[发明专利]一种基于CIM模型建立电网大数据仓库的方法

权利要求书

1.一种基于CIM模型建立电网大数据仓库的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、基于多个现有记录电网业务的电网数据表，获取描述电网业务的所有数据项，并根据每个电网业务分析目标和分析目标测算模型构建分析效果评价模型；利用分析效果评价模型在电网数据表中对各个数据项进行筛选，得到保证电网业务分析目标维持最优分析效果的数据项最优组合；其中，所述分析目标测算模型为由多个数据项构成的数据项组合分析得到电网业务分析目标的数学模型；

步骤S2、基于电网业务分析目标、数据项最优组合和数据项最优组合分析，得到电网业务分析目标的分析目标测算模型，构建出CIM模型，并基于所述CIM模型，由多个现有记录电网业务的电网数据表进行数据映射得到电网大数据仓库，以准确描述电网业务的分析逻辑；

所述基于多个现有记录电网业务的电网数据表，获取描述电网业务的所有数据项，包括：

依次提取出每个电网数据表中的所有表内数据项，将各个电网数据表中的所有表内数据项依次进行混合和去重操作得到描述电网业务的所有数据项；

所述数据项的函数表达式为：{Datei|i∈[1,N]}，式中，Datei为第i个数据项，N为数据项总数量，i为计量常数；

所述根据每个电网业务分析目标和分析目标测算模型构建分析效果评价模型，包括：

将N个数据项进行排列组合，得到分别包含i个数据项的(2^N-1)个数据项组合，在(2^N-1)个数据项组合中提取出M个数据项组合作为样本数据项组合；

将M个样本数据项组合输入至每个电网业务分析目标对应的分析目标测算模型，得到每个样本数据项的电网业务分析目标的测算结果，并记录每个测算结果的测算时长；

将每个电网业务分析目标中的样本数据项组合作为BP神经网络的输入项，将每个电网业务分析目标中的样本数据项组合对应的测算结果和测算时长作为BP神经网络的输出项，利用BP神经网络依次在每个电网业务分析目标中对BP神经网络的输入项和BP神经网络的输出项进行模型训练，得到每个电网业务分析目标中的分析效果评价模型；

所述分析效果评价模型的函数表达式为：

[Yk,tk]=BPk ([X])；

式中，Yk,tk分别为第k个电网业务分析目标中的测算结果和测算时长，[X]为样本数据项组合，BPk为第k个电网业务分析目标中的BP神经网络；

所述分析目标测算模型的函数表达式为：

Yk=Modelk ([X])；

式中，Yk为第k个电网业务分析目标中分析目标测算模型的测算结果，[X]为样本数据项组合，Modelk为第k个电网业务分析目标中用于分析目标测算的数学模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于CIM模型建立电网大数据仓库的方法，其特征在于，所述利用分析效果评价模型在电网数据表中对各个数据项进行筛选，得到保证电网业务分析目标维持最优分析效果的数据项最优组合，包括：

在每个电网业务分析目标中，依次将(2^N-1)个数据项组合均代入至分析效果评价模型，得到每个数据项组合的测算结果和测算时长，并将测算结果与电网业务分析目标的真实结果进行相似度比较；

其中，

若测算结果与真实结果的相似度大于或等于预设阈值，则将测算结果对应的数据项组合归类为最优集合内；

若测算结果与真实结果的相似度小于预设阈值，则将测算结果对应的数据项组合归类为非最优集合内；

还包括：将最优集合内的数据项组合对应的测算时长与预设时长进行比较；

其中，

若最优集合内的数据项组合对应的测算时长小于或等于预设时长，则将测算时长对应的数据项组合保留在最优集合内；

若最优集合内的数据项组合对应的测算时长大于预设时长，则将测算时长对应的数据项组合剔除出最优集合；

将最优集合中所有的数据项组合作为每个电网业务分析目标中所述数据项最优组合。