CN111078674A - 一种配网设备的数据识别与纠错方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种配网设备的数据识别与纠错方法，它包括：步骤1)根据数据项列表的数据项，从设备数据库采集数据；步骤2)对设备数据进行完整性校验；步骤3)对设备数据进行正确性校验步骤4)逻辑性校验；依据各数据的关系，检查数据项是否符合业务逻辑关系；若不符合，则需返回修改原数据后重新进行校验，若均正确，则完成数据识别与纠错过程；解决了现有技术数据识别与纠错需要人工识别的方法，这大大提高了状态评价及运维的人力物力成本，且准确度很差。
Description
技术领域
本发明属于数据纠错技术，尤其涉及一种配网设备的数据识别与纠错方法。
背景技术
配网设备的数据完整和正确是配电网规划、状态评价、状态检修快速运维的基础，设备状态评价就是通过收集数据，然后通过打分规则进行评分的过程。在设备状态评价种，对多源数据进行识别与纠错，能够对设备提供准确的状态评价结果，保证运维检修决策的正确性，对配电网的靠考运行具有非常重要的意义；传统的数据识别与纠错需要人工识别的方法，这大大提高了状态评价及运维的人力物力成本，且准确度很差。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种配网设备的数据识别与纠错方法，以解决现有技术数据识别与纠错需要人工识别的方法，这大大提高了状态评价及运维的人力物力成本，且准确度很差。
本发明的技术方案是：
一种配网设备的数据识别与纠错方法，它包括：
步骤1)根据数据项列表的数据项，从设备数据库采集数据；
步骤2)对设备数据进行完整性校验；
步骤3)对设备数据进行正确性校验
步骤4)逻辑性校验；依据各数据的关系，检查数据项是否符合业务逻辑关系；若不符合，则需返回修改原数据后重新进行校验，若均正确，则完成数据识别与纠错过程。
在步骤1)中，设备数据库数据采集的方法为：
收集数据库中的数据，所需抽取的数据如表1所示，即
表1设备数据项列表
然后根据所列数据项，从数据库中收集数据，如表2所示
表2处理前的数据
在步骤2)中，所述的对设备数据进行完整性校验的方法为:根据数据集成规范，验证已抽取数据中的各数据项是否含有数据，方法为形成特征向量；这种向量是广义的向量，其元素数据类型包括数字、字符及其他类型，当数据的某项描述缺少时，在特征向量中用零表示。
对设备数据进行正确性校验的做法为：通过数据比对库对设备型号、变压器名称、电压等级数据进行正确性校验，检查已抽取的数据项、数据类型、范围是否与数据比对库一致；数据比对库对关键项项数据项建立标准特征向量。
所述的数据逻辑性校验的做法为：依据数据列表中数据之间的业务关系，检查数据项是否符合逻辑关系。
本发明有益效果：
本发明提出的配网设备的数据识别与纠错方法，突破了传统的数据识别与纠错需要人工识别的方法，大大降低了数据识别与纠错中的工作量，为配电设备状态评价与差异化运维打下了基础，可以更加直接便利地进行各项配电设备维护业务；解决了现有技术数据识别与纠错需要人工识别的方法，这大大提高了状态评价及运维的人力物力成本，且准确度很差。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明提供的一种配网设备状态评价中的数据识别与纠错方法进行详细说明。
如图1所示，本发明提供的一种配网设备的数据识别与纠错方法包括按顺序执行的下列步骤：
步骤1)根据数据项列表的数据项，从设备数据库采集数据；
设备数据库包含了设备台账数据、试验数据和实时监测数据等，为对数据进行识别和纠错，首先提取设备数据库中的设备数据；
步骤2)对设备数据进行完整性校验；
验证已采集数据的数据项是否有数据若存在为空的情况，则返回修改原数据后再进行校验；若均不为空，则校验通过，转入下一步正确性校验；
步骤3)对设备数据进行正确性校验；
检查已采集的数据项、数据类型、精度、范围是否与规范要求一致。需返回原数据进行修改后再进行校验；若均正确，则进入下一步逻辑性校验；
步骤4)逻辑性校验；
依据各数据的关系，检查数据项是否符合业务逻辑关系。若不符合，则需返回修改原数据后重新进行校验，若均正确，则完成数据识别与纠错过程。
在步骤1)中，设备数据库数据采集的做法为：
收集数据库中的数据，所需抽取的数据如表1所示，即表1设备数据项列表
然后根据所列数据项，从数据库中收集数据，如表2所示。
表2处理前的数据
在步骤2)中，所述的对设备数据进行完整性校验的做法为:
根据数据集成规范，验证已抽取数据中的各数据项是否含有数据，方法为形成特征向量；
这种向量是广义的向量，可以是一维向量，也可以是多维向量。其元素数据类型包括数字、字符及其他类型，当数据的某项描述缺少时，在特征向量中用零表示。
本例中数据格式比较简单，故特征向量可以设置为一维向量。得到g：
g＝[“S11-200/10”，“茶店村海天园路口”，“10”，“城北分局”，“110kV茶店变”，“运行班”，0，“200”，“10000”，“3”，“3”，“60”，“50”]。
搜索g中是否有为0的项，通过搜索，发现第7项，所属线路项为空，则报告工作人员，返回数据库进行添加，得到表3。
表3完整性校验后的数据
步骤3)对设备数据进行正确性校验的做法为：
通过数据比对库对设备型号、变压器名称、电压等级等数据进行正确性校验，检查已抽取的数据项、数据类型、范围是否与数据比对库一致。数据比对库对关键项项数据项建立标准特征向量：
F1＝[“S11-50/10”，“S11-250-/10”，“S11-200/10”，“SC9-500/10”，“S9-160/10”]；
F3＝[“3”，“6”，“10”，“35”，“110”]；
F4＝[“城北分局”，“城南分局”]；
F5＝[“110kV茶店变”，“110kV小关变”，“110kV贵乌变”，]；
F6＝[“110kV茶店变I号线”，“110kV茶店变II号线”，“110kV小关变I号线”，“110kV小关变II号线”，“110kV贵乌变I号线”，“110kV乌贵变II号线”]；
F7＝[“200”，“400”，“315”，“250”，“80”]；
可以看出，电压等级为11kV，数据比对库F3＝[“3”，“6”，“10”，“35”，“110”]中没有11kV的项，因此，报告工作人员或者从数据源更新信息，对数据库进行修改，得到修改后的表如表4所示。
表4正确性校验后的数据
在步骤4)中，所述的数据逻辑性校验的做法为：
依据数据列表中数据之间的业务关系，检查数据项是否符合逻辑关系。在本实施例中，额定容量、负荷与负载率的关系为负载率＝负荷/额定容量。在表4中，发现其并不满足此关系，于是，对三个数据进行重新采集，并对数据库进行修改，最后得到识别与纠错后最终的数据，如表5所示。
表5识别与纠错后的数据
识别与纠错之后的数据与之前的数据相比，可以看出：识别与纠错之后的数据具备了完整性，包含了所有所需信息；而且对数据的正确性和逻辑性进行了验证与纠错。
本发明提出的配网设备的数据识别与纠错方法，突破了传统的数据识别与纠错需要人工识别的方法，大大降低了数据识别与纠错中的工作量，为配电设备状态评价与差异化运维打下了基础，可以更加直接便利地进行各项配电设备维护业务。
Claims (5)
1.一种配网设备的数据识别与纠错方法，它包括：
步骤1)根据数据项列表的数据项，从设备数据库采集数据；
步骤2)对设备数据进行完整性校验；
步骤3)对设备数据进行正确性校验
步骤4)逻辑性校验；依据各数据的关系，检查数据项是否符合业务逻辑关系；若不符合，则需返回修改原数据后重新进行校验，若均正确，则完成数据识别与纠错过程。
2.根据权利要求1所述的一种配网设备的数据识别与纠错方法，其特征在于：在步骤1)中，设备数据库数据采集的方法为：
收集数据库中的数据，所需抽取的数据如表1所示，即
表1 设备数据项列表
然后根据所列数据项，从数据库中收集数据，如表2所示
表2 处理前的数据
3.根据权利要求1所述的一种配网设备的数据识别与纠错方法，其特征在于：在步骤2)中，所述的对设备数据进行完整性校验的方法为:根据数据集成规范，验证已抽取数据中的各数据项是否含有数据，方法为形成特征向量；这种向量是广义的向量，其元素数据类型包括数字、字符及其他类型，当数据的某项描述缺少时，在特征向量中用零表示。
4.根据权利要求1所述的一种配网设备的数据识别与纠错方法，其特征在于：对设备数据进行正确性校验的做法为：通过数据比对库对设备型号、变压器名称、电压等级数据进行正确性校验，检查已抽取的数据项、数据类型、范围是否与数据比对库一致；数据比对库对关键项项数据项建立标准特征向量。
5.根据权利要求1所述的一种配网设备的数据识别与纠错方法，其特征在于：所述的数据逻辑性校验的做法为：依据数据列表中数据之间的业务关系，检查数据项是否符合逻辑关系。
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