基于数据仓库技术的电力设备决策系统.pdf

第 十五卷 第一期 安徽电气工程职业技术学院学报 2 0 1 0年 3月 V o 1 1 5 N o 1 J O U R N A L O F A N H U 1 E L E C T R I C A L E N G I N E E R I N G P R O F E S S I O N A L T E C HN I QU E C O L L E G E Ma r c h 2 0 1 0 基于数据仓库技术的电力设备决策 系统 孙 娜(华北 电力大学 电子与通信工程系，河北保定0 7 1 0 0 3)摘 要：本文 以某县 电力局 电力设备 决策 系统 为研 究背景，在 对原有 的数据 源进 行分析 和重新 组 织的基础上，构建 电力设 备数 据 仓库，并建 立 多维 星型 模 式 的数 据 立 方体。运 用 OL AP技 术，从 多角度、多层次快 速地分析 和查询 数据仓库 的数据，实现设 备 管理 和预测 的科 学化，并说 明 O L A P数 据仓 库能够 为 电力 系统管理人 员提供 有效 的决策信 息。关键 词：数据 仓库；OL AP；电力设备 中图分类号：T P 2 9 文献标 识码：A 文章 编号：1 6 7 2 9 7 0 6(2 0 1 0)0 l O l 1 8 0 4 o f Da t a W a r e ho u s e Te c h no l o g y t o Po we r S y s t e m Equ i p m e nt s UN Na (De p t o f E l e c t r o n i c a n d C o mmu n i c a t i o n a l E n g i n e e r i n g，N o r t h C h i n a El e c t r i c P o w e r U n i v e r s i t y，B a o d i n g 0 7 1 0 0 3，C h i n a)Abs t r a c t：Ba s e d o n t h e e l e c t r i c e q u i p me n t i n p o we r s y s t e m o f a pr e f e c t u r e a s t h e r e s e a r c h ba c k g r o u n d，o n t h e b a s i s o f t h e o r i g i n a l d a t a a n a l y s i s a n d r e o r g a n i z a t i o n，t h e p a p e r b u i l ds e l e c t r i c e q u i p me n t d a t a wa r e h o us e a n d c o n s t r u c t s mu l t i d i me n s i o n a l s t a r pa t t e r n d a t a c u b e Us i n g OLAP t e c h n o l o g y，f r o m d i f-f e r e n t a n g l e s，mu l t i l e v e l f a s t d a t a a n a l y s i s a n d q ue r y o f t h e d a t a wa r e h o u s e，e q u i p me n t s c i e n t i f i c p r e d i c t i o n a n d OL AP d a t a wa r e h o u s e t o pr o v i d e e f f e c t i v e d e c i s i o nma k i n g i n p o we r s y s t e m ma n a g e me nt a r e a c h i e v e d Ke y wo r d s：d a t a wa r e h o u s e；o n l i n e a n a l y t i c a l p r o c e s s i n g；p o we r e q u i p me n t 1 引 言 随着市场竞争的加剧，各企业为了能够在竞争中发展必须及时做出正确的决策，大多数企业都在建 立 自己的决策支持系统，决策支持系统需要大量历史数据并且需要将来 自异种源的数据统一，产生高质 量的、纯净的和集成的数据。因此，引入 了数据仓库，它能够把所需的信息从原始数据 中分离出来，把分 散 的、难 以访 问的原始操作 数据转 化为集 中统、随时 可用 的信 息。在 电力 设备决 策系统 中，需要对 大量 的设备数 据进行 多维分 析处理，并把分 析结果 以多维视 图方式 展现给决 策者，因要 求 该 系统 具 有 大 量 的 多维 设 备 信 息进 行 快 速 决 策 的特 点，所 以采 用 数 据 仓 库 和 O L A P作 为 电力设 备决策 系统 的核心。2 数 据仓库 和 OL AP (1)数据仓库。数据仓库就是面向主题的、集成 的、稳定 的、随时间不断变化的数据集合。为了使 数据仓库中的数据是面向对象的，必须对数据按要求的主题进行收集、归纳后重新存放；由于要求能进 行多视 角的观察、分析，因此对应各 主题 的数据必 须按一定 的属 性进行组 织；另 外，针对 数据 的综 合程度 不 同，应对 数据按不 同 的汇总程度存 放。收 稿 日期：2 0 0 9 1 1。2 4 基金项 目：该项 目为安徽 省电力公 司2 0 0 8年度 重点科技项 目(项 目编号：2 0 0 8 3 6 2)。作者简介：孙娜(1 9 7 9 )，女，河北肃宁人，讲师，硕士，主要研 究方向：信号与信息处理。Em a i l：n a n a s s 1 2 6 C O n l l 1 8 孙娜：基 于数据仓库技术的 电力设备决策系统 对应 以上数 据组 织 的要求，数据 仓 库 定 义 了对应 的结 构 元 素 来 实 现数 据 的 结 构模 型：事 实、维、粒 度。事实：所分析的目标数据，如试验数据、运行数据等；维：事实信息的属性，如试验发生的时间、设备 的参数等；粒度：是划分维的单位，就好比数轴的单位，如时间维可按 日计，也可按月、年计等。(2)联机 分 析处理(O L A P)。联 机分 析 处 理是 针 对特 定 问题 的联 机 数 据访 问和 分析。可 以应分 析 人员 要求快 速、灵活 地进行 大 数据量 的 复杂查 询处 理并 且 以 直观 易懂 的形式 允 许 决 策者 对 数据 进 行深 人观 察。3体 系结 构 拟选用 O r a c l e l 0 g 数据仓库为数据仓库平台，抽取集成变压器参数、运行数据、试验检修数据，数据 仓 库结 构示 意 图见 图 1。一 r f：=L兰 Q 一 j 提取 、S e n r 、转化，r 清 洗 、l丽 厦 7L 总 数 据 I 一 ll u L A 上J f 一 导 入 、I辑珏!I 汇总数据l I 当 前 细 节 数 榍l、9 k 7 F二=一 l 元数据 l 竺 E CT 使用者 图 1 电 力 设 备 数 据 仓 库 结 构 第一层是数据源层，数据源层是整个电力系统数据仓库的数据来源，为决策支持 系统提供原始的数 据。本 系统 中基础 数据来 源 于两个 方 面：电力 MI S系统、外 部环 境导 入。本 文 中数据 主要 来 源 于各 个 管 理 信 息 子 系 统 的后 台为 事 务数 据 库，如：O r a c l e，S y b a s e，S Q L S e r v e r 2 0 0 0等等。变压器油中溶解气体资料和油质试验数据由油化班保存；变压器功率 因数以及绝缘电阻、直 流 电阻等其 它 电力试 验数 据 由高压 班保存；油 温、巡 检记 录 以及缺 陷记 录等变 压器 运行 资料 由变 电运 行 班组 管理；红外 检测结 果 由红外 检测 班管 理；故 障记 录 和维修 记 录等 由维修 班管理。外 部环 境导人 数据 主要 包括 平面 文件，期刊 杂 志 中的数据。第 二层数 据仓 库 由数据 抽取、数据 仓库 和数 据仓 库 日常维 护 系统 组成。其 中数 据仓 库 存储 元 数 据 和 用 于决 策分 析相 关 的数据。元数 据是 数据 仓库 的核 心，它是描 述数 据 的数据，用 于存储数 据模 型和 定 义 数据结 构、转换规 则、仓库 结构、控制 信息 等。数据 仓库 日常 维护包 括数 据 的安全、归纳、备份、恢复 等 工 作，这些 工作 需要 利用 数据 库管 理系 统(D B M S)的功能。第三层应用层是建立在数据仓库基础之上的，它主要 由 O L A P应用分析和数据挖掘两部分组成。本 系统 中决策者利用 自行开发决策支持工具，从数据集 市中获取准确科学的信息，进而做出科学性 的决策。4变压 器状 态评估 系统 的设 计开 发过 程 4 1 数 据仓 库设计 数 据仓库 中数 据通 常 以星形 或者 雪花形 结 构进 行存 储，以方 便 用户 或 状 态评 估 子 系统 的 查询 和 调 用。星形模型中，位于中央的一个对象与周围若干对象连接，中央的对象称为事实表(F a c t T a b l e)，周围 的对象称 为维 表(D i m e n s i o n T a b l e)。事实 表 中存 放 商 业 事实，由维 和 量度 两 类 属性 列 组成。每一 维 都 对 应一个 维表，一般 用字 母或 编码 表示，取值 范 围较小，通 常用 于排序、分组 和对 量度 进行概 括。事实 表 和维表之问通过主、外键联系。雪花模型是对星形模型的拓展。对星形模型的维表进一步层次化，原有 的维表被拓展成小的事实表，形成一些局部层次 区域。其优点是可最大限度地减少数据的存储量。本文中根据业务需求建立了设备试验、设备故障、设备运行三个大主题，其 中设备试验 中建立 了变】1 9 安徽电气工程职业技术学院学报 第十五卷 第一期 压器油 中溶解气 体试验、变压器 吊芯试 验、变 压 器油 质 化验、变 压 器零 序 阻 抗试 验、变 压器 绝缘 电阻试 验、变压 器整体介 质损耗 因数试验 等小 主题。其 中变压 器油 中溶解 气体 数 据利用 P o w e r D e s i g n e r 所建立 星型模型如下：其 中变压器台帐，故障类型，故障原因，时间表为维表，气相色谱分析为事实表，可以从变 压器 台帐，故障类 型，故 障原 因，以及时 间上来进行 色谱分 析。4 2 数据 清理与集 成 数据清理与集成。这是数据预处理的前期部分，数据清理是通过填写空缺的值，平滑噪声数据，识 别、删除孤立点，并解决不一致来清理数据。数据集成就是将来 自多个数据源、数据立方体或文件中的 数 据按一定 的规则集 成到数 据仓 库 中。本 文 中数 据 的清洗、集 成、追 加 主 要 由编 写 O R A C L E存 储 过程 定期 实现。4 3 建立多 维立方体 本 文 中数 据仓库 和 O L A P是 基于 多维数据 模型，该 模 型将数 据 转化 成 数据 立方 体形 式。数 据立 方 体允许 以多维 的角度对数 据分析 和观察。根据业 务需 求定 义数 据 立方 体。本文 以气 相 色谱 分析 为例，建立 立方 体如下：壹庄嚣音帷 尘压墨煞旦 广塞 名脾 V AR CH AR2(I o o)坐电 蛄名韩 V AR C H A R 2(1 0 0)电 砧 鳍 V AR C H A R 2(I O 0)蹙电 砧 电 压锋 V A R C H A R 2(4 0)型号 V A R C H A R 2 0)授造 甚期 D ATE 投造哥蜥月 V A R C H A R 2(4 0)投超目崩聿 V A R C H A R 2(4 0)以广目期年 V A R C H A R 2(4 0)哇 广日期月 V A R C H A R 2(4 0)出广日期D A T E 出广 翰霉 VARCH AR 2(,)谭庄卉式 V A R C H A R 2(4 0)娟骄卉文 V A R C H A R 2(4 0)馈 心膨 直 VARcH AR 2 0)捆慧 V A R C H A R 2 日 B)饶粗 V A R C H A R 2(4 0)儡 护方 矗 VAR CH AR 2 O)喜 NUMB ER(I D)童置方式 V A R C H AR 2 0)井去卉吱 V A R c H AR 2 0)撕 寄星高 N U M B E R(1 0 3)疆毫 掌量中 N U M B E R(1 0 3)强毒容量幛 N U M B E R(t O 3)接蛙粗胃 l V A R C H A R 2(5 0)空 载电靠 NUMBER(1 0 3)空稳换并 N U MB E R(1 0 3)技帚粪型 垃壁鼗型蝤曼 旦 丛 l 杖暗粪蠡!V AR C H AR 2(I O 0)敬睹委主!鳙节V AR C H AR 2(I O 0)F K-S Q S P R E F E R E N C E j G Z I_ Y-,1 F K S O X S P R E F 变庄嚣编号 F L O AT 标 堆 螭号 F L OAT 敲暗芋 毫 型蝈号 V AR C H A R 2)敲帚原目纸号 F L 0 AT 敲皤娄一 杖暗粪 拨号 F L O AT 氢气 N U MB E R(I O 3)氧气 N UM日ER O0 3)一氧化磺 N U MB E R O0 3)二氧化畸 N U MB E R(1 0 3)甲菇 N UMBER(1 0 3)群 N UMBE R(1 O 3 五炔 N U MB E R(I O3)己盛 N U M8 E R O 0 3)磷三 N UM日E RO0 3)_乜 京 N U MB E R O0 3 丧 里 N U MB E R(I)吐凹蓉皇 星期 几 苴几十星期 弟几十 爿 几最庄月份中 E R 1 月 份毫(一 月)牵节 持遴 c 1 0 98-01)几天庄季节中 禹 几 拿 证 釜 几天 庄年中 图 2 数 据 立 方 体 其 中时 间可 以建 立年、季度、月、星期、日、时等级别，时 间层次 1：年 一季度 一月 一日 一时，时间层 次 2：年 一星期 一日 一时。其 余维度类 似。度 量 中氢 气、氧气、一 氧化碳、二氧化碳、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、总烃不 可汇总，但 是可 以求取最 大值，最 小值，平 均值，是 否故 障可 以汇总，即可 以进行 S U M 操作。4 4 OLAP O L A P应 用是对 用 户 当前 及 历 史 数 据进 行 分 析、辅 助 领导决 策，主要 通过 多 维数 据 的查 询、旋 转，钻取 和 切片 等 关 键技术 对数据进 行分析 和报表。对于用 户提 出 的问题 或 假设，O L A P负责提取关于该 问题的详细信息，并将结果呈 现 给用户。本文 中 采 用 O r a c l e O L A P开 发 工 具 B I B e a n s开 发 设 计，B I B e a n s 是 B u s i n e s s I n t e l l i g e n c e B e a n s(商务 智能 B e a n)的简称，是和 O r a c l e J D e v e l o p e r 集 成 的，B I B e a n s分成 表 示 图3 多维立方体示意图 维 B e a n、O L A P B e a n和目录服务的三大类。表示 B e a n分成表(T a b l e)、交叉表(C r o s s t a b)和图(G r a p h)三个 类别。表示 B e a n用来向用户提供 O L A P查询结果，可以用来表示多维的数据立方，可以进行上卷、下 钻、旋转等操作。对于一些关键数据，可以用不同的颜色来着重显示。此外，还提供 了二维、三维的柱 1 2 O 叫 w怅 洲舢 孙娜：基 于数据仓库技术 的电力设备决策系统 状、条 形、点、饼 图等形 式，形象 化地 展示数 据。通 过 B I B e a n s，开 发人 员能 够快 速地 开发 出 O L A P应 用 程序。本项 目中 的应 用是 基于 B S模 式 的，因此，采用 J S P网页作 为客户 界 面。在 J S P网页设计 器 中，有 专 门 的 B I B e a n s 设计 工 具 组，可 以选 取 相 关 的 B e a n 插 入 到 J S P网页 中。B I B e a n s 在 网页 中是 以 B I 专 用 J S P标 记 出现 的。5 总 结 本 文利 用 电力系 统丰 富 的数 据 资源，将 电力 系统 的海量 数据 经过 提取、转换、净化、加 载预处 理后存 储 到数 据仓 库 中，并建 立 了数据 仓库 星型 模式 和 O L A P多维 数 据 立方 体，进 行 高效 多 维 分析 与 集成，通 过 O L A P快速、交互地访问，可快捷地得出有价值的电力设备决策信息，即管理人员可以进行跨地 区和 跨时间的多维分析。并及时掌握所需的各种信息，由此说明 O L A P数据仓库 的实现为电力设备决策支 持 系统 建立 了理 想 的平 台。本 文还将 继续 进行 数据 挖 掘 的工 作，利 用关 联规 则、聚类 等算法 对数 据进行 挖 掘，真正 实现数 据 的价值。参考 文献：1 王珊 数 据仓 库技 术 与联机 分析 处理 M 北京：科 学 出版 社，1 9 9 8 2 鲍 钰，黄 国兴，张召 基 于 O L A P的上 海社 区服务 网后 台数 据仓 库 的设 计 与 实现 J 计算 机 应 用研 究，2 0 0 3，2 0(4)：1 4 4 1 4 6 3 黄 道姗，林韩，林 济群，等 电力设备 状态检修 实施 策略研 究 J 福 州 电力与 电工，2 0 0 1，2 1(4)：4 3 4 7 4 柳 进，胡政，唐 降 龙 O L A P数 据 仓 库在 电 网调 度 决 策 中的 研 究 与 应 用 J 计 算 机 工 程 与设 计，2 0 0 5，2 6(2)：2 9 6-2 9 8 5 陆剑峰，张浩 运 用 O r a c l e B I B e a n s 开发 企业 O L A P系统 J 微型机 与应 用，2 0 0 4，(9)：4 1 4 3，5 3 5 4 责任 编辑：程蓓 1 2l