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主动配电网全景信息展示系统平台以工作流引擎为中心,首先以WebService形式定义工作流引擎与各组件的接口之间的关系,其次采用SBBIP自带的商业智能工具将其预先集成到核心层中,并与外部系统一起由核心层的工作流引擎统一调度运行,其集成过程采用组件的松耦合形式。该平台可实现电网数据、模型、算法、展示无缝集成的统一,符合基于“源端接入,全局共享”的理念,实现信息的灵活定制与按需共享方法,采用基于时空多维版本标识,支持多态多应用多场景多版本的存储与共享管理技术,实现配电网多源异构信息的融合共享。
2关键技术
2.1基于元模型的体系结构建模
元模型的体系结构建模是体系结构开发设计的核心过程,基于元模型体系结构建模方法的定义如下:
在基于以数据为中心的体系结构开发设计思想的指导下,严格采用元模型支持下的标准建模方法来收集、组织、存储体系结构数据,并能在元模型数据规范下灵活定制体系结构描述所需的视图模型来展现体系结构建模所收集的数据,提供对分析决策的支持,从而能实现严格的数据一致性基础,形成灵活、精确的体系结构描述。
元模型的体系结构建模方法的概念框架见图3。该方法运用多种建模手段收集体系结构数据,将体系结构描述为概念元模型、逻辑元模型、物理元模型。通过各种元模型的转换规则将数据按决策组喜好的形式有效展现出来,并将数据和视图形成有机的联系。
2.2决策支持工具
提供从数据查询到信息挖掘的各类工具,满足决策支持或多维环境下特定的查询和报表需求,使分析人员、管理人员或执行人员能够从多个角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的并真实反应企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解。它的技术核心是“维”这个概念,因此它是数据仓库中大容量数据得以有效利用的重要工具。
2.3访问工具
接口和中间件,使维护人员能够访问和处理数据库和文件系统中的数据信息。数据库中间件允许维护人员透明地访问后台各种异构的数据库服务器。数据管理部分一般采用3层信息存储,最高层次是数据仓库,数据仓库中集成了主动配电网的主要展示指标信息;中间级是各子系统的数据仓库,它为各个业务系统服务;结构的最低层次存储了根据用户和应用需求经过裁剪后的信息。
2.4数据清洗的方法
数据经过数据的清洗转换处理后,或装载到数据仓库,通过联机分析处理为生产调度决策、全景展示提供数据支撑。
2.4.1数据抽取
根据全景信息展示系统的需求,从相应的调度业务系统、外部数据源中抽取需要的数据。此企业数据仓库本身是基于Oracle9i开发的,配网的实时数据库通过开放数据库连接(opendatabaseconnectivity,ODBC)接口导入到Oracle关系数据库。由配电自动化以及其他生产管理系统运行时产生的业务数据和其他数据本身是基于Oracle9i关系数据库定义的,这些数据通过Java数据库连接(javadatabaseconnectivity,JDBC)接口就可导入到数据仓库,然后在数据仓库的基础上进行决策支持。
2.4.2数据转换
数据转换是指根据全景信息展示系统平台的要求从各业务系统中抽取数据,进行数据的转换、清洗等处理,保证数据按要求装入数据仓库。根据实时数据库和历史数据库的具体特点,做了不同的转换操作。
2.4.3数据加载和更新
数据的加载周期应和数据仓库中时间维度的粒度匹配,可以按分、时、日等颗粒度进行加载。此外数据增量的更新需在数据源系统中进行定位,确定数据删除和更改的内容。如果是数据仓库的全面更新则一般在初始化的时候执行,按照数据源到目标系统的映射关系,将数据加载到数据仓库的物理存储区域上。
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