面向大数据的输变电设备多维异构数据融合方法及系统

摘要

本发明提供一种面向大数据的输变电设备多维异构数据融合方法及系统包括以下步骤：S101、电力故障及灾害监测多维异构数据接入；S102、数据预处理；S103、模型和数据结构映射；S104、定制专业数据视图；S105、数据融合分析。本发明遵循设计灵活、扩展方便的原则，采用共享存储库、数据服务等方式，实现各类信息资源的统一共享和使用，如卫星遥感、气象历史、GIS数据采用文件方式共享，生产管理、状态监测、雷电定位数据采用数据库方式共享，以评估源数据为起点，经过数据集成、数据挖掘、分析应用三个阶段层次，实现对各类专题数据的有效管理和充分利用。

主权项

一种面向大数据的输变电设备多维异构数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S101、电力故障及灾害监测多维异构数据接入：评估源数据主要包括两类：1)设备状态评估基础信息；2)专业系统信息，第一类数据来自于电力公司信息管理系统中，通过电力公司数据中心缓冲区数据接口调用集成；第二类数据来自于其他行业信息系统，通过组件的方式提供调用接口，组件实现各类异构系统信息的集成与交换，输入端将各专业分析系统依据自定义规约完成标准化分析结果输入，输出端将分析结果推送至中心数据仓库，存放在各自专业数据集中，等待进行数据预处理；S102、数据预处理：将不同数据源的数据依照统一坐标系进行转换，再依照统一的数据格式进行转换，接下来进行几何校正，然后对数据质量进行度量，包括拓扑正确程度度量和数据语义完整性的度量，此步骤完成后的成果将作为数据融合的输入数据使用；S103、模型和数据结构映射：公共模型在建立时遵循统一的命名规则，避免不同应用中同一对象的命名冲突，数据中心提供命名映射功能，将应用内部对象模型的命名与公共模型中的命名进行关联，公共数据结构的映射主要包括全局数据结构到各个数据源内部的数据结构之间的映射规则、对外部数据访问提供统一的查询数据结构、对各个数据源查询提供其内部的具体数据结构；S104、定制专业数据视图：根据各个专业对数据整合的不同视角，定制各个专业数据视图，比如气象专业视图、防污专业视图、风偏专业视图、山火专业视图，从而为各个专业运维人员提供综合、详细的专业相关数据整合功能；S105、数据融合分析：对不同专业数据集进行统一的时间定义、语义定义以及栅格尺寸定义，将不同专业背景且含义不同的数据规整为相同时间概念上、同一空间尺度、相同语义定义的数据，使多维异构数据可以在同一层面相互叠加和计算，最终达到，使气象、污秽、山火等不同领域不同维度的数据均与电网设备空间数据无缝叠加的效果。