一种电网数据资产管理方法、系统、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及电网信息技术管理技术领域，尤其是涉及一种电网数据资产管理方法、系统、设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，随着国家电网公司信息化建设的逐步深入，电力大数据作为电网企业的重要资产，具有极大的社会化应用价值。电力数据拥有用电数据、用户用电行为、客户交互等大量高价值数据信息，其中用电数据是反映经济及行业发展情况的重要指标，如克强指数的指标之一即用电量；而电力及客户数据相结合又可以为各类政策决策、社会服务、新型商业模式等提供数据及服务支撑。电力企业信息化建设发展迅猛，具有各类信息系统产生了大量电网数据，但现有的电数据资产管理方法难以对电网数据进行有效管理，导致电网数据资产管理的效率较低。


技术实现要素：

3.本发明提供了一种电网数据资产管理方法、系统、设备及存储介质，以解决现有的电数据资产管理方法难以对电网数据进行有效管理，导致电网数据资产管理的效率较低的技术问题。
4.本发明的一个实施例提供了一种电网数据资产管理方法，包括：
5.获取电网数据；
6.对所述电网数据进行数据抽取及整合得到所述电网数据对应的实体数据，所述实体数据包括实体、实体属性和实体关系；
7.根据所述电网数据的实体数据和所述电网数据的业务类别生成数据资产目录结构规则，并构建所述数据资产目录结构规则对应的数据资产目录，将所述电网数据与所述数据资产目录进行对应映射得到映射关系；
8.根据所述电网数据的实体数据、所述映射关系、所述数据资产目录构建数据地图，根据所述数据地图对所述电网数据进行资产管理。
9.进一步的，所述电网数据包括非结构化电网数据和结构化电网数据，所述对所述电网数据进行数据抽取及整合得到所述电网数据对应的实体数据，包括：
10.对所述结构化电网数据的表结构进行分析，通过所述表结构的主外键信息获取所述结构化电网数据的实体数据；
11.抽取所述非结构化电网数据的实体以及实体属性，并对所述非结构化电网数据进行数据分析得到所述非结构化电网数据的实体关系。
12.进一步的，在得到所述电网数据对应的实体数据之后，还包括：
13.对所述非结构化电网数据对应的实体进行整合，使所述非结构化电网数据的实体的结构与所述结构化电网数据的实体的结构相同。
14.进一步的，所述对所述非结构化电网数据进行数据分析得到所述非结构化电网数
据的实体关系，包括：
15.将所述非结构化电网数据的实体和实体属性输入至预先训练的深度学习模型中，通过所述深度学习模型对所述非结构化电网数据进行数据分析得到所述非结构化电网数据的实体关系。
16.进一步的，所述根据所述电网数据的实体数据、所述映射关系、所述数据资产目录构建数据地图，包括：
17.若所述电网数据的数据资产发生变更，根据所述电网数据的数据资产变更情况更新所述数据资产目录，并根据更新后的数据资产目录以及所述实体数据、所述映射关系构建数据地图。
18.进一步的，在对所述电网数据进行资产管理之后，所述管理方法还包括：
19.对电力系统各环节的设备成本、设备故障数据、及检修记录进行成本投入对比分析，根据比对分析结果判断每一设备是否报废拆除或保留；
20.根据所述比对结果得到成本投入分布情况，根据每一所述设备在全生命周期内的成本投入分布情况，对每一所述设备是否达到拆除报废条件进行预测。
21.进一步的，所述业务类别包括：运维业务、用户业务、费用业务、电能信息采集业务和营销业务。
22.本发明的一个实施例提供了一种电网数据资产管理系统，包括：
23.电网数据获取模块，用于获取电网数据；
24.电网数据整合模块，用于对所述电网数据进行数据抽取及整合得到所述电网数据对应的实体数据，所述实体数据包括实体、实体属性和实体关系；
25.映射关系生成模块，用于根据所述电网数据的实体数据和所述电网数据的业务类别生成数据资产目录结构规则，并构建所述数据资产目录结构规则对应的数据资产目录，将所述电网数据与所述数据资产目录进行对应映射得到映射关系；
26.数据资产管理模块，用于根据所述电网数据的实体数据、所述映射关系、所述数据资产目录构建数据地图，根据所述数据地图对所述电网数据进行资产管理。
27.本发明的一个实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的电网数据资产管理方法的步骤。
28.本发明的一个实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的电网数据资产管理方法的步骤。
29.本发明实施例通过获取电网数据对应的实体数据，并根据实体数据以及电网数据的业务类别生成数据资产目录结构，通过构建该数据资产目录结构对应的数据资产目录，将电网数据与数据资产目录进行对应映射得到映射关系，通过映射关系将电网数据与数据资产目录进行关联，能够便捷通过数据资产目录对电网数据进行检索，同时还可以根据该映射关系进行数据溯源，有利于提高电网数据的资产管理效率；本发明实施例通过构建数据地图的方式对电网数据资产进行可视化展示，提高了对电网数据资产进行管理的便捷性，进一步提高了电网数据资产管理效率。
附图说明
30.图1是本发明实施例提供的电网数据资产管理方法的流程示意图；
31.图2是本发明实施例提供的电网数据资产管理系统的结构示意图；
32.图3是本发明实施例提供的计算机设备的内部结构示意图。
具体实施方式
33.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
34.在本技术的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
35.在本技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
36.本发明实施例可基于数据中台执行，数据中台是位于数据底层平台与上层的业务应用之间的机制。电网数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。本发明实施例基于数据中台实现电网数据资产管理，能够有效降低底层平台的技术复杂性，能够通过数据中台的数据接入、数据开发，建立企业数据资产以形成数据体系；并且能够通过数据资产管理把数据资产转变为不同的数据服务能力，从而服务于电力企业的各种业务。
37.请参阅图1，本发明的第一实施例提供了一种电网数据资产管理方法，包括：
38.s1、获取电网数据；
39.需要说明的是，电网数据包括用户服务与关系数据、电费管理数据、电能计量信息采集数据和市场与需求侧数据等业务领域方面的数据等；还包括设备台账管理信息，该信息需要在pms、oms、erp、gis、营销业务系统中调取得到。电网数据按照结构类别分类包括结构化电网数据、非结构化电网数据以及半结构化电网数据。本发明实施例所获取的电网数据可以为多个电力系统的电网数据，在获取得到电网数据之后，可根据预设的数据映射表将各个电力系统的电网数据进行加工处理，得到统一数据标准格式的电网数据，相比于现有的电网数据均是独立开发，数据库类型不尽相同，甚至实体表示和描述也不相同，在整合过程中需要大量人力制作映射关系，本发明实施例能够有效减少电网数据整合过程中的时间成本和人力成本，从而能够有效提高对电网数据的管理效率。
40.在一个实施例中，电网数据还包括电网设备信息、电网运行状态信息数据、电力设备运行状态数据、图形文件及运行日志、电压等级、电力用户基础档案数据、业务工单信息、电费记录信息、渠道接触记录、用电采集信息、电费缴纳时间及方式；非结构化电网数据包
括文本数据、图像数据、语音数据、及视频数据。
41.s2、对电网数据进行数据抽取及整合得到电网数据对应的实体数据，实体数据包括实体、实体属性和实体关系；
42.在本发明实施例中，电网数据的数据资源表包括实体表和关系表，通过表结构的主外键信息获取结构化电网数据的实体数据。
43.s3、根据电网数据的实体数据和电网数据的业务类别生成数据资产目录结构规则，并构建数据资产目录结构规则对应的数据资产目录，将电网数据与数据资产目录进行对应映射得到映射关系；
44.在本发明实施例中，根据电网数据确定电网设备安全数据来源和传输路径的关系，结合该关系、实体数据的类别以及实体数据的描述范式，制定数据资产目录结构规则。
45.s4、根据电网数据的实体数据、映射关系和数据资产目录构建数据地图，根据数据地图对电网数据进行资产管理。
46.本发明实施例通过获取电网数据对应的实体数据，并根据实体数据以及电网数据的业务类别生成数据资产目录结构，通过构建该数据资产目录结构对应的数据资产目录，将电网数据与数据资产目录进行对应映射得到映射关系，通过映射关系将电网数据与数据资产目录进行关联，能够便捷通过数据资产目录对电网数据进行检索，同时还可以根据该映射关系进行数据溯源，有利于提高电网数据的资产管理效率；本发明实施例通过构建数据地图的方式对电网数据资产进行可视化展示，提高了对电网数据资产进行管理的便捷性，进一步提高了电网数据资产管理效率。
47.在一个实施例中，电网数据包括非结构化电网数据和结构化电网数据，对电网数据进行数据抽取及整合得到电网数据对应的实体数据，包括：
48.对结构化电网数据的表结构进行分析，通过表结构的主外键信息获取结构化电网数据的实体数据；
49.在本发明实施例中，基于规则的关系抽取方法，对结构化电网数据的数据资源表的表结构进行分析，包括对表结构的主外键信息等信息获取得到结构化电网数据的实体数据。
50.抽取非结构化电网数据的实体以及实体属性，并对非结构化电网数据进行数据分析得到非结构化电网数据的实体关系。
51.在本发明实施例中，可以通过序列标注的方法抽取非结构化电网数据的实体以及其对应的属性，之后将非结构化电网数据的实体和实体属性输入至预先训练的深度学习模型中，并通过深度学习模型对非结构化电网数据进行数据分析得到非结构化电网数据的实体关系。
52.在一个实施例中，电网数据包括非结构化电网数据和结构化电网数据，在得到电网数据对应的实体数据之后，还包括：
53.对非结构化电网数据对应的实体进行整合，使非结构化电网数据的实体的结构与结构化电网数据的实体的结构相同。
54.在本发明实施例中，需要说明的是，结构化电网数据为以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据；非结构化电网数据即为没有固定结构的数据。本发明实施例通过对非结构化电网数据的实体进行整合，使得非结构化电网数据的实体的结构与结构
化电网数据的实体的结构相同，有利于后续根据实体数据生成数据资产目录结构规则的准确性，从而有利于提高对电网数据进行资产管理的效率。
55.在一个实施例中，根据电网数据的实体数据、映射关系、资产目录构建数据地图，包括：
56.若电网数据的数据资产发生变更，根据电网数据的数据资产变更情况更新数据资产目录，并根据更新后的数据资产目录以及实体数据、映射关系构建数据地图。
57.在一个实施例中，在对电网数据进行资产管理之后，管理方法还包括：
58.对电力系统各环节的设备成本、设备故障数据、及检修记录进行成本投入对比分析，根据比对分析结果判断每一设备是否报废拆除或保留；
59.需要说明的是，电力系统中包含多个设备，不同的设备有不同的使用寿命，而设备的使用情况影响设备的使用寿命，使用情况包括设备折旧、故障、检修和停用等，由于每一种设备使用情况均有相应的成本投入，为了对电网数据资产进行可靠的生命周期管理，需要对每一环节的成本投入进行分析。本发明实施例对各个环节的成本投入、不同运行年限成本投入、故障成本投入、以及检修成本投入等各类设备成本投入分布数据进行单体设备成本投入对比分析，对达到拆除/报废阈值条件的设备进行标注，并执行拆除/报废流程，针对没有达到拆除/报废条件的设备将在预定时间之后进入下一轮的评估，例如一个月、半年、一年等。
60.根据比对结果得到成本投入分布情况，根据每一设备在全生命周期内的成本投入分布情况，对每一设备是否达到拆除报废条件进行预测。
61.在本发明实施例中，还根据设备类型、运行年限、发生故障与检修等维度的成本投入情况、各类设备全生命周期内的成本投入分布情况、单体设备运行成本投入情况、不同类型成本投入分布下运行和拆除报废的成本投入情况，进一步进行对比分析及可视化展示，并按预设时间针对达到拆除/报废条件的设备进行预测，得到对应的预测结果，从而为电网数据资产管理决策提供支持。其中，根据实际工作需要设置预设时间，预设时间可以为一周、一个月、两个月等。
62.在一个实施例中，业务类别包括：运维业务、用户业务、费用业务、电能信息采集业务和营销业务。
63.在本发明实施例中，电网数据的业务类别有多种，通过根据业务类别对电网数据进行分类，并将分类后的电网数据以及实体数据生成数据资产目录结构规则，充分考虑了不同业务类别的电网数据的特点以生成数据资产目录结构规则，有利于提高生成的数据资产目录结构规则的准确性和可靠性。
64.实施本发明实施例，具有以下有益效果：
65.本发明实施例通过获取电网数据对应的实体数据，并根据实体数据以及电网数据的业务类别生成数据资产目录结构，通过构建该数据资产目录结构对应的数据资产目录，将电网数据与数据资产目录进行对应映射得到映射关系，通过映射关系将电网数据与数据资产目录进行关联，能够便捷通过数据资产目录对电网数据进行检索，同时还可以根据该映射关系进行数据溯源，有利于提高电网数据的资产管理效率；本发明实施例通过构建数据地图的方式对电网数据资产进行可视化展示，提高了对电网数据资产进行管理的便捷性，进一步提高了电网数据资产管理效率。
66.进一步的，本发明实施例还通过对电力系统各个设备的全生命周期的成本投入分布情况进行分析，以预测各个设备是否达到拆除报废条件，能够在有效提高设备安全运行的同时，有效降低电力系统中设备的各个环节投入成本。
67.基于与上述实施例相同的技术构思，本发明的一个实施例提供了图2所示的一种电网数据资产管理系统，包括：
68.电网数据获取模块10，用于获取电网数据；
69.电网数据整合模块20，用于对电网数据进行数据抽取及整合得到电网数据对应的实体数据，实体数据包括实体、实体属性和实体关系；
70.映射关系生成模块30，用于根据电网数据的实体数据和电网数据的业务类别生成数据资产目录结构规则，并构建数据资产目录结构规则对应的数据资产目录，将电网数据与数据资产目录进行对应映射得到映射关系；
71.数据资产管理模块40，用于根据电网数据的实体数据、映射关系、资产目录构建数据地图，根据数据地图对电网数据进行资产管理。
72.在一个实施例中，电网数据包括非结构化电网数据和结构化电网数据，电网数据整合模块20，用于：
73.对结构化电网数据的表结构进行分析，通过表结构的主外键信息获取结构化电网数据的实体数据；
74.抽取非结构化电网数据的实体以及实体属性，并对非结构化电网数据进行数据分析得到非结构化电网数据的实体关系。
75.在一个实施例中，在得到电网数据对应的实体数据之后，还包括：
76.对非结构化电网数据对应的实体进行整合，使非结构化电网数据的实体的结构与结构化电网数据的实体的结构相同。
77.在一个实施例中，电网数据整合模块20还用于：
78.将非结构化电网数据的实体和实体属性输入至预先训练的深度学习模型中，通过深度学习模型对非结构化电网数据进行数据分析得到非结构化电网数据的实体关系。
79.在一个实施例中，数据资产管理模块40，用于：
80.若电网数据的数据资产发生变更，根据电网数据的数据资产变更情况更新数据资产目录，并根据更新后的数据资产目录以及实体数据、映射关系构建数据地图。
81.在一个实施例中，该管理系统还包括设备报废预测模块，用于：
82.对电力系统各环节的设备成本、设备故障数据、及检修记录进行成本投入对比分析，根据比对分析结果判断每一设备是否报废拆除或保留；
83.根据比对结果得到成本投入分布情况，根据每一设备在全生命周期内的成本投入分布情况，对每一设备是否达到拆除报废条件进行预测。
84.在一个实施例中，业务类别包括：运维业务、用户业务、费用业务、电能信息采集业务和营销业务。
85.本发明的一个实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述的电网数据资产管理方法的步骤。
86.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器a01、网络接口a02、存
储器(图中未示出)和数据库(图中未示出)。其中，该计算机设备的处理器a01用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括内存储器a03和非易失性存储介质a04。该非易失性存储介质a04存储有操作系统b01、计算机程序b02和数据库(图中未示出)。该内存储器a03为非易失性存储介质a04中的操作系统b01和计算机程序b02的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储广告图片和广告图片的参数等数据。该计算机设备的网络接口a02用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序b02被处理器a01执行时以实现一种电网数据资产管理方法。
87.本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
88.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取电网数据；对电网数据进行数据抽取及整合得到电网数据对应的实体数据，实体数据包括实体、实体属性和实体关系；根据电网数据的实体数据和电网数据的业务类别生成数据资产目录结构规则，并构建数据资产目录结构规则对应的数据资产目录，将电网数据与数据资产目录进行对应映射得到映射关系；根据电网数据的实体数据、映射关系、资产目录构建数据地图，根据数据地图对电网数据进行资产管理。
89.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的电网数据资产管理方法的步骤。
90.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
91.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
92.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
93.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
94.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网
络接口和内存。
95.存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。存储器是计算机可读介质的示例。
96.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
97.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
98.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。
99.以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。