准确性台账数据。
优选的，所述根据数据库核查辨识所述变电设备台账待录入数据是否是异常台账数据包括：
唯一性核查：判断所述数据库是否已经存在所述变电设备台账待录入数据；
如果所述数据库不存在所述变电设备台账待录入数据，则进行完整性核查；
如果所述数据库存在所述变电设备台账待录入数据，则重新获取所述变电设备台账待录入数据后，再进行唯一性检验；
完整性核查：判断所述变电设备台账待录入数据的每一个指标项是否都包含数据；
如果所述变电设备台账待录入数据的每一个指标项都包含数据，则进行准确性核查；
如果所述变电设备台账待录入数据的指标项缺失数据，则填充数据后，再进行所述准确性核查；
准确性核查：判断所述变电设备台账待录入数据的数据是否正确；
如果所述变电设备台账待录入数据的数据正确，则录入所述变电设备台账待录入数据；
如果所述变电设备台账待录入数据的数据错误，则对所述异常台账数据进行修正处理。
优选的，所述唯一性核查包括：
将所述变电设备台账待录入数据***所述数据库，得到***数据库；
利用排序合并算法对所述***数据库进行排序，并将所述变电设备台账待录入数据和与所述变电设备台账待录入数据相邻的数据进行比较；
如果所述变电设备台账待录入数据和与所述变电设备台账待录入数据相邻的数据相同，则将所述变电设备台账待录入数据和与所述变电设备台账待录入数据相邻的数据进行合并。
优选的，所述完整性核查还包括：如果所述变电设备台账待录入数据的指标项缺失数据，则采用众数填充或均值填充方法对缺失数据进行填充。
优选的，所述准确性核查包括，利用准确性核查方法核查所述变电设备台账待录入数据与实际值是否一致，所述准确性核查方法包括：基于业务阈值的核查方法、基于K-means聚类的离散点检测的核查方法以及基于文本相似度的核查方法。
优选的，所述获取变电设备台账待录入数据包括：采用Python工具从业务***来源端读取所述变电设备台账待录入数据。
优选的，所述核查处理方法还包括：标记所述异常台账数据，以及对所述异常台账数据进行统计。
本申请实施例提供的技术方案，首先获取变电设备台账待录入数据；根据数据库核查辨识所述变电设备台账待录入数据是否是异常台账数据；如果所述变电设备台账待录入数据是异常台账数据，则对所述异常台账数据进行修正处理；将修正处理后的所述变电设备台账待录入数据录入所述数据库。实现对变电设备异常台账数据的自动化核查与处理，并对错误、缺失数据进行标识和统计。本申请的变电设备台账核查处理方法与人工核查方式相比，节约了大量的时间和成本，大幅度提高了台账基础数据的质量，使设备基础信息和技术参数等数据唯一性、完整性和准确性得到保障，为促进生产管理精益化水平提升提供支撑。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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变电设备台账核查处理方法的整体流程图；
图2为本发明实施例提供的核查辨识变电设备台账待录入数据是否是异常台账数据的方法逻辑图；
图3为本发明实施例提供的K-means算法实现步骤示意图；
图4为本发明实施例提供的基于文本相似度的核查方法处理过程示意图。
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、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，为本发明实施例提供的变电设备台账核查处理方法的整体流程图。所述核查处理方法包括：
S101，获取变电设备台账待录入数据。
其中，所述获取变电设备台账待录入数据包括：采用Python工具从业务***来源端读取所述变电设备台账待录入数据。根据《国家电网公司生产管理***设备代码》、《国家电网公司生产管理***设备参数规范》《国家电网公司生产管理***数据编码规范》等国网规范和标准，采用Python编程固化各类设备的各类考核字段的自动核查方式。所述变电设备包括主变压器、电流互感器、电压互感器、断路器、隔离开关等18类变电设备，具体请参阅表1。
表1-设备分类表
所述台账数据可以包括变电设备的基本信息和技术参数等数据。
S102，根据数据库核查辨识所述变电设备台账待录入数据是否是异常台账数据，如果所述变电设备台账待录入数据是异常台账数据，则对所述异常台账数据进行修正处理。如果不是唯一性异常台账数据、完整性异常台账数据以及准确性台账数据这三种异常台账数据，则直接将所述变电设备台账待录入数据录入所述数据库。
其中，所述异常台账数据包括：唯一性异常台账数据、完整性异常台账数据以及准确性台账数据。请参阅图2，为本发明实施例提供的核查辨识变电设备台账待录入数据是否是异常台账数据的方法逻辑图。具体的，所述根据数据库核查辨识所述变电设备台账待录入数据是否是异常台账数据包括：首先进行唯一性核查，其次是完整性核查，最后进行准确性核查。
唯一性核查：判断所述数据库是否已经存在所述变电设备台账待录入数据；如果所述数据库不存在所述变电设备台账待录入数据，则进行完整性核查；如果所述数据库存在所述变电设备台账待录入数据，则重新获取所述变电设备台账待录入数据后，再进行唯一性检验。
数据唯一性是指某些标识型数据在同一张数据表中不得重复出现。采用排序合并算法，通过对数据排序并比较相邻的记录，从而找出重复记录。处理是通过检测出重复数据后，在清洗过程中将重复记录进行合并。同时也可在采集数据至数据库的过程中，对数据库中某些标识型字段添加约束，从底层保证数据的唯一性。唯一性核查具体可以包括：将所述变电设备台账待录入数据***所述数据库，得到***数据库；利用排序合并算法对所述***数据库进行排序，并将所述变电设备台账待录入数据和与所述变电设备台账待录入数据相邻的数据进行比较；如果所述变电设备台账待录入数据和与所述变电设备台账待录入数据相邻的数据相同，则将所述变电设备台账待录入数据和与所述变电设备台账待录入数据相邻的数据进行合并。
完整性核查：判断所述变电设备台账待录入数据的每一个指标项是否都包含数据；
如果所述变电设备台账待录入数据的每一个指标项都包含数据，则进行准确性核查；
如果所述变电设备台账待录入数据的指标项缺失数据，则填充数据后，再进行所述准确性核查。
数据的完整性核查即对数据项的缺失进行检测，如果指标项缺失数据，则可以采用众数填充或均值填充方法对缺失值进行填充数据。
准确性核查：判断所述变电设备台账待录入数据的数据是否正确；
如果所述变电设备台账待录入数据的数据正确，则录入所述变电设备台账待录入数据；
如果所述变电设备台账待录入数据的数据错误，则对所述异常台账数据进行修正处理。
所述准确性核查可以包括：利用准确性核查方法核查所述变电设备台账待录入数据与实际值是否一致。具体的，所述准确性核查方法包括：基于业务阈值的核查方法、基于K-means聚类的离散点检测的核查方法以及基于文本相似度的核查方法。数据的准确性性核查即检测数据与实际值相一致的程度。数据准确性核查根据不同类型的数据采用不同的核查处理方法，有业务阈值范围的数值型数据采用基于业务阈值的核查、业务阈值范围不明确或不存在的数值型数据采用基于K-means聚类的离散点检测的核查、生产厂家名称等文本型数据采用基于文本相似度的核查处理。核查到错误数据后，采用众数填充或均值填充对错误数据进行修正。
其中，基于业务阈值的核查方法：是指基于国家电网《主网设备技术参数规范》和业务专家给出指标的合理的数据范围，用该范围来判断数据是否准确。据此整理出设备台帐的技术参数规范，部分内容和形式如表2所示。
表2-参数规范表
基于K-means聚类的离散点检测的核查方法：对于一些规范标准没有或尚不明确的参数，可采用基于聚类的离散点检测的方法。聚类分析用于发现局部强相关的对象组，而异常检测用来发现不与其他对象强相关的对象。因此，聚类分析可以用于离散度检测。K-Means算法，也被称为K-平均或K-均值，是一种得到最广泛应用的经典聚类算法。它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使同一个聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象的相似度较小。
K-Means算法的空间需求是适度的，因为只需要存放数据点和质心。具体地说，所需要的存储量为O((m+k)n)，其中m是点数，n是属性数。同时时间需求也是适度的－基本上与数据点个数线性相关。具体地说，所需要的时间为O(IxKxmxn)，其中I是收敛所需要的迭代次数。
K-Means模型一般都采用平方误差准则，定义为：这里的E是数据集中所有样本的平方误差的综合，p是空间中的点，表示给定的样本，mi是聚类Ci的平均值。这个准则试图使生成的结果聚类尽可能地紧凑和独立。
K-Means算法中对于样本点属于哪一类，是依据该点到类质心的距离来确定的，样本点会被划分到距离最近的一类中，距离函数一般采用欧氏距离。
xi是样本x的第i个变量值，yi是类质心y的第i个变量值。
K-Means基本算法步骤
1)选择K个点作为初始质心；
2)计算各个点到K个质心的距离；
3)根据距离最近原则将所有点分到K个类；
4)计算K个类的质心；
5)重复2、3、4步，直到质心不发生变化。
K-means算法实现步骤如图3所示。
在变电设备台账数据中，某些没有业务阈值的数值判断是都异常，可以使用该方法从字段中提取特征，根据特征将该字段进行聚类。在聚集的每一类当中，选择正确的数据，以正确数据作为标准，判断其他数据是否“错误”，并对错误数据提供修改建议。
基于文本相似度的核查方法：处理思路请参阅图4，文本矫正主要是利用数据挖掘技术，建立标准库，通过文本挖掘计算矫正文本和标准库中的文本信息的相似度，进一步矫正文本信息，规范文本信息的填写。如生产厂家名称、供应商名称等字段可采用此种方法进行检测。设备厂家文本等文本型字段的矫正整体思路：
首先建立标准厂家库，标准厂家库主要从数据库中提取和业务人员整理。
对历史厂家名称(或新输入厂家字段)，利用文本挖掘手段在标准厂家库中匹配搜索。计算和标准厂家库的余弦相似度。余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度是余弦相似度(Cosine Similarity)通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。设向量x＝(x1,x2,…,xn),y＝(y1,y2,…,yn)，则向量x，y的余弦相似度计算公式如下：
经过计算，云南变压器有限公司和云南变压器厂的余弦相似度最大，则将云南变压器有限公司推荐给用户，云南变压器厂则矫正为云南变压器有限公司。
S103，将修正处理后的所述变电设备台账待录入数据录入所述数据库。可以对异常台账数据进行标记，标注异常台账字段的重复、缺失或错误情况，根据核查结果，对台账数据重复、缺失、错误情况进行统计汇总，方便用户对已发生错误的数据类别进行统计。统计后的核查结果可以下发到各地市公司，由专门业务人员对异常台账进行核查整改。
本申请实施例提供的技术方案，首先获取变电设备台账待录入数据；根据数据库核查辨识所述变电设备台账待录入数据是否是异常台账数据；如果所述变电设备台账待录入数据是异常台账数据，则对所述异常台账数据进行修正处理；将修正处理后的所述变电设备台账待录入数据录入所述数据库。实现对变电设备异常台账数据的自动化核查与处理，并对错误、缺失数据进行标识和统计。本申请的变电设备台账核查处理方法与人工核查方式相比，节约了大量的时间和成本，大幅度提高了台账基础数据的质量，使设备基础信息和技术参数等数据唯一性、完整性和准确性得到保障，为促进生产管理精益化水平提升提供支撑。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由权利要求指出。应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (8)
1.一种变电设备台账核查处理方法，其特征在于，所述核查处理方法包括：
获取变电设备台账待录入数据；
根据数据库核查辨识所述变电设备台账待录入数据是否是异常台账数据；
如果所述变电设备台账待录入数据是异常台账数据，则对所述异常台账数据进行修正处理；
将修正处理后的所述变电设备台账待录入数据录入所述数据库。
2.如权利要求1所述的变电设备台账核查处理方法，其特征在于，所述异常台账数据包括：唯一性异常台账数据、完整性异常台账数据以及准确性台账数据。
3.如权利要求2所述的变电设备台账核查处理方法，其特征在于，所述根据数据库核查辨识所述变电设备台账待录入数据是否是异常台账数据包括：
唯一性核查：判断所述数据库是否已经存在所述变电设备台账待录入数据；
如果所述数据库不存在所述变电设备台账待录入数据，则进行完整性核查；
如果所述数据库存在所述变电设备台账待录入数据，则重新获取所述变电设备台账待录入数据后，再进行唯一性检验；
完整性核查：判断所述变电设备台账待录入数据的每一个指标项是否都包含数据；
如果所述变电设备台账待录入数据的每一个指标项都包含数据，则进行准确性核查；
如果所述变电设备台账待录入数据的指标项缺失数据，则填充数据后，再进行所述准确性核查；
准确性核查：判断所述变电设备台账待录入数据的数据是否正确；
如果所述变电设备台账待录入数据的数据正确，则录入所述变电设备台账待录入数据；
如果所述变电设备台账待录入数据的数据错误，则对所述异常台账数据进行修正处理。
4.如权利要求3的变电设备台账核查处理方法，其特征在于，所述唯一性核查包括：
将所述变电设备台账待录入数据***所述数据库，得到***数据库；
利用排序合并算法对所述***数据库进行排序，并将所述变电设备台账待录入数据和与所述变电设备台账待录入数据相邻的数据进行比较；
如果所述变电设备台账待录入数据和与所述变电设备台账待录入数据相邻的数据相同，则将所述变电设备台账待录入数据和与所述变电设备台账待录入数据相邻的数据进行合并。
5.如权利要求3述的变电设备台账核查处理方法，其特征在于，所述完整性核查还包括：
如果所述变电设备台账待录入数据的指标项缺失数据，则采用众数填充或均值填充方法对缺失数据进行填充。
6.如权利要求3所述的变电设备台账核查处理方法，其特征在于，所述准确性核查包括，利用准确性核查方法核查所述变电设备台账待录入数据与实际值是否一致，所述准确性核查方法包括：基于业务阈值的核查方法、基于K-means聚类的离散点检测的核查方法以及基于文本相似度的核查方法。
7.如权利要求1所述的变电设备台账核查处理方法，其特征在于，所述获取变电设备台账待录入数据包括：采用Python工具从业务***来源端读取所述变电设备台账待录入数据。
8.如权利要求1所述的变电设备台账核查处理方法，其特征在于，所述核查处理方法还包括：
标记所述异常台账数据，以及对所述异常台账数据进行统计。
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