CN115858538A - 电力系统监控数据整合方法及装置、电力系统、存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种电力系统监控数据整合方法及装置、电力系统、存储介质，该方法包括：获取电力系统的监控数据、预先构建的业务监控树以及业务监控树中各个节点对应的监控模板。业务监控树的每个节点都对应一监控项。业务监控树中某一节点对应的监控项为该节点对应的子监控项的整合，某一节点对应的子监控项为该节点的子节点对应的监控项。对于业务监控树的叶子节点，基于各个叶子节点对应的监控模板从监控数据中抽取数据得到各个叶子节点的整合数据。对于业务监控树的非叶子节点，基于各个非叶子节点对应的监控模板从各个非叶子节点的子节点的整合数据中抽取数据得到各个非叶子节点的整合数据。本发明可提高海量电力系统监控数据的整合效率。

Description

电力系统监控数据整合方法及装置、电力系统、存储介质

技术领域

本发明属于电力系统技术领域，更具体地说，是涉及一种电力系统监控数据整合方法及装置、电力系统、存储介质。

背景技术

目前，为了保证电力系统的稳定运行以及更好地了解电力系统的各项数据指标，通常需要对电力系统进行监控。

然而，电力系统监控数据的数据量巨大，因此，如何实现海量监控数据的整合成为本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种电力系统监控数据整合方法及装置、电力系统、存储介质，以实现海量电力系统监控数据的整合。

本发明实施例的第一方面，提供了一种电力系统监控数据整合方法，包括：

获取电力系统的监控数据、预先构建的业务监控树以及所述业务监控树中各个节点对应的监控模板；其中，所述业务监控树的每个节点都对应一监控项；所述业务监控树中某一节点对应的监控项为该节点对应的子监控项的整合，某一节点对应的子监控项为该节点的子节点对应的监控项；

对于所述业务监控树的叶子节点，基于各个叶子节点对应的监控模板从所述监控数据中抽取数据得到各个叶子节点的整合数据；对于所述业务监控树的非叶子节点，基于各个非叶子节点对应的监控模板从各个非叶子节点的子节点的整合数据中抽取数据得到各个非叶子节点的整合数据。

在一种可能的实现方式中，所述监控模板包含多个数据项，每个数据项包含参数名称以及该参数名称对应的填充项，所述填充项用于填充对应的参数值；

对于所述业务监控树的某个节点，基于该节点对应的监控模板以及目标数据确定该节点的整合数据，包括：

基于该节点对应的监控模板中的参数名称从所述目标数据中抽取数据对该节点对应的监控模板中的填充项进行填充，得到该节点的整合数据；

其中，所述目标数据为所述监控数据或者该节点的子节点的整合数据。

在一种可能的实现方式中，对监控模板中的填充项进行填充，包括：

若某一填充项对应抽取到的数据为数值型数据，则根据该填充项对应的参数名称对抽取到的各个数据进行统计计算，将统计计算结果填充至该填充项。

在一种可能的实现方式中，对监控模板中的填充项进行填充，包括：

若某一填充项对应抽取到的数据为文本型数据，则将抽取到的各个数据输入到预设的自然语言理解模型中，得到所述各个数据的文本转换结果；其中，所述自然语言理解模型用于将所述各个数据转换为统一的表述方式；

根据该填充项对应的参数名称对各个数据的文本转换结果进行统计处理，将统计处理结果填充至该填充项。

在一种可能的实现方式中，对监控模板中的填充项进行填充，包括：

若某一填充项对应抽取到的数据为图像型数据或者视频型数据，则对抽取到的各个数据的文件名称进行统一编码，根据该填充项对应的参数名称对所述各个数据的编码进行统计处理，将统计处理结果填充至该填充项。

在一种可能的实现方式中，所述自然语言模型包括关键词提取模型以及槽值填充模型；

所述关键词提取模型用于提取所述各个数据中的关键词；

所述槽值填充模型用于根据提取到的关键词进行槽值填充，得到所述各个数据对应的统一的表述方式。

在一种可能的实现方式中，所述对抽取到的各个数据的文件名称进行统一编码，包括：

根据所述各个数据对应的时间、地点以及监控事项对抽取到的各个数据的文件名称进行统一编码。

本发明实施例的第二方面，提供了一种电力系统监控数据整合装置，包括：

数据获取模块，用于获取电力系统的监控数据、预先构建的业务监控树以及所述业务监控树中各个节点对应的监控模板；其中，所述业务监控树的每个节点都对应一监控项；所述业务监控树中某一节点对应的监控项为该节点对应的子监控项的整合，某一节点对应的子监控项为该节点的子节点对应的监控项；

数据整合模块，用于对于所述业务监控树的叶子节点，基于各个叶子节点对应的监控模板从所述监控数据中抽取数据得到各个叶子节点的整合数据；对于所述业务监控树的非叶子节点，基于各个非叶子节点对应的监控模板从各个非叶子节点的子节点的整合数据中抽取数据得到各个非叶子节点的整合数据。

本发明实施例的第三方面，提供了一种电力系统，所述电力系统包括监控终端，所述监控终端包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的电力系统监控数据整合方法的步骤。

本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的电力系统监控数据整合方法的步骤。

本发明实施例提供的电力系统监控数据整合方法及装置、电力系统、存储介质的有益效果在于：

本发明预先构建了业务监控树，其中业务监控树的每个节点都对应一监控项，与此同时，本发明还为每个节点的监控项构建了监控模板，基于监控模板去实现电力系统监控数据的整合。也就是说，本发明通过构建业务监控树和监控模板实现了监控数据的结构化，确定好业务监控树的每个节点以及每个节点的监控模板后，只需通过监控模板从监控数据中抽取数据即可实现监控数据的整合。本发明无需对所有的监控数据均进行处理，只需要对监控模板中涉及到的数据进行整合，因此可降低数据处理量，在实现数据整合的同时提高海量电力系统监控数据的整合效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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为本发明一实施例提供的电力系统监控数据整合方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的业务监控树的结构示意图；

图3为本发明一实施例提供的电力系统监控数据整合装置的结构框图；

图4为本发明一实施例提供的监控终端的示意框图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。

请参考图1，图1为本发明一实施例提供的电力系统监控数据整合方法的流程示意图，该方法包括：

S101：获取电力系统的监控数据、预先构建的业务监控树以及业务监控树中各个节点对应的监控模板。其中，业务监控树的每个节点都对应一监控项。业务监控树中某一节点对应的监控项为该节点对应的子监控项的整合，某一节点对应的子监控项为该节点的子节点对应的监控项。

在本实施例中，电力系统的监控数据为对电力系统的各项指标或者电力系统的相关设备进行监控得到的数据，其可以为各个子监控节点上传的数据。其中，各个子监控节点用于对其对应区域内的电力系统进行监控。

在本实施例中，可根据监控需求或者业务领域预先构建业务监控树，其中，业务监控树中的每个节点都对应一个监控项，业务监控树各个节点对应的监控模板即基于该监控项生成。在业务监控树中，每个父节点对应的监控项是其各个子节点对应的监控项的整合。其中，业务监控树的具体示例可参考图2所示，因附图篇幅所限，图2示出了业务监控树的部分节点，其中具体的节点设置可根据监控需求设定，图2并非限定。

在本实施例中，业务监控树每个节点对应的监控模板均根据该节点对应的监控项生成。其中，监控模板中可以包含多个数据项，每个数据项都包含参数名称以及待填充的参数值。以图2中的节点“费控停复电监控”为例，其对应的监控模板中的数据项包括但不限于各个地市单位的复电执行数量、复电成功率、停电执行数量、停电成功率等。

在本实施例中，在业务监控树中，每个父节点对应的监控项是其各个子节点对应的监控项的整合。相对应的，每个父节点对应的监控模板也是其各个子节点对应的监控模板的整合。

S102：对于业务监控树的叶子节点，基于各个叶子节点对应的监控模板从监控数据中抽取数据得到各个叶子节点的整合数据。对于业务监控树的非叶子节点，基于各个非叶子节点对应的监控模板从各个非叶子节点的子节点的整合数据中抽取数据得到各个非叶子节点的整合数据。

在本实施例中，业务监控树的非叶子节点指的是业务监控树中除叶子节点之外的节点。对于叶子节点，也即业务监控树的终端节点，可根据叶子节点对应的监控模板从电力系统的监控数据中抽取数据，以得到该叶子节点对应的整合数据。对于非叶子节点，由于每个父节点对应的监控项是其各个子节点对应的监控项的整合，因此可直接从该非叶子节点的子节点的整合数据中抽取数据，得到该非叶子节点对应的整合数据，此方法方便快捷。在此基础上，确定业务监控树中各个节点的整合数据后，即实现了当前维度的电力系统监控数据的整合。

从以上描述可知，本发明实施例预先构建了业务监控树，其中业务监控树的每个节点都对应一监控项，与此同时，本发明实施例还为每个节点的监控项构建了监控模板，基于监控模板去实现电力系统监控数据的整合。也就是说，本发明实施例通过构建业务监控树和监控模板实现了监控数据的结构化，确定好业务监控树的每个节点以及每个节点的监控模板后，只需通过监控模板从监控数据中抽取数据即可实现监控数据的整合。本发明实施例无需对所有的监控数据均进行处理，只需要对监控模板中涉及到的数据进行整合，因此可降低数据处理量，在实现数据整合的同时提高海量电力系统监控数据的整合效率。

在一种可能的实现方式中，监控模板包含多个数据项，每个数据项包含参数名称以及该参数名称对应的填充项，填充项用于填充对应的参数值。

对于业务监控树的某个节点，基于该节点对应的监控模板以及目标数据确定该节点的整合数据，包括：

基于该节点对应的监控模板中的参数名称从目标数据中抽取数据对该节点对应的监控模板中的填充项进行填充，得到该节点的整合数据。

其中，目标数据为监控数据或者该节点的子节点的整合数据。

在本实施例中，结合上述实施例可知，对于业务监控树的叶子节点，确定该叶子节点的整合数据，包括：

基于该叶子节点对应的监控模板中的参数名称从监控数据中抽取数据对该叶子节点对应的监控模板中的填充项进行填充，得到该叶子节点的整合数据。

在本实施例中，结合上述实施例可知，对于业务监控树的非叶子节点，确定该非叶子节点的整合数据，包括：

基于该非叶子节点对应的监控模板中的参数名称从该非叶子节点的子节点的整合数据中抽取数据对该非叶子节点对应的监控模板中的填充项进行填充，得到该非叶子节点的整合数据。

在本实施例中，还以图2中的节点“费控停复电监控”为例，其对应的监控模板中的数据项包括但不限于各个地市单位的复电执行数量、复电成功率、停电执行数量、停电成功率等，基于此，该监控模板的部分内容可如下表所示。

表1监控模板部分内容示例表

参数名称	待填充项(参数值)
		复电执行数量	{sum($relectric_num)}
复电成功率	{AVERAGE($relectric_per1)}
		……	……

基于该节点对应的监控模板中的参数名称从目标数据中抽取数据对该节点对应的监控模板中的填充项进行填充，得到该节点的整合数据，可以详述为：基于该节点对应的监控模板中的参数名称生成对应的调用指令，根据对应的调用指令从目标数据中抽取数据对该节点对应的监控模板中的填充项进行填充，进而得到该节点的整合数据。如表1所示，可通过监控模板中的参数名称生成对应的调用指令(如表1中的sum($relectric_num)和{AVERAGE($relectric_per1)})，进而基于该前述调用指令去监控数据中抽取对应的数据进行运算，得到待填充项需要填充的数据，也即得到整合数据。其中，如上表1所示，调用指令中也可包含统计计算指令。

在一种可能的实现方式中，对监控模板中的填充项进行填充，包括：

若某一填充项对应抽取到的数据为数值型数据，则根据该填充项对应的参数名称对抽取到的各个数据进行统计计算，将统计计算结果填充至该填充项。

在本实施例中，进行数据整合也会伴随着一定的数据运算。如上表1所示，填充项对应抽取的数据可能为数值型数据，此时会需要对抽取到的各个数据进行一定的统计计算，将统计计算结果作为整合数据填充至对应的填充项。

其中，对数值型数据的统计计算可以包含求和、求最大值、最小值、平均值、同比增长率、环比增长率等。具体进行何种运算可根据实际需求确定。

在一种可能的实现方式中，对监控模板中的填充项进行填充，包括：

若某一填充项对应抽取到的数据为文本型数据，则将抽取到的各个数据输入到预设的自然语言理解模型中，得到各个数据的文本转换结果。其中，自然语言理解模型用于将各个数据转换为统一的表述方式。

根据该填充项对应的参数名称对各个数据的文本转换结果进行统计处理，将统计处理结果填充至该填充项。

在本实施例中，进行数据整合也会伴随着一定的数据运算。考虑到有时对应抽取到的数据为文本型的数据，此时由于各个地区或者单位对同一对象/事件的描述方式不同，因此本实施例还会在抽取到的数据为文本型数据时对抽取到的数据进行转换，将抽取到的各个数据转换成统一的描述方式，再进行统计处理，得到统计处理结果(也即整合数据)。举个例子，在进行用电调度时，可能会根据各个用户的用电情况确定各个用户的用电级别，但每个单位对用电级别的描述可能不同，比如A单位可能会描述为：低用电级别、中级用电级别、高级用电级别，而B单位可能会描述为：第一档用电级别，第二档用电级别、第三档用电级别。在此基础上，若需进行各个用电级别的用户的统计，则需要抽取对应的文本型数据，此时则会出现描述方式不一致的问题。因此，本实施例将抽取到的各个数据输入至预先训练的自然语言理解模型中，可以得到统一描述方式的文本，此时则可顺利进行后续的统计运算。

在一种可能的实现方式中，对监控模板中的填充项进行填充，包括：

若某一填充项对应抽取到的数据为图像型数据或者视频型数据，则对抽取到的各个数据的文件名称进行统一编码，根据该填充项对应的参数名称对各个数据的编码进行统计处理，将统计处理结果填充至该填充项。

在本实施例中，进行数据整合也会伴随着一定的数据运算。在进行数据抽取时，可能会抽取到图像型数据或者视频型数据。比如，为了更好地对电力系统的运营情况进行监督，需要能实时获取到相关营业厅的监控画面。此时，直接将视频型数据或者图像型数据填充至对应的填充项会导致图像型数据或视频型数据的重复存储，导致填充后的监控模板文件过大。因此，本实施例提出了一种方案，也即对抽取到的图像型数据或者视频型数据的文件名称进行统一编码，基于前述编码进行相应的统计处理。其中，考虑到不同部门/单位对视频型数据或者图像型数据的命名方式不同或者有重叠，统一编码可避免上述问题，更准确地对相关数据进行统计处理。

在本实施例中，对图像型数据或者视频型数据进行统计处理，可以包含：统计各个地市单位监控点位的数量或者统计具体监控视频/监控图像的文件名称编码等。其中，若统计具体监控视频/监控图像的文件名称编码，则统计结果可以为相应区域内所有监控视频/监控图像的文件名称编码。

在一种可能的实现方式中，自然语言模型包括关键词提取模型以及槽值填充模型。

关键词提取模型用于提取各个数据中的关键词。

槽值填充模型用于根据提取到的关键词进行槽值填充，得到各个数据对应的统一的表述方式。

在本实施例中，前述预先训练的自然语言理解模型可以包含两个子模型，也即关键词提取模型和槽值填充模型，其中，关键词提取模型用于提取关键词，槽值填充模型用于实现统一化转换。其中，关键词提取模型和槽值填充模型的具体训练方法可参考现有方法，此处不再赘述。

在一种可能的实现方式中，对抽取到的各个数据的文件名称进行统一编码，包括：

根据各个数据对应的时间、地点以及监控事项对抽取到的各个数据的文件名称进行统一编码。

在本实施例中，在进行统一编码时，可根据各个数据对应的时间、地点以及监控事项进行编码，以便后续对各个数据的进行查询和调用。

对应于上文实施例的电力系统监控数据整合方法，图3为本发明一实施例提供的电力系统监控数据整合装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。参考图3，该电力系统监控数据整合装置20包括：数据获取模块21和数据整合模块22。

其中，数据获取模块21，用于获取电力系统的监控数据、预先构建的业务监控树以及业务监控树中各个节点对应的监控模板。其中，业务监控树的每个节点都对应一监控项。业务监控树中某一节点对应的监控项为该节点对应的子监控项的整合，某一节点对应的子监控项为该节点的子节点对应的监控项。

数据整合模块22，用于对于业务监控树的叶子节点，基于各个叶子节点对应的监控模板从监控数据中抽取数据得到各个叶子节点的整合数据。对于业务监控树的非叶子节点，基于各个非叶子节点对应的监控模板从各个非叶子节点的子节点的整合数据中抽取数据得到各个非叶子节点的整合数据。

在一种可能的实现方式中，监控模板包含多个数据项，每个数据项包含参数名称以及该参数名称对应的填充项，填充项用于填充对应的参数值。

数据整合模块22具体用于：

基于该节点对应的监控模板中的参数名称从目标数据中抽取数据对该节点对应的监控模板中的填充项进行填充，得到该节点的整合数据。

其中，目标数据为监控数据或者该节点的子节点的整合数据。

在一种可能的实现方式中，数据整合模块22具体用于：

若某一填充项对应抽取到的数据为数值型数据，则根据该填充项对应的参数名称对抽取到的各个数据进行统计计算，将统计计算结果填充至该填充项。

在一种可能的实现方式中，数据整合模块22具体用于：

若某一填充项对应抽取到的数据为文本型数据，则将抽取到的各个数据输入到预设的自然语言理解模型中，得到各个数据的文本转换结果。其中，自然语言理解模型用于将各个数据转换为统一的表述方式。

根据该填充项对应的参数名称对各个数据的文本转换结果进行统计处理，将统计处理结果填充至该填充项。

在一种可能的实现方式中，数据整合模块22具体用于：

若某一填充项对应抽取到的数据为图像型数据或者视频型数据，则对抽取到的各个数据的文件名称进行统一编码，根据该填充项对应的参数名称对各个数据的编码进行统计处理，将统计处理结果填充至该填充项。

在一种可能的实现方式中，自然语言模型包括关键词提取模型以及槽值填充模型。

关键词提取模型用于提取各个数据中的关键词。

槽值填充模型用于根据提取到的关键词进行槽值填充，得到各个数据对应的统一的表述方式。

在一种可能的实现方式中，数据整合模块22具体用于：

根据各个数据对应的时间、地点以及监控事项对抽取到的各个数据的文件名称进行统一编码。

本发明实施例还提供一种电力系统，该电力系统包括监控终端，参见图4，图4为本发明一实施例提供的监控终端的示意框图。如图4所示的本实施例中的终端300可以包括：一个或多个处理器301、一个或多个输入设备302、一个或多个输出设备303及一个或多个存储器304。上述处理器301、输入设备302、输出设备303及存储器304通过通信总线305完成相互间的通信。存储器304用于存储计算机程序，计算机程序包括程序指令。处理器301用于执行存储器304存储的程序指令。其中，处理器301被配置用于调用程序指令执行以下操作上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块21至22的功能。

应当理解，在本发明实施例中，所称处理器301可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

输入设备302可以包括触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等，输出设备303可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。

该存储器304可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器301提供指令和数据。存储器304的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器304还可以存储设备类型的信息。

具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器301、输入设备302、输出设备303可执行本发明实施例提供的电力系统监控数据整合方法的第一实施例和第二实施例中所描述的实现方式，也可执行本发明实施例所描述的终端的实现方式，在此不再赘述。

在本发明的另一实施例中提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令被处理器执行时实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

计算机可读存储介质可以是前述任一实施例的终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。计算机可读存储介质也可以是终端的外部存储设备，例如终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，计算机可读存储介质还可以既包括终端的内部存储单元也包括外部存储设备。计算机可读存储介质用于存储计算机程序及终端所需的其他程序和数据。计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的终端和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

另外，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单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种电力系统监控数据整合方法，其特征在于，包括：

获取电力系统的监控数据、预先构建的业务监控树以及所述业务监控树中各个节点对应的监控模板；其中，所述业务监控树的每个节点都对应一监控项；所述业务监控树中某一节点对应的监控项为该节点对应的子监控项的整合，某一节点对应的子监控项为该节点的子节点对应的监控项；

对于所述业务监控树的叶子节点，基于各个叶子节点对应的监控模板从所述监控数据中抽取数据得到各个叶子节点的整合数据；对于所述业务监控树的非叶子节点，基于各个非叶子节点对应的监控模板从各个非叶子节点的子节点的整合数据中抽取数据得到各个非叶子节点的整合数据。

2.如权利要求1所述的电力系统监控数据整合方法，其特征在于，所述监控模板包含多个数据项，每个数据项包含参数名称以及该参数名称对应的填充项，所述填充项用于填充对应的参数值；

对于所述业务监控树的某个节点，基于该节点对应的监控模板以及目标数据确定该节点的整合数据，包括：

基于该节点对应的监控模板中的参数名称从所述目标数据中抽取数据对该节点对应的监控模板中的填充项进行填充，得到该节点的整合数据；

其中，所述目标数据为所述监控数据或者该节点的子节点的整合数据。

3.如权利要求2所述的电力系统监控数据整合方法，其特征在于，对监控模板中的填充项进行填充，包括：

若某一填充项对应抽取到的数据为数值型数据，则根据该填充项对应的参数名称对抽取到的各个数据进行统计计算，将统计计算结果填充至该填充项。

4.如权利要求2所述的电力系统监控数据整合方法，其特征在于，对监控模板中的填充项进行填充，包括：

若某一填充项对应抽取到的数据为文本型数据，则将抽取到的各个数据输入到预设的自然语言理解模型中，得到所述各个数据的文本转换结果；其中，所述自然语言理解模型用于将所述各个数据转换为统一的表述方式；

根据该填充项对应的参数名称对各个数据的文本转换结果进行统计处理，将统计处理结果填充至该填充项。

5.如权利要求2所述的电力系统监控数据整合方法，其特征在于，对监控模板中的填充项进行填充，包括：

若某一填充项对应抽取到的数据为图像型数据或者视频型数据，则对抽取到的各个数据的文件名称进行统一编码，根据该填充项对应的参数名称对所述各个数据的编码进行统计处理，将统计处理结果填充至该填充项。

6.如权利要求4所述的电力系统监控数据整合方法，其特征在于，所述自然语言模型包括关键词提取模型以及槽值填充模型；

所述关键词提取模型用于提取所述各个数据中的关键词；

所述槽值填充模型用于根据提取到的关键词进行槽值填充，得到所述各个数据对应的统一的表述方式。

7.如权利要求5所述的电力系统监控数据整合方法，其特征在于，所述对抽取到的各个数据的文件名称进行统一编码，包括：

根据所述各个数据对应的时间、地点以及监控事项对抽取到的各个数据的文件名称进行统一编码。

8.一种电力系统监控数据整合装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取电力系统的监控数据、预先构建的业务监控树以及所述业务监控树中各个节点对应的监控模板；其中，所述业务监控树的每个节点都对应一监控项；所述业务监控树中某一节点对应的监控项为该节点对应的子监控项的整合，某一节点对应的子监控项为该节点的子节点对应的监控项；

数据整合模块，用于对于所述业务监控树的叶子节点，基于各个叶子节点对应的监控模板从所述监控数据中抽取数据得到各个叶子节点的整合数据；对于所述业务监控树的非叶子节点，基于各个非叶子节点对应的监控模板从各个非叶子节点的子节点的整合数据中抽取数据得到各个非叶子节点的整合数据。

9.一种电力系统，其特征在于，包括：监控终端；

所述监控终端包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，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至7任一项所述方法的步骤。

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