[發明專利]調度子系統數據交互及建模的方法

有效

• 申請號: 201110227440.7
• 申請日: 2011-08-09
• 公開（公告）號: CN102262563A
• 公開（公告）日: 2011-11-30
• 發明（設計）人: 金浩;王紅斌;張代新;周剛;劉俊;周季峰;王斌;顧全
• 申請（專利權）人: 南京南瑞繼保電氣有限公司;廣東電網公司電力科學研究院
• 主分類號: G06F9/46
• 分類號: G06F9/46
• 代理公司: 南京天翼專利代理有限責任公司 32112
• 代理人: 陳建和

技術領域

本發明涉及遠程監測診斷中心與各調度子系統之間的數據交互和建模的方法，尤其是以事件服務的訂閱/發布方式進行調度子系統基于全局映射模型的數據交互方法。

背景技術

隨著電網規模的不斷擴大，電網監視及運行維護工作量日益增大，各專業建立了自身領域的信息化調度子系統，例如：雷電監測系統、覆冰監測系統、中性點直流系統、變壓器油色譜系統等等。各調度子系統是電力信息化系統的必要補充，為生產、評估、分析、檢修等提供專業數據。以往各調度子系統獨立建設，各調度子系統為本專業服務，無法提供跨專業的全景數據，形成調度子系統孤島，無法滿足電力系統進一步發展所需的全局全景數據要求。

通過調度子系統數據平臺，所有調度子系統數據與電力系統調度數據進行關聯、融合，對于電力系統一次設備，實現了包括生產、臺賬、調度子系統信息等等在內的全景數據視圖。同時在調度子系統接入過程中，對調度子系統模型和數據分開處理，模型采用自動免維護方法引入遠程設備監測平臺，遠程設備監測診斷中心不再需要進行數據建模，而是在調度子系統中完成數據模型的維護，從而實現電網模型的“源端維護，全局共享”。

當前調度子系統之間、調度子系統與上層系統之間基本上是孤立的。存在一些簡單的數據整合應用，存在以下幾個問題：

1.各調度子系統之間的數據交互沒有考慮其業務關聯，數據同步方式比較機械，一般采用被動定時的方式。傳統的數據交互一般指的是數據同步數據需求端定時主動來進行數據的請求和獲取，在獲取數據之前不考慮目標數據是否變化，這種方式實時性差、對目標系統負載影響大并且數據同步效率比較低。

2.沒有從接口、模型、數據、業務幾個層面上系統性的考慮整體交互方案。

本發明用于解決以上述兩個問題，此外本發明中自動建模部分采用的是中國專利申請CN201110005486.4“電力信息系統異構數據庫多維數據集成的模型及建模方法”中給出的建模方法。從調度子系統中獲取電力設備測量模型，即通過基于抽象容器靈活建模方法，歸納各異構信息系統應用模型，創建一種多層容器結構，用于裝載調度子系統的模型；通過統一規范的公共命名方法從各調度子系統導出的XML描述文件，創建全局公共對象信息和各調度子系統的私有對象信息以及它們的映射關系，并將這些對象及其映射關系裝載到所述的的多層容器模型中。

發明內容

本發明的目的在于：提供電力設備遠程監測診斷中心從各調度子系統獲取調度子系統模型和監測數據的方法，采用全局映射模型，系統匹配的方式，方便快捷的解決不同系統接入時映射電力系統設備的問題。提供了多平臺的u-odbc驅動來實現不同操作系統、不同數據庫的調度子系統的數據接入，同時通過訂閱/發布的消息服務，使得調度子系統之間能夠按照應用和業務的需要及時進行數據交互，最大程度降低數據交互帶來的調度子系統之間的耦合。

電力設備遠程監測診斷中心獲得調度子系統模型并建立全局設備模型映射關系，同時以u-odbc和消息服務方式進行調度子系統之間業務相關的多對對數據交互的方法。

本發明的技術方案是：一種調度子系統數據交互及建模的方法，在完成建立調度子系統的電力設備測量模型和對象映射屬性后，進行調度子系統的數據交互，包含以下三個步驟：

a)將調度子系統的多維度數據(電力設備測量數據)關聯到全局公共對象模型上：在全局公共對象模型中建立公共對象屬性和和各調度子系統多維度數據之間的多維度對象屬性之間的映射關系，并將這些公共數據的服務屬性及其映射關系裝載到已經所創建的多層容器模型中；

b)采用訂閱/發布模式的調度子系統數據交互，通過實時緩存模型和消息機制把調度子系統建立映射關系的對象屬性多維度數據實時同步到抽象緩存模板中；

c)使用事件驅動的訂閱/發布方式，基于跨平臺的數據庫驅動來進行調度子系統多維度數據模型的XML描述文件的生成和調度子系統之間的數據交互，

其中步驟a)進一步包括：全局對象屬性服務和各調度子系統私有的多維度數據服務的映射關系，是通過全局各對象屬性到各異構的調度子系統多維度數據構成的源數據庫列的關聯關系完成的；公共數據服務屬性對上的關系是多維的，即容器可以包含多個公共數據服務屬性；同時源數據庫列對上的關系也是多維的，即一個容器可以通過多個公共數據服務屬性與多個多維度數據的屬于異構數據庫私有數據服務屬性相關聯，從而完成了多維數據的向全局對象數據屬性的集成。