CN112365361A - 一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法，属于电力数据管理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：确定电力计量数据质量评价维度指标；S2：梳理定义电力计量数据质量评价规则库；S3：构建电力计量数据质量评价模型；S4：数据质量准实时体检；S5：体检结果异常原因分析。本发明基于电力计量自动化系统多个数据对象，构建一套基于电力计量数据质量评价体系，通过定义数据质量评价规则库，建立数据质量评价模型，对计量自动化系统海量数据实现准实时体检，能够有效解决计量数据异常问题发现不及时、异常原因查找定位效率低、异常处理策略滞后等难题。
Description
技术领域
本发明涉及一种适用于电力计量数据质量评估与体检的方法，属于电力数据管理技术领域。
背景技术
随着电力与大数据、人工智能、5G、区块链等新技术的加速融合，电网企业的电网运行特征、电力系统物理结构发生了根本性的变化，表征电网运行设备与电力计量装置、各类运行和计算的电力数据更加丰富，数据的维度越来越多，且数据的来源更加多样化，导致影响电力数据系统传输和计算精度的异常原因更加难以确定。目前现有的基于电力计量自动化系统和电能量数据计算平台的数据质量校验系统的处理能力已经出现严重的瓶颈，难以快速完成数据质量异常的实时监测和准确性校验。另一方面，电网实时运行和控制的特征对电力计量数据的利用提出了更高的要求，同时信息通信系统的建设为数据的实时传输提供了平台，如何基于电网的物理特性，对电力计量数据质量进行综合评价和实时体检，使其更好的反应出在电网运行中出现的计量数据异常定位识别、计量设备装置运行特征和数据异常告警事件过程具有重要意义。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是，为解决上述技术问题，合理准确的评估不同类别的电力计量数据的质量，本发明提出一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法，构建一套数据质量评价体系，对海量电力计量数据进行准实时体检，根据体检结果实现数据异常精准定位分析，有效提高线下人工运维工作效率。
本发明的技术方案是，一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法，所述方法根据电力计量数据类型，构建差异化的电力数据质量评价体系和数据质量评价规则库；根据体检数据的对象及体检功能模块，自动生成多层次的数据体检结果，实现自动的多层次数据质量体检结果综合评估和异常分析。
所述一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法，包括以下步骤：
S1：确定电力计量数据质量体检对象，选取差异化的数据质量评价维度指标；
S2：根据电力计量数据对象的业务规则，梳理构建数据质量评价规则库；
S3：基于数据质量评价规则库，设定各维度指标权重，构建电力计量数据质量评价模型；
S4：利用数据质量体检系统功能模块，对计量自动化系统海量数据质量实时体检；
S5：计算得出各评价指标体检得分，形成全面的数据质量体检结果，进一步的，根据结果提出电力计量数据异常原因分析及处理建议。
特别地，所述步骤S1具体为：
根据电力计量业务数据实际情况，确定相应的电力计量数据质量体检对象，体检对象可以是某个数据项或数据集，通过对每个体检数据对象进行细分梳理，划分成为各个数据对象小类，根据体检数据对象的类型不同，从数据完整性、数据唯一性、数据有效性、数据准确性、数据一致性和数据及时性6个维度中选取差异化的评价维度指标。
特别地，所述步骤S2具体为：
数据质量评价规则的梳理从数据质量和业务规则两个方面入手，综合考虑数据完整性、数据唯一性、数据有效性、数据准确性、数据一致性和数据及时性，结合数据变更时间、数据来源、多系统数据一致率、数据计算准确性，梳理数据质量评价规则；
特别地，数据质量评价规则梳理标准包括：
(1)数据完整性：描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。
(2)数据唯一性：描述数据是否存在重复的记录。
(3)数据有效性：描述数据是否满足定义的条件或在一定的域值范围内。
(4)数据准确性：描述数据是否存在异常或者错误的信息。
(5)数据一致性：描述数据与数据之间在某一特定条件下满足某一相同的条件或状态。
(6)数据及时性：评估数据的时间特性对应用研究的满足程度。
特别地，所述步骤S3具体为：
基于数据质量评价规则库的电力计量数据质量评价模型包括：
结合计量业务实际，充分运用专家经验，运用层次分析法构建判断矩阵，对数据质量各个维度指标进行权重设定，形成电力计量数据质量评价模型。
采用1-9标度方法构建判断矩阵；
通过数据归一化计算得到每个评估指标的权重；
检验判断矩阵的一致性。
特别地，所述步骤S4具体为：
利用数据质量体检系统功能模块，计算体检对象数据的可信度，分析体检对象数据质量是否异常，实现对计量自动化系统海量数据质量实时体检。
特别地，所述步骤S5具体为：
基于体检规则，计算得出各评价指标体检得分，形成全面的数据质量体检报告，对电力计量数据异常原因进行分析诊断，并给出针对性的处理建议。
本发明的有益效果在于：本发明根据电力计量数据对象的不同特点，选取差异化的评价维度指标，梳理相应的评价规则，构建一套电力计量数据质量评价体系，对海量电力计量数据进行准实时体检，根据体检结果实现数据异常精准定位分析，能够有效提高线下人工运维工作效率。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为本发明一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法的流程图；
图2是本发明电力计量自动化数据质量评价体系的结构图；
图3是本发明自动生成数据质量规则校验集的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
请参照图1，图1是本实施例提供的一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法一个实施例的流程示意图。下面结合图1对本申请提供的方法进行详细说明，包括以下步骤：
S1：确定电力计量数据质量体检对象，选取差异化的数据质量评价维度指标；
(1)根据业务实际，确定相应的数据质量评价对象，评价对象可以是数据项也可以是数据集，通过对每个数据对象细分梳理，划分成为各个数据对象小类。如以台区为评价对象，对表码、电量、线损、终端覆盖率、终端在线率、采集完整率等数据对象进行细分梳理。
(2)根据体检数据对象的类型不同，从数据完整性、数据唯一性、数据有效性、数据准确性、数据一致性和数据及时性6个维度中选取差异化的评价维度指标。如表码为采集类数据，主要从完整性、有效性、准确性三个方面来评价。
S2：根据电力计量数据对象的业务规则，梳理构建数据质量评价规则库；
(1)根据不同的计量数据对象业务计算规则，设计不同维度指标的评价规则。参考评价维度的标准释义，定义每个规则的具体描述及判断依据，再根据指标维度的释义，对每个细分数据对象下不同维度规则进行描述。
(2)参考计量数据质量评价维度定义，结合数据对象的数据质量实际情况，根据选取的评价维度，对各个维度指标的评价规则进行定义描述，形成计量数据质量评价规则库。如表码的完整性、有效性、准确性评价规则分别定义为表码示数值完整且无缺失、表码示数为正数、表码示数为非异常值。
S3：基于数据质量评价规则库，设定各维度指标权重，构建电力计量数据质量评价模型；
结合计量业务实际，充分运用专家经验，运用层次分析法构建判断矩阵，对数据质量各个维度指标进行权重设定，形成电力计量数据质量评价模型。
(1)采用1-9标度方法构建判断矩阵；
判断矩阵标度及含义:
判断矩阵A为
(2)计算特征向量和最大特征值，通过数据归一化计算得到每个评估指标的权重；
采用方根法求解判断矩阵A的特征向量近似解和最大特征值，求解过程首先是计算判断矩阵每一行元素的乘积的n次方根为
进行归一化处理，获得每个指标的权重。计算每行乘积n次方根与方根和的商，构成特征向量Wi＝(w1,w2,…,wn)T，
计算判断矩阵A的最大特征值λmax，其中，A为判断矩阵，(AW)i表示向量AW的第i个元素，
(3)检验判断矩阵的一致性；
一致性检验指标CR的计算公式为：
其中，RI为随机一致性指标，可查表获得。若CR<0.1，则A通过一致性检验；如果不通过，必须修正原判断矩阵，直到一致性检验通过，此时特征向量近似解即为各个元素的权重系数，根据计算得出的个指标权重，构建形成数据质量评价模型。
S4：利用数据质量体检系统功能模块，对计量自动化系统海量数据质量实时体检；
根据各个数据对象的体检规则，利用数据质量体检系统功能模块，对各个体检对象数据质量进行各个维度的准实时体检，结合计量自动化系统中表码、电量等异常告警事件，关联分析体检对象数据质量是否存在异常，实现对计量自动化系统海量数据质量实时体检。
S5：计算得出各评价指标体检得分，形成全面的数据质量体检结果，提出电力计量数据异常原因分析及处理建议。
(1)基于数据质量评价规则库中各个数据对象的体检规则，计算每个体检指标的数据质量合格百分比，再根据评价模型权重计算出体检对象的数据质量整体得分。
(2)出具数据质量体检报告，分析得出每个数据对象各个数据质量体检指标的计算结果与数据异常情况，形成全面的数据质量体检结果。
(3)根据数据质量体检异常结果，结合系统各类告警事件进行关联分析，并根据异常原因定位分析，指出可能存在的数据异常原因并给出相应的诊断处理建议。
需要说明的是，流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (9)
1.一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：确定电力计量数据质量体检对象，选取差异化的数据质量评价维度指标；
S2：根据电力计量数据对象的业务规则，梳理构建数据质量评价规则库；
S3：基于数据质量评价规则库，设定各维度指标权重，构建电力计量数据质量评价模型；
S4：利用数据质量体检系统功能模块，对计量自动化系统海量数据质量实时体检；
S5：计算得出各评价指标体检得分，形成全面的数据质量体检结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法，其特征在于：所述差异化的数据质量评价维度指标包括：完整性、唯一性、有效性、准确性、一致性和及时性；
根据电力计量业务数据实际情况，确定相应的电力计量数据质量体检对象，体检对象可以是某个数据项或数据集，通过对每个体检数据对象进行细分梳理，划分成为各个数据对象小类，根据体检数据对象的类型不同，从数据完整性、数据唯一性、数据有效性、数据准确性、数据一致性和数据及时性6个维度中选取差异化的评价维度指标。
3.根据权利要求1所述的一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法，其特征在于：所述数据质量评价规则库的构建从数据质量和业务规则两个方面入手，综合考虑数据完整性、数据唯一性、数据有效性、数据准确性、数据一致性和数据及时性，结合数据变更时间、数据来源、多系统数据一致率、数据计算准确性，梳理数据质量评价规则。
4.根据权利要求3所述的一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法，其特征在于：数据质量评价规则梳理标准包括：
(1)数据完整性：描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。
(2)数据唯一性：描述数据是否存在重复的记录。
(3)数据有效性：描述数据是否满足定义的条件或在一定的域值范围内。
(4)数据准确性：描述数据是否存在异常或者错误的信息。
(5)数据一致性：描述数据与数据之间在某一特定条件下满足某一相同的条件或状态。
(6)数据及时性：评估数据的时间特性对应用研究的满足程度。
5.根据权利要求1所述的一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法，其特征在于：所述基于数据质量评价规则库的电力计量数据质量评价模型包括：结合计量业务实际，充分运用专家经验，运用层次分析法构建判断矩阵，对数据质量各个维度指标进行权重设定，形成电力计量数据质量评价模型；步骤包括：
采用1-9标度方法构建判断矩阵；
通过数据归一化计算得到每个评估指标的权重；
检验判断矩阵的一致性。
6.根据权利要求1所述的一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法，其特征在于：所述步骤S4具体为：
利用数据质量体检系统功能模块，计算体检对象数据的可信度，分析体检对象数据质量是否异常，实现对计量自动化系统海量数据质量实时体检。
7.根据权利要求1所述的一种基于规则库的电力计量数据质量体检方法，其特征在于：所述步骤S5具体为：
基于体检规则，计算得出各评价指标体检得分，形成全面的数据质量体检报告，对电力计量数据异常原因进行分析诊断，并给出针对性的处理建议。
8.一种计算机装置，包括存储器、处理器及储存在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上储存有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
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