CN114218444A - 一种电力数据目录构建系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及数据管理，具体涉及一种电力数据目录构建系统，包括服务器，服务器通过负载模型构建模块构建用于采集用电数据的负载模型，并通过采集集群构建模块构建以负载模型为个体的用电数据采集集群，同时通过通信服务构建模块建立用电数据采集集群之间的数据通信，用电数据采集集群之间优选最优通信效率路径，将采集用电数据发送给服务器；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法对海量多源异构数据进行快速准确调用的缺陷。

Description

一种电力数据目录构建系统
技术领域
本发明涉及数据管理，具体涉及一种电力数据目录构建系统。
背景技术
随着特高压交直流混合电网的大规模建设以及“大运行”体系建设的全面推进，电网调度控制系统的服务范围快速扩大，数据来源增多，数据类型多样，数据规模和存储压力急剧增大，调控业务对海量多源数据的高效存储与快速处理等方面的要求不断提升。
目前，电力调度控制系统中使用的数据库以关系型数据库为主，关系型数据库是一种建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念及方法来处理数据库中的数据，具有稳定、安全等特点。除此之外，也有部分系统采用非关系型数据库如Hbase等，来解决海量多源异构数据的存储难题，非关系型数据库相对于关系型数据库具有更高的数据存储能力，特别针对于非结构化和半结构化数据，是解决智能化存储数据资源目录难题的一个常用方法。
但是，电力调度控制系统所涉及的数据种类繁多，包括实时数据、历史数据、模型数据等结构化数据，高频变化的时间序列数据，还有CIM/G、CASE断面等非结构化数据。由于不同业务对数据访问性能要求不同，单一的数据库存储技术无法满足所有业务对数据的存储、查询等性能要求，且并行处理大数据的能力较低，建设成本高，导致电力调度控制系统在面对海量多源异构数据时遇到技术瓶颈。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种电力数据目录构建系统，能够有效克服现有技术所存在的无法对海量多源异构数据进行快速准确调用的缺陷。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种电力数据目录构建系统，包括服务器，所述服务器通过负载模型构建模块构建用于采集用电数据的负载模型，并通过采集集群构建模块构建以负载模型为个体的用电数据采集集群，同时通过通信服务构建模块建立用电数据采集集群之间的数据通信，所述用电数据采集集群之间优选最优通信效率路径，将采集用电数据发送给服务器；
所述服务器通过信息数据获取模块获取关于构建、训练数据资产分类模型的信息数据，所述服务器通过分类模型构建模块基于信息数据构建初始分类模型，并通过分类模型训练单元基于信息数据对初始分类模型进行训练，得到数据资产分类模型，所述服务器通过数据资产分类模块对采集用电数据进行数据分类，并构建数据资产目录。
优选地，所述负载模型构建模块通过利用无向图构建考虑供需平衡的负载模型，所述负载模型在传输采集用电数据时，计算当前节点至目标节点涉及所有边的通信效率，并选择最优通信效率路径进行数据传输。
优选地，所述采集集群构建模块建以负载模型为个体的用电数据采集集群，包括：
基于事件监听器、异步通知和文件目录结构，构建弹性扩展的用电数据采集集群，具体步骤如下：
S1、创建永久节点，并将永久节点作为所有用电数据采集集群的根节点；
S2、用电数据采集集群启动时，在根节点下创建临时节点，并写入自己的节点编号；
S3、用电数据采集集群向根节点注册事件监听器，当事件监听器监听到临时节点变化时，获取对应节点编号，并更改变更标识；
S4、采集用电数据任务结束后，判断是否存在更改状态的变更标识，若存在，则不进行处理；否则，重新布局构建对应用电数据采集集群。
优选地，所述通信服务构建模块基于异步事件驱动网络通讯模型，建立用电数据采集集群之间的数据通信。
优选地，所述分类模型构建模块对分类树中各父节点分别建立由若干初级分类器生成的初始分类模型，所述分类模型训练单元利用训练数据集对初始分类模型中的初级分类器、次级分类器进行训练，得到数据资产分类模型。
优选地，所述分类模型训练单元对初始分类模型中的初级分类器进行训练，包括：
通过分类模型训练单元中的初级分类器训练模块，利用训练数据集对初始分类模型中的各初级分类器进行训练，并获取训练后的初级分类器，以及根据训练数据集输出的初级分类结果。
优选地，所述分类模型训练单元对初始分类模型中的次级分类器进行训练，得到数据资产分类模型，包括：
通过分类模型训练单元中的次级分类器训练模块，将初级分类结果及对应的训练数据集分类标签输入各初始次级分类器，并通过OvR算法进行训练；
根据得到的初级分类器、次级分类器，生成与分类树对应的数据资产分类模型。
优选地，所述通过分类模型训练单元中的初级分类器训练模块，利用训练数据集对初始分类模型中的各初级分类器进行训练，包括：
当初级分类器基于逻辑回归算法构建时，将训练数据集输入各初级分类器，并通过OvR算法进行训练；
获取各初级分类器在预设轮次训练中的分类结果，根据分类结果及对应的训练数据集分类标签计算各初级分类器的分类值；
根据分类值确定分类器参数，并根据分类器参数得到训练后的初级分类器。
优选地，所述通过分类模型训练单元中的初级分类器训练模块，利用训练数据集对初始分类模型中的各初级分类器进行训练，包括：
当初级分类器基于临近算法构建时，对每个初级分类器设置在各轮训练中的K值，并输入训练数据集；
确定每个初级分类器在各轮训练中的分类结果，根据分类结果及对应的训练数据集分类标签，计算每个初级分类器在对应K值下的分类值；
根据分类值选定K值，并根据选定的K值得到训练后的初级分类器。
优选地，所述数据资产分类模块对采集用电数据进行数据分类，并构建数据资产目录，包括：
从采集用电数据中提取分类标识，并在分类映射字典中查询预设分类结果；
若没有在分类映射字典中查询到预设分类结果，则将采集用电数据输入数据资产分类模型，得到分类结果，并根据分类结果构建数据资产目录。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明所提供的一种电力数据目录构建系统，具有以下优点：
1)采集集群构建模块基于事件监听器、异步通知和文件目录结构，构建弹性扩展的用电数据采集集群，通信服务构建模块基于异步事件驱动网络通讯模型，建立用电数据采集集群之间的数据通信，负载模型在传输采集用电数据时，计算当前节点至目标节点涉及所有边的通信效率，并选择最优通信效率路径进行数据传输，充分提升了系统的数据接收能力；
2)分类模型构建模块对分类树中各父节点分别建立由若干初级分类器生成的初始分类模型，分类模型训练单元利用训练数据集对初始分类模型中的初级分类器、次级分类器进行训练，得到数据资产分类模型，借助数据资产分类模型实现对接收数据的准确分类，并根据根据分类结果构建数据资产目录，使得电力调度控制系统能够快速准确调用海量多源异构数据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统示意图；
图2为本发明的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种电力数据目录构建系统，主要包括以下两个方面：
①采集集群构建模块基于事件监听器、异步通知和文件目录结构，构建弹性扩展的用电数据采集集群，通信服务构建模块基于异步事件驱动网络通讯模型，建立用电数据采集集群之间的数据通信，负载模型在传输采集用电数据时，计算当前节点至目标节点涉及所有边的通信效率，并选择最优通信效率路径进行数据传输，充分提升了系统的数据接收能力。
如图1和图2所示，包括服务器，服务器通过负载模型构建模块构建用于采集用电数据的负载模型，并通过采集集群构建模块构建以负载模型为个体的用电数据采集集群，同时通过通信服务构建模块建立用电数据采集集群之间的数据通信，用电数据采集集群之间优选最优通信效率路径，将采集用电数据发送给服务器。
负载模型构建模块通过利用无向图构建考虑供需平衡的负载模型，负载模型在传输采集用电数据时，计算当前节点至目标节点涉及所有边的通信效率，并选择最优通信效率路径进行数据传输。
采集集群构建模块建以负载模型为个体的用电数据采集集群，包括：
基于事件监听器、异步通知和文件目录结构，构建弹性扩展的用电数据采集集群，具体步骤如下：
S1、创建永久节点，并将永久节点作为所有用电数据采集集群的根节点；
S2、用电数据采集集群启动时，在根节点下创建临时节点，并写入自己的节点编号；
S3、用电数据采集集群向根节点注册事件监听器，当事件监听器监听到临时节点变化时，获取对应节点编号，并更改变更标识；
S4、采集用电数据任务结束后，判断是否存在更改状态的变更标识，若存在，则不进行处理；否则，重新布局构建对应用电数据采集集群。
其中，临时节点具有重要特性：当创建此类节点的客户端与Zookeeper服务器的连接关闭时，该临时节点自动删除，利用此特性能够感知用电数据采集集群的上下线状态。
通信服务构建模块基于异步事件驱动网络通讯模型，建立用电数据采集集群之间的数据通信，具体包括：
借助EPOLL的I/O多路复用模型，基于通讯频次构建高并发的网络通讯模型；
通信服务的一组线程池接收请求，一组线程池处理I/O，对网络I/O操作进行异步处理。
②分类模型构建模块对分类树中各父节点分别建立由若干初级分类器生成的初始分类模型，分类模型训练单元利用训练数据集对初始分类模型中的初级分类器、次级分类器进行训练，得到数据资产分类模型，借助数据资产分类模型实现对接收数据的准确分类，并根据根据分类结果构建数据资产目录，使得电力调度控制系统能够快速准确调用海量多源异构数据。
如图1和图2所示，服务器通过信息数据获取模块获取关于构建、训练数据资产分类模型的信息数据，服务器通过分类模型构建模块基于信息数据构建初始分类模型，并通过分类模型训练单元基于信息数据对初始分类模型进行训练，得到数据资产分类模型，服务器通过数据资产分类模块对采集用电数据进行数据分类，并构建数据资产目录。
分类模型构建模块对分类树中各父节点分别建立由若干初级分类器生成的初始分类模型，分类模型训练单元利用训练数据集对初始分类模型中的初级分类器、次级分类器进行训练，得到数据资产分类模型。
其中，分类模型训练单元对初始分类模型中的初级分类器进行训练，包括：
通过分类模型训练单元中的初级分类器训练模块，利用训练数据集对初始分类模型中的各初级分类器进行训练，并获取训练后的初级分类器，以及根据训练数据集输出的初级分类结果。
其中，分类模型训练单元对初始分类模型中的次级分类器进行训练，得到数据资产分类模型，包括：
通过分类模型训练单元中的次级分类器训练模块，将初级分类结果及对应的训练数据集分类标签输入各初始次级分类器，并通过OvR算法进行训练；
根据得到的初级分类器、次级分类器，生成与分类树对应的数据资产分类模型。
本申请技术方案中，基于初级分类器的构建方法不同，分类模型训练单元对初始分类模型中初级分类器的训练方法存在一定区别：
1)初级分类器基于逻辑回归算法构建
将训练数据集输入各初级分类器，并通过OvR算法进行训练；
获取各初级分类器在预设轮次训练中的分类结果，根据分类结果及对应的训练数据集分类标签计算各初级分类器的分类值；
根据分类值确定分类器参数，并根据分类器参数得到训练后的初级分类器；
2)初级分类器基于临近算法构建
对每个初级分类器设置在各轮训练中的K值，并输入训练数据集；
确定每个初级分类器在各轮训练中的分类结果，根据分类结果及对应的训练数据集分类标签，计算每个初级分类器在对应K值下的分类值；
根据分类值选定K值，并根据选定的K值得到训练后的初级分类器。
其中，数据资产分类模块对采集用电数据进行数据分类，并构建数据资产目录，包括：
从采集用电数据中提取分类标识，并在分类映射字典中查询预设分类结果；
若没有在分类映射字典中查询到预设分类结果，则将采集用电数据输入数据资产分类模型，得到分类结果，并根据分类结果构建数据资产目录。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种电力数据目录构建系统，其特征在于：包括服务器，所述服务器通过负载模型构建模块构建用于采集用电数据的负载模型，并通过采集集群构建模块构建以负载模型为个体的用电数据采集集群，同时通过通信服务构建模块建立用电数据采集集群之间的数据通信，所述用电数据采集集群之间优选最优通信效率路径，将采集用电数据发送给服务器；
所述服务器通过信息数据获取模块获取关于构建、训练数据资产分类模型的信息数据，所述服务器通过分类模型构建模块基于信息数据构建初始分类模型，并通过分类模型训练单元基于信息数据对初始分类模型进行训练，得到数据资产分类模型，所述服务器通过数据资产分类模块对采集用电数据进行数据分类，并构建数据资产目录。
2.根据权利要求1所述的电力数据目录构建系统，其特征在于：所述负载模型构建模块通过利用无向图构建考虑供需平衡的负载模型，所述负载模型在传输采集用电数据时，计算当前节点至目标节点涉及所有边的通信效率，并选择最优通信效率路径进行数据传输。
3.根据权利要求1所述的电力数据目录构建系统，其特征在于：所述采集集群构建模块建以负载模型为个体的用电数据采集集群，包括：
基于事件监听器、异步通知和文件目录结构，构建弹性扩展的用电数据采集集群，具体步骤如下：
S1、创建永久节点，并将永久节点作为所有用电数据采集集群的根节点；
S2、用电数据采集集群启动时，在根节点下创建临时节点，并写入自己的节点编号；
S3、用电数据采集集群向根节点注册事件监听器，当事件监听器监听到临时节点变化时，获取对应节点编号，并更改变更标识；
S4、采集用电数据任务结束后，判断是否存在更改状态的变更标识，若存在，则不进行处理；否则，重新布局构建对应用电数据采集集群。
4.根据权利要求1所述的电力数据目录构建系统，其特征在于：所述通信服务构建模块基于异步事件驱动网络通讯模型，建立用电数据采集集群之间的数据通信。
5.根据权利要求1所述的电力数据目录构建系统，其特征在于：所述分类模型构建模块对分类树中各父节点分别建立由若干初级分类器生成的初始分类模型，所述分类模型训练单元利用训练数据集对初始分类模型中的初级分类器、次级分类器进行训练，得到数据资产分类模型。
6.根据权利要求5所述的电力数据目录构建系统，其特征在于：所述分类模型训练单元对初始分类模型中的初级分类器进行训练，包括：
通过分类模型训练单元中的初级分类器训练模块，利用训练数据集对初始分类模型中的各初级分类器进行训练，并获取训练后的初级分类器，以及根据训练数据集输出的初级分类结果。
7.根据权利要求5所述的电力数据目录构建系统，其特征在于：所述分类模型训练单元对初始分类模型中的次级分类器进行训练，得到数据资产分类模型，包括：
通过分类模型训练单元中的次级分类器训练模块，将初级分类结果及对应的训练数据集分类标签输入各初始次级分类器，并通过OvR算法进行训练；
根据得到的初级分类器、次级分类器，生成与分类树对应的数据资产分类模型。
8.根据权利要求6所述的电力数据目录构建系统，其特征在于：所述通过分类模型训练单元中的初级分类器训练模块，利用训练数据集对初始分类模型中的各初级分类器进行训练，包括：
当初级分类器基于逻辑回归算法构建时，将训练数据集输入各初级分类器，并通过OvR算法进行训练；
获取各初级分类器在预设轮次训练中的分类结果，根据分类结果及对应的训练数据集分类标签计算各初级分类器的分类值；
根据分类值确定分类器参数，并根据分类器参数得到训练后的初级分类器。
9.根据权利要求6所述的电力数据目录构建系统，其特征在于：所述通过分类模型训练单元中的初级分类器训练模块，利用训练数据集对初始分类模型中的各初级分类器进行训练，包括：
当初级分类器基于临近算法构建时，对每个初级分类器设置在各轮训练中的K值，并输入训练数据集；
确定每个初级分类器在各轮训练中的分类结果，根据分类结果及对应的训练数据集分类标签，计算每个初级分类器在对应K值下的分类值；
根据分类值选定K值，并根据选定的K值得到训练后的初级分类器。
10.根据权利要求1所述的电力数据目录构建系统，其特征在于：所述数据资产分类模块对采集用电数据进行数据分类，并构建数据资产目录，包括：
从采集用电数据中提取分类标识，并在分类映射字典中查询预设分类结果；
若没有在分类映射字典中查询到预设分类结果，则将采集用电数据输入数据资产分类模型，得到分类结果，并根据分类结果构建数据资产目录。
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