CN114860839A - 一种配电网数据分析和可视化系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种配电网数据分析和可视化系统和方法，包括：采集电网相关检测数据，转化为可供云平台识别的数据，反馈至云平台；接入数据采集模块采集的配电网多源数据，根据多源数据的类型对配电网多维可视化平台使用的关系数据库、实时数据库进行存储；利用网络模型算法对滤掉垃圾数据后的检测数据进行分析、预测，得到变压器的温度走势；对配电网多源数据进行数据融合；对配电终端进行数据访问时，配电终端首先上传采样数据，然后配电终端上传设备的拓扑图形文件；对配电网数据处理模块处理有数据质量问题的数据进行展示预警；对配电网多维可视化平台的数据及结果集中展示，有效地提高了配电自动化与智能化技术，减少人为错误，提高可靠性。

Description

一种配电网数据分析和可视化系统及方法

技术领域

本发明涉及配电网技术领域，具体涉及一种配电网数据分析和可视化系统和方法。

背景技术

配电网作为输配电系统的最后一个环节，其实现自动化的程度与供用电的质量及可靠性密切相关。智能配电网是智能电网建设中的重要的一环，它将现代计算机技术、通信网络技术集于一体，对配电网上的设备进行远方实时监视、协调及控制，是改进供电质量、提高供电可靠性、扩大供电能力、实现配电网高效经济运行的重要手段。配电网的一个重要特点就是终端设备点多面广，这就导致了配网自动化建设和维护的成本都很高。目前采用的通信规约只解决了数据传输问题，数据含义（来源）不明，数据之间缺少必要的关联关系，终端设备缺乏自描述功能。

而且，配电网规划和运维的辅助决策能力还存在不足，主要体现在：配网设备缺乏有效可靠的状态评估与风险评价，如存在部分城中村频繁停电、配电变压器遭洪涝浸坏、线路过载等问题；对电网缺乏可靠性评估、故障诊断和薄弱点定位能力；用户评估不到位，存在客户平均停电时间长、无法满足重要客户的供电需求、与客户沟通不足等问题；无法对整个配电网的综合运行状态进行评估，从而无法对业务进行综合指导。由于涉及配电网调节和控制的技术环节和电气设备，依靠配电网的工程图纸不可能顺利完成调节过程。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的技术方案。因此，本发明的一个方面，提供了一种配电网数据分析和可视化系统，包括：数据采集模块、数据存储模块、数据分析预测模块、数据融合模块、配电网数据处理模块、配电网综合预警管理模块、可视化大屏综合展示模块以及云平台，其中：

数据采集模块， 用于采集电网和/或电网中变压器的检测数据，并与EMS、GIS系统建立数据接口，获取EMS系统和GIS系统的数据；将获取到的数据转化为可供云平台识别的数据，进而反馈至所述云平台；

数据存储模块，用于接入数据采集模块采集的配电网多源数据，并将配电网多源数据分为：有实时数据、准实时数据及非实时数据，并根据配电网多源数据的类型对基于配电网多维可视化平台使用的关系数据库、实时数据库及HDFS分布式文件系统进行存储；

数据分析预测模块，用于利用网络模型算法对滤掉垃圾数据后的检测数据进行分析、预测，得到变压器的温度走势；

数据融合模块，用于对数据存储模块中的配电网多源数据进行档案数据融合、业务数据融合和运行数据融合；

配电网数据处理模块，对配电终端进行数据访问时，所述配电终端首先上传采样数据，然后所述配电终端上传设备的拓扑图形文件；

配电网综合预警管理模块， 用于对配电网数据处理模块处理有数据质量问题的数据进行展示预警；

可视化大屏综合展示模块，用于对配电网多维可视化平台的数据及结果集中展示。

进一步，所述数据融合模块解析配电终端的基本信息，生成相应的图模文件，将所述图模文件下装至配电终端，所述配电终端存储下装文件，依据下装文件解析生成用于描述自身的拓扑图形文件。

进一步，所述配电网数据处理模块使用检测数据进行数据清洗以及对获取的EMS系统和GIS系统的数据进行处理，过滤掉垃圾数据。

进一步，所述配电网数据处理模块根据实际需求对数据融合模块融合后的数据进行质量治理，并根据实际需求对质量治理后的数据进行资产运行效率评估、分层分区供电可靠性评估、行状态评价、薄弱环节辨识、安全风险评估及预警、设备资产配置优化及设备运行经济性分析。

进一步，所述配电网数据处理模块对接收到的采样数据和拓扑图形文件进行统计和可视化处理，进而在云端发布，以供连接至云端的终端设备调阅。

另一方面本发明还提供了一种采用配电网数据分析和可视化系统的方法，包括以下步骤：

数据采集步骤，采集电网和/或电网中变压器的检测数据，并与EMS、GIS系统建立数据接口，获取EMS系统和GIS系统的数据；将获取到的数据转化为可供云平台识别的数据，进而反馈至所述云平台；

数据存储步骤，接入数据采集步骤采集的配电网多源数据，并将配电网多源数据分为：有实时数据、准实时数据及非实时数据，并根据配电网多源数据的类型对基于配电网多维可视化平台使用的关系数据库、实时数据库及HDFS分布式文件系统进行存储；

数据分析预测步骤，利用网络模型算法对滤掉垃圾数据后的检测数据进行分析、预测，得到变压器的温度走势；

数据融合步骤，对数据存储模块中的配电网多源数据进行档案数据融合、业务数据融合和运行数据融合；

配电网数据处理步骤，对配电终端进行数据访问时，所述配电终端首先上传采样数据，然后所述配电终端上传设备的拓扑图形文件；

配电网综合预警管理步骤，对配电网数据处理模块处理有数据质量问题的数据进行展示预警；

可视化大屏综合展示步骤，用于对配电网多维可视化平台的数据及结果集中展示。

进一步，所述数据融合步骤，解析配电终端的基本信息，生成相应的图模文件，将所述图模文件下装至配电终端，所述配电终端存储下装文件，依据下装文件解析生成用于描述自身的拓扑图形文件。

进一步，所述配电网数据处理步骤，使用检测数据进行数据清洗以及对获取的EMS系统和GIS系统的数据进行处理，过滤掉垃圾数据。

进一步，所述配电网数据处理步骤，根据实际需求对数据融合模块融合后的数据进行质量治理，并根据实际需求对质量治理后的数据进行资产运行效率评估、分层分区供电可靠性评估、行状态评价、薄弱环节辨识、安全风险评估及预警、设备资产配置优化及设备运行经济性分析。

进一步，所述配电网数据处理步骤，还对接收到的采样数据和拓扑图形文件进行统计和可视化处理，进而在云端发布，以供连接至云端的终端设备调阅。

本申请实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

对配电调控进行改进和升级，实现配电网络中的实时数据采集和监控，通过运行维护、分析管理、智能预测等多功能应用平台，解决了现有对配电网的监管主要用于分散工作模式，操作过程更加困难和复杂的问题。在现场部署过程中配电终端使配电主站系统的模型自动识别与图形可视化，有效地提高了配电自动化与智能化技术，实现设备终端的可视化，这将大大缩短主站系统与配电终端现场进行对点等调试的时间，减少人为错误，提高可靠性。

上述说明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，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述技术方案和其目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了配电网数据分析和可视化系统结构框图；

图2示出了配电网数据分析和可视化方法流程图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

如图1所示，本发明所提供的一种配电网数据分析和可视化系统，包括：数据采集模块、数据存储模块、数据分析预测模块、数据融合模块、配电网数据处理模块、配电网综合预警管理模块、可视化大屏综合展示模块以及云平台。

数据采集模块， 用于采集电网和/或电网中变压器的检测数据，并与EMS、GIS系统建立数据接口，获取EMS系统和GIS系统的数据；将获取到的数据转化为可供云平台识别的数据，进而反馈至所述云平台；

数据存储模块，用于接入数据采集模块采集的配电网多源数据，并将配电网多源数据分为：有实时数据、准实时数据及非实时数据，并根据配电网多源数据的类型对基于配电网多维可视化平台使用的关系数据库、实时数据库及HDFS分布式文件系统进行存储，关系数据库用于存储客户档案、电网模型、配网设备台账等结构化数据，实时数据库用于存储采集类数据及配网运行数据等结构化数据，HDFS分布式文件系统存储地区经济数据报告半结构化数据、红外图片等非结构化数据。配电网多源数据的类型包括：有结构化、半结构化及非结构化数据。

数据分析预测模块，用于利用网络模型算法对滤掉垃圾数据后的检测数据进行分析、预测，得到变压器的温度走势。

数据融合模块，用于对数据存储模块中的配电网多源数据进行档案数据融合、业务数据融合和运行数据融合。解析配电终端的基本信息，生成相应的图模文件，将所述图模文件下装至配电终端，所述配电终端存储下装文件，依据下装文件解析生成用于描述自身的拓扑图形文件。所述图模文件包括模型描述文件和图元文件；所述模型描述文件是配电终端基于IEC61850标准的自描述模型，文件采用面向对象的统一建模语言UML，遵循公共信息模型CIM的翻译规范；所述图元文件是用于描述配电终端设备电气模块的一个或多个图元文件，文件格式为可缩放矢量图形SVG格式。所述终端设备存储下装文件，并根据公共信息模型CIM的翻译规则，调取图元文件形成能够描述自身电气拓扑特性的可缩放矢量图形SVG格式。所述采样数据为基于IEC61850标准的SV数据包格式；所述拓扑图形文件是可缩放矢量图形SVG图形文件。

档案数据包括：站线变数据、配网设备台账数据、业务数据；档案数据融合遵循统一电网模型标准，以站线变户为主线，对接入的配电网多源数据进行统一的映射，建立档案数据间的映射关系，即对站线变户模型梳理和建立配网设备台账模型与电网模型等映射关系。业务数据融合是对计量自动化系统配变电流、电压、有功、无功、功率因素数据与调度自动化系统线路出口电流、电压、开关状态数据的有效融合。运行数据融合是对统一量测编码的计量自动化数据、调度自动化数据等进行融合。

配电网数据处理模块，对配电终端进行数据访问时，所述配电终端首先上传采样数据，然后所述配电终端上传设备的拓扑图形文件；根据实际需求对数据融合模块融合后的数据进行质量治理，并根据实际需求对质量治理后的数据进行资产运行效率评估、分层分区供电可靠性评估、行状态评价、薄弱环节辨识、安全风险评估及预警、设备资产配置优化及设备运行经济性分析。

EMS的数据包括：主变电流值、主变限流值、线路实时电流值、线路限流值、上一年10kV线路与10kV转供线路同一时刻电流值之和的最大值I上一年max、当年10kV线路与10kV转供线路同一时刻电流值之和的最大值I当年max、当月10kV线路与10kV转供线路同一时刻电流值之和的最大值I当月max；

GIS系统的数据包括：10kV线路名称和编号、10kV线路所属单位、10kV线路所在的环网图编号、10kV线路开环点的名称与编号、10kV转供线路名称和编号。

对数据进行质量治理为对数据融合模块融合后的数据进行数据预处理，数据预处理包括数据质量检测和不良数据修复。数据质量检测包括对数据融合模块融合后的数据的空缺、噪声、非规范化等。数据质量治理首先将数据融合模块融合后的数据分为静态数据和动态数据。静态数据是指资产管理系统的设备台帐信息、配网故障抢修、设备停电信息、供电可靠性、设备缺陷、线路故障等生产业务数据；营销系统的客户档案、电网模型、用电信息、业扩报装数据、客户投诉数据；动态数据是指计量自动化系统配变电流、电压、有功、无功、功率因素数据；调度自动化系统线路出口电流、电压、开关状态数据；根据静态数据和动态数据的特性分别建立业务规则进行跨不同源系统数据检核，从而实现对数据处理的一致性。

使用spark对数据平台中的检测数据进行数据清洗以及对获取的EMS系统和GIS系统的数据进行处理，过滤掉垃圾数据，并将过滤掉垃圾数据后的检测数据转换成PRPD或者PRPD矩阵形式存储在hbase中，建立拓扑关系库。对业务行为分析进行建模：通过对终端行为进行感知学习，泛在安全防护网关系统会对业务场景及数据流进行数据分析，可以构建终端的行为模型，将业务行为以可视化的方式进行呈现，进而达到管控的安全目标；对接收到的采样数据和拓扑图形文件进行统计和可视化处理，进而在云端发布，以供连接至云端的终端设备调阅。

配电网综合预警管理模块， 用于对配电网数据处理模块处理有数据质量问题的数据进行展示预警；用于通过数据集成及管理模块连接GIS系统，通过GIS系统实现配电网供电可靠性指标管控、配电网薄弱环节、设备运行状态等进行综合预警展示；用于通过数据集成及管理模块连接气象系统，将台风、雷电等恶劣气象条件实时展示预警； 用于将配电网数据处理模块处理的安全风险评估及预警结果进行展示预警。

可视化大屏综合展示模块，用于对配电网多维可视化平台的数据及结果集中展示，包括从资产管理系统获取的配网的资产全貌展示、配电网数据处理模块处理得到的配网数据质量情况以及对配电网数据处理模块进行资产运行效率评估、分层分区供电可靠性评估、运行状态评价、薄弱环节辨识、安全风险评估及预警、设备资产配置优化及设备运行经济性分析的处理结果、配电综合预警管理模块需要预警展示的内容等进行场景结果展示；可视化大屏综合展示模块展示的界面大小根据显示的大屏的分辨率及大屏尺寸进行设计展示方案，展示方案包括对展示内容的布局、操作、导航、风格及交互方式等，并根据业务划分相应展示主题来设计配电网生产业务可视化大屏综合展示方案。

同时，如图2所示，本发明还提供一种配电网数据分析和可视化方法，包括如下步骤：数据采集步骤、数据存储步骤、数据分析预测步骤、数据融合步骤、配电网数据处理步骤、配电网综合预警管理步骤、可视化大屏综合展示步骤以及云平台。

数据采集步骤， 采集电网和/或电网中变压器的检测数据，并与EMS、GIS系统建立数据接口，获取EMS系统和GIS系统的数据；将获取到的数据转化为可供云平台识别的数据，进而反馈至所述云平台；

数据存储步骤，接入数据采集步骤采集的配电网多源数据，并将配电网多源数据分为：有实时数据、准实时数据及非实时数据，并根据配电网多源数据的类型对基于配电网多维可视化平台使用的关系数据库、实时数据库及HDFS分布式文件系统进行存储，关系数据库用于存储客户档案、电网模型、配网设备台账等结构化数据，实时数据库用于存储采集类数据及配网运行数据等结构化数据，HDFS分布式文件系统存储地区经济数据报告半结构化数据、红外图片等非结构化数据。配电网多源数据的类型包括：有结构化、半结构化及非结构化数据。

数据分析预测步骤，利用网络模型算法对滤掉垃圾数据后的检测数据进行分析、预测，得到变压器的温度走势。

数据融合步骤，对数据存储模块中的配电网多源数据进行档案数据融合、业务数据融合和运行数据融合。解析配电终端的基本信息，生成相应的图模文件，将所述图模文件下装至配电终端，所述配电终端存储下装文件，依据下装文件解析生成用于描述自身的拓扑图形文件。所述图模文件包括模型描述文件和图元文件；所述模型描述文件是配电终端基于IEC61850标准的自描述模型，文件采用面向对象的统一建模语言UML，遵循公共信息模型CIM的翻译规范；所述图元文件是用于描述配电终端设备电气模块的一个或多个图元文件，文件格式为可缩放矢量图形SVG格式。所述终端设备存储下装文件，并根据公共信息模型CIM的翻译规则，调取图元文件形成能够描述自身电气拓扑特性的可缩放矢量图形SVG格式。所述采样数据为基于IEC61850标准的SV数据包格式；所述拓扑图形文件是可缩放矢量图形SVG图形文件。

档案数据包括：站线变数据、配网设备台账数据、业务数据；档案数据融合遵循统一电网模型标准，以站线变户为主线，对接入的配电网多源数据进行统一的映射，建立档案数据间的映射关系，即对站线变户模型梳理和建立配网设备台账模型与电网模型等映射关系。业务数据融合是对计量自动化系统配变电流、电压、有功、无功、功率因素数据与调度自动化系统线路出口电流、电压、开关状态数据的有效融合。运行数据融合是对统一量测编码的计量自动化数据、调度自动化数据等进行融合。

配电网数据处理步骤，对配电终端进行数据访问时，所述配电终端首先上传采样数据，然后所述配电终端上传设备的拓扑图形文件；根据实际需求对数据融合模块融合后的数据进行质量治理，并根据实际需求对质量治理后的数据进行资产运行效率评估、分层分区供电可靠性评估、行状态评价、薄弱环节辨识、安全风险评估及预警、设备资产配置优化及设备运行经济性分析。

EMS的数据包括：主变电流值、主变限流值、线路实时电流值、线路限流值、上一年10kV线路与10kV转供线路同一时刻电流值之和的最大值I上一年max、当年10kV线路与10kV转供线路同一时刻电流值之和的最大值I当年max、当月10kV线路与10kV转供线路同一时刻电流值之和的最大值I当月max；

GIS系统的数据包括：10kV线路名称和编号、10kV线路所属单位、10kV线路所在的环网图编号、10kV线路开环点的名称与编号、10kV转供线路名称和编号。

对数据进行质量治理为对数据融合模块融合后的数据进行数据预处理，数据预处理包括数据质量检测和不良数据修复。数据质量检测包括对数据融合模块融合后的数据的空缺、噪声、非规范化等。数据质量治理首先将数据融合模块融合后的数据分为静态数据和动态数据。静态数据是指资产管理系统的设备台帐信息、配网故障抢修、设备停电信息、供电可靠性、设备缺陷、线路故障等生产业务数据；营销系统的客户档案、电网模型、用电信息、业扩报装数据、客户投诉数据；动态数据是指计量自动化系统配变电流、电压、有功、无功、功率因素数据；调度自动化系统线路出口电流、电压、开关状态数据；根据静态数据和动态数据的特性分别建立业务规则进行跨不同源系统数据检核，从而实现对数据处理的一致性。

配电网数据处理步骤，使用spark对数据平台中的检测数据进行数据清洗以及对获取的EMS系统和GIS系统的数据进行处理，过滤掉垃圾数据，并将过滤掉垃圾数据后的检测数据转换成PRPD或者PRPD矩阵形式存储在hbase中，建立拓扑关系库。对业务行为分析进行建模：通过对终端行为进行感知学习，泛在安全防护网关系统会对业务场景及数据流进行数据分析，可以构建终端的行为模型，将业务行为以可视化的方式进行呈现，进而达到管控的安全目标；对接收到的采样数据和拓扑图形文件进行统计和可视化处理，进而在云端发布，以供连接至云端的终端设备调阅。

配电网综合预警管理步骤，对配电网数据处理模块处理有数据质量问题的数据进行展示预警；用于通过数据集成及管理模块连接GIS系统，通过GIS系统实现配电网供电可靠性指标管控、配电网薄弱环节、设备运行状态等进行综合预警展示；用于通过数据集成及管理模块连接气象系统，将台风、雷电等恶劣气象条件实时展示预警； 用于将配电网数据处理模块处理的安全风险评估及预警结果进行展示预警。

可视化大屏综合展示步骤，基于配电网多维可视化平台的数据及结果集中展示，包括从资产管理系统获取的配网的资产全貌展示、配电网数据处理模块处理得到的配网数据质量情况以及对配电网数据处理模块进行资产运行效率评估、分层分区供电可靠性评估、运行状态评价、薄弱环节辨识、安全风险评估及预警、设备资产配置优化及设备运行经济性分析的处理结果、配电综合预警管理模块需要预警展示的内容等进行场景结果展示；可视化大屏综合展示模块展示的界面大小根据显示的大屏的分辨率及大屏尺寸进行设计展示方案，展示方案包括对展示内容的布局、操作、导航、风格及交互方式等，并根据业务划分相应展示主题来设计配电网生产业务可视化大屏综合展示方案。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。

Claims (10)

1.一种配电网数据分析和可视化系统，包括：数据采集模块、数据存储模块、数据分析预测模块、数据融合模块、配电网数据处理模块、配电网综合预警管理模块、可视化大屏综合展示模块以及云平台，其特征在于，其中：

数据采集模块， 用于采集电网和/或电网中变压器的检测数据，并与EMS、GIS系统建立数据接口，获取EMS系统和GIS系统的数据；将获取到的数据转化为可供云平台识别的数据，进而反馈至所述云平台；

数据存储模块，用于接入数据采集模块采集的配电网多源数据，并将配电网多源数据分为：有实时数据、准实时数据及非实时数据，并根据配电网多源数据的类型对基于配电网多维可视化平台使用的关系数据库、实时数据库及HDFS分布式文件系统进行存储；

数据分析预测模块，用于利用网络模型算法对滤掉垃圾数据后的检测数据进行分析、预测，得到变压器的温度走势；

数据融合模块，用于对数据存储模块中的配电网多源数据进行档案数据融合、业务数据融合和运行数据融合；

配电网数据处理模块，对配电终端进行数据访问时，所述配电终端首先上传采样数据，然后所述配电终端上传设备的拓扑图形文件；

配电网综合预警管理模块， 用于对配电网数据处理模块处理有数据质量问题的数据进行展示预警；

可视化大屏综合展示模块，用于对配电网多维可视化平台的数据及结果集中展示。

2.根据权利要求1所述的配电网数据分析和可视化系统，其特征在于：所述数据融合模块解析配电终端的基本信息，生成相应的图模文件，将所述图模文件下装至配电终端，所述配电终端存储下装文件，依据下装文件解析生成用于描述自身的拓扑图形文件。

3.根据权利要求1所述的配电网数据分析和可视化系统，其特征在于：所述配电网数据处理模块使用检测数据进行数据清洗以及对获取的EMS系统和GIS系统的数据进行处理，过滤掉垃圾数据。

4.根据权利要求3所述的配电网数据分析和可视化系统，其特征在于：所述配电网数据处理模块根据实际需求对数据融合模块融合后的数据进行质量治理，并根据实际需求对质量治理后的数据进行资产运行效率评估、分层分区供电可靠性评估、行状态评价、薄弱环节辨识、安全风险评估及预警、设备资产配置优化及设备运行经济性分析。

5.根据权利要求4所述的配电网数据分析和可视化系统，其特征在于：所述配电网数据处理模块对接收到的采样数据和拓扑图形文件进行统计和可视化处理，进而在云端发布，以供连接至云端的终端设备调阅。

6.一种采用权利要求1-5中任一项所述配电网数据分析和可视化系统的方法，包括以下步骤：

数据采集步骤，采集电网和/或电网中变压器的检测数据，并与EMS、GIS系统建立数据接口，获取EMS系统和GIS系统的数据；将获取到的数据转化为可供云平台识别的数据，进而反馈至所述云平台；

数据存储步骤，接入数据集成及管理模块采集的配电网多源数据，并将配电网多源数据分为：有实时数据、准实时数据及非实时数据，并根据配电网多源数据的类型对基于配电网多维可视化平台使用的关系数据库、实时数据库及HDFS分布式文件系统进行存储；

数据分析预测步骤，利用网络模型算法对滤掉垃圾数据后的检测数据进行分析、预测，得到变压器的温度走势；

数据融合步骤，对数据存储模块中的配电网多源数据进行档案数据融合、业务数据融合和运行数据融合；

配电网数据处理步骤，对配电终端进行数据访问时，所述配电终端首先上传采样数据，然后所述配电终端上传设备的拓扑图形文件；

配电网综合预警管理步骤，对配电网数据处理模块处理有数据质量问题的数据进行展示预警；

可视化大屏综合展示步骤，用于对配电网多维可视化平台的数据及结果集中展示。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述数据融合步骤，解析配电终端的基本信息，生成相应的图模文件，将所述图模文件下装至配电终端，所述配电终端存储下装文件，依据下装文件解析生成用于描述自身的拓扑图形文件。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述配电网数据处理步骤，使用检测数据进行数据清洗以及对获取的EMS系统和GIS系统的数据进行处理，过滤掉垃圾数据。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于：所述配电网数据处理步骤，根据实际需求对数据融合模块融合后的数据进行质量治理，并根据实际需求对质量治理后的数据进行资产运行效率评估、分层分区供电可靠性评估、行状态评价、薄弱环节辨识、安全风险评估及预警、设备资产配置优化及设备运行经济性分析。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于：所述配电网数据处理步骤，还对接收到的采样数据和拓扑图形文件进行统计和可视化处理，进而在云端发布，以供连接至云端的终端设备调阅。

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