CN118170842A - 一种电网设备全过程信息贯通共享方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电网设备全过程信息贯通共享方法,包括:建立数据逻辑模型和数据物理模型,生成互相连接的数据中台与不同数据通用的多级数据链路;建立数据底座,将数据链路中数据进行服务转换;获取不同的应用场景,为每个应用场景的数据需求进行服务,完成数据共享;能够实现数据的贯通转换;然后根据每个应用场景的数据需求进行数据共享,实现数据标准一致、模型统一,实现设备全生命周期中各个环节间数据贯通;实现具有各不相同设备信息数据格式和管理模型的数据的统一转换,实现不同环节分别获取共享数据时,共享数据的差异化共享,能够在数据共享时对数据的去向关系进行确定。
Description
技术领域
本发明涉及电网设备信息化技术领域,尤其涉及一种电网设备全过程信息贯通共享方法。
背景技术
目前电网设备全生命周期涉及规划、涉及、建设、运检、退役等环节,不同环节由不同电力部门管理,所采用设备信息数据格式和管理模型各不相同,造成电网设备信息贯通共享壁垒,阻碍了电网业务数字化转型发展。现有技术中,对于电力设备的全生命周期管理通常局限于各个部门内部,尤其是服役期间的运行维修管理,并通过物联网设备实施采集设备的运行状态,然后通过云端进行大数据存储、展示和分析。对于物资采购环节、工程建设环节和运行维护环节在内的设备全生命年中期管理时,由于各专业不同,单一环节的数据难以在全局中流通共享,不同环节、不同专业之间存在电网设备信息壁垒。现有技术的电网设备全生命周期通常只局限于单一环节中,对单一环节进行全生命周期管理,仅考虑到了单一环节中的数据监控,不同业务流、信息流和数据流之间难以共同进行监,不同部门之间的数据难以共享。
例如,一种在中国专利文献上公开的“一种电网设备多层次全过程监视方法”,其公告号:CN112184881B,公开了包括在显示在线运行状态的电力设备二维画面的指定区域渲染展示三维场景;通过激活二维画面内设备图片,切换到相应设备的三维场景;所述三维场景根据电力设备的连接关系依次划分为多个层次的三维场景模型;通过激活三维场景模型中有层次链接信息的活动部件,实现多个层次的三维场景模型之间的切换,通过实例化的变量传递,实现多个层次的三维场景模型中设备信息的展示,但是该方案没有考虑到电网设备信息壁垒的问题。
发明内容
为了解决现有技术中电网设备信息壁垒的问题,本发明提供一种电网设备全过程信息贯通共享方法,实现电网设备全过程信息贯通共享,实现设备各环节业务协同、数据贯通、促进业务流、信息流、数据流高效流转。
为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种电网设备全过程信息贯通共享方法,包括:建立数据逻辑模型和数据物理模型,生成互相连接的数据中台与不同数据通用的多级数据链路;
建立数据底座,将数据链路中数据进行服务转换;
获取不同的应用场景,为每个应用场景的数据需求进行服务,完成数据共享。通过不同的数据模型将各个环节的数据进行分类存储,通过数据底座实现数据在不同环节之间的转换,并通过获取不同的应用场景实现各个环节中数据的分享。所述的数据逻辑模型和数据物理模型以统一的模型将不同数据格式和管理模型的数据以统一结构进行存储;所述的数据底座将数据链路中存储的数据调用到不同环节不同业务,实现数据的贯通转换;然后根据每个应用场景的数据需求进行数据共享,实现数据标准一致、模型统一,实现设备全生命周期中各个环节间数据贯通。
作为优选的,所述的建立数据逻辑模型包括,根据不同的设备特征生成多个二级主题域,二级主题域中存储每个设备特征的技术参数数据。对不同的数据格式和管理模型下的数据进行关***一更换,将不同的关系分为多个主题域,将技术参数数据统一作为结构底层,实现不同格式设备、不同管理模型的统一转换。
作为优选的,所述的建立数据物理模型包括,以数据逻辑模型为基础,建立数据中台,数据中台根据数据逻辑模型中关系选择数据物理模型中位置,数据中台进行半结构化数据存储。确定所有数据的存储结构后,以数据逻辑模型作为数据库,建立召集数据的数据中台,根据数据中台对数据进行召集,并将多种多类型数据转换为半结构化数据存储到数据库中。实现具有各不相同设备信息数据格式和管理模型的数据的统一转换。
作为优选的,所述的形成多级数据链路包括,分别建立结构化数据接入链路和非结构化数据接入链路,非结构化数据接入链路关联于结构化数据接入链路。将数据分为两类,分为结构化数据和非结构化数据,将结构化数据通过专用的结构化数据接入链路进行召集,将非结构化数据通过非结构化数据接入链路进行召集。实现从数据的结构类型上对多种多类型数据的划分,并根据数据的结构类型不同分别对其进行召集,对于设备全生命周期中的多个环节、多供应商的数据进行上传。
作为优选的,所述的多级数据链路设有多个数据节点,数据节点将多种多类型的数据进行判断并选择链路上传,数据节点与数据中台连接。数据节点分散于多级数据链路中,数据节点包括数据上传的节点,数据节点包括云节点, 每个数据节点连接多个实际的设备终端,每个设备终端将各自的数据流发送到各自的数据节点上。在数据节点处判断上传的原始数据的结构类型,然后再将原始数据通入对应的数据链路中,实现原始数据进入数据链路前的判断选择。
作为优选的,所述的建立数据底座包括,建立数据链路的数据格式转换模型,数据格式转换模型识别数据内容并建立对应的索引。通过数据底座实现数据共享过程中的格式转换;通过数据底座实现获取共享数据时的数据转换。通过索引获取共享的数据;实现不同环节分别获取共享数据时,共享数据的差异化共享。
作为优选的,建立对应的索引后,根据业务流和实体的关系确定索引的元数据关系,根据元数据关系和索引建立数据簇,数据簇中包括每个索引对应数据内容的数据集。通过索引代表数据内容,并根据业务流和实体的关系确定索引所代表的数据内容的关系,所述的元数据关系包括获取索引的实体和对应的业务流来源的关系,所述的实体包括不同电力部门,所述的业务流包括规划、涉及、建设、运检、退役等环节的业务。能够在数据共享时对数据的去向关系进行确定。
作为优选的,在***中台建立分享层和分析层,在分享层中加密共享半结构化数据,在分析层将多种多类型数据统一转换为半结构化数据。通过互不连通的分享层和分析层实现共享数据的传递和数据采集;通过分析层实现采集数据并将数据转换为标准化结构,实现不同环节不同类型的数据的统一转换存储;通过分享层和分析层的设置实现数据的分别处理,避免不同方向的数据交汇,使得共享数据可以和原始数据隔离。
作为优选的,所述的共享层设有隐私加密公钥,对半结构化数据进行加密;共享层与数据底座通过智能合约连接;所述的分析层与数据节点连接。通过隐私加密公钥对共享层中的所有共享数据进行加密,确保共享数据的隐私安全;并通过智能合约保证共享数据的共享过程安全准确;通过分析层获取数据节点上传的数据,此时数据被分类而未转换格式,实现原始数据和加密数据的隔离,实现原始数据的统一汇聚,使得各环节各部门的原始数据被统一转换存储,减少了原始数据的处理过程。
作为优选的,获取不同的应用场景时,获取不同场景的数据需求;根据数据需求获取索引,不同的数据需求分别包括索引范围和位置。不同场景具有各自不同的数据需求,根据数据需求确定该应用场景需要的索引范围和位置,获取索引后获取对应的共享数据。实现对不同应用场景分别供应其需要的共享数据,提高共享数据的准确性。
本发明具有如下优点:
(1)能够实现数据的贯通转换;然后根据每个应用场景的数据需求进行数据共享,实现数据标准一致、模型统一,实现设备全生命周期中各个环节间数据贯通;(2)实现具有各不相同设备信息数据格式和管理模型的数据的统一转换,实现不同环节分别获取共享数据时,共享数据的差异化共享,能够在数据共享时对数据的去向关系进行确定;(3)通过分享层和分析层的设置实现数据的分别处理,避免不同方向的数据交汇,使得共享数据可以和原始数据隔离;实现原始数据的统一汇聚,使得各环节各部门的原始数据被统一转换存储,减少了原始数据的处理过程。
附图说明
下面描述中的附图仅仅是示例性的,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,还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
图1是实施例中的方法步骤示意图。
图2是实施例中的数据流转逻辑示意图。
具体实施方式
基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做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。
如图1-2所示,在一个较佳的实施例中,本发明公开了一种电网设备全过程信息贯通共享方法,包括:建立数据逻辑模型和数据物理模型,所述的数据逻辑模型和数据物理模型以统一的模型将不同数据格式和管理模型的数据以统一结构进行存储;形成不同部门、不同类型数据通用的多级数据链路,数据链路包括主线链路和支线链路。
在建立数据逻辑模型和数据物理模型时,生成互相连接的数据中台与不同数据通用的多级数据链路。其中,数据中台根据数据逻辑模型中关系选择数据物理模型中位置。此时,数据逻辑模型中不同数据存储有不同位置,数据逻辑模型中包括不同数据之间的关系。
建立数据底座,将数据链路中数据进行服务转换;所述的数据底座将数据链路中存储的数据调用到不同环节不同业务。
获取不同的应用场景,为每个应用场景的数据需求进行服务,完成数据共享。通过不同的数据模型将各个环节的数据进行分类存储,通过数据底座实现数据在不同环节之间的转换,并通过获取不同的应用场景实现各个环节中数据的分享。根据每个应用场景的数据需求进行数据共享,实现数据标准一致、模型统一,实现设备全生命周期中各个环节间数据贯通。
在其他的实施例中,所述的建立数据逻辑模型包括,根据不同的设备特征生成多个二级主题域,二级主题域中存储每个设备特征的技术参数数据。对不同的数据格式和管理模型下的数据进行关***一更换,将不同的关系分为多个主题域,将技术参数数据统一作为结构底层,实现不同格式设备、不同管理模型的统一转换。
在其他的实施例中,确定所有数据的存储结构后,以数据逻辑模型作为数据库,建立召集数据的数据中台。数据中台召集所有数据,数据中台进行半结构化数据存储。根据数据中台对数据进行召集,并将多种多类型数据转换为半结构化数据存储到数据库中。实现具有各不相同设备信息数据格式和管理模型的数据的统一转换。
在其他的实施例中,所述的形成多级数据链路包括,分别建立结构化数据接入链路和非结构化数据接入链路,将数据分为两类,分为结构化数据和非结构化数据,将结构化数据通过专用的结构化数据接入链路进行召集,将非结构化数据通过非结构化数据接入链路进行召集。非结构化数据接入链路关联于结构化数据接入链路。实现从数据的结构类型上对多种多类型数据的划分,并根据数据的结构类型不同分别对其进行召集,对于设备全生命周期中的多个环节、多供应商的数据进行上传。
在其他的实施例中,所述的多级数据链路设有多个数据节点,数据节点分散于多级数据链路中,数据节点包括数据上传的节点,数据节点包括云节点。数据节点将多种多类型的数据进行判断并选择链路上传,数据节点与数据中台连接。每个数据节点连接多个实际的设备终端,每个设备终端将各自的数据流发送到各自的数据节点上。在数据节点处判断上传的原始数据的结构类型,然后再将原始数据通入对应的数据链路中,实现原始数据进入数据链路前的判断选择。
在其他的实施例中,所述的建立数据底座包括,建立数据链路的数据格式转换模型,通过数据底座实现数据共享过程中的格式转换。数据格式转换模型识别数据内容并建立对应的索引。通过数据底座实现获取共享数据时的数据转换。通过索引获取共享的数据;实现不同环节分别获取共享数据时,共享数据的差异化共享。
在其他的实施例中,建立对应的索引后,根据业务流和实体的关系确定索引的元数据关系,通过索引代表数据内容,并根据业务流和实体的关系确定索引所代表的数据内容的关系。根据元数据关系和索引建立数据簇,所述的元数据关系包括获取索引的实体和对应的业务流来源的关系。数据簇中包括每个索引对应数据内容的数据集。所述的实体包括不同电力部门,所述的业务流包括规划、涉及、建设、运检、退役等环节的业务。能够在数据共享时对数据的去向关系进行确定。
在其他的实施例中,在***中台建立分享层和分析层,通过互不连通的分享层和分析层实现共享数据的传递和数据采集;在分享层中加密共享半结构化数据,通过分析层实现采集数据并将数据转换为标准化结构,在使用时,在分析层将多种多类型数据统一转换为半结构化数据。实现不同环节不同类型的数据的统一转换存储;通过分享层和分析层的设置实现数据的分别处理,避免不同方向的数据交汇,使得共享数据可以和原始数据隔离。
在其他的实施例中,所述的共享层设有隐私加密公钥,通过隐私加密公钥对共享层中的所有共享数据进行加密,确保共享数据的隐私安全;共享层与数据底座通过智能合约连接;并通过智能合约保证共享数据的共享过程安全准确;通过分析层获取数据节点上传的数据,此时数据被分类而未转换格式。所述的分析层与数据节点连接。实现原始数据和加密数据的隔离,实现原始数据的统一汇聚,使得各环节各部门的原始数据被统一转换存储,减少了原始数据的处理过程。
在其他的实施例中,不同场景具有各自不同的数据需求,根据数据需求确定该应用场景需要的索引范围和位置,获取索引后获取对应的共享数据。实现对不同应用场景分别供应其需要的共享数据,提高共享数据的准确性。
在另一个实施例中,包括建立数据链路,其中包括数据贯通、差异化数据溯源和建立多级链路配置。
所述的数据贯通包括结构化数据输入和非结构化数据输入。其中包括获取一次设备物理参数信息,通过电网资源业务中台将一次设备物理参数信息汇聚至数据中台,将汇聚的一次设备参数信息根据地区进行统计分类。
包括获取试验信息,将实验信息汇聚至数据中台,根据试验信息确定设备质量评价。
包括获取设备本体故障信息,将设备本体故障信息汇聚至数据中台,根据设备本体故障信息确定设备质量评价修正值。
包括获取设备本体缺陷信息,将设备本体缺陷信息汇聚至数据中台,根据设备本体缺陷信息确定设备总质量评价系数。
包括获取设备本体隐患信息,将设备本体隐患信息汇聚至数据中台,根据设备本体隐患信息确定设备质量评价可靠度。
包括获取设备评价模型,获取不同统计分类下的设备评价模型,不同的设备评价模型具有不同的评价标准,根据不同设备评价模型中的评价标准遍历数据中台中对应的数据。根据不同设备评价模型中的评价标准获得该设备的设备质量评价、设备质量评价修正值、设备质量评价系数及设备质量评价可靠度中的多个数据,并生成该设备的质量评价结果。
在其他的实施例中,包括进行数据逻辑模型构建,包括主设备基础参数、设备资产、部件参数、试验标准库和测试测量值5个二级主题域,每个二级主题域内包括对应的类清单、类名称、描述及公共编码,满足设备全过程技术监督和设备物理参数共享共用的需求,支持跨专业分析场景应用建设。对设备及组部件的技术参数和试验参数及结果这两类数据模型进行统一,并基于统一的数据模型,进行数据的录入、监造、抽检、交接、运维检修、及设备试验。通过将设备技术参数、试验结果数据统一标准,为多种多类型多用途的不同数据汇聚建立基础。
所述的进行数据逻辑模型构建时,建立一级主题域和二级主题域,每个一级主题域内包括多个二级主题域。将设备技术参数映射到二级主题域,二级主题域内存储每个设备的技术参数数据。每个二级主题域内设有子数据集,将试验结果数据映射到二级主题域中的子数据集中,子数据集中存储每个设备的试验相关数据。
在使用时,调用数据逻辑模型后,获取设备的逻辑参数,逻辑参数包括动态更新的试验相关数据和固定不变的技术参数数据。
在其他的实施例中,包括进行数据物理模型构建,以数据逻辑模型为基础,建设数据中台。在数据物理模型中,设定数据标准存储结构、数据表主键、字段类型、字段长度,形成召集所有数据的数据中台。数据物理模型连接数据逻辑模型。
在其他的实施例中,建立数据逻辑模型和数据物理模型后,进行数据链路构建。所述的数据链路构建包括,分别建立结构化数据接入链路和非结构化数据接入链路;其中的非结构化数据接入链路关联结构化数据接入链路。根据结构化数据接入链路进行结构化数据的差异化数据溯源。
通过数据链路将数据逻辑模型和数据物理模型连接,并通过数据链路将数据逻辑模型和数据物理模型中的数据转换、调用。所述的数据链路包括多个数据节点,所述的数据节点获取多种多类型的数据。在每个数据节点处设置结构化数据接入链路和非结构化数据接入链路,在每个数据节点处将多种多类型的数据进行判断并分类,将分类过的数据选择结构化数据接入链路和非结构化数据接入链路进行上传。所述的判断并分类包括,判断数据的结构类型,将数据划分为结构化数据或非机构化数据,并通过对应的数据链路进行上传。
所述的差异化数据溯源包括,识别结构化数据接入链路上传的数据的结构类型,根据结构化数据的结构类型进行溯源。包括对该结构化数据根据结构类型的来源溯源、结构化数据中数据特征的溯源或结构化数据中结构的关系类型的溯源。
在使用时,数据节点获取结构化数据,将结构化数据经过结构化数据接入链路上传到数据中台。获取结构化数据后,识别结构化数据的结构类型,获取其中的结构关系,分别根据结构类型、结构关系进行数据来源的检测,若数据来源检测失败,则提取结构化数据中的数据特征,根据数据特征进行溯源。数据来源的检测包括检测结构类型和结构关系中的关键字,不同结构类型具有各自的关键字,对不同结构类型的关键字分别与其对应设备存在映射关系。不提取结构化数据中的数据特征包括,在结构中不同位置分别检测数据特征,将不同位置中数据特征根据结构关系进行筛选,得到其中的部分数据特征。
通过机器学习模型对数据特征进行筛选,所述的机器学习模型经过历史的结构化数据进行训练,在其他的实施例中,机器学习模型经过已经完成溯源的结构化数据进行训练。机器学习模型提取每种结构关系下的数据特征并进行训练,对未知来源的结构化数据的数据特征进行筛选,得到关键的部分结构特征。根据该关键的部分结构特征进行遍历溯源,从而完成差异化溯源。
在其他的实施例中,所述的差异化数据溯源包括,遍历溯源和机器学习模型提取溯源。通过机器学习模型根据已溯源的结构化数据进行训练,得到结构化数据中不同结构和对应数据来源之间的关系,并同时通过机器学习模型训练得到结构化数据中不同结构与数据特征的关系,然后通过机器学习模型对未溯源的结构化数据进行判断,判断该结构化数据的来源,实现差异化溯源。
其中首先通过结构数据的结构进行溯源,每个数据来源具有其特定的数据存储结构,预先获取每个数据来源的数据存储结构类型;对结构化数据的结构类型进行遍历,确定该结构化数据的来源。
在其他的实施例中,非结构化数据接入链路在传输非结构化数据时,将该非结构化数据转换为预设数据结构进行存储,形成半结构化数据。进行不同类型的字段映射和二次处理规范实现字段转换。首先对非结构化数据进行数据特征提取,得到半结构化数据的数据内容,然后根据预设的数据结构模板进行填充,得到半结构化数据。
数据中台通过非结构化数据接入链路获取半结构化数据,通过结构化数据接入链路获取结构化数据后,将半结构化数据和结构化数据分别进行转换,得到通用数据结构,根据通用数据结构存储多种多类型的数据。
在其他的实施例中,在建立数据链路后,建立数据底座,其中包括建立底座模型,存量数据接入及服务接口。通过建立底座模型将数据链路中的数据进行提取,通过建立服务接口实现底座模型中数据的服务转换。
所述的建立数据底座包括,获取通用数据结构存储的数据,识别通用数据结构存储的数据中数据内容,所述的数据内容包括一次设备物理参数、试验数据、综合加护信息、环水保项目信息等数据。按照业务流和实体关系,建立各个数据内容的索引,确定索引的元数据关系,根据元数据关系和索引构建主题数据关系网络,将离散的个体数据组织成紧密关联的数据簇;能够通过一个索引带出整个数据集,便于多部门多流程之间的数据共享。
所述的建立服务接口包括,根据数据需求确定各个数据的调用通道。每个数据中台设有多个调用通道,每个调用通道输送不同的数据。通过不同的调用通道分别获取多个数据,每个调用通道中能够传输多个不同的数据。根据数据需求对调用通道进行选择,数据需求包括各个使用场景的需求情况。
所述的存量数据接入时,通过结构化数据接入链路和非结构化数据链路将数据逻辑模型中的数据进行调用。
在使用时,首先经过数据节点获取数据后,数据中台将结构化数据和非结构化数据转换为特定的半结构化数据存储到数据逻辑模型中。数据逻辑模型将不同的数据存储在不同的一级主题域下的二级主题域中。一级主题域和二级主题域与特定的半结构化数据结构对应,半结构化数据结构中包括有数据内容对应的一级主题域和二级主题域的字段,根据半结构化数据结构中的字段实现对应数据内容的分类存储。
在其他的实施例中,包括进行***联调,在数据中台中建立共享层和分析层,共享层中对半结构化数据进行加密共享,分析层中将结构化数据和非结构化数据的转换传输。
所述的共享层分别连接有多个业务接口,不同到的业务接口有各自的加工隐私加密私钥,共享层中设有的隐私加密公钥。隐私加密公钥和隐私加密私钥对共享层中的半结构化数据进行加密解密。共享层中设有智能合约,所述的智能合约将底座模型和业务接口连接,底座模型通过服务接口将半结构化数据上传到共享层。
在使用时,业务接口上传业务需求,根据业务需求确定数据需求,并将数据需求发送到共享层中;底座模型获取数据需求,底座模型根据数据上传索引到服务接口,同时索引连接有其对应的数据集;服务接口根据数据需求确定对应的调用通道,并将索引发送到共享层中;共享层将索引中的隐私字段通过隐私加密公钥进行加密发送到智能合约中,智能合约验证业务接口的数据需求和索引是否一致,当验证一致时,智能合约将索引推送到业务接口。业务接口根据自身的隐私数据加密私钥对索引进行解密,并根据索引从服务接口获取索引对应的数据集。
服务接口存在两种工作模式,第一种工作模式根据数据需求确定调用通道并在该调用通道发送索引,第二种工作模式根据索引从底座模型获取数据集,并从索引对应的调用通道发送数据集。第一种工作模式和第二种工作模式的区别在于服务接口获取的信号不同;当服务接口获取数据需求时,服务接口进入一种工作模式,选择调用通道发送对应的索引,当服务接口仅获取索引时,服务接口进入第二种工作模式,根据索引从底座模型中获取对应的数据集。
在其他的实施例中,包括进行场景构建,其中包括建立运维档案、设备质量画像和供应体系评估。
所述的建立设备质量画像包括,以设备为主题融合全过程质量信息,构建完整的设备质量信息库,包含设备基础信息、监造报告、抽检报告、交接试验报告、故障信息、缺陷信息、隐患信息、试验数据质量信息等。分类创建设备质量分组标签,定义获取数据内容,构建质量评估和趋势分析模型,实现设备状态全景化、运检管控在线化、运检决策智能化、运检质效可视化。
所述的建立运维档案包括,根据转运过程中设备相关的物理参数、出厂试验、交接试验以及工程环节非结构化文档,实现设备相关信息整合。
所述的供应体系评估包括,建立供应商评估场景模型,汇聚供应商资质能力核实信息、社会征信信息、绩效评价信息以及各环节设备状态信息,按供应商和物资维度,对供应商的研发设计、生产制造、履约质量等方面进行比较和排名,实现对供应商成长趋势和横向对标水平的真实评价。
在其他的实施例中,所述的建立运维档案包括,获取业务接口的数据集,从数据集中获取设备相关的半结构化数据,将半结构化数据进行转换,得到非结构化文档。
在其他的实施例中,所述的供应体系评估时,对不同的业务接口分别建立的评估场景模型,评估场景模型根据每个应用场景的数据需求获取共享数据,根据共享数据进行评估。
在其他的实施例中,
在本发明基础上,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (10)
1.一种电网设备全过程信息贯通共享方法,其特征在于,包括:
建立数据逻辑模型和数据物理模型,生成互相连接的数据中台与不同数据通用的多级数据链路;
建立数据底座,将数据链路中数据进行服务转换;
获取不同的应用场景,为每个应用场景的数据需求进行服务,完成数据共享。
2.根据权利要求1所述的一种电网设备全过程信息贯通共享方法,其特征在于,所述的建立数据逻辑模型包括,根据不同的设备特征生成多个二级主题域,二级主题域中存储每个设备特征的技术参数数据。
3.根据权利要求1或2所述的一种电网设备全过程信息贯通共享方法,其特征在于,所述的建立数据物理模型时包括,以数据逻辑模型为基础建立数据中台,数据中台根据数据逻辑模型中关系选择数据物理模型中位置,进行半结构化数据存储。
4.根据权利要求3所述的一种电网设备全过程信息贯通共享方法,其特征在于,所述的形成多级数据链路包括,分别建立结构化数据接入链路和非结构化数据接入链路,非结构化数据接入链路关联于结构化数据接入链路。
5.根据权利要求4所述的一种电网设备全过程信息贯通共享方法,其特征在于,所述的多级数据链路设有多个数据节点,数据节点将多种多类型的数据进行判断并选择链路上传,数据节点与数据中台连接。
6.根据权利要求1或2所述的一种电网设备全过程信息贯通共享方法,其特征在于,所述的建立数据底座包括,建立数据链路的数据格式转换模型,数据格式转换模型识别数据内容并建立对应的索引。
7.根据权利要求6所述的一种电网设备全过程信息贯通共享方法,其特征在于,建立对应的索引后,根据业务流和实体的关系确定索引的元数据关系,根据元数据关系和索引建立数据簇,数据簇中包括每个索引对应数据内容的数据集。
8.根据权利要求5所述的一种电网设备全过程信息贯通共享方法,其特征在于,在***中台建立分享层和分析层,在分享层中加密共享半结构化数据,在分析层将多种多类型数据统一转换为半结构化数据。
9.根据权利要求8所述的一种电网设备全过程信息贯通共享方法,其特征在于,所述的共享层设有隐私加密公钥,对半结构化数据进行加密;共享层与数据底座通过智能合约连接;所述的分析层与数据节点连接。
10.根据权利要求9所述的一种电网设备全过程信息贯通共享方法,其特征在于,获取不同的应用场景时,获取不同场景的数据需求;根据数据需求获取索引,不同的数据需求分别包括索引范围和位置。
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CN202410003312.1A CN118170842A (zh) | 2024-01-02 | 2024-01-02 | 一种电网设备全过程信息贯通共享方法 |
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