CN102495916A - 一种基于对象匹配的多应用系统全景建模方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于对象匹配的多应用系统全景建模方法，第一步：多应用系统全景模型的结构设计和数据分类；对一次设备管理和数据处理的系统是多系统中的核心系统；根据数据刷新频率和数据存储容量，全景模型中的数据分为三种类型：模型静态属性、实时采集数据、历史及统计数据；不同类型的数据采用不同的方式进行数据集成；第二步：围绕核心数据扩展与其它多应用系统数据的关系，形成结构化模型信息；第三步：集成非核心系统中关键数据表；第四步：非核心系统的其它数据表以数据服务接口方式提供，建立系统间数据交换规范；该方案有效解决了多系统数据集成时单纯采用逻辑集中或物理集中无法对整个数据进行完整、有效的存储和建模的现状。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于对象匹配的用于多应用系统的全景建模方法，适用于电力系统、教育系统等对于同一物理实体有多种建模和应用的领域的数据集成。
背景技术
随着企业信息化水平的高速发展，越来越多作用于生产、监控、资源管理及办公自动化等方面的应用系统不断涌现。在方便管理人员使用的同时，也带来了一系列问题。第一，系统之间相互独立，标准与体系架构各不相同，难以进行数据交互和互操作；第二，各系统存储各自所需数据，相同的数据可能被多个系统存储，形成数据冗余；第三，由于各系统对数据类型、精度和展现形式的要求各不相同，数据可能存在不一致性；第四，数据分析和决策信息支持等应用或服务对数据的要求更加全面。
针对上述问题，已经提出各种数据集成的方法。物理集中是目前常见的数据集成方法之一，主要是通过ETL技术，通过抽取、转换和加载，将来自于多个系统的数据抽取到集中式的DW(数据仓库)中，形成一份大而全的数据中心，也可以向关系型数据库或多维数据库进一步汇总加载，以满足不同主题的展现应用。其缺点在于：来自多个系统的数据直接存储在数据仓库中，当数据量过大时，硬件成本和维护成本不断升高。而且数据未经过建模，在此基础上的应用和服务开发较困难。如采用进一步汇总方式，则会占用更多存储和计算资源。另外，传统ETL和数据仓库基本上不具备实时处理能力，其数据抽取操作以定时方式从业务系统中抽取，难以支持对实时性要求较高的系统。
逻辑集中与物理集中截然不同的一种数据集成方式，主要采用数据联邦技术将不同分布的数据源整合产生出虚拟数据源或者数据服务的过程。整合后的数据可以被看作一个单一数据源，提供统一的访问方法。数据联邦具有很大的灵活性，能整合异构数据库，并可集成来自非关系型数据源(如电子邮件和文本文件)的数据。此外，数据的联邦式视图构建起来比数据仓库更快，更易于修改。其缺点在于：不适合大批量数据。而且数据访问需要经过额外的查询，对某些需要经常访问的数据，消耗资源过多。
发明内容
本发明目的是：针对电力企业多系统数据集成时单纯采用逻辑集中或物理集中无法对整个数据进行完整、有效的存储和建模的现状，提供一种用于多应用系统的全景建模方法，解决了采用上述两种技术方案带来的技术缺陷。
本发明提出“将物理集中和逻辑集中的统一起来”并以“模型方式”存储企业级、多系统融合数据的全景建模方案。将各系统核心模型数据抽取到全景模型中，实现关键数据物理集中，对于其它非常用数据，通过索引的方式将其与来源数据关联起来，以数据代理或数据服务方式访问，实现逻辑集中。
本发明提出“分析多系统数据的重要性和相关性，抽取核心系统的核心模型到全景模型中作为全景模型的核心模型；利用对象匹配技术连接全景模型核心模型与非核心系统模型，建立扩展模型，形成层次化结构；抽取非核心系统中重要模型数据到全景模型中实现全景模型的扩充；对其它数据，通过索引的方式将其与来源数据关联起来，以数据代理或数据服务方式访问，实现逻辑集中”的整套全景建模技术方案。
本发明提出“分析多系统数据的重要性和相关性，提取核心数据，利用对象匹配技术连接核心系统核心数据表与其它系统表，建立以企业关键信息模型为核心，扩展其它相关系统模型，形成体现整个企业级数据的层次化全景模型，并以索引形式获取系统其它数据”的全景建模技术方案。
本发明的技术方案是：基于对象匹配的多应用系统全景建模方法，
第一步：多应用系统全景模型的结构设计和数据分类；
对一次设备管理和数据处理的系统是多系统中的核心系统；根据数据刷新频率和数据存储容量，全景模型中的数据分为三种类型：模型静态属性、实时采集数据、历史及统计数据；不同类型的数据采用不同的方式进行数据集成，处理方法如下：
1)模型静态数据：在全景建模的时候实现物理集成；
2)实时采集数据、即过程数据：不在全景模型中保存，实现联邦集成；
3)历史数据：(1)数据量较小的历史数据：采用物理集成的方式；(2)数据量较大的历史数据：实现联邦集成。
第二步：围绕核心数据扩展与其它多应用系统数据的关系，形成结构化模型信息：确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统即其它多应用系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来，并把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展只选择该应用领域核心的属性而非全部；围绕核心数据表扩展与其它系统数据表的关系，形成结构化模型信息；
确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来；
1)利用对象匹配方法将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来；
对象匹配方法是通过建立核心系统数据表到其它专业系统数据表对象的映射关系，以实现集成多个系统厂站表的属性到全景模型厂站表的过程；
2)把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展选择只选择该应用领域中核心的属性域而非全部；
第三步：集成非核心系统中关键数据表；
完成前两个步骤后，全景建模后仅仅完成了一次设备模型的建模，对于非核心系统的重要数据表也需要集中到全景模型中；
第四步：完成前两个步骤后，全景建模后仅仅完成了一次设备模型的建模，对于非核心系统的重要数据表也需要集中到全景模型中；非核心系统的其它数据表以数据服务接口方式提供，建立系统间数据交换规范；完成前三步操作后，数据集成主要任务就完成了，核心系统和非核心系统的大部分数据已经集中到全景模型中，对于历史数据和非常用数据则要定义数据交换规范，由专业系统以数据访问接口方式提供；数据交换规范的主要包括：数据标准、对象数据交换、历史数据交换、文件数据交换和模型交换服务。
本发明尤其当多应用系统是电力企业的管理与信息多应用系统，其结构与数据分类，电力系统的相关多应用系统如表1：
各步骤的具体过程如下；
第一步：多应用系统全景模型的结构设计和数据分类：
全景模型的建模以EMS(Energy Management System，能量管理系统)模型为核心，扩展“继电保护故障信息系统”、“DMIS即调度生产管理信息系统”、“水调自动化系统”、“电网暂态模型”“脱硫监控系统”这5个专业系统，EMS核心模型与专业系统模型在总体结构上也体现了一种层次关系；
多应用系统中核心模型及核心数据：在电力企业的管理与信息多应用系统中，处理企业主要业务流程和资产管理紧密相连的系统通常是企业核心系统，在核心系统中与产品、业务相关的数据通常是核心数据；该核心模型中的具体应用模型作为其他专业系统的应用模型的扩展，基于核心模型形成层次型、融合各应用模型的全景模型；
EMS系统是多系统中的核心系统，EMS系统负责电力系统的能量管理，并对一次设备管理；
保信系统保障电网安全运行，围绕一次设备进行布置；DMIS在一次设备模型信息基础上实现电力资产管理、日常运行维护管理和报表统计；
在全景模型设计中，基于一次设备扩展的保护、水调、脱硫等各专业系统；根据数据刷新频率和数据存储容量，全景模型中的数据分为三种类型：模型静态属性、实时采集数据、历史及统计数据；不同类型的数据采用不同的方式进行数据集成，处理方法如下：
1)模型静态数据：在全景建模的时候实现物理集成；
2)实时采集数据即过程数据：不在全景模型中保存，实现联邦集成；
3)历史数据：(1)数据量较小的历史数据：采用物理集成的方式；(2)数据量较大的历史数据：实现联邦集成；
模型和数据的分类列表如表2：
第二步：围绕EMS核心数据扩展与其它多应用系统数据的关系，形成结构化模型信息：确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统即其它多应用系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来，并把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展只选择该应用领域核心的属性而非全部；
模型静态数据：在全景建模的时候实现物理集成；
实时采集数据：即过程数据，不在全景模型中保存，采用数据联邦进行集成；
历史数据：根据历史数据量的大小不同，分别选择物理集成的方式和联邦集成方式；
围绕核心数据扩展与其它系统数据的关系，形成结构化模型信息：确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来，并把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展只选择该应用领域核心的属性而非全部；
在EMS系统中，一次设备模型信息是核心数据，测点是对一次设备运行信息的采集点、历史类数据是对测点数据的历史值的存储；由于三个系统都具有一次设备表，数据重复和冲突难以避免，由于EMS系统是核心系统，必须以EMS一次设备模型信息作为准确数据来源，其它系统建立的一些虚拟数据则不能参与数据集成；
围绕核心数据表扩展与其它系统数据表的关系，形成结构化模型信息；
确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来，并把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展选择只选择该应用领域中核心的属性域而非全部；
1)利用对象匹配方法将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来；
对象匹配方法是通过建立包括ems的厂站表的核心系统数据表到其它专业系统数据表(包括保信、DMIS的厂站表等)对象的映射关系，以实现集成多个系统厂站表的属性到全景模型厂站表的过程；全景模型厂站表包含了EMS、DMIS和保信三个系统厂站表中域；使用对象匹配技术的融合过程如下：
过程1：完成基本数据抽取；通过对象映射表将三个系统的厂站表关联起来，并将各系统的域抽取到全局模型的厂站表中，这里全景模型表属性域的名称与其他系统相同。在对象映射表中，ems与保信、ems与dmis厂站表的记录是一一对应的，且ems为准；当ems的厂站表存在某条记录保信或dmis不存在的记录，则全景模型厂站表中包含这条记录(保信或dmis属性为空)；反之，如果记录在ems厂站表中不存在，则全景模型中肯定不存在；
过程2：完成模型层次关系建立；全景模型的厂站表包含域area_nid和volt_nid，是到区域表SUBCONTROLAREA和电压等级表VOLTAGELEVEL的外键，实现的基础是全景模型区域表和电压等级表已经完成抽取工作；通过将厂站表的area_id与区域表的ems_id关联起来即可找到区域表在全局模型中的nid编号，完成新关系的建立；
2)把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展选择只选择该应用领域中核心的属性域而非全部；
以厂站表为例，三个系统的厂站表包含不同的内容；EMS系统主要含有整个系统的结构和应用信息，保信系统主要关心厂站的保信通讯信息，DMIS主要关注厂站属性和管理类信息。在EMS厂站表的基础上，加入了保信属性(ip，port，protocol，commode，ip_rsv，port_rsv)、DMIS(dyxx，dysx，dddw，whdw)属性，实现全景模型的物理集，将各系统核心数据的统一和汇总；
对于EMS、保信和DMIS厂站表的其它属性，通过建立索引信息的方式进行扩展；全景模型厂站表中扩展了索引属性(ems_id，pt_id，dmis_id)，分别指向本条记录在EMS、保信和DMIS系统对应的ID；索引利用了逻辑集中的技术，加速数据集成的实现；全景模型的厂站表如表3：
| 属性英文名 | 属性中文名 | 来源系统 |
| nid | 表内id | |
| gid | 全局id | |
| name | 名称 | EMS |
| ip | 保信主站IP | 保信 |
| port | 主站端口 | 保信 |
| protocol | 协议ID | 保信 |
| commode | 通讯模式 | 保信 |
| ip_rsv | 保信主站IP2 | 保信 |
| port_rsv | 主站端口2 | 保信 |
| dyxx | 电压下限 | DMIS |
| dysx | 电压上限 | DMIS |
| dddw | 调度单位 | DMIS |
| whdw | 维护单位 | DMIS |
| rd_app | 所属应用 | EMS |
| area_nid | 子区域ID号 | EMS |
| volt_nid | 最高电压等级ID | EMS |
| ems_id | EMS对应的ID号 | EMS |
| pt_id | 保信对应的ID号 | 保信 |
| dmis_id | dmis对应的ID号 | DMIS |
EMS一次设备模型的其它表使用同样的方法进行建模后，形成关于以EMS一次设备模型为核心扩展多个其它专业系统的初步核心模型；通过全景模型，可以快速查询到一次设备模型的大量数据，可以定位到一次设备模型所有系统数据信息；
第三步：集成非核心系统中关键数据表
完成前两个步骤后，全景建模后仅仅完成了一次设备模型的建模，对于非核心系统的重要数据表也需要集中到全景模型中；对于保信系统，保护模型是保信系统的核心模型；在全景模型中需要将保信模型中保护装置、滤波装置、定值、软压板集中进去，而对于历史告警信息、历史动作信息之类的历史信息则不需要加入进去；调度生产管理信息系统、脱硫监控系统和水调自动化系统类推；
第四步：非核心系统的其它数据表以数据服务接口方式提供，建立系统间数据交换规范；完成前三步操作后，数据集成主要任务就完成了，核心系统和非核心系统的大部分数据已经集中到全景模型中，对于历史数据和非常用数据则要定义数据交换规范，由专业系统以数据访问接口方式提供；数据交换规范的主要包括：数据标准、对象数据交换、历史数据交换、文件数据交换和模型交换服务。
本发明的有益效果是：本发明方案针对多个系统之间的数据集成，以建立全景模型为目标，通过物理集中(某些属性域抽取)和逻辑集中(缓存各系统私有id)方式，解决了单纯采用这两种技术方案带来的技术缺陷，使得最后形成的全景模型成为真正可用的数据中心，为后续应用和服务开发提供了准确而全面的数据来源。另外，在全景模型基础上进行高级应用和服务的开发较物理集成和逻辑集成更为便利，既可以迅速从全景模型中获取关键数据，又可以通过扩展方式获得其它数据。
附图说明
图1是全景建模示意图。
图2使用对象匹配技术实现基本属性的抽取。
图3厂站表模型层次关系映射。
具体实施方式
下面以电力企业管理与信息系统中多系统数据集成为例，介绍全景建模的具体实施方式。相关系统EMS、调度生产管理信息系统(简称DMIS)、脱硫监控系统和水调自动化系统的主要内容如上述表1：
多系统数据集成时的全景建模方法，如下所示，主要分四步。
第一步：多应用系统全景模型的结构和数据分类
(1)选出核心模型，该核心模型中的具体应用模型作为其他专业系统的应用模型的扩展，基于核心模型形成层次型、融合各应用模型的全景模型。
(2)全景模型中的数据进行分类，分为三种类型：模型静态属性、实时采集数据、历史及统计数据，数据的分类列表2所示：
模型静态数据：在全景建模的时候实现物理集成；
实时采集数据：即过程数据，不在全景模型中保存，采用数据联邦进行集成；
历史数据：根据历史数据量的大小不同，分别选择物理集成的方式和联邦集成方式。
对于年历史数据量小于1GBYTE的历史数据采用物理集成的方式；对于年历史数据量大于1GBYTE的历史数据实现联邦集。
在图1星号标记所示，EMS系统是来源系统中的核心系统，其核心地位是由三个系统的功能定位决定的。EMS系统负责电力系统的能量管理，对一次设备的管理是基本的功能之一，因而其包含的一次设备模型必定是对应真实存在、可读、可控的；保信系统的主要功能就是通过保护装置保障电网安全运行，主要是围绕一次设备进行布置；DMIS在一次设备模型信息基础上实现电力资产管理、日常运行维护管理和报表统计等功能，保信系统和DMIS系统都可以归为电网辅助运行系统的范畴。
在EMS系统中，一次设备模型信息是核心数据，测点是对一次设备运行信息的采集点、历史类数据是对测点数据的历史值的存储。由于三个系统都具有一次设备表，数据重复和冲突难以避免，由于EMS系统是核心系统，必须以EMS一次设备模型信息作为准确数据来源，其它系统建立的一些虚拟数据则不能参与数据集成。
以厂站表为例，三个系统的厂站表包含不同的内容(如表3-5)。EMS系统主要含有整个系统的结构和应用信息，保信系统主要关心厂站的保信通讯信息，DMIS主要关注厂站属性和管理类信息。
| 英文名 | 中文名 | 所属系统 |
| ems_id | 私有id | EMS |
| ems_name | 名称 | EMS |
| rd_app | 所属应用 | EMS |
| area_id | 子区域ID号 | EMS |
| volt_id | 最高电压等级ID | EMS |
表3.EMS厂站表
| 英文名 | 中文名 | 所属系统 |
| prt_id | 私有id | 保信 |
| prt_name | 名称 | 保信 |
| ip | 保信主站IP | 保信 |
| port | 主站端口 | 保信 |
| protocol | 协议ID | 保信 |
| commode | 通讯模式 | 保信 |
| ip_rsv | 保信主站IP2 | 保信 |
| port_rsv | 主站端口2 | 保信 |
表4.保信系统厂站表
表5.DMIS厂站表
第二步：围绕核心数据表扩展与其它系统数据表的关系，形成结构化模型信息；
确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配技术，将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来，并把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展选择只选择该应用领域中核心的属性域而非全部。
(1)利用对象匹配技术将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来；
对象匹配技术是通过建立核心系统数据表(如ems的厂站表)到其它专业系统数据表(保信、DMIS的厂站表)对象的映射关系，以实现集成多个系统厂站表的属性到全景模型厂站表的过程。如表6所示，全景模型厂站表包含了EMS、DMIS和保信三个系统厂站表中域。使用对象匹配技术的融合过程如下：
过程1：完成基本数据抽取。如图2所示，通过对象映射表将三个系统的厂站表关联起来，并将各系统的域抽取到全局模型的厂站表中，这里全景模型表属性域的名称与其他系统相同。在对象映射表中，ems与保信、ems与dmis厂站表的记录是一一对应的，且ems为准。如ems的厂站表存在某条记录保信或dmis不存在的记录，则全景模型厂站表中包含这条记录(保信或dmis属性为空)。反之，如果记录在ems厂站表中不存在，则全景模型中肯定不存在。
过程2：完成模型层次关系建立。全景模型的厂站表包含域area_nid和volt_nid，是到区域表SUBCONTROLAREA和电压等级表VOLTAGELEVEL的外键，这一步实现的基础是全景模型区域表和电压等级表已经完成抽取工作。如图3所示，通过将厂站表的area_id与区域表的ems_id关联起来即可找到区域表在全局模型中的nid编号，完成新关系的建立。
(2)把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展选择只选择该应用领域中核心的属性域而非全部。
比如全景模型的厂站表不需要完全包含ems、dmis和保信厂站表的域，而是提取对各系统而言重要的属性。如表4所示，在EMS厂站表的基础上，加入了保信属性(ip，port，protocol，commode，ip_rsv，port_rsv)、DMIS(dyxx，dysx，dddw，whdw)属性。这里实现了全景模型的物理集，将各系统核心数据的统一和汇总。
对于EMS、保信和DMIS厂站表的其它属性，可以通过建立索引信息的方式进行扩展。如表6所示，全景模型厂站表中扩展了索引属性(ems_id，pt_id，dmis_id)，分别指向本条记录在EMS、保信和DMIS系统对应的ID。索引利用了逻辑集中的技术，加速数据集成的实现。
| 属性英文名 | 属性中文名 | 来源系统 |
| nid | 表内id | |
| gid | 全局id | |
| name | 名称 | EMS |
| ip | 保信主站IP | 保信 |
| port | 主站端口 | 保信 |
| protocol | 协议ID | 保信 |
| commode | 通讯模式 | 保信 |
| ip_rsv | 保信主站IP2 | 保信 |
| port_rsv | 主站端口2 | 保信 |
| dyxx | 电压下限 | DMIS |
| dysx | 电压上限 | DMIS |
| dddw | 调度单位 | DMIS |
| whdw | 维护单位 | DMIS |
| rd_app | 所属应用 | EMS |
| area_nid | 子区域ID号 | EMS |
| volt_nid | 最高电压等级ID | EMS |
| ems_id | EMS对应的ID号 | EMS |
| pt_id | 保信对应的ID号 | 保信 |
| dmis_id | dmis对应的ID号 | DMIS |
表6.全景模型的厂站表
EMS一次设备模型的其它表使用同样的方法进行建模后，可以形成关于以EMS一次设备模型为核心扩展多个其它专业系统的初步核心模型。通过全景模型，可以快速查询到一次设备模型的大量数据，可以定位到一次设备模型所有系统数据信息。
第三步：集成非核心系统中关键数据表。
完成前两个步骤后，全景建模后仅仅完成了一次设备模型的建模，对于非核心系统的重要数据表也需要集中到全景模型中。
例如，对于保信系统，保护模型是保信系统的核心模型。在全景模型中需要将保信模型(保护装置、滤波装置、定值、软压板等)集中进去，而对于如历史告警信息、历史动作信息之类的历史信息则不需要加入进去。
本步骤的要点是分析非核心系统中那些是关键数据表，通常是业务相关的主要数据表和使用频率较高的表。在建模时，这些表需要统一到全景建模对数据格式的统一规范中。
第四步：非核心系统的其它数据表以数据服务接口方式提供，建立系统间数据交换规范。
完成前三步操作后，数据集成主要任务就完成了，核心系统和非核心系统的大部分数据已经集中到全景模型中，对于历史数据和非常用数据则要定义数据交换规范，由专业系统以数据访问接口方式提供。数据交换规范的主要包括：数据标准、对象数据交换、历史数据交换、文件数据交换和模型交换服务。本发明方案有效解决了多系统数据集成时单纯采用逻辑集中或物理集中无法对整个数据进行完整、有效的存储和建模的现状。
Claims (4)
1.一种基于对象匹配的多应用系统全景建模方法，其特征是：
第一步：多应用系统全景模型的结构设计和数据分类；
对一次设备管理和数据处理的系统是多系统中的核心系统；根据数据刷新频率和数据存储容量，全景模型中的数据分为三种类型：模型静态属性、实时采集数据、历史及统计数据；不同类型的数据采用不同的方式进行数据集成，处理方法如下：
1)模型静态数据：在全景建模的时候实现物理集成；
2)实时采集数据、即过程数据：不在全景模型中保存，实现联邦集成；
3)历史数据：(1)数据量较小的历史数据：采用物理集成的方式；(2)数据量较大的历史数据：实现联邦集成。
第二步：围绕核心数据扩展与其它多应用系统数据的关系，形成结构化模型信息：确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统即其它多应用系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来，并把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展只选择该应用领域核心的属性而非全部；围绕核心数据表扩展与其它系统数据表的关系，形成结构化模型信息；
确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来；
1)利用对象匹配方法将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来；
对象匹配方法是通过建立核心系统数据表到其它专业系统数据表对象的映射关系，以实现集成多个系统数据表的属性到全景模型数据表的过程；
2)把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展选择只选择该应用领域中核心的属性域而非全部；
第三步：集成非核心系统中关键数据表；
完成前两个步骤后，全景建模后仅仅完成了一次设备模型的建模，对于非核心系统的重要数据表也需要集中到全景模型中；
第四步：非核心系统的其它数据表以数据服务接口方式提供，建立系统间数据交换规范；完成前三步操作后，数据集成主要任务就完成，核心系统和非核心系统的大部分数据已经集中到全景模型中，对于历史数据和非常用数据则要定义数据交换规范，由专业系统以数据访问接口方式提供；数据交换规范的主要包括：数据标准、对象数据交换、历史数据交换、文件数据交换和模型交换服务。
2.如权利要求1所述基于对象匹配的多应用系统全景建模方法，其特征是：
多应用系统是电力企业的管理与信息多应用系统，其结构与数据分类，电力系统的相关多应用系统如下：
各步骤的具体过程如下；
第一步：多应用系统全景模型的结构设计和数据分类：
全景模型的建模以EMS(Energy Management System，能量管理系统)模型为核心，扩展“继电保护故障信息系统”、“DMIS即调度生产管理信息系统”、“水调自动化系统”、“电网暂态模型”“脱硫监控系统”这5个专业系统，EMS核心模型与专业系统模型在总体结构上也体现了一种层次关系；
多应用系统中核心模型及核心数据：在电力企业的管理与信息多应用系统中，处理企业主要业务流程和资产管理紧密相连的系统通常是企业核心系统，在核心系统中与产品、业务相关的数据通常是核心数据；该核心模型中的具体应用模型作为其他专业系统的应用模型的扩展，基于核心模型形成层次型、融合各应用模型的全景模型；
EMS系统是多系统中的核心系统，EMS系统负责电力系统的能量管理，并对一次设备管理；
保信系统保障电网安全运行，围绕一次设备进行布置；DMIS在一次设备模型信息基础上实现电力资产管理、日常运行维护管理和报表统计；
在全景模型设计中，基于一次设备扩展的保护、水调、脱硫等各专业系统；根据数据刷新频率和数据存储容量，全景模型中的数据分为三种类型：模型静态属性、实时采集数据、历史及统计数据；不同类型的数据采用不同的方式进行数据集成，处理方法如下：
1)模型静态数据：在全景建模的时候实现物理集成；
2)实时采集数据即过程数据：不在全景模型中保存，实现联邦集成；
3)历史数据：(1)数据量较小的历史数据：采用物理集成的方式；(2)数据量较大的历史数据：实现联邦集成；
模型和数据的分类列表如下所示：
第二步：围绕EMS核心数据扩展与其它多应用系统数据的关系，形成结构化模型信息：确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统即其它多应用系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来，并把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展只选择该应用领域核心的属性而非全部；
模型静态数据：在全景建模的时候实现物理集成；
实时采集数据：即过程数据，不在全景模型中保存，采用数据联邦进行集成；
历史数据：根据历史数据量的大小不同，分别选择物理集成的方式和联邦集成方式；
围绕核心数据扩展与其它系统数据的关系，形成结构化模型信息：确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来，并把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展只选择该应用领域核心的属性而非全部；
在EMS系统中，一次设备模型信息是核心数据，测点是对一次设备运行信息的采集点、历史类数据是对测点数据的历史值的存储；由于三个系统都具有一次设备表，数据重复和冲突难以避免，由于EMS系统是核心系统，必须以EMS一次设备模型信息作为准确数据来源，其它系统建立的一些虚拟数据则不能参与数据集成；
围绕核心数据表扩展与其它系统数据表的关系，形成结构化模型信息；
确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来，并把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展选择只选择该应用领域中核心的属性域而非全部；
1)利用对象匹配方法将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来；
作电力系统的厂站表，对象匹配方法是通过建立包括ems的厂站表的核心系统数据表到其它专业系统数据表(包括保信、DMIS的厂站表等)对象的映射关系，以实现集成多个系统厂站表的属性到全景模型厂站表的过程；全景模型厂站表包含了EMS、DMIS和保信三个系统厂站表中域；使用对象匹配技术的融合过程如下：
过程1：完成基本数据抽取；通过对象映射表将三个系统的厂站表关联起来，并将各系统的域抽取到全局模型的厂站表中，这里全景模型表属性域的名称与其他系统相同。在对象映射表中，ems与保信、ems与dmis厂站表的记录是一一对应的，且ems为准；当ems的厂站表存在某条记录保信或dmis不存在的记录，则全景模型厂站表中包含这条记录(保信或dmis属性为空)；反之，如果记录在ems厂站表中不存在，则全景模型中肯定不存在；
过程2：完成模型层次关系建立；全景模型的厂站表包含域area_nid和volt_nid，是到区域表SUBCONTROLAREA和电压等级表VOLTAGELEVEL的外键，实现的基础是全景模型区域表和电压等级表已经完成抽取工作；通过将厂站表的area_id与区域表的ems_id关联起来即可找到区域表在全局模型中的nid编号，完成新关系的建立；
2)把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展选择只选择该应用领域中核心的属性域而非全部；
作为电力系统的厂站表，三个系统的厂站表包含不同的内容；EMS系统主要含有整个系统的结构和应用信息，保信系统主要关心厂站的保信通讯信息，DMIS主要关注厂站属性和管理类信息。在EMS厂站表的基础上，加入了保信属性(ip，port，protocol，commode，ip_rsv，port_rsv)、DMIS(dyxx，dysx，dddw，whdw)属性，实现全景模型的物理集，将各系统核心数据的统一和汇总；
对于EMS、保信和DMIS厂站表的其它属性，通过建立索引信息的方式进行扩展；全景模型厂站表中扩展了索引属性(ems_id，pt_id，dmis_id)，分别指向本条记录在EMS、保信和DMIS系统对应的ID；索引利用了逻辑集中的技术，加速数据集成的实现；全景模型的厂站表如下：
EMS一次设备模型的其它表使用同样的方法进行建模后，形成关于以EMS一次设备模型为核心扩展多个其它专业系统的初步核心模型；通过全景模型，可以快速查询到一次设备模型的大量数据，可以定位到一次设备模型所有系统数据信息；
第三步：集成非核心系统中关键数据表
完成前两个步骤后，全景建模后仅仅完成了一次设备模型的建模，对于非核心系统的重要数据表也需要集中到全景模型中；对于保信系统，保护模型是保信系统的核心模型；在全景模型中需要将保信模型中保护装置、滤波装置、定值、软压板集中进去，而对于历史告警信息、历史动作信息之类的历史信息则不需要加入进去；调度生产管理信息系统、脱硫监控系统和水调自动化系统类推；
第四步：非核心系统的其它数据表以数据服务接口方式提供，建立系统间数据交换规范；完成前三步操作后，数据集成主要任务就完成了，核心系统和非核心系统的大部分数据已经集中到全景模型中，对于历史数据和非常用数据则要定义数据交换规范，由专业系统以数据访问接口方式提供；数据交换规范的主要包括：数据标准、对象数据交换、历史数据交换、文件数据交换和模型交换服务。
3.如权利要求1所述基于对象匹配的多应用系统全景建模方法，其特征是：对于年历史数据量小于1GBYTE的历史数据采用物理集成的方式；对于年历史数据量大于1GBYTE的历史数据实现联邦集。
4.按照权利要求1或3所述的基于对象匹配的多应用系统全景建模方法，其特征是：完成上述步骤后，对于非核心系统的其它数据以数据访问接口方式提供，建立系统间数据交换规范。
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