一种电网系统数据资产管理系统技术方案

本申请公开了一种电网系统数据资产管理系统，数据资产专业定义模块，用于按照预设专业类别将接入的目标数据资产进行专业定义，得到专业定义结果；数据血缘模型构建模块，用于对目标数据资产进行预置分析操作，得到数据关联信息，根据数据关联信息构建数据血缘模型，预置分析操作包括数据回归分析、预置特征分析、跨度分析等操作；AI优化引擎模块，用于根据预置样本库和数据血缘模型训练预设AI优化模型，得到目标AI优化模型，目标AI优化模型用于通过预设筛选规则对目标数据资产进行筛选，优化专业定义的结果。本申请能解决现有数据治理技术缺乏针对不同专业数据的统一处理，且没有统一的模型化描述，导致数据治理效率较低的技术问题。术问题。术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种电网系统数据资产管理系统


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种电网系统数据资产管理系统。

技术介绍

[0002]我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，导致了人们对电力的需求越来越多，对数据可靠性的要求也越来越高。作为电网核心环节的变电站，不断发展和完善数据治理内容，摸索出高效的数据治理框架，打造了全流程智能化的一站式数据治理平台，逐步解决了数据的全面性、准确性、完整性、一致性、及时性等问题，提升了数据资产管理水平和质量，提高了数据服务能力，为全行数据管理、产品创新、数字化转型等提供数据支撑。
[0003]但是现有的数据治理方案对同一设备的多种类型的作业任务还是需要按照各专业的不同进行不同巡维中心把控，容易遗漏任务造成重复停电；而且操作任务执行后不同阶段的工作票由不同的人员填写，致使工作票质量差异太大；且关于作业任务的记录没有统一的模型化描述，导致数据治理效率较低。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种电网系统数据资产管理系统，用于解决现有数据治理技术缺乏针对不同专业数据的统一处理，且没有统一的模型化描述，导致数据治理效率较低的技术问题。
[0005]有鉴于此，本申请第一方面提供了一种电网系统数据资产管理系统，包括：数据资产专业定义模块、数据血缘模型构建模块和AI优化引擎模块；
[0006]所述数据资产专业定义模块，用于按照预设专业类别将接入的目标数据资产进行专业定义，得到专业定义结果，所述预设专业类别包括运行保护专业、高压专业、检修专业、仪表专业和自动化专业；
[0007]所述数据血缘模型构建模块，用于对所述目标数据资产进行预置分析操作，得到数据关联信息，根据所述数据关联信息构建数据血缘模型，所述预置分析操作包括数据回归分析、预置特征分析、跨度分析和定性检索信息管理；
[0008]所述AI优化引擎模块，用于根据预置样本库和所述数据血缘模型训练预设AI优化模型，得到目标AI优化模型，所述目标AI优化模型用于通过预设筛选规则对所述目标数据资产进行筛选，优化专业定义的结果。
[0009]优选地，还包括：数据获取模块；
[0010]所述数据获取模块，用于获取电网系统内层数据框架中的电网数据信息，并将所述电网数据信息整理成目标数据资产，所述电网数据信息包括故障信息、维护信息和检修信息。
[0011]优选地，还包括：预处理模块；
[0012]所述预处理模块，用于对所述目标数据资产进行初步数据清洗、数据解析、数据填补和数据标注操作。
[0013]优选地，所述数据血缘模型构建模块，具体用于：
[0014]将分类后的所述目标数据资产进行变电数据与属性的映射关系回归分析，得到属性关联数据资产；
[0015]在所述目标数据资产中提取数据特征式，得到预置特征集，所述数据特征式用于描述电力峰值和电力波动幅度；
[0016]对经过聚类差异性分析后的所述目标数据资产中超过预设跨度的数据信息进行标记处理，得到大跨度数据资产；
[0017]根据所述目标数据资产提取多个关键检索词，并基于预设检索权限和所述关键检索词设置检索规范信息；
[0018]根据所述数据关联信息构建数据血缘模型，所述数据关联信息包括属性关联数据资产、所述预置特征集、所述大跨度数据资产和所述检索规范信息。
[0019]优选地，所述预设筛选规则包括：预置一级规则、预置二级规则和预置三级规则；
[0020]所述预置一级规则为对运行数据设置的预设清洗条件和预设业务条件；
[0021]所述预置二级规则为根据初级权限范围内的第一关键字符的匹配率设置的初级筛选机制；
[0022]所述预置三级规则为根据最高权限范围内的第二关键字符的匹配率设置的高级筛选机制。
[0023]从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
[0024]本申请中，提供了一种电网系统数据资产管理系统，包括：数据资产专业定义模块、数据血缘模型构建模块和AI优化引擎模块；数据资产专业定义模块，用于按照预设专业类别将接入的目标数据资产进行专业定义，得到专业定义结果，预设专业类别包括运行保护专业、高压专业、检修专业、仪表专业和自动化专业；数据血缘模型构建模块，用于对目标数据资产进行预置分析操作，得到数据关联信息，根据数据关联信息构建数据血缘模型，预置分析操作包括数据回归分析、预置特征分析、跨度分析和定性检索信息管理；AI优化引擎模块，用于根据预置样本库和数据血缘模型训练预设AI优化模型，得到目标AI优化模型，目标AI优化模型用于通过预设筛选规则对目标数据资产进行筛选，优化专业定义的结果。
[0025]本申请提供的电网系统数据资产管理系统，将所有的目标数据资产进行专业定义，可以看作是一种数据处理类型的划分；然后通过对目标数据资产进行特定分析操作，从而提取出不同数据之间的关联关系，构建出可以统一描述数据关系的数据血缘模型，根据该模型和样本库可以训练出用于优化数据资产的AI优化模型，不仅能提升数据专业定义的准确性，也能保障数据管理的质量。因此，本申请解决了现有数据治理技术缺乏针对不同专业数据的统一处理，且没有统一的模型化描述，导致数据治理效率较低的技术问题。
附图说明
[0026]图1为本申请实施例提供的一种电网系统数据资产管理系统的结构示意图。
具体实施方式
[0027]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本
申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0028]为了便于理解，请参阅图1，本申请提供的一种电网系统数据资产管理系统的实施例，包括：数据资产专业定义模块101、数据血缘模型构建模块102和AI优化引擎模块103。
[0029]数据资产专业定义模块101，用于按照预设专业类别将接入的目标数据资产进行专业定义，得到专业定义结果，预设专业类别包括运行保护专业、高压专业、检修专业、仪表专业和自动化专业。
[0030]数据资产具体包括设计图纸，合同订单，以及任何设计到使用文件作为载体的各类业务；还包括各部门
技术实现思路
，设备数据和部门运维数据；还包括公司管理平台数据，图片，视频和平台管理账号。
[0031]数据资产专业定义实质就是建立数据资产主人，通常是建立在变电站资产管理平台之上，用于授权用户上传和下载相关专业储备知识，并及时更新当前作业后的运维情况；再根据变电站各运行部门设置平台二次连接数据库，即预设专业类型的数据库；也就是按照变电站专业进行数据资产主人的定义。
[0032]数据血缘模型构建模块102，用于对目标数据资产进行预置分析操作，得到数据关联信息，根据数据关联信息构建数据血缘模型，预置分析操作包括数据回归分析、预置特征分析、跨度分析和定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电网系统数据资产管理系统，其特征在于，包括：数据资产专业定义模块、数据血缘模型构建模块和AI优化引擎模块；所述数据资产专业定义模块，用于按照预设专业类别将接入的目标数据资产进行专业定义，得到专业定义结果，所述预设专业类别包括运行保护专业、高压专业、检修专业、仪表专业和自动化专业；所述数据血缘模型构建模块，用于对所述目标数据资产进行预置分析操作，得到数据关联信息，根据所述数据关联信息构建数据血缘模型，所述预置分析操作包括数据回归分析、预置特征分析、跨度分析和定性检索信息管理；所述AI优化引擎模块，用于根据预置样本库和所述数据血缘模型训练预设AI优化模型，得到目标AI优化模型，所述目标AI优化模型用于通过预设筛选规则对所述目标数据资产进行筛选，优化专业定义的结果。2.根据权利要求1所述的电网系统数据资产管理系统，其特征在于，还包括：数据获取模块；所述数据获取模块，用于获取电网系统内层数据框架中的电网数据信息，并将所述电网数据信息整理成目标数据资产，所述电网数据信息包括故障信息、维护信息和检修信息。3.根据权利要求1所述的电网系统数据资产管理系统，其特征在于，还包括：预处理模块；所述预处理模块，用于对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹国惠，裴星宇，刘行健，曹安瑛，王超，黄培专，刘尧，廖志戈，周小艺，张勇，侯成，何伟，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司珠海供电局，
类型：发明
国别省市：