CN107872522A - 一种基于特征库的多业务识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于特征库的多业务识别方法，包括如下步骤：A、获取并分析用电信息采集系统的对外交互的数据，获得用电信息采集系统所能提供的外部交互服务，以及所述外部交互服务中包含的特征信息；B、构建包含所述特征信息、外部交互服务及其对应关系的多业务交互特征库；C、获取外部交互系统发送的外部交互请求中包含的特征信息；D、将从外部交互请求中获取的特征信息与多业务交互特征库中的特征信息进行比对，识别与所述外部交互请求相对应的外部交互服务。本发明的基于特征库的多业务识别方法，通过构建多业务交互特征库，能够高效识别外部交互系统请求的外部交互服务，以便用电信息采集系统能够对外部业务需求进行快速响应。
Description
技术领域
本发明涉及用电信息采集系统技术领域，特别是涉及一种基于特征库的多业务识别方法。
背景技术
用电信息采集系统是电力系统开展业务应用的重要基础数据源，基于采集数据开展广泛而深入的业务应用是用电采集建设价值的集中体现。近年来，提升采集系统业务承载能力逐渐成为电力公司关注的重点，尤其对系统外部业务需求的高效识别和响应提出了更高的要求。
目前外部业务需求响应普遍采用定制方式开放业务交互接口，结合需求范围、时效要求、交互数据量等因素，运用数据中心、WebService、文件传输等技术，通过定义数据交互模型、报文格式、数据文件格式，完成系统间的外部业务需求的识别和响应，实现数据共享。
通过定制方式实现业务需求响应存在着以下两点不足：1)基于单一的外部业务需求开展定制式设计开发无法实现通用，在外部业务需求发生变更或者存在细微差别的不同业务需求时，均需要定制不同的方法进行响应；2)定制式外部需求响应服务具备点对点响应的特征，需要部署大量的业务需求响应服务节点，过多的节点带来数据不一致、信息安全防护压力增大等风险。
因此，如何创设一种基于特征库的多业务识别方法，使其能够高效识别外部业务需求，以便于用电信息采集系统能够对外部业务需求快速响应，成为本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于特征库的多业务识别方法，使其能够高效识别外部业务需求，以便用电信息采集系统能够对外部业务需求快速响应。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于特征库的多业务识别方法，包括如下步骤：A、获取并分析用电信息采集系统的对外交互的数据，获得用电信息采集系统所能提供的外部交互服务，以及所述外部交互服务中包含的特征信息；B、构建包含所述特征信息、外部交互服务及其对应关系的多业务交互特征库；C、获取外部交互系统发送的外部交互请求中包含的特征信息；D、将从外部交互请求中获取的特征信息与多业务交互特征库中的特征信息进行比对，识别与所述外部交互请求相对应的外部交互服务。
作为本发明的一种改进，所述步骤C具体包括如下步骤：根据所述多业务交互特征库构建多业务交互模型；通过所述多业务交互模型获取外部交互系统发送的外部交互请求中包含的特征信息。
进一步改进，所述特征信息包括业务特征信息、数据特征信息和时效特征信息；所述业务特征信息包括所属专业、用户范围、用户类型、管理粒度及关联实体；所述所属专业包括营销专业、运检专业、安质专业、运监专业、发策专业及信息专业；所述用户类型包括一级用户类型分类和二级用户类型分类，其中，所述一级用户类型分类包括全部、专变用户、公变用户及低压用户，所述二级用户类型分类包括大型专变用户、中小型专变用户、低压三相工商业用户、低压单相工商业用户及低压居民用户；所述管理粒度包括：省级电力公司、地市级供电公司、县级供电公司、供电所；所述关联实体包括线路、变压器、用电客户、采集终端及智能表计；所述数据特征信息包括数据类型、数据粒度、数据频度；所述数据类型包括电能示值、电能量、电压、电流、功率、功率因数、事件数据、计量监测异常数据、指标数据；所述数据粒度包括记录级和属性级；所述数据频度包括实时、分钟级、小时级、日级及月级；所述时效特征信息包括交互间隔、交互时限及时间范围。
进一步改进，所述多业务交互特征库中的特征信息可扩展。
由于采用上述技术方案，本发明至少具有以下优点：
(1)本发明的基于特征库的多业务识别方法，通过构建多业务交互特征库，能够高效识别外部交互系统请求的外部交互服务，并可支持嵌套数据的外部交互服务，以便用电信息采集系统能够对外部业务需求进行快速响应。
(2)该多业务交互特征库可根据实际业务需求进行灵活扩展，可以满足外部交互需求的弹性扩展。
附图说明
上述仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
图1是本发明基于特征库的多业务识别方法的流程图。
具体实施方式
参见图1所示，本发明提出了一种基于特征库的多业务识别方法，具体包括如下步骤：
步骤1：获取并分析用电信息采集系统的对外交互的数据，获得用电信息采集系统所能够提供的外部交互服务，以及该外部交互服务中包含的特征信息。
步骤2：构建包含特征信息、外部交互服务及其对应关系的多业务交互特征库。其中，特征信息包括业务特征信息、数据特征信息、时效特征信息。
1)业务特征信息可包括所属专业、用户范围、用户类型、管理粒度及关联实体。具体如下：
(1)所属专业：表示该业务交互对应的专业部门，具体包括营销专业、运检专业、安质专业、运监专业、发策专业及信息专业。所述专业分类可根据应用需求进行层级细分，例如营销专业可细分为计量、营业、客服、市场及综合等二级分类。
(2)用户范围：表示该业务交互所涉及到的用户范围，由用户类型和隶属供电单位区域来决定。
(3)用户类型：用户类型可细分到一级用户类型分类和二级用户类型分类。其中，一级用户类型分类包括全部、专变用户、公变用户及低压用户；二级用户类型分类包括大型专变用户、中小型专变用户、低压三相工商业用户、低压单相工商业用户及低压居民用户。选用用户类型的分类级别根据业务交互需求确定。
(4)管理粒度：表示该业务交互所涉及的管理单位层级。根据国家电网公司机构设置情况，结合与用电信息采集系统相关联业务开展情况，管理粒度可划分为四级，包括：省级电力公司、地市级供电公司、县级供电公司、供电所。
(5)关联实体：指该业务交互所关联的实体对象，对应用电信息采集系统采集对象类型，可包括线路、变压器、用电客户、采集终端及智能表计。
2)数据特征信息可包括数据类型、数据粒度、数据频度，具体如下：
(1)数据类型：指该业务交互的具体数据内容，涵盖智能电能表、采集终端设备及用电信息采集系统其他接入设备所支持的数据项和用电信息采集系统主站软件分析结果数据，可包括电能示值、电能量、电压、电流、功率、功率因数、事件数据、计量监测异常数据、指标数据。
(2)数据粒度：指该业务交互所需的数据粒度，包括记录级和属性级。
(3)数据频度：指数据采集的频度，特征值选取受限于设备技术标准、通信技术条件、采集系统处理能力等因素影响，可包括实时、分钟级、小时级、日级及月级。
3)时效特征信息包括交互间隔、交互时限及时间范围。
(1)交互间隔：是根据该业务交互需求确定的数据交互频度，常见的交互频度主要包括实时交互、分钟级交互、小时级交互、按天交互及按月交互。
(2)交互时限：是根据该业务交互需求决定的业务交互动作完成的最后时限，通常表示为每日N点前、隔日N点前、次月M日N点前。
(3)时间范围：是指该业务交互的数据时间范围，常用表示方法为获取数据的时间点、数据起始时间及结束时间。
作为优选方案，该多业务交互特征库可根据实际业务需求进行灵活扩展，可以满足外部交互需求的弹性扩展，支持以下两种更改方式：
1)原有特征信息的扩展。原有特征信息的扩展主要集中在业务特征信息、数据特征信息及时效特征信息方面，其中：业务特征信息扩展可为数据服务业务对象变更、业务服务模式变更；数据特征信息扩展可为数据项内容的调整、数据粒度细化、数据项采集频度；时效特征信息扩展可为交互频度的提高。
2)新增特征信息类型。随着业务扩展，特征信息类型可在现有基础上可能进行扩展，比如增加安全特征信息，可包括数据是否加密和数据加密范围。
该多业务交互特征库逻辑结构如表1至表4所示。
表1交互需求实体关键属性
表2业务特征信息
表3数据特征信息
表4时效特征信息
步骤3：根据多业务交互特征库构建多业务交互模型；
步骤4：通过多业务交互模型提取外部交互系统发送的外部交互请求中的特征信息。
多业务交互请求格式具体如下：
步骤5：将从外部交互请求中提取的特征信息与多业务交互特征库中包含的特征信息进行比对，识别与所述外部交互请求相对应的外部交互服务，以便于用电信息采集系统能够对外壁业务需求快速响应。
本发明的基于特征库的多业务识别方法，通过构建多业务交互特征库，能够高效识别外部交互系统请求的外部交互服务，并可支持嵌套数据的外部交互服务，以便用电信息采集系统能够对外部业务需求进行快速响应。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰，均落在本发明的保护范围内。
Claims (4)
1.一种基于特征库的多业务识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
A、获取并分析用电信息采集系统的对外交互的数据，获得用电信息采集系统所能提供的外部交互服务，以及所述外部交互服务中包含的特征信息；
B、构建包含所述特征信息、外部交互服务及其对应关系的多业务交互特征库；
C、获取外部交互系统发送的外部交互请求中包含的特征信息；
D、将从外部交互请求中获取的特征信息与多业务交互特征库中的特征信息进行比对，识别与所述外部交互请求相对应的外部交互服务。
2.根据权利要求1所述的基于特征库的多业务识别方法，其特征在于，所述步骤C具体包括如下步骤：
根据所述多业务交互特征库构建多业务交互模型；
通过所述多业务交互模型获取外部交互系统发送的外部交互请求中包含的特征信息。
3.根据权利要求2所述的基于特征库的多业务识别方法，其特征在于，所述特征信息包括业务特征信息、数据特征信息和时效特征信息；
所述业务特征信息包括所属专业、用户范围、用户类型、管理粒度及关联实体；所述所属专业包括营销专业、运检专业、安质专业、运监专业、发策专业及信息专业；所述用户类型包括一级用户类型分类和二级用户类型分类，其中，所述一级用户类型分类包括全部、专变用户、公变用户及低压用户，所述二级用户类型分类包括大型专变用户、中小型专变用户、低压三相工商业用户、低压单相工商业用户及低压居民用户；所述管理粒度包括：省级电力公司、地市级供电公司、县级供电公司、供电所；所述关联实体包括线路、变压器、用电客户、采集终端及智能表计；
所述数据特征信息包括数据类型、数据粒度、数据频度；所述数据类型包括电能示值、电能量、电压、电流、功率、功率因数、事件数据、计量监测异常数据、指标数据；所述数据粒度包括记录级和属性级；所述数据频度包括实时、分钟级、小时级、日级及月级；
所述时效特征信息包括交互间隔、交互时限及时间范围。
4.根据权利要求3所述的基于特征库的多业务识别方法，其特征在于，所述多业务交互特征库中的特征信息可扩展。
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