CN112579562A - 一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法与系统，所述方法包括以下步骤：步骤1，基于云平台获取电力系统中的新能源数据，并根据获取到的所述新能源数据生成新能源通用数据对象；步骤2，根据所述新能源通用数据对象和所述对象之间的关系进行数据建模并获得数据模型；步骤3，为所述数据模型分层次构建出以对象为中心的元数据模型；步骤4，基于所述元数据模型对所述数据模型进行校验，从而获得所述元数据模型与所述数据模型的一致性。基于本发明中的方法，能够对新能源数据信息进行统一存储、处理与分析，保障数据模型的一致性、数据批量处理的可行性、高效性与统一性。

Description

一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法及系统

技术领域

本发明涉及数据建模领域，更具体地，涉及一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法及系统。

背景技术

目前，构建以风能、太阳能等新能源为核心的能源供需体系，引导能源行业转型升级，已成为我国能源领域的重要发展方向。电力作为二次能源的核心，可将新能源转化为直接可用的能量，大力发展新能源发电是实现我国能源转型的重要途经。电网作为一个由发、输、变、配、用各个环节构成的统一整体，从运行特性上需要相互协调和统一调度。

现有技术中，随着新能源发电和储电设备的投入量的不断增加，输电网安全性与稳定性的保护装置的不断完善，需求响应负荷在配用电网的接入不断增多，电动汽车及其充电桩的普及率不断扩大，智能电表和远程测控终端等数据采集装置的覆盖程度不断扩充，区域内的电网规模正在不断扩大，运行方式也日趋复杂。这使得输配电网之间的联系及耦合程度日趋紧密。现有的分散的新能源数据信息的竖井式模式，使得电网调控人员无法得到及时有效的控制决策。因而，现有的新能源信息的处理模式难以适应未来电网运行、管理、调度等业务的发展要求，进一步的还影响到了电力系统的新能源消纳水平。

因此，关于电网新能源的数据信息统一分析和电网调度在目前来说仍然面临着很大的挑战。主要问题在于，新能源的数据信息存储在不同层级的不同业务系统内，数据结构各有不同，难以通过通用的方法对新能源数据信息进行统一的处理分析，模型一致性更是难以得到保障，无法对数据进行批量二次加工，不利于实现电网的统一调度，严重影响工作效率。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法及系统。通过本发明中的上述方法，能够对新能源数据信息进行统一的存储、处理与分析，保障数据模型的一致性，确保数据批量处理的可行性，从而实现电网的统一调度，提高与数据处理相关的工作效率。

本发明采用如下的技术方案。本发明第一方面，涉及一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法，包括以下步骤：步骤1，基于云平台获取电力系统中的新能源数据，并根据获取到的新能源数据生成新能源通用数据对象；步骤2，根据新能源通用数据对象和对象之间的关系进行数据建模并获得数据模型；步骤3，为数据模型分层次构建出以对象为中心的元数据模型；步骤4，基于元数据模型对数据模型进行校验，从而获得元数据模型与数据模型的一致性。

优选地，步骤1中还包括：基于调控云平台获取新能源数据为通过数据接口获取、通过序列化文件获取和通过消息报文获取中的一种或多种。

优选地，步骤1中还包括：步骤1.1，提取出电网中与新能源数据有关的数据对象并分类对象；步骤1.2，根据对象与所述对象分类，将对象进行唯一性ID编码。

优选地，步骤2中还包括：新能源通用数据对象之间的关系包括从属关系和拓扑关系；拓扑关系是通过电网拓扑节点数据表和电网拓扑连接关系数据表获得的。

优选地，步骤2中还包括：电网拓扑节点数据表中包括实际电网的拓扑连接关系中首末节点信息；电网拓扑连接关系数据表与电力设备相互关联，包括首末节点之间所有电力设备的物理电气连接关系；电网拓扑节点数据表和电网拓扑连接关系数据表采用分段命名方式进行命名，且其数据表名中包括数据对象的应用范围、对象分类、对象名称和对象属性集分类信息。

优选地，步骤3中还包括：为数据模型分层次构建出以对象为中心的元数据模型包括根据数据对象、数据对象表、数据对象表属性、字典对象进行分层次构建。

优选地，步骤3中还包括：数据对象中包括至少一个数据对象表；数据对象表中包括至少一个数据对象表属性。

优选地，步骤4.1，依次遍历云平台，获取平台中用于存储数据对象、数据对象表、数据对象表属性、字典对象的数据结构表；步骤4.2，将数据结构表与元数据进行比较，若检测到元数据的结构与数据结构表中的结构不一致，则对数据结构表进行修改，使其与元数据结构一致；步骤4.3，继续将数据结构表与元数据进行比较，直到元数据的结构与数据结构表中的结构一致。

本发明第二方面，涉及一种基于云平台的新能源数据建模与校验系统，包括数据获取模块、数据建模模块、元数据处理模块和数据校验模块，数据获取模块，用于基于云平台获取电力系统中的新能源数据，并根据获取到的新能源数据生成新能源通用数据对象；数据建模模块，用于根据新能源通用数据对象和对象之间的关系进行数据建模并获得数据模型；元数据处理模块，用于为数据模型分层次构建出以对象为中心的元数据模型；数据校验模块，用于基于元数据模型对数据模型进行校验，从而获得元数据模型与所述数据模型的一致性。

优选地，一种基于云平台的新能源数据建模与校验系统，实现如权利要求1-8中所述的一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法。

本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明中一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法及系统能够实现电网不同层级之间、不同地域之间、多维时空之中的新能源电力一次设备、保护设备、自动化设备、电网运行数据的统一建模，从而解决了数据模型重复存储，不同建模数据之间二次加工难度大的问题。另外，由于本发明中采用的方法能够保证元数据模型与数据模型的一致性，解决了不同条件下数据的异构同步问题，因此能够进一步提高电网新能源数据的同步性，实现了提升新能源调控一体化协同运作能力的目标。

附图说明

图1为本发明一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法及系统中的方法流程图；

图2为本发明一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法及系统中的数据对象分类示意图；

图3为本发明一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法及系统中的数据建模架构示意图；

图4为本发明一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法中的对象从属关系示意图。

图5为本发明中一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法中根据拓扑关系建模的示意图。

图6为本发明一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法中数据模型示意图。

图7为本发明一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法中元数据分层次关系图。

图8为本发明一实施例中一种基于云平台的新能源数据建模与校验系统的模块结构图；

图9为本发明另一实施例中一种基于云平台的新能源数据建模与校验系统的模块结构图。

具体实施方式

下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。

图1为本发明一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法及系统中的方法流程图。如图1所示，本发明第一方面，公开了一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法，包括步骤1至4。

在本发明方法中，为了便于新能源数据模型结构的统一管理，需要梳理新能源电源、常规电源、气象信息和储能设备等新能源数据的特征。然后，找到这些新能源数据中不同数据属性之间的关联关系，从而根据通用数据对象结构化设计的方法，实现基于电网调控大数据云平台的新能源数据信息标准化建模。

步骤1，基于云平台获取电力系统中的新能源数据，并根据获取到的新能源数据生成新能源通用数据对象。

优选地，电力系统中的新能源数据主要包括电力系统中电力一次设备数据、保护设备数据、自动化设备数据和电网运行数据等。本公开一实施例中可以通过调控云平台对这些新能源数据进行获取。获取的方式通常可以包括通过数据接口获取、通过序列化文件获取和通过消息报文的方式获取等多种获取方式中的一种或多种。

针对这些获取到的数据，首先提取数据中的新能源数据对象并对提取出来的对象进行唯一性ID编码。通过唯一性ID编码，就可以将这些数据对象转化成为可存储式的新能源通用数据对象了。

具体来说，可以将与新能源数据相关的电力一次设备、二次设备、电力设备容器等实体作为对象。在编程领域中，对象(Object)通常是指人们要进行研究的任何事物，从最简单的整数到复杂的飞机等均可看作对象，它不仅能表示具体的事物，还能表示抽象的规则、计划或事件。而数据对象(Data Object)，是性质相同的数据元素的集合。本发明一实施例中将与新能源相关的设备或设备容器作为对象，并对这些对象进行建模。最后，以数据表的形式描述具体的对象。

具体的，步骤1包括步骤1.1，提取出电网中与新能源数据有关的数据对象并分类对象。步骤1.2，根据对象与所述对象分类，将对象进行编码。

图2为本发明中一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法及系统的数据对象分类示意图。如图2所示，本发明中，可以将与新能源数据有关的对象分为三类。第一类对象是电力容器，其中可以包括电网、变电站、发电厂、间隔、控制区、电网断面等具体对象。第二类对象为自动化容器，其中可以包括自动化主站系统、自动化机房等具体对象。第三类对象为一次设备，其中可以包括发电机、交流线路、变压器、母线、断路器、电抗器、电容器、直流系统和直流设备等电网一次设备。

除此之外，在对数据对象进行建模时可能用到的对象除了电力调度中涉及的一次设备(DEV)、厂站自动化设备(SSD)、配电自动化设备(DA)、通用计算机设备(AUT)、设备所在的电力容器(CON)等对象之外，还可以包括电力容器公用环境信息(COM)和组织机构人员信息(ORG)等对象。

利用面向对象的方法对新能源数据的处理进行编码的好处在于，随着业务的深入，当原有对象不能满足需求时，可以根据对象的存储规则随时增加新的对象。这种可扩展性能够适应数据建模与校验过程中需求的变化。

根据对象分类的不同，可以将对象编码分为大类编码和小类编码两个部分。最后的编码可以例如0000，0011等。其中，编码的前几位代表大类编码，用于大致确定对象在分类中的类型。编码的后几位代表小类编码，用于确定具体的对象，使得编码能够具体追踪到某一对象中。

例如，将0000至0999之间的编码作为对象容器类对象的编码，1000至1999作为电力一次设备类对象的编码，2000至2999作为电力二次设备类对象的编码，7000至7999作为通用IT设备类对象的编码。同时可以预留例如3000至6999和8000至9999作为预留位，以供今后对象扩展时使用。

步骤2，根据新能源通用数据对象和对象之间的关系进行数据建模并获得数据模型。

完成了对象的定义和对象编码的分配后，就可以进行数据建模了。此时，通常对象只有名称和与名称对应的四位编码。然而，只有通用数据对象中的每个对象都建立好了完整的模型后才能够被更好的使用。因此，在建模前，需要对模型对象的属性和模型对象之间的关系添加属性。

属性是对于对象的抽象刻画，是对象的性质和对象之间关系的统称。一个具体对象，总是有若干性质与关系。因此，可以把一个对象的性质与关系，都叫做对象的属性。

本公开一实施例中，仅通过从属关系和拓扑关系这两种关系对对象关系进行建模。在本公开中，对象的从属关系被定义为设备与设备容器之间的从属关系、或者设备组件与设备整体之间的从属关系等。可以采用外键引用的方式来描述该从属关系。图3是本公开一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法中的数据建模架构示意图。如图3所示，图中的电网、变电站和变压器这三个对象属于一一被从属的关系，因此在进行数据建模的过程中，就应当考虑变压器从属于变电站、变电站从属于电网的这些从属关系，并将这些从属关系以外键引用的方式进行描述。

本公开又一实施例中，电池簇作为储能单元的一种，应当从属于储能单元。图4为本公开一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法中的对象从属关系示意图。如图4所示，电池簇和储能单元这两个对象之间具有从属关系。此时也可以通过外键引用的方式对其进行描述。

在本公开中，对象之间除了从属关系之外还具有拓扑关系。通常，对象的拓扑关系是指设备的物理电器连接关系。拓扑关系在本发明中可以通过电网拓扑节点数据表和电网拓扑连接关系数据表来进行描述。

具体的，电网拓扑节点数据表可以作为缩略总览表，其中可以仅包括实际电网的拓扑连接关系中的首末节点信息。通过对电网拓扑节点数据表中的每个电网拓扑节点进行唯一编码，可以确保拓扑节点的唯一性。电网拓扑连接关系数据表则可以与电力一次设备进行相互关联，并用于存储和表征其中具体的电力设备的物理电气连接关系。

一实施例中，规定了电网拓扑节点数据表中的具体内容。表1为在电网P节点上的CON类型的对象的电网拓扑节点数据表，因此该数据表的名称可以记录为SG_CON_PWRGRID_P_NODE。如表1中所示，表格中可以依次记录电网P节点中公有电力容器类型的对象的各种属性。每条数据信息中都会包括属性名称、数据类型、约束条件、产生形式、生效状态等信息。

表1 电网拓扑节点数据表

又一实施例中，规定了电网拓扑连接关系数据表中的具体内容。电网拓扑连接电数据表中记录了全网的拓扑连接点数据，通常该表以一次设备作为主键，将其首末端节点拓扑连接点进行存储。表2为在电网的公有电力容器类型的一次设备对象的拓扑连接关系数据表。该数据表可命名为SG_CON_PWRGRID_R_TOPO，通过数据表名称，可以知悉该表格中表征内容应当包括具体设备对象的位置，以及对象的种类等。如表2所示，可以获知设备对象的各种属性，如生效失效时间、首末端节点、设备ID、拥有者等信息。

表2 电网拓扑连接关系节点数据表

另外，针对电力一次设备、二次设备和电力设备容器等对象的特征，在进行建模时，可以采用多段式的表示方法对表明进行命名，各段之间使用下划线进行分割。同时可以约定数据表的表名的最大长度为48字节。例如，可以设置数据表名称为A段_B段_C段_D段_E段。各个分段可以具体代表不同的含义。

例如，A段可以表示数据对象的应用范围，其中对于公有对象，均可以将其规范为SG标识，对于私有数据对象另外采用其他标识。B段可以用于表示对象分类，如组织机构对象可以标识为ORG，电力容器对象可以标识为CON，设备对象可以标识为DEV等等。C段可以用于表示对象名称，如Plant、ACLine、Breaker等名称。D段可以用于表示对象属性集分类，如基本信息可以标识为B，参数信息可以标识为P等。表3为表类型和其对应名称之间的说明。如图3所示，可以根据不同的对象名称将使用不同的命名规则。

表3 表类型和其对应名称之间的说明

图5为本公开中一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法中根据拓扑关系建模的示意图。如图5所示，电网中一个部分的拓扑关系如图示出。图5中在500KVI母线与500KVII母线之间包括三条线路，其中线路3上的设备包括隔离开关5031、断路器开关5032和隔离开关5033。表4为设备与首末端节点间对应关系表。如图4所示，根据电网中实际设备的拓扑结构可以获得的设备与首末端节点之间的对应关系。

表4为设备与首末端节点间对应关系表

	设备ID	设备名称	首端节点	末端节点
					1	130441000000004	5031隔离开关	08024100004130004	08024100004130005
2	130341000000002	5032断路器	08024100004130005	08024100004130006
					3	130441000000005	5033隔离开关	08024100004130006	08024100004130007

从新能源消纳分析所需的信息进行分析，步骤2中主要可以获得两个类别的数据模型，分别为电力容器数据模型和电力设备数据模型。图6为本发明一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法中数据模型示意图。如图6所示，新能源数据模型包括电力容器数据模型和电力设备数据模型两类。容器类数据模型中具体包括两类对象，分别为发电厂模型(可以标识为SG_CON_PLANT_B)、气象站模型(可以标识为SG_CON_WEATHERSTATION_B)。发电厂模型下面还可以具体细分为更小的对象，例如光伏电站、风电场、储能站等。设备类数据类型中包括逆变器(可以标识为SG_DEV_INVERTER_B)、储能单元(可以标识为SG_DEV_ESBATSYS_B)、变流器(可以标识为SG_DEV_ESPCS_B)、电池簇(可以标识为SG_DEV_ESBATCLU)等对象。

步骤3，为数据模型分层次构建出以对象为中心的元数据模型。

优选地，为数据模型分层次构建出以对象为中心的元数据模型包括根据数据对象、数据对象表、数据对象表属性、字典对象进行分层次构建。

通常来说，元数据是描述信息资源或数据等对象的数据，能够实现简单高效地处理大量数据，实现信息资源的有效发现、查找、一体化组织和对使用资源的有效处理。因此，本公开中可以采用元数据建模的基本方法，通过建立数据对象、数据对象表、数据对象表属性和字典对象等元数据管理表结构，实现对新能源数据标准建模与校验和满足新能源数据模型其他的可扩展需求。

图7为本发明一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法中元数据分层次关系图。如图7所示，元数据模型数据分层次关系中描述了数据对象、数据对象表、数据对象表属性和字典对象之间的关系，他们相邻之间有对应关系，通过层层联系可以找到他们之间的所属关系，数据对象和数据对象表是一对多的关系，数据对象表和数据对象属性是一对多的关系，每个框里分别是数据结构，箭头代表他们的所属关系。

具体的，可以建立数据对象的数据结构表(例如，可以标记为SG_META_OBJECT)来存储对象的基本信息、创建对象表和生成对象ID编码时的重要信息数据。表5为一个数据对象的数据结构表。如图5所示，数据对象的数据结构表中的内容可以包括对象的各种属性，如对象代码、分类、名称、序列号长度等内容。

表5数据对象的数据结构表

如表5所示，在这一数据表中对象代码CODE为该数据表的主键，数据类型采用可变的长度字符串。最大的长度为4个字节，不支持修改。该对象代码属性是某一数据对象的唯一标识，由对象ID编码规则中的几位大类编码和几位小类编码拼接而成，从而在数据对象表中使用。

分类CATEGORY这一属性的属性值不可为空。并且该属性的数据类型应当采用可变的长度字符串，最大长度也是4个字节，允许修改。分类属性是某一数据对象所属分类的描述。通常，每一分类均用不超过四位的英文字母表示，常用的分类如上文中所述，可以包括组织机构ORG、公共对象COM、电力容器CON、设备DEV、厂站二次设备SSD、配电自动化终端设备DA、自动化设备AUT等。

对象名称NAME_CHN这一属性的属性值同样不可为空，数据类型采用可变长度字符串，最长为32字节，允许修改。该属性可以用于数据对象表的命名中。在数据对象表的命名规则中，C段的内容即提取了该属性中的字段值。

对象序列号长度SN_LENGTH这一属性的属性值同样不可为空，数据类型采用整型数据，不支持修改。这一属性能够用来定义某一个数据对象ID编码中的序列号的长度。编码程序可以根据这一属性值从而确定ID编码序列号的长度，进而确定ID编码的总长度。

其中，一个数据对象可能由多个表组成，即数据对象与数据对象表之间具有一对多的关系。举例来说，对于一个电网对象，它的对象数据表可以包括电网基本信息表、电力量测历史数据表、电力极值历史数据表、频率量测历史数据表以及频率极值历史数据表等。表6为数据对象表的数据结构表(例如，可以标记为SG_META_TABLE)。该表中存储了数据对象表的具体结构，包括该对象可能的各种建模方式的相关信息，每个对象具有唯一的对象代码OBJECT_CODE。该表中还包括表名属性。该属性可以用于在数据对象属性表这一层级中寻找相应的表。

表6 数据对象表的数据结构表

另外，数据对象属性表的数据结构表可以用于将各类数据对象的属性，如计算参数、台账信息、基本参数等数据组成一个或多个具体的字段存放在一张表格中，以便于后续的数据处理，例如数据校验的快速准确的进行。表7为数据对象属性表的数据结构表，例如，可以标记为SG_META_PROPERTY，如表7所示，表格中记录了表名、属性名、数据类型、约束条件、产生形式等信息。

表7 数据对象属性表的数据结构表

如表7所示，该表具有多个联合主键。其中英文表名TABLE_NAME_ENG是该表的联合主键之一。同时，如上文中所述，可以使用外键引用的方式引用数据对象表的数据结构中的英文表名这一行属性。因而，该属性可以与英文表名这一联合主键一起作为某一属性的唯一标识。由于数据对象表和数据对象属性表之间也存在着一对多的关系，因而，可以使用多个数据对象属性表，即数据库列来标识某一个数据对象表。

进一步地，字典对象可以作为数据对象属性表的下一级数据。字典对象的数据结构也可被称为数据对象关系属性表，例如，标识为

SG_META_DIC_PROPERTY。表8为字典对象的数据结构表。如表8所示，表格中包括表明、属性名、字典表名、字典编码属性、字典名称属性等内容。

表8 字典对象的数据结构表

如表5-8所示，可以将各类数据对象的关联关系按所属对象、所属表、字段名、外键关联对象、外键关联表、关联属性等进行描述，将对象与对象间的关联关系以以下数据结构在调控云平台上进行存储。

具体的，英文表名TABLE_NAME是该表的联合主键之一。该表中同时引用了数据对象表的英文表明TABLE_NAME_ENG属性。该属性与英文属性名PROPERTY_NAME一同构成了某一属性的唯一标识。因而，根据该属性，可以建立数据对象表属性与字典对象之间的外键关联关系。

另外，英文属性名PROPERTY_NAME也是该表的联合主键之一，是中某一数据对象属性表中的某一列的列名。外键关联表DIC_TABLE_NAME用于记录主键所指的属性是以哪一张表为外键，这一作为外键的表既可以是字典表，也可以是数据对象表。字典编码属性DIC_CODE用于标识数据来源自哪一个表的主键，同时通过关联外键表可以为这个属性添加数据库的外键约束，来限定属性只能填写对应字典表内的编码信息。

由此，就完成了数据的分从建模并获得数据模型。

具体的，数据校验的过程是依次遍历云平台，在本发明中可以为调控云平台，获取平台中所有的对象的数据结构表、数据对象表的数据结构表、数据对象属性表的数据结构表和数据对象关系属性表即字典对象的数据结构表。而后分别将数据结构表与元数据进行比较。若检测到元数据的结构与数据结构表中的结构不一致，则对数据结构表进行修改，使其与元数据结构一致。继续将数据结构表与元数据进行比较，直到元数据的结构与数据结构表中的结构一致。

本公开一实施例中，可以首先遍历对象表，如SG_META_OBJECT中的每一条记录的对象，并判断在数据对象表SG_META_TABLE中是否存在该对象。如果不存在，则判断该对象不一致。其次，可以遍历数据对象表SG_META_TABLE中的TABLE_NAME_ENG属性，并判断是否存在针对这一数据对象表的数据结构表，例如用于存储发电厂这一对象的相关信息的数据结构表SG_CON_PLANT_B，如果该表也不存在则判断该数据对象表不一致。第三，可以遍历数据对象表属性的数据结构表，例如SG_META_PROPERTY中的TABLE_NAME_ENG属性和PROPERTY_NAME_ENG属性，并找到TABLE_NAME_ENG字段对应的表，从而遍历该表并判断该表是否与PROPERTY_NAME_ENG保持一致，如果不一致则判断该数据对象表属性不一致。最后，可以遍历字典对象的数据结构表，如SG_META_DIC_PROPERTY，遍历其中的ENG_TABLE_NAME，DIC_TABLE_NAME，DIC_CODE，与对应的数据对象表，例如发电厂信息表SG_CON_PLANT_B的约束进行对比，若不一致则判断为字典对象不一致。

由此，能够完成利用元数据模型对新能源数据模型进行的校验过程，找到不一致，并修改从而获得元数据模型与新能源数据模型质检的一致性。

本发明第二方面，公开了一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法及系统100。该系统100中包括数据获取模块101，数据建模模块102，元数据处理模块103和数据校验模块104。

其中，数据获取模块101，用于基于云平台获取电力系统中的新能源数据，并根据获取到的新能源数据生成新能源通用数据对象。

具体的，数据获取模块101用于提取新能源数据对象，并对提取出来的对象进行唯一性ID编码。另外，数据获取模块也包含数据接收单元1011和数据编码单元1012。数据接收单元1011用于通过数据接口、和序列化文件和消息报文的方式获取所述电力通信网运维业务的电力系统新能源数据。数据编码单元1012对新能源数据编码，得到可存储式的新能源数据对象，并对获取出来的对象进行唯一性ID编码。

数据建模模块102，用于根据所述新能源通用数据对象和所述对象之间的关系进行数据建模并获得数据模型。

数据建模模块102包括基础属性单元1021、从属关系单元1022和拓扑关系单元1023。基础属性单元1021用于对数据基础属性、主键属性和管理属性进行建模。从属关系单元1022基于基础属性单元1021对数据基础属性的从属关系进行建模。拓扑关系单元1023基于基础属性单元的设备编码对设备拓扑数据进行建模。

元数据处理模块103，用于为数据模型分层次构建出以对象为中心的元数据模型。

元数据处理模块103包括元数据管理单元1031、元数据维护单元1032、元数据发布单元1033。元数据管理单元1031用于查看调控云平台云端元数据版本信息，以及下属的源数据端和协同节点的元数据更新情况，并将与云端元数据版本不一致的节点标注出来，方便处理各节点元数据更新情况。元数据维护单元1032用于维护数据，维护元数据中对象信息，如对象表信息，表属性信息，属性外键信息，维护好的元数据不会直接生效只是被标记为修改，只有在正式发布元数据时才会生效。元数据发布单元1033用于发布数据。元数据发布分为本地数据库验证和元数据发布两部分，本地数据库验证就是根据发布的元数据尝试修改模型数据对象表的结构，只有能够修改表结构的元数据才能被发布，否则需要修改数据库数据或分步修改发布元数据来成结构变更。发布的元数据完成本地模型数据对象表修改后通过消息总线发布元数据变更消息，各客户端接收并自动更新元数据。

数据校验模块104，用于基于元数据模型对所述数据模型进行校验，从而获得元数据模型与数据模型的一致性。

元数据除了自动更新外，还可以提供一致性校验单元1041进行手动元数据同步。数据校验模块104中包括一致性校验单元1041。该一致性检验单元1041用于提供元数据的一致性校验，即通过服务总线获取最新的元数据配置下载到本地并更新数据对象表的结构。另外，一致性校验单元1041还可以提供数据对象表一致性校验功能，通过现有的元数据配置和数据对象表结构进行逐个比对，检查数据结构是否有人为篡改的情况，并提供修改结构将其结构改回与元数据一致的状态，从而保证数据结构始终统一。

通过梳理新能源电源、常规电源、气象信息和储能设备等多元数据的关联，本发明中所述的标准化建模方法能够对海量新能源数据信息进行建模。同时，各级调控机构可根据需求提取新能源多元模型信息，从而及时制定相应调控策略，并建立新能源实时消纳调度辅助决策体系。

本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明中一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法及系统能够实现电网不同层级之间、不同地域之间、多维时空之中的新能源电力一次设备、保护设备、自动化设备、电网运行数据的统一建模，从而解决了数据模型重复存储，不同建模数据之间二次加工难度大的问题。另外，由于本发明中采用的方法能够保证元数据模型与数据模型的一致性，解决了不同条件下数据的异构同步问题，因此能够进一步提高电网新能源数据的同步性，实现了提升新能源调控一体化协同运作能力的目标。

本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，基于云平台获取电力系统中的新能源数据，并根据获取到的所述新能源数据生成新能源通用数据对象；

步骤2，根据所述新能源通用数据对象和所述对象之间的关系进行数据建模并获得数据模型；

步骤3，为所述数据模型分层次构建出以对象为中心的元数据模型；

步骤4，基于所述元数据模型对所述数据模型进行校验，从而获得所述元数据模型与所述数据模型的一致性。

2.根据权利要求1中所述的一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法，其特征在于，所述步骤1中还包括：

基于调控云平台获取新能源数据为通过数据接口获取、通过序列化文件获取和通过消息报文获取中的一种或多种。

3.根据权利要求2中所述的一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法，其特征在于，所述步骤1中还包括：

步骤1.1，提取出电网中与新能源数据有关的数据对象并分类对象；

步骤1.2，根据所述对象与所述对象分类，将所述对象进行唯一性ID编码。

4.根据权利要求1中所述的一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法，其特征在于，所述步骤2中还包括：

所述新能源通用数据对象之间的关系包括从属关系和拓扑关系；

所述拓扑关系是通过电网拓扑节点数据表和电网拓扑连接关系数据表获得的。

5.根据权利要求4中所述的一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法，其特征在于，所述步骤2中还包括：

所述电网拓扑节点数据表中包括实际电网的拓扑连接关系中首末节点信息；

所述电网拓扑连接关系数据表与电力设备相互关联，包括首末节点之间所有电力设备的物理电气连接关系；

所述电网拓扑节点数据表和电网拓扑连接关系数据表采用分段命名方式进行命名，且其数据表名中包括数据对象的应用范围、对象分类、对象名称和对象属性集分类信息。

6.根据权利要求1中所述的一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法，其特征在于，所述步骤3中还包括：

为所述数据模型分层次构建出以对象为中心的元数据模型包括根据数据对象、数据对象表、数据对象表属性、字典对象进行分层次构建。

7.根据权利要求1中所述的一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法，其特征在于，所述步骤3中还包括：

所述数据对象中包括至少一个数据对象表；

所述数据对象表中包括至少一个数据对象表属性。

8.根据权利要求1中所述的一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法，其特征在于，所述步骤4中还包括：

步骤4.1，依次遍历云平台，获取平台中用于存储数据对象、数据对象表、数据对象表属性、字典对象的数据结构表；

步骤4.2，将所述数据结构表与元数据进行比较，若检测到元数据的结构与数据结构表中的结构不一致，则对数据结构表进行修改，使其与元数据结构一致；

步骤4.3，继续将所述数据结构表与元数据进行比较，直到元数据的结构与数据结构表中的结构一致。

9.一种基于云平台的新能源数据建模与校验系统，包括数据获取模块、数据建模模块、元数据处理模块和数据校验模块，其特征在于：

所述数据获取模块，用于基于云平台获取电力系统中的新能源数据，并根据获取到的所述新能源数据生成新能源通用数据对象；

所述数据建模模块，用于根据所述新能源通用数据对象和所述对象之间的关系进行数据建模并获得数据模型；

所述元数据处理模块，用于为所述数据模型分层次构建出以对象为中心的元数据模型；

所述数据校验模块，用于基于所述元数据模型对所述数据模型进行校验，从而获得所述元数据模型与所述数据模型的一致性。

10.一种基于云平台的新能源数据建模与校验系统，其特征在于，实现如权利要求1-8中所述的一种基于云平台的新能源数据建模与校验方法。

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