CN104346441A - 一种配电网信息数据动态集成交互方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种配电网信息数据动态集成交互方法，包括以下步骤：用户层提出业务需求与管理需求，交任务层进行归一化分类整理；任务层完成指标数据集成交互，并实现数据与指标关系的整合分类；数据层完成数据计算整合分类应用。本发明采用多层数据任务激活模式进行，使得数据资源合理应用，数据过程产生更为合理。可以快速获取运算型数据结果，提升工作效率；在实际生产环境下，减少大量配电网动态数据交换应用过程中造成的资源浪费与数据重叠；尤其是在跨业务集成互操作过程中有效定位数据源，减少运行风险，提高运行效率。
Description
技术领域
本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种配电网信息数据动态集成交互方法。
背景技术
业务数据(如配电自动化、状态检修、用电信息、营配调等业务)是支撑配电网管理的基础，又是业务应用的核心，根据业务管理总体范畴来讲，将数据又分为基础台帐数据与动态运行数据；基础台帐数据作为关联性结构化数据，解决设备运行数据与台帐参数的关联；动态运行数据构建的是面向服务架构的交互体系，是基于统一标准和规范的服务基础上开发，依据业务需求进行数据分解与封装，由此实现数据的信息共享与重用。
随着业务应用的整合，指标数据应用中关联关系越来越多，级联指数越来越高，多业务运行数据与支撑数据的整合越来越紧密，跨平台、跨业务应用数据在数据交互过程中基于配电网信息总线实现了数据的采集，解决了数据收集的途径，但在数据实际应用中受到了一定制约，基础数据的频繁使用，业务逻辑的进程切换，使得信息进程接口重复调用，造成了资源浪费，尤其是计算型数据在计算过程中产生的数据垃圾(如：线损率是通过供电量与售电量两个指标数据计算得到)和业务互操作过程中产生的并发系统资源占用、进程频繁切换(如：不同进程下计算同一指标导致同一指标计算数据产生多条过程信息)等问题，大大降低了数据使用效率。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种配电网信息数据动态集成交互方法，采用多层数据任务激活模式进行，使得数据资源合理应用，数据过程产生更为合理。可以快速获取运算型数据结果，提升工作效率；在实际生产环境下，减少大量配电网动态数据交换应用过程中造成的资源浪费与数据重叠；尤其是在跨业务集成互操作过程中有效定位数据源，减少运行风险，提高运行效率。
为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：
本发明提供一种配电网信息数据动态集成交互方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：用户层提出业务需求与管理需求，交任务层进行归一化分类整理；
步骤2：任务层完成指标数据集成交互，并实现数据与指标关系的整合分类；
步骤3：数据层完成数据计算整合分类应用。
所述步骤1包括以下步骤：
步骤1-1：用户层提出业务需求与管理需求，同时根据相关需求提出指标数据；
步骤1-2：在指标数据中引入数据业务归属或关联指标，形成数据申请；
步骤1-3：将数据申请提交任务层进行归一化分类整理，并接收任务层返回的需求数据整合业务数据计算后的反馈结果信息。
所述数据申请包括以需求为时间轴的数据排序阵列，及申请管理与触发数据间交互涉及的指标数据事项。
所述步骤2包括以下步骤：
步骤2-1：任务层从用户层接收到数据申请后，通过指标数据确定基础业务，提交数据层进行数据集成抽取和数据耦合；
步骤2-2：提出数据关联因素，进行指标数据推送，通过多应用业务形成动态数据组；
步骤2-3：实现业务与数据、业务与业务之间的集成互操作，通过数据关联因素构建数据业务交互操作任务。
所述步骤3中，数据层根据加工后的数据申请，进行数据集成抽取，定义序列曲线间相对数据计算与变化趋势，建立绝对关联度和相似关联度双重比对曲线，若绝对关联度曲线和相似关联度曲线在各时段上斜率均相等或曲线趋势相近，则表明指标数据的关联系数就大，反之就小；再通过多维关系同步绝对关联度和相似关联度进行数据抽取与分发应用,实现关联度整合关系建立，完成数据集成互操作。
所述绝对关联度用于直接获取基础指标比对分析所述相似关联度按照数据关键因素的数据周期曲线变化势态的接近程度来通过关系度确定多维关联度。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1.本发明能够解决不同业务之间，通过建立存储临时表空间的多维关系同步关联度，建立动态数据组，可以为不同业务提供数据支撑；
2.基于动态数据组的信息交互集成互操作，可优化跨业务下数据获取的准确性，提高数据回收率，合理优化数据交互过程中产生的计算冗余。
附图说明
图1是本发明实施例中配电网信息数据动态集成交互方法流程图；
图2是本发明实施例中动态数据组的形成过程示意图；
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1，本发明提供一种配电网信息数据动态集成交互方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：用户层提出业务需求与管理需求，交任务层进行归一化分类整理；
步骤2：任务层完成指标数据集成交互，并实现数据与指标关系的整合分类；
步骤3：数据层完成数据计算整合分类应用。
所述步骤1包括以下步骤：
步骤1-1：用户层提出业务需求与管理需求，同时根据相关需求提出指标数据；
步骤1-2：在指标数据中引入数据业务归属或关联指标，形成数据申请；
步骤1-3：将数据申请提交任务层进行归一化分类整理，并接收任务层返回的需求数据整合业务数据计算后的反馈结果信息。
所述数据申请包括以需求为时间轴的数据排序阵列，及申请管理与触发数据间交互涉及的指标数据事项。
所述步骤2包括以下步骤：
步骤2-1：任务层从用户层接收到数据申请后，通过指标数据确定基础业务，提交数据层进行数据集成抽取和数据耦合；
步骤2-2：提出数据关联因素，进行指标数据推送，通过多应用业务形成动态数据组；
步骤2-3：实现业务与数据、业务与业务之间的集成互操作，通过数据关联因素构建数据业务交互操作任务。
所述步骤3中，数据层根据加工后的数据申请，进行数据集成抽取，定义序列曲线间相对数据计算与变化趋势，建立绝对关联度和相似关联度双重比对曲线，若绝对关联度曲线和相似关联度曲线在各时段上斜率均相等或曲线趋势相近，则表明指标数据的关联系数就大，反之就小；再通过多维关系同步绝对关联度和相似关联度进行数据抽取与分发应用,实现关联度整合关系建立，完成数据集成互操作。
所述绝对关联度用于直接获取基础指标比对分析所述相似关联度按照数据关键因素的数据周期曲线变化势态的接近程度来通过关系度确定多维关联度。
本发明在科研领域内，在研究大量数据处理复杂运算中，本发明采用多层数据任务激活模式进行，使得数据资源合理应用，数据过程产生更为合理。可以快速获取运算型数据结果，提升工作效率；在实际生产环境下，减少大量配电网动态数据交换应用过程中造成的资源浪费与数据重叠；尤其是在跨业务集成互操作过程中有效定位数据源，减少运行风险，提高运行效率。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (6)
1.一种配电网信息数据动态集成交互方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤1：用户层提出业务需求与管理需求，交任务层进行归一化分类整理；
步骤2：任务层完成指标数据集成交互，并实现数据与指标关系的整合分类；
步骤3：数据层完成数据计算整合分类应用。
2.根据权利要求1所述的配电网信息数据动态集成交互方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：
步骤1-1：用户层提出业务需求与管理需求，同时根据相关需求提出指标数据；
步骤1-2：在指标数据中引入数据业务归属或关联指标，形成数据申请；
步骤1-3：将数据申请提交任务层进行归一化分类整理，并接收任务层返回的需求数据整合业务数据计算后的反馈结果信息。
3.根据权利要求2所述的配电网信息数据动态集成交互方法，其特征在于：所述数据申请包括以需求为时间轴的数据排序阵列，及申请管理与触发数据间交互涉及的指标数据事项。
4.根据权利要求1所述的配电网信息数据动态集成交互方法，其特征在于：所述步骤2包括以下步骤：
步骤2-1：任务层从用户层接收到数据申请后，通过指标数据确定基础业务，提交数据层进行数据集成抽取和数据耦合；
步骤2-2：提出数据关联因素，进行指标数据推送，通过多应用业务形成动态数据组；
步骤2-3：实现业务与数据、业务与业务之间的集成互操作，通过数据关联因素构建数据业务交互操作任务。
5.根据权利要求1所述的配电网信息数据动态集成交互方法，其特征在于：所述步骤3中，数据层根据加工后的数据申请，进行数据集成抽取，定义序列曲线间相对数据计算与变化趋势，建立绝对关联度和相似关联度双重比对曲线，若绝对关联度曲线和相似关联度曲线在各时段上斜率均相等或曲线趋势相近，则表明指标数据的关联系数就大，反之就小；再通过多维关系同步绝对关联度和相似关联度进行数据抽取与分发应用,实现关联度整合关系建立，完成数据集成互操作。
6.根据权利要求5所述的配电网信息数据动态集成交互方法，其特征在于：所述绝对关联度用于直接获取基础指标比对分析相似关联度按照数据关键因素的数据周期曲线变化势态的接近程度来通过关系度确定多维关联度。
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