CN115797104A - 业扩报装的多路径信息化识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种业扩报装的多路径信息化识别方法。针对电力业扩报装作业中***工单信息流转与实际工程作业实施不同步、作业数据流失真导致业扩报装作业梗阻点丢失或差错和/或其他数据信息流问题进行信息化平台化技术开发，该方法构建相互匹配的数据源端平台、数据库网络、数据协同优化三合一可执行数据信息架构，实现电网及电力用户双维度、多导向的运维效率和用电体验提升。本发明能够及时准确地获取被监察对象的相关数据，保证业扩报装***的工单流转过程与实际业务办理或工程实施同步、作业数据流真实。

Description

业扩报装的多路径信息化识别方法

技术领域

本发明涉及电力信息技术领域，尤其涉及一种业扩报装的多路径信息化识别方法。

背景技术

目前在电力业扩报装作业过程中，可能存在体外循环的问题，业扩报装***的工单流转过程与实际业务办理或工程实施不同步，业扩报装业务受理和业务办理职责分离，各个流程环节由同一人录入，导致***记录的业务办理时间失真，无法客观反映业务办理过程中存在的梗阻点。

业扩报装过程中的电力用户新装、增容等工程，涉及电力运营、运检、物资等多个横向专业，但是多个专业之间的数据无法充分融合，现有技术中多依赖于人工对数据进行分析，效率较低。其次确定业扩报装过程中是否存在体外循环问题，大多是通过人工进行现场抽查档案资料，并比对业扩流程与档案资料的时间逻辑性，这种现场检查的方式费时费力，且效率较低。最后现有技术的业扩报装的数据信息网络建模中，信息流具有单向流动性和单一源性，具体为被监察对象的信息和数据流向监察主体，不能保证数据流的真实性，无法准确有效地为业扩报装过程中的监察提供有价值的数据。

因此，亟需一种能够保证业扩报装***的工单流转过程与实际业务办理或工程实施同步、作业数据流真实的方法。

发明内容

本发明实施例提供了一种业扩报装的多路径信息化识别方法，以解决现有技术中业扩报装作业的***工单信息流转与实际工程作业实施不同步、作业数据流失真导致业扩报装作业梗阻点丢失或差错和/或其他数据信息流的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种业扩报装的多路径信息化识别方法，针对电力业扩报装作业中***工单信息流转与实际工程作业实施不同步、作业数据流失真导致业扩报装作业梗阻点丢失或差错和/或其他数据信息流问题进行信息化平台化技术开发，该方法构建相互匹配的数据源端平台、数据库网络、数据协同优化三合一可执行数据信息架构，实现电网及电力用户双维度、多导向的运维效率和用电体验提升。

在一种可能的实现方式中，数据平台采用接入式搭建方式，兼容接入的数据源端为省级电网或其他级别电网现有的电子化信息***和/或数据管理及数据库***，包括：电网营业厅智能监控***、电力物资商超化电子信息***；非集中采购电子物联信息***；电网视频监测及识别平台；95598业扩工单信息***；电网卫星地图审计***；电力违章作业监察***；还包括：电网SG186***、电网OMS***、电网ERP***；上述数据源端以择一模式或任意组合模式进行***接入和搭载构建；任意组合模式至少包括：省级电力物资商超化电子信息***；省级电网营业厅智能监控***、省级非集中采购电子物联信息***；省级电网视频监测及识别平台；省级95598业扩工单信息***。

在一种可能的实现方式中，基于数据源端平台获取源数据并构建得到raw数据库组，数据库网络和数据协同优化首先基于***平台接入的raw数据库组通过数据过滤和/或数据调取构建应用端的基础数据库，即evo数据库，此数据库相对于raw数据库组具有更高的进化等级，经过数据过滤和数据调取进程处理后其数据内涵对电力业扩报装作业的客体单元、主体单元及作业流程对应体现出更高效价，在evo进化数据库的基础上通过数据库网络的库级逻辑关系重构及库内数据架构和填充，以及后续的信息处理路径匹配和数据优化范式匹配，实现电网企业及电力用户双维度、多导向的运维效率和用电体验提升。

在一种可能的实现方式中，evo数据库的前端设置数据筛工具，此数据筛工具基于电力业扩报装作业的客体和/或主体组合的自身特性设定反向数据属性匹配规则，将与电力业扩报装作业无关或显著无关的数据排除到evo数据库之外，从而避免数据库的无效容量，减少对***存储及计算资源的浪费，规避数据运行及数据处理低效性和无效性。

在一种可能的实现方式中，evo数据库的前端设置数据探针工具套装，此数据探针工具套装设置有广域数据准入端口和全封闭数据流出端口，在广域数据准入端口和全封闭数据流出端口之间设置弹性数据tank，弹性数据tank基于广域数据准入端口的数据涌入量及后续数据探针的数据调取量并通过实时向***借用存储容量或向***释放冗余容量的模式，调整自身的数据容量实现弹性按需数据容量的自适应调整，数据准入端口内部设置基于顺向数据属性匹配规则构建的数据探针序列组合，全部数据探针序列全局暴露于上述弹性数据tank内部，并持续动态游走，对于弹性数据存储tank内能够与数据探针序列组合中任一数据探针序列匹配的任意数据，数据探针捕获后传输进入evo数据库。

在一种可能的实现方式中，evo数据库的前端同时设置数据筛工具和数据探针工具套装，且数据筛工具设置于evo数据库的远端，数据探针工具套装设置于evo数据库的近端；通过数据筛工具的反向数据属性匹配规则将无关数据排除在基础数据库之外，通过数据探针工具套装的顺向数据属性匹配规则及其数据探针序列从有关数据tank中集中调取有价数据和/有效数据，从而使得后续构建的基础数据库具有源头效率优势。

在一种可能的实现方式中，源头效率优势包括：基础层体现在数据容量的精炼和数据效价的提高；核心层在于能够兼容面向不同数据导向的二次数据提取或优化，以及多重递进的数据处理，从而得到数据体及其表征的电力业扩作业进程的多维度、高精度和高精细度数据表出，为作业监察的多重需求提供高效、精准的数据实现途径。

在一种可能的实现方式中，evo数据库的静态数据架构为：以电力业扩作业单元化组件为数据聚点，每个数据聚点录入编号后分配一行/列可拓展数据容池，将任一电力业扩作业单元化组件对应的多维属性填充至上述可拓展数据容池中，电力业扩作业单元化组件的多维属性至少包括空间坐标信息、其他信息；其中，空间坐标信息以择一或协同模式源于：河北省电力物资商超化电子信息***，和/或河北省非集中采购电子物联信息***；和/或河北省电网视频监测及识别平台；和/或河北省95598业扩工单信息***；和/或河北省电网卫星地图审计***；将电力业扩作业单元化组件的空间坐标信息填充至可拓展数据容池的首位点；其他信息源于各个搭载入数据源端平台的省级信息***，将其中对应于电力业扩作业单元化组件的自带信息数据依次填充至可拓展数据容池的首位数据之后。

在一种可能的实现方式中，对于evo进化数据库进行进一步的数据协同优化处理，基于同架构的信息处理路径匹配对evo进化数据库进行动态数据优化范式匹配，首先构建以时间t为单自变量的待定函数，将同一电力业扩作业单元化组件在不同时间点构建生成的同架构聚点静态数据库封装为一组动态函数数据变量；封装好的函数变量数据是离散的，以聚点可拓展数据容池的首位空间坐标信息为锚点进行离散数据的连续拟合，得到时间t为单自变量的待定函数；基于动态属性的一元特性以及锚点数据的二维属性，采用单一曲线上的平面矢量场数据拟合算法进行函数连续化处理，其中的单一曲线附加限制使得平面矢量场函数能够参变量化表出，则选定t为参变量自变数据，其中的平面矢量场与聚点可拓展数据容池的首位空间坐标信息的数据结构对应；

数据拟合算法为最简路径算法，将不同时间点t下对应的静态数据库当中的不同二维空间坐标信息进行最短路径连线，此算法仅仅依靠两个已知数据点拟合两数据点内部连续动态信息，精准度低下，但是***资源占用极低能够实时进行动态表出，在给定的可拓展数据容池首位空间坐标信息足够密集的情况下，具有首选适用性；或者在给定的可拓展数据容池首位空间坐标信息的密集与数据精准度要求相匹配的情况下，具有优选适用性；

数据拟合算法从如下算法中择取：勒让德多项拟合算法；经典最小二乘函数拟合算法；贝兹曲线拟合算法；勒让德多项拟合算法与经典最小二乘函数拟合算法本质等同，基于多个给定的二维空间坐标信息确定位置动态数据点上变量，并且对于给定数据点依据其与待定数据点的距离分配不同的权重，达到最小化误差平方和，实现高精度的函数连续化拟合；对于勒让德多项拟合算法、经典最小二乘函数拟合算法和贝兹曲线拟合算法，其对***算力消耗较最简路径算法显著增高，但是这些经典拟合算法均能够根据数据输出精度需求进行简化，对于evo数据库动态数据构型的构建均具有优秀的数据兼容性和适用性。

在一种可能的实现方式中，经过动态数据优化范式匹配得到的函数级数据架构，通过对此函数级数据架构进行参值输入获得对应的有价数据信息输出，和/或对输出的有价数据进行进一步的、基于业扩作业监审导向的二次数据处理，实现电力业扩报装的多路径和多目标信息化监察和识别；参值输入操作包括时间参值输入，以对动态函数数据库进行动态数据截取，获取电力业扩作业客体或主体的动态空间信息；由于evo数据库的动态数据构型是经过连续拟合的，因此时间参值的输入不受源端输入的数据现实以及raw数据库组的数据容量的限制，允许进行任意断点以及任意精度的截取和对比；二次数据处理包括对于不同电力业扩作业客体或主体单元之间的欧几里得内积求取，从而获取各单元之间的空间关系，尤其是通过动态截取获取其动态空间关系；欧几里得内积采用平方和模式或绝对值模式；在此二次数据处理的基础上还可以进行基于空间动向的预测分析，如通过参值输入进行数据截取获得各个客体的数据信息，自动将位置数据逐渐靠近的客体归为一组，在截取数据信息的同时优化组内客体信息，固化业扩作业的所有组件信息，实现对电力业扩作业组件的定位，额外为电力业扩报装作业的预防性识别和事先预警需求提供数据基础和信息化实现路径。

本发明实施例提供一种业扩报装的多路径信息化识别方法，通过构建相互匹配的数据源端平台、数据库网络、数据协同优化三合一可执行数据信息架构，构建了一条新的数据信息路径，可以使数据源端平台的数据信息经过数据库网络的处理，形成数据组合，能够及时准确地获取被监察对象的相关数据，使获取的业扩报装的数据信息与实际工程作业一致，能够真实准确地确定业扩报装过程中的梗阻点，有利于保证数据的真实有效，以及便于后续对业扩报装的实施过程进行改进。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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是本发明实施例提供的业扩报装的多路径信息化识别方法的第一实现流程图；

图2是本发明实施例提供的构建evo数据库的实现流程图；

图3是本发明实施例提供的业扩报装的多路径信息化识别方法的第二实现流程图；

图4是本发明实施例提供的业扩报装的多路径信息化识别***的结构示意图；

图5是本发明实施例提供的电子设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。

现有的电力业扩报装流程包括业务受理、现场勘察、配套工程立项、物资供应、工程实施、项目验收和停送电计划等关键业务环节，相关平台或***包括采集***、电力运营安全作业平台、工程生产管理***(power production management system，PMS)、智能调度管理***(outage management system，OMS)、企业资源计划***(Enterprise ResourcePlanning，ERP)、电子商务平台(E-Commercial Platform，ECP)和186***等***；在实际的电力业扩报装作业中涉及多个流程及多个平台或***，不同平台或***间的数据难以融合。

基于此，本发明以关键业务环节为纵向坐标，***为横向坐标，构建用于定位纵向、横向业务交叉的作业流程表，以便实现电力业扩报装不同流程和不同平台或***的数据的融合，进行电力业扩报装的多路径信息化识别，因此，基于上述关键业务流程和***构建的电力业扩报装流程如表1所示：

表1电力业扩报装流程

由表1可知，电力业扩报装中涉及多个流程和***，为了对电力业扩报装的信息进行完整的识别，必须要将不同平台或***之间的数据进行充分融合，得到电力业扩报装作业的完整流程的信息，才能实现对电力业扩报装作业的监测和分析。

图1为本发明实施例提供的业扩报装的多路径信息化识别方法的第一实现流程图，详述如下：

针对电力业扩报装作业中***工单信息流转与实际工程作业实施不同步、作业数据流失真导致业扩报装作业梗阻点丢失或差错和/或其他数据信息流问题进行信息化平台化技术开发，该方法构建相互匹配的数据源端平台、数据库网络、数据协同优化三合一可执行数据信息架构，实现电网及电力用户双维度、多导向的运维效率和用电体验提升。

步骤S101，获取数据源端的源数据。

步骤S102，根据源数据构建数据库。

步骤S103，根据数据库进行数据协同优化处理。

本发明实施例通过构建相互匹配的数据源端平台、数据库网络、数据协同优化三合一可执行数据信息架构，构建了一条新的数据信息路径，可以使数据源端平台的数据信息经过数据库网络的处理，形成数据组合，能够及时准确地获取被监察对象的相关数据，使获取的业扩报装的数据信息与实际工程作业一致，能够真实准确地确定业扩报装过程中的梗阻点，有利于保证数据的真实有效，以及便于后续对业扩报装的实施过程进行改进。

在一种可能的实现方式中，数据平台采用接入式搭建方式，兼容接入的数据源端为省级电网或其他级别电网现有的电子化信息***和/或数据管理及数据库***，包括：电网营业厅智能监控***，电力物资商超化电子信息***，非集中采购电子物联信息***，电网视频监测及识别平台，95598业扩工单信息***，电网卫星地图审计***和电力违章作业监察***；还包括：电网SG186***，电网OMS***和电网ERP***；上述数据源端以择一模式或任意组合模式进行***接入和搭载构建；任意组合模式至少包括：省级电力物资商超化电子信息***，省级电网营业厅智能监控***，省级非集中采购电子物联信息***，省级电网视频监测及识别平台和省级95598业扩工单信息***。

在本实施例中，数据平台即数据源端平台，兼容接入省级电网或其他级别电网现有的电子化信息***和/或数据管理及数据库***等数据源端，数据源端平台能够从数据源端获取多种源数据，后续对源数据进行识别和处理，能够筛选出足够多的与业扩报装相关的数据，以便准确地对业扩报装的过程进行监测。

进一步的，省级电力物资商超化电子信息***是常用物资的统一管理、统一采购、统一结算，从而能够获取常用物资的使用信息，省级电网营业厅智能监控***能够获取业扩报装的相关业务信息；省级非集中采购电子物联信息***能够获取其他物资的采购信息，从而确定采购的物资的使用信息；省级电网视频监测及识别平台，可以确定业扩报装的现场作业的进度信息等；省级95598业扩工单信息***获取业扩报装过程中的工单流转信息，以及电力用户的反馈信息；以上信息均与业扩报装密切相关，因此，数据源端平台至少需要兼容接入省级电力物资商超化电子信息***，省级电网营业厅智能监控***，省级非集中采购电子物联信息***，省级电网视频监测及识别平台和省级95598业扩工单信息***，以便获取对业扩报装的过程进行监测所必需的数据。

在一个具体的实施例中，某省电网现有的电子化信息***和数据管理***包括：某省南网营业厅智能监控***、某省南网电力物资商超化电子信息***、某省南网非集中采购电子物联信息***、某省南网电网视频监测及识别平台、某省南网95598业扩工单信息***、某省南网电力卫星地图审计***和某省南网电力违章作业监察***。

其中，与业扩包装作业的关联性较为紧密的***包括：某省南网电力物资商超化电子信息***、某省南网营业厅智能监控***、某省南网非集中采购电子物联信息***、某省南网视频监测及识别平台和某省南网95598业扩工单信息***。

在一种可能的实现方式中，具体可参见如图2所示的构建evo数据库的实现流程图，基于数据源端平台获取源数据并构建得到raw数据库组，数据库网络和数据协同优化首先基于***平台接入的raw数据库组通过数据过滤和/或数据调取构建应用端的基础数据库，即evo数据库，此数据库相对于raw数据库组具有更高的进化等级，经过数据过滤和数据调取进程处理后其数据内涵对电力业扩报装作业的客体单元、主体单元及作业流程对应体现出更高效价，在evo进化数据库的基础上通过数据库网络的库级逻辑关系重构及库内数据架构和填充，以及后续的信息处理路径匹配和数据优化范式匹配，实现电网企业及电力用户双维度、多导向的运维效率和用电体验提升。

在本实施例中，数据源端平台获取兼容接入的各个平台或***，并获取源数据，根据源数据构建raw数据库组，可以将获取的源数据整合到一个数据库中；再通过数据过滤和/或数据调取构建evo数据库，能够从各个***中的源数据中筛选出与业扩报装过程相关的数据，过滤掉与业扩报装无关的数据，能够提高后续分析和计算的效率；通过evo数据库内数据架构和填充，可以将获取的数据进行对应，从而实现多个***的源数据的整合，并为业扩报装作业提供准确有效的数据。

在一种可能的实现方式中，evo数据库的前端设置数据筛工具，此数据筛工具基于电力业扩报装作业的客体和/或主体组合的自身特性设定反向数据属性匹配规则，将与电力业扩报装作业无关或显著无关的数据排除到evo数据库之外，从而避免数据库的无效容量，减少对***存储及计算资源的浪费，规避数据运行及数据处理低效性和无效性。

在本实施例中，在evo数据库的前端设置数据筛工具，即在raw数据库组和evo数据库之间设置数据筛工具，该数据筛工具可以将raw数据库中与业扩报装作业无关的数据排除，仅保留与业扩包装相关的数据；根据保留的数据构建evo数据库，能过有效减少冗余数据，仅保留有效数据，从而降低evo数据库的使用容量，以及降低后续数据处理的复杂性。

在一种可能的实现方式中，evo数据库的前端设置数据探针工具套装，此数据探针工具套装设置有广域数据准入端口和全封闭数据流出端口，在广域数据准入端口和全封闭数据流出端口之间设置弹性数据tank，弹性数据tank基于广域数据准入端口的数据涌入量及后续数据探针的数据调取量并通过实时向***借用存储容量或向***释放冗余容量的模式，调整自身的数据容量实现弹性按需数据容量的自适应调整，数据准入端口内部设置基于顺向数据属性匹配规则构建的数据探针序列组合，全部数据探针序列全局暴露于上述弹性数据tank内部，并持续动态游走，对于弹性数据存储tank内能够与数据探针序列组合中任一数据探针序列匹配的任意数据，数据探针捕获后传输进入evo数据库。

在本实施例中，在evo数据库的前端也可以设置数据探针工具套装，同样是在raw数据库组和evo数据库之间设置数据探针工具套装，该数据探针工具套装包括广域数据准入端口、弹性数据tank和全封闭数据流出端口，广域数据准入端口内部设置基于顺向数据属性匹配规则构建的数据探针序列组合，能够获取的raw数据库中符合顺向数据属性匹配规则的数据，并将该数据进行对应，得到数据探针序列组合；弹性数据tank能够获取与自身相匹配的数据探针序列组合中任一数据探针序列的数据，从而可以得到与弹性数据tank匹配的第一数据；再将该第一数据通过全封闭数据流出端口传输到evo数据库。

在一种可能的实现方式中，evo数据库的前端同时设置数据筛工具和数据探针工具套装，且数据筛工具设置于evo数据库的远端，数据探针工具套装设置于evo数据库的近端；通过数据筛工具的反向数据属性匹配规则将无关数据排除在基础数据库之外，通过数据探针工具套装的顺向数据属性匹配规则及其数据探针序列从有关数据tank中集中调取有价数据和/有效数据，从而使得后续构建的基础数据库具有源头效率优势。

其中，源头效率优势包括：基础层体现在数据容量的精炼和数据效价的提高；核心层在于能够兼容面向不同数据导向的二次数据提取或优化，以及多重递进的数据处理，从而得到数据体及其表征的电力业扩作业进程的多维度、高精度和高精细度数据表出，为作业监察的多重需求提供高效、精准的数据实现途径。

在本实施例中，具体可参见如图2所示的构建evo数据库的实现流程图，evo数据库的前端同时设置数据筛工具和数据探针工具套装，即在raw数据库组合evo数据库之间依次设置数据筛工具和数据探针工具套装，使raw数据库组的数据先通过数据筛工具，可以将与业扩报装无关的数据排除在外，仅使与业扩包装相关的数据进入后续的处理步骤；再通过数据探针工具套装能够获取与数据探针匹配的第一数据，并将获取的第一数据传输到evo数据库，进行后续的数据处理，从而可以使evo数据库中的数据是相互匹配的，并且evo数据库中的数据均是与业扩报装相关的数据，从而可以避免无效数据的干扰，以及降低计算的复杂性。

在一种可能的实现方式中，evo数据库的静态数据架构为：以电力业扩作业单元化组件为数据聚点，每个数据聚点录入编号后分配一行/列可拓展数据容池，将任一电力业扩作业单元化组件对应的多维属性填充至上述可拓展数据容池中，电力业扩作业单元化组件的多维属性至少包括空间坐标信息、其他信息；其中，空间坐标信息以择一或协同模式源于：河北省电力物资商超化电子信息***，和/或河北省非集中采购电子物联信息***，和/或河北省电网视频监测及识别平台，和/或河北省95598业扩工单信息***，和/或河北省电网卫星地图审计***；将电力业扩作业单元化组件的空间坐标信息填充至可拓展数据容池的首位点；其他信息源于各个搭载入数据源端平台的省级信息***，将其中对应于电力业扩作业单元化组件的自带信息数据依次填充至可拓展数据容池的首位数据之后。

在本实施例中，进入evo数据库中的数据以电力业扩作业单元化组件进行数据的划分，依据划分结果将数据填充进可拓展数据容池，可以将获取的数据依据电力业扩作业单元化组件进行分类，便于后续根据电力业扩作业单元化组件确定对应的数据，从而能够针对各个电力业扩作业单元化组件进行数据的计算和分析，以便后续可以监测电力业扩报装的各个流程节点的作业是否存在梗阻点。

电力业扩作业单元化组件可以根据电力业扩报装作业过程中各个流程节点进行划分，具体的，电力业扩报装作业过程中包括预受理、正式受理、现场勘察、供电方案答复、配套电网工程实施、合同签订、业务收费、配表、停送电和归档等流程，上述各个流程分别对应一个电力业扩作业单元化组件，根据各个电力业扩作业单元化组件确定可拓展数据容池，使可拓展数据容池中可以存储电力业扩报装作业中各个流程节点的数据，以便后续根据各个流程节点的数据对电力业扩报装的实际施工过程进行分析，实现对电力业扩报装作业的监测。

电力业扩作业单元化组件还可以包括电力业扩报装作业过程中的客体单元和主体单元，确定客体单元和/或主体单元对应的可拓展容池，可以得到电力业扩报装作业中客体和主体的空间坐标信息和自带信息数据，以便对电力业扩报装作业的流程和实际施工过程进行分析。

进一步的，可拓展数据容池中的首位数据是空间坐标信息，获取各个平台或***中与空间坐标信息对应的数据，并确定为其他信息；根据空间坐标信息，将其他信息对应填充至可拓展数据容池中，从而得到电力业扩报装作业的流程、主体和客体的完整的数据信息，便于后续对电力业扩报装的过程进行分析。

在一种可能的实现方式中，对于evo进化数据库进行进一步的数据协同优化处理，基于同架构的信息处理路径匹配对evo进化数据库进行动态数据优化范式匹配，首先构建以时间t为单自变量的待定函数，将同一电力业扩作业单元化组件在不同时间点构建生成的同架构聚点静态数据库封装为一组动态函数数据变量；封装好的函数变量数据是离散的，以聚点可拓展数据容池的首位空间坐标信息为锚点进行离散数据的连续拟合，得到时间t为单自变量的待定函数；基于动态属性的一元特性以及锚点数据的二维属性，采用单一曲线上的平面矢量场数据拟合算法进行函数连续化处理，其中的单一曲线附加限制使得平面矢量场函数能够参变量化表出，则选定t为参变量自变数据，其中的平面矢量场与聚点可拓展数据容池的首位空间坐标信息的数据结构对应。

在本实施例中，evo进化数据库即为evo数据库，在可扩展数据容池填充之后，还对可扩展数据容池中的数据进行协同优化处理，以空间坐标信息为锚点，根据不同时间点的可拓展数据容池，将可扩展数据容池中与选定的空间坐标信息对应的数据进行数据拟合，得到以时间为自变量的待定函数，能够确定与该空间坐标信息对应的数据信息的连续变化情况，便于后续分析该空间坐标信息对应的电力业扩报装作业的作业情况。

其中，数据拟合算法为最简路径算法，将不同时间点t下对应的静态数据库当中的不同二维空间坐标信息进行最短路径连线，此算法仅仅依靠两个已知数据点拟合两数据点内部连续动态信息，精准度低下，但是***资源占用极低能够实时进行动态表出，在给定的可拓展数据容池首位空间坐标信息足够密集的情况下，具有首选适用性；或者在给定的可拓展数据容池首位空间坐标信息的密集与数据精准度要求相匹配的情况下，具有优选适用性。

在本实施例中，静态数据库即每个时间点对应的evo数据库，具体表现为该时间点对应的可拓展数据容池，将不同时间点对应的可拓展数据容池中的空间坐标信息进行最短路径连线，拟合两个已知数据点之间的连续的动态信息，通过对不同时间点的可拓展数据容池中的数据进行数据拟合，得到与时间相关的待定函数。

进一步的，数据拟合算法从如下算法中择取：勒让德多项拟合算法、经典最小二乘函数拟合算法、贝兹曲线拟合算法；勒让德多项拟合算法与经典最小二乘函数拟合算法本质等同，基于多个给定的二维空间坐标信息确定位置动态数据点上变量，并且对于给定数据点依据其与待定数据点的距离分配不同的权重，达到最小化误差平方和，实现高精度的函数连续化拟合；对于勒让德多项拟合算法、经典最小二乘函数拟合算法和贝兹曲线拟合算法，其对***算力消耗较最简路径算法显著增高，但是这些经典拟合算法均能够根据数据输出精度需求进行简化，对于evo数据库动态数据构型的构建均具有优秀的数据兼容性和适用性。

在本实施例中，也可以采用勒让德多项拟合算法、经典最小二乘函数拟合算法或贝兹曲线拟合算法，进行数据拟合，得到随时间变化的连续动态信息。

在一种可能的实现方式中，经过动态数据优化范式匹配得到的函数级数据架构，通过对此函数级数据架构进行参值输入获得对应的有价数据信息输出，和/或对输出的有价数据进行进一步的、基于业扩作业监审导向的二次数据处理，实现电力业扩报装的多路径和多目标信息化监察和识别；参值输入操作包括时间参值输入，以对动态函数数据库进行动态数据截取，获取电力业扩作业客体或主体的动态空间信息；由于evo数据库的动态数据构型是经过连续拟合的，因此时间参值的输入不受源端输入的数据现实以及raw数据库组的数据容量的限制，允许进行任意断点以及任意精度的截取和对比；二次数据处理包括对于不同电力业扩作业客体或主体单元之间的欧几里得内积求取，从而获取各单元之间的空间关系，尤其是通过动态截取获取其动态空间关系；欧几里得内积采用平方和模式或绝对值模式；在此二次数据处理的基础上还可以进行基于空间动向的预测分析，如通过参值输入进行数据截取获得各个客体的数据信息，自动将位置数据逐渐靠近的客体归为一组，在截取数据信息的同时优化组内客体信息，固化业扩作业的所有组件信息，实现对电力业扩作业组件的定位，额外为电力业扩报装作业的预防性识别和事先预警需求提供数据基础和信息化实现路径。

在本实施例中，通过输入时间参值，确定动态函数数据库中对应的动态数据，能够获取电力业扩作业客体或主体的动态空间信息，两个客体的位置数据逐渐靠近说明这两个客体可能是同一个客体，因此将这两个客体归为一组，一同进行分析和计算，从而可以优化客体信息，准确完整的获取该客体的相关信息，以便进行进一步的分析；归为一组的客体单元也可能是处于电力业扩报装作业过程中不同流程时的客体单元，根据客体单元对应的数据信息可以确定该组客体单元的位置移动信息和对应的其他信息，通过对客体单元的位置移动信息和对应的其他信息的分析，能够确定该组客体单元对应的电力业扩报装作业中各个流程的数据信息，即得到该组客体单元对应的电力业扩报装作业流程的完整信息或者当前处于的作业流程点，从而能够对该组客体单元的电力业扩报装作业的各个流程进行监测，有利于实现对电力业扩报装的体外循环的预防性识别和事先预警。

对于不同电力业扩作业客体或主体单元之间的欧几里得内积求取，可以包括对不同客体单元之间的欧几里得内积求取，对不同主体单元之间的欧几里得内积求取，对客体单元和主体单元之间的欧几里得内积求取，能够获取各单元之间的空间关系，从而能够对客体单元和主体单元的动态信息进行分析。

在一个具体的实施例中，参见图3所示的业扩报装的多路径信息化识别方法的第二实现流程图，详述如下：

S301，获取数据源端的源数据。

S302，根据源数据构建raw数据库。

S303，通过数据筛工具获取与业扩报装相关的数据。

S304，通过数据探针工具套装，获取与数据探针序列组合匹配的第一数据并传输到evo数据库。

S305，根据电力业扩单元化组件划分第一数据，并根据空间坐标信息填充可拓展数据容池得到第二数据。

S306，根据第二数据进行数据拟合，得到待定函数。

S307，根据参值输入，确定待定函数对应的函数值。

S308，根据函数值，对业扩报装作业进行检测。

在获取第一函数对应的函数值数据后，还可以将各个作业流程的时间点与工作计划或终结报告的时间点进行比较，确定当前的电力业扩报装作业是否存在梗阻情况或计划作业流程与实际作业流程不一致的情况，从而实现对电力业扩报装作业的流程分析，实现对电力业扩报装的体外循环的预防性识别和事先预警。

进一步的，可以在具体场景中进行时间点的比较，检测计划作业流程与实际作业流程是否一致，从而实现预防性识别。

其中，对于电力业扩报装作业的作业计划的录入和获取，可参见如下场景。

场景1，在电力运营业扩现场勘查环节，受理电力用户用电申请后，工作人员组织开展现场勘查，在电力运营安全管控平台中录入现场作业计划，工作计划许可时间及终结报告时间应与电力运营业务应用***现场勘查时间一致；作业导向分析：作业计划-按日期索引，核实工作内容包含对应用户编号及用户名称。

场景2，在竣工验收环节，电力用户在办电助手处提交报验申请后，工作人员在计划的工作日内完成186***竣工验收，验收人员在电力运营安全管控平台录入工作计划，工作计划许可时间及终结报告时间应不晚于186***竣工验收环节完成时间；作业导向分析：作业计划-按日期索引，核实工作内容包含对应用户编号及用户名称。

场景3，在装表送电环节，装表人员在电力运营安全管控平台录入工作计划，工作计划许可时间及终结报告时间应与装表送电环节完成时间日期一致；作业导向分析：作业计划-按日期索引，核实工作内容包含对应用户编号及用户名称。

场景4，在装表接电环节，比对SG186***装表送电环节完成时间、受电设备首次运行时间与OMS停电/带电作业计划竣工时间，定位出OMS停电/带电作业计划与SG186装表送电环节完成时间，受电设备首次运行时间不一致的用户；作业导向分析：OMS***-专业流程管理-省地县一体化停电计划-综合查询-县调内容查询-日前停电计划查询-停电计划明细表-查阅-开竣工栏/竣工时间。

场景5，在供电方案环节，对比SG186业务受理时间与NC***业扩工程合同签订时间、NC***资金到账时间，是否存在NC***合同签订时间、NC***资金到账时间早于SG186业务受理时间；作业导向分析1：项目管理-项目合同管理-施工承包合同；作业导向分析2：功能导航-项目管理-项目合同管理-进度收款。

场景6，在新装运行环节，***首日采集的用户的电压、电流值计算出来的日电量与首日采集的日电量偏差大于50％的异常，在电表立户时先进行装表，后进行用电。

场景7，在业扩流程终止与重启环节，指向电力运营业务应用***上一统计周期所有新发起的高压新装、增容流程，统计业务受理开始时间前30天，存在同类流程终止记录且发起和终止流程工单中供电单位相同、用户名称相同、线路名称相同、合同容量相同的明细进行关注。

场景8，在受电设备首运环节，在装表接电环节中的受电设备首次运行时间是用户的受电设备在送电当日需正常运行，变压器在送电当日是首次开启，首次运行时间时不能早于当前日期；作业导向分析：***预警、拦截或提示。

场景9，在溯源归类环节，指向业扩热力图看板直观展示问题突出区域，穿透分析至业务人员，对发现的普遍性、区域性、典型性问题从***流程管理措施上针对性提升溯源归类部署及其事前预警。

本发明实施例通过构建相互匹配的数据源端平台、数据库网络、数据协同优化三合一可执行数据信息架构，构建了一条新的数据信息路径，可以使数据源端平台的数据信息经过数据库网络的处理，形成数据组合，能够及时准确地获取被监察对象的相关数据；具体的，通过兼容接入多个数据源端，可以获取多个***或平台的数据，建立raw数据库组，能够充分获取电力***的数据，从而确保得到与业扩报装流程相关的数据；通过在evo数据库前端设置数据筛工具，能够仅保留与业扩报装流程相关的数据，避免冗余数据进入evo数据库，降低evo数据库的使用容量，以及降低后续数据处理的复杂性；在evo数据库的前端设置数据探针工具套装，能够使相关的数据进行匹配，使匹配后的数据进入evo数据库，便于后续对相关的数据进行融合处理，减轻后续的计算复杂性；在evo数据库中设置静态数据构架，使进入evo数据库的数据以电力业扩作业单元化组件进行划分，从而得到与电力业扩报装的各个流程节点相关的数据，便于后续检测获取的业扩报装的数据信息与实际工程作业是否一致；再通过数据的协同优化处理，以空间坐标信息为锚点，确定与该空间坐标信息对应的数据信息的连续变化情况，便于后续分析该空间坐标信息对应的电力业扩报装作业的作业情况；通过二次数据处理，准确完整的获取客体的相关信息，能够真实准确地确定业扩报装过程中的梗阻点，有利于保证数据的真实有效，以及便于后续对电力业扩报装作业的实施过程进行改进。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

以下为本发明的装置实施例，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的方法实施例。

图4示出了本发明实施例提供的业扩包装的多路径信息化识别***的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：

如图4所示，业扩包装的多路径信息化识别***4包括：数据源端平台41、数据库网络模块42和数据协同优化模块43；

数据源端平台41，用于获取数据源端的源数据；

数据库网络模块42，用于根据源数据构建数据库；

数据协同优化模块43，用于根据数据库进行数据协同优化处理。

在一种可能的实现方式中，数据源端平台41，具体用于与兼容接入的数据源端为省级电网或其他级别电网现有的电子化信息***和/或数据管理及数据库***，包括：电网营业厅智能监控***、电力物资商超化电子信息***、非集中采购电子物联信息***、电网视频监测及识别平台、95598业扩工单信息***、电网卫星地图审计***、电力违章作业监察***、电网SG186***、电网OMS***和电网ERP***；上述数据源端以择一模式或任意组合模式进行***接入和搭载构建；任意组合模式至少包括：省级电力物资商超化电子信息***、省级电网营业厅智能监控***、省级非集中采购电子物联信息***、省级电网视频监测及识别平台和省级95598业扩工单信息***。

在一种可能的实现方式中，数据库网络模块42，具体用于基于数据源端平台获取源数据并构建得到raw数据库组，数据库网络和数据协同优化首先基于***平台接入的raw数据库组通过数据过滤和/或数据调取构建应用端的基础数据库，即evo数据库，此数据库相对于raw数据库组具有更高的进化等级，经过数据过滤和数据调取进程处理后其数据内涵对电力业扩报装作业的客体单元、主体单元及作业流程对应体现出更高效价，在evo进化数据库的基础上通过数据库网络的库级逻辑关系重构及库内数据架构和填充，以及后续的信息处理路径匹配和数据优化范式匹配，实现电网企业及电力用户双维度、多导向的运维效率和用电体验提升。

在一种可能的实现方式中，evo数据库的前端设置数据筛工具，此数据筛工具基于电力业扩报装作业的客体和/或主体组合的自身特性设定反向数据属性匹配规则，将与电力业扩报装作业无关或显著无关的数据排除到evo数据库之外，从而避免数据库的无效容量，减少对***存储及计算资源的浪费，规避数据运行及数据处理低效性和无效性。

在一种可能的实现方式中，evo数据库的前端设置数据探针工具套装，此数据探针工具套装设置有广域数据准入端口和全封闭数据流出端口，在广域数据准入端口和全封闭数据流出端口之间设置弹性数据tank，弹性数据tank基于广域数据准入端口的数据涌入量及后续数据探针的数据调取量并通过实时向***借用存储容量或向***释放冗余容量的模式，调整自身的数据容量实现弹性按需数据容量的自适应调整，数据准入端口内部设置基于顺向数据属性匹配规则构建的数据探针序列组合，全部数据探针序列全局暴露于上述弹性数据tank内部，并持续动态游走，对于弹性数据存储tank内能够与数据探针序列组合中任一数据探针序列匹配的任意数据，数据探针捕获后传输进入evo数据库。

在一种可能的实现方式中，evo数据库的前端同时设置数据筛工具和数据探针工具套装，且数据筛工具设置于evo数据库的远端，数据探针工具套装设置于evo数据库的近端；通过数据筛工具的反向数据属性匹配规则将无关数据排除在基础数据库之外，通过数据探针工具套装的顺向数据属性匹配规则及其数据探针序列从有关数据tank中集中调取有价数据和/有效数据，从而使得后续构建的基础数据库具有源头效率优势。

在一种可能的实现方式中，源头效率优势包括：基础层体现在数据容量的精炼和数据效价的提高；核心层在于能够兼容面向不同数据导向的二次数据提取或优化，以及多重递进的数据处理，从而得到数据体及其表征的电力业扩作业进程的多维度、高精度和高精细度数据表出，为作业监察的多重需求提供高效、精准的数据实现途径。

在一种可能的实现方式中，evo数据库的静态数据架构为：以电力业扩作业单元化组件为数据聚点，每个数据聚点录入编号后分配一行/列可拓展数据容池，将任一电力业扩作业单元化组件对应的多维属性填充至上述可拓展数据容池中，电力业扩作业单元化组件的多维属性至少包括空间坐标信息、其他信息；其中，空间坐标信息以择一或协同模式源于：河北省电力物资商超化电子信息***，和/或河北省非集中采购电子物联信息***；和/或河北省电网视频监测及识别平台；和/或河北省95598业扩工单信息***；和/或河北省电网卫星地图审计***；将电力业扩作业单元化组件的空间坐标信息填充至可拓展数据容池的首位点；其他信息源于各个搭载入数据源端平台的省级信息***，将其中对应于电力业扩作业单元化组件的自带信息数据依次填充至可拓展数据容池的首位数据之后。

在一种可能的实现方式中，数据协同优化模块43，具体用于对于evo进化数据库进行进一步的数据协同优化处理，基于同架构的信息处理路径匹配对evo进化数据库进行动态数据优化范式匹配，首先构建以时间t为单自变量的待定函数，将同一电力业扩作业单元化组件在不同时间点构建生成的同架构聚点静态数据库封装为一组动态函数数据变量；封装好的函数变量数据是离散的，以聚点可拓展数据容池的首位空间坐标信息为锚点进行离散数据的连续拟合，得到时间t为单自变量的待定函数；基于动态属性的一元特性以及锚点数据的二维属性，采用单一曲线上的平面矢量场数据拟合算法进行函数连续化处理，其中的单一曲线附加限制使得平面矢量场函数能够参变量化表出，则选定t为参变量自变数据，其中的平面矢量场与聚点可拓展数据容池的首位空间坐标信息的数据结构对应；

数据拟合算法为最简路径算法，将不同时间点t下对应的静态数据库当中的不同二维空间坐标信息进行最短路径连线，此算法仅仅依靠两个已知数据点拟合两数据点内部连续动态信息，精准度低下，但是***资源占用极低能够实时进行动态表出，在给定的可拓展数据容池首位空间坐标信息足够密集的情况下，具有首选适用性；或者在给定的可拓展数据容池首位空间坐标信息的密集与数据精准度要求相匹配的情况下，具有优选适用性；

数据拟合算法从如下算法中择取：勒让德多项拟合算法；经典最小二乘函数拟合算法；贝兹曲线拟合算法；勒让德多项拟合算法与经典最小二乘函数拟合算法本质等同，基于多个给定的二维空间坐标信息确定位置动态数据点上变量，并且对于给定数据点依据其与待定数据点的距离分配不同的权重，达到最小化误差平方和，实现高精度的函数连续化拟合；对于勒让德多项拟合算法、经典最小二乘函数拟合算法和贝兹曲线拟合算法，其对***算力消耗较最简路径算法显著增高，但是这些经典拟合算法均能够根据数据输出精度需求进行简化，对于evo数据库动态数据构型的构建均具有优秀的数据兼容性和适用性。

在一种可能的实现方式中，经过动态数据优化范式匹配得到的函数级数据架构，通过对此函数级数据架构进行参值输入获得对应的有价数据信息输出，和/或对输出的有价数据进行进一步的、基于业扩作业监审导向的二次数据处理，实现电力业扩报装的多路径和多目标信息化监察和识别；参值输入操作包括时间参值输入，以对动态函数数据库进行动态数据截取，获取电力业扩作业客体或主体的动态空间信息；由于evo数据库的动态数据构型是经过连续拟合的，因此时间参值的输入不受源端输入的数据现实以及raw数据库组的数据容量的限制，允许进行任意断点以及任意精度的截取和对比；二次数据处理包括对于不同电力业扩作业客体或主体单元之间的欧几里得内积求取，从而获取各单元之间的空间关系，尤其是通过动态截取获取其动态空间关系；欧几里得内积采用平方和模式或绝对值模式；在此二次数据处理的基础上还可以进行基于空间动向的预测分析，如通过参值输入进行数据截取获得各个客体的数据信息，自动将位置数据逐渐靠近的客体归为一组，在截取数据信息的同时优化组内客体信息，固化业扩作业的所有组件信息，实现对电力业扩作业组件的定位，额外为电力业扩报装作业的预防性识别和事先预警需求提供数据基础和信息化实现路径。

本发明实施例通过构建相互匹配的数据源端平台、数据库网络模块、数据协同优化模块建立业扩报装的多路径信息化识别***，通过三合一可执行数据信息架构，构建了一条新的数据信息路径，可以使数据源端平台的数据信息经过数据库网络的处理，形成数据组合，能够及时准确地获取被监察对象的相关数据；具体的，数据源端平台通过兼容接入多个数据源端，可以获取多个***或平台的数据，建立raw数据库组，能够充分获取电力***的数据，从而确保得到与业扩报装流程相关的数据；数据库网络模块中在evo数据库前端设置数据筛工具，能够仅保留与业扩报装流程相关的数据，避免冗余数据进入evo数据库，降低evo数据库的使用容量，以及降低后续数据处理的复杂性；在evo数据库的前端设置数据探针工具套装，能够使相关的数据进行匹配，使匹配后的数据进入evo数据库，便于后续对相关的数据进行融合处理，减轻后续的计算复杂性；在evo数据库中设置静态数据构架，使进入evo数据库的数据以电力业扩作业单元化组件进行划分，从而得到与电力业扩报装的各个流程节点相关的数据，便于后续检测获取的业扩报装的数据信息与实际工程作业是否一致；数据协同优化模块再通过数据的协同优化处理，以空间坐标信息为锚点，确定与该空间坐标信息对应的数据信息的连续变化情况，便于后续分析该空间坐标信息对应的电力业扩报装作业的作业情况；通过二次数据处理，准确完整的获取客体的相关信息，能够真实准确地确定业扩报装过程中的梗阻点，有利于保证数据的真实有效，以及便于后续对业扩报装的实施过程进行改进。

图5是本发明实施例提供的电子设备的示意图。如图5所示，该实施例的电子设备5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各个业扩报装的多路径信息化识别方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S103。或者，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各***实施例中各模块的功能，例如图4所示模块41至43的功能。

示例性的，所述计算机程序52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序52在所述电子设备5中的执行过程。例如，所述计算机程序52可以被分割成图4所示的模块41至43。

所述电子设备5可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是电子设备5的示例，并不构成对电子设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器51可以是所述电子设备5的内部存储单元，例如电子设备5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述电子设备5的外部存储设备，例如所述电子设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述电子设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序以及所述电子设备所需的其他程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述***的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的***/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的***/电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，***或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或***、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种业扩报装的多路径信息化识别方法，针对电力业扩报装作业中***工单信息流转与实际工程作业实施不同步、作业数据流失真导致业扩报装作业梗阻点丢失或差错和/或其他数据信息流问题进行信息化平台化技术开发，其特征在于：该方法构建相互匹配的数据源端平台、数据库网络、数据协同优化三合一可执行数据信息架构，实现电网及电力用户双维度、多导向的运维效率和用电体验提升。

2.根据权利要求1所述的业扩报装的多路径信息化识别方法，其特征在于：所述数据平台采用接入式搭建方式，兼容接入的数据源端为省级电网或其他级别电网现有的电子化信息***和/或数据管理及数据库***，包括：电网营业厅智能监控***、电力物资商超化电子信息***；非集中采购电子物联信息***；电网视频监测及识别平台；95598业扩工单信息***；电网卫星地图审计***；电力违章作业监察***；还包括：电网SG186***、电网OMS***、电网ERP***；上述数据源端以择一模式或任意组合模式进行***接入和搭载构建；所述任意组合模式至少包括：省级电力物资商超化电子信息***；省级电网营业厅智能监控***、省级非集中采购电子物联信息***；省级电网视频监测及识别平台；省级95598业扩工单信息***。

3.根据权利要求1所述的业扩报装的多路径信息化识别方法，其特征在于：基于所述数据源端平台获取源数据并构建得到raw数据库组，所述数据库网络和数据协同优化首先基于***平台接入的raw数据库组通过数据过滤和/或数据调取构建应用端的基础数据库，即evo数据库，此数据库相对于raw数据库组具有更高的进化等级，经过数据过滤和数据调取进程处理后其数据内涵对电力业扩报装作业的客体单元、主体单元及作业流程对应体现出更高效价，在evo进化数据库的基础上通过数据库网络的库级逻辑关系重构及库内数据架构和填充，以及后续的信息处理路径匹配和数据优化范式匹配，实现电网企业及电力用户双维度、多导向的运维效率和用电体验提升。

4.根据权利要求1所述的业扩报装的多路径信息化识别方法，其特征在于：所述evo数据库的前端设置数据筛工具，此数据筛工具基于电力业扩报装作业的客体和/或主体组合的自身特性设定反向数据属性匹配规则，将与电力业扩报装作业无关或显著无关的数据排除到evo数据库之外，从而避免数据库的无效容量，减少对***存储及计算资源的浪费，规避数据运行及数据处理低效性和无效性。

5.根据权利要求1所述的业扩报装的多路径信息化识别方法，其特征在于：所述evo数据库的前端设置数据探针工具套装，此数据探针工具套装设置有广域数据准入端口和全封闭数据流出端口，在广域数据准入端口和全封闭数据流出端口之间设置弹性数据tank，弹性数据tank基于广域数据准入端口的数据涌入量及后续数据探针的数据调取量并通过实时向***借用存储容量或向***释放冗余容量的模式，调整自身的数据容量实现弹性按需数据容量的自适应调整，数据准入端口内部设置基于顺向数据属性匹配规则构建的数据探针序列组合，全部数据探针序列全局暴露于上述弹性数据tank内部，并持续动态游走，对于弹性数据存储tank内能够与数据探针序列组合中任一数据探针序列匹配的任意数据，数据探针捕获后传输进入evo数据库。

6.根据权利要求1所述的业扩报装的多路径信息化识别方法，其特征在于：所述evo数据库的前端同时设置数据筛工具和数据探针工具套装，且所述数据筛工具设置于evo数据库的远端，所述数据探针工具套装设置于evo数据库的近端；通过数据筛工具的反向数据属性匹配规则将无关数据排除在基础数据库之外，通过数据探针工具套装的顺向数据属性匹配规则及其数据探针序列从有关数据tank中集中调取有价数据和/有效数据，从而使得后续构建的基础数据库具有源头效率优势。

7.根据权利要求1所述的业扩报装的多路径信息化识别方法，其特征在于：所述源头效率优势包括：基础层体现在数据容量的精炼和数据效价的提高；核心层在于能够兼容面向不同数据导向的二次数据提取或优化，以及多重递进的数据处理，从而得到数据体及其表征的电力业扩作业进程的多维度、高精度和高精细度数据表出，为作业监察的多重需求提供高效、精准的数据实现途径。

8.根据权利要求1所述的业扩报装的多路径信息化识别方法，其特征在于：所述evo数据库的静态数据架构为：以电力业扩作业单元化组件为数据聚点，每个数据聚点录入编号后分配一行/列可拓展数据容池，将任一电力业扩作业单元化组件对应的多维属性填充至上述可拓展数据容池中，所述电力业扩作业单元化组件的多维属性至少包括空间坐标信息、其他信息；其中，所述空间坐标信息以择一或协同模式源于：河北省电力物资商超化电子信息***，和/或河北省非集中采购电子物联信息***；和/或河北省电网视频监测及识别平台；和/或河北省95598业扩工单信息***；和/或河北省电网卫星地图审计***；将电力业扩作业单元化组件的空间坐标信息填充至可拓展数据容池的首位点；所述其他信息源于各个搭载入数据源端平台的省级信息***，将其中对应于电力业扩作业单元化组件的自带信息数据依次填充至可拓展数据容池的首位数据之后。

9.根据权利要求1所述的业扩报装的多路径信息化识别方法，其特征在于：对于evo进化数据库进行进一步的数据协同优化处理，基于同架构的信息处理路径匹配对evo进化数据库进行动态数据优化范式匹配，首先构建以时间t为单自变量的待定函数，将同一电力业扩作业单元化组件在不同时间点构建生成的同架构聚点静态数据库封装为一组动态函数数据变量；封装好的函数变量数据是离散的，以聚点可拓展数据容池的首位空间坐标信息为锚点进行离散数据的连续拟合，得到时间t为单自变量的待定函数；基于动态属性的一元特性以及锚点数据的二维属性，采用单一曲线上的平面矢量场数据拟合算法进行函数连续化处理，其中的单一曲线附加限制使得平面矢量场函数能够参变量化表出，则选定t为参变量自变数据，其中的平面矢量场与聚点可拓展数据容池的首位空间坐标信息的数据结构对应；

所述的数据拟合算法为最简路径算法，将不同时间点t下对应的静态数据库当中的不同二维空间坐标信息进行最短路径连线，此算法仅仅依靠两个已知数据点拟合两数据点内部连续动态信息，精准度低下，但是***资源占用极低能够实时进行动态表出，在给定的可拓展数据容池首位空间坐标信息足够密集的情况下，具有首选适用性；或者在给定的可拓展数据容池首位空间坐标信息的密集与数据精准度要求相匹配的情况下，具有优选适用性；

所述的数据拟合算法从如下算法中择取：勒让德多项拟合算法；经典最小二乘函数拟合算法；贝兹曲线拟合算法；勒让德多项拟合算法与经典最小二乘函数拟合算法本质等同，基于多个给定的二维空间坐标信息确定位置动态数据点上变量，并且对于给定数据点依据其与待定数据点的距离分配不同的权重，达到最小化误差平方和，实现高精度的函数连续化拟合；对于勒让德多项拟合算法、经典最小二乘函数拟合算法和贝兹曲线拟合算法，其对***算力消耗较最简路径算法显著增高，但是这些经典拟合算法均能够根据数据输出精度需求进行简化，对于evo数据库动态数据构型的构建均具有优秀的数据兼容性和适用性。

10.根据权利要求1所述的业扩报装的多路径信息化识别方法，其特征在于：经过动态数据优化范式匹配得到的函数级数据架构，通过对此函数级数据架构进行参值输入获得对应的有价数据信息输出，和/或对输出的有价数据进行进一步的、基于业扩作业监审导向的二次数据处理，实现电力业扩报装的多路径和多目标信息化监察和识别；所述参值输入操作包括时间参值输入，以对动态函数数据库进行动态数据截取，获取电力业扩作业客体或主体的动态空间信息；由于evo数据库的动态数据构型是经过连续拟合的，因此时间参值的输入不受源端输入的数据现实以及raw数据库组的数据容量的限制，允许进行任意断点以及任意精度的截取和对比；所述二次数据处理包括对于不同电力业扩作业客体或主体单元之间的欧几里得内积求取，从而获取各单元之间的空间关系，尤其是通过动态截取获取其动态空间关系；所述欧几里得内积采用平方和模式或绝对值模式；在此二次数据处理的基础上还可以进行基于空间动向的预测分析，如通过参值输入进行数据截取获得各个客体的数据信息，自动将位置数据逐渐靠近的客体归为一组，在截取数据信息的同时优化组内客体信息，固化业扩作业的所有组件信息，实现对电力业扩作业组件的定位，额外为电力业扩报装作业的预防性识别和事先预警需求提供数据基础和信息化实现路径。

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