电力系统数据仓库解决方案826.docx
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1、目录1背景- 1 -2需求概述- 2 -2.1电量分析- 2 -2.1.1基本指标- 2 -2.1.2深度分析- 2 -2.2供电可靠性分析- 3 -2.3电压合格率分析- 4 -2.4线损分析- 5 -2.4.1基本指标- 5 -2.4.2深度分析- 6 -2.4.3图形展示- 6 -2.5装备水平分析- 6 -2.6人力资源分析- 7 -3解决方案- 8 -3.1创建仓库模型- 8 -3.1.1主题1 售电量- 8 -3.1.2主题2 用电量- 9 -3.2数据抽取规则- 10 -3.2.1分析业务系统库,对数据字典进行分类- 10 -3.2.2找出各业务系统内及其与目标数据库之间存在的数
2、据不一致。- 11 -3.2.3设计出合适的转换规则- 12 -3.2.4设计数据抽取流程- 12 -3.2.5设计数据抽取的流程的抽取方式,并开始数据的抽取- 13 -3.2.6对抽取到数据仓库中的数据,进行验证- 14 -3.2.7完成数据的抽取- 14 -3.3 OLAP多维分析- 14 -3.3.1多角度分析- 14 -3.3.2图形展示- 16 -3.4数据挖掘- 17 -3.4.1关联分析- 17 -3.4.2分类分析- 19 -3.4.3预测分析- 20 -4采用的技术及相关产品- 21 -4.1构建数据仓库的技术步骤- 21 -4.2相关产品介绍- 22 -4.2.1 Ware
3、house Manager- 23 -4.2.2 Cube Views- 24 -4.2.2.1概述- 24 -4.2.2.2建模及优化过程- 25 -4.2.3 OLAP Server- 26 -4.2.3.1概述- 26 -4.2.3.2使用MOLAP系列工具建立电力分析模型- 28 -4.2.4 Alphablox- 31 -4.2.4.1概述- 31 -4.2.4.2 AlphaBlox体系结构- 32 -4.2.4.3 AlphaBlox应用- 33 -4.2.4.4 Cube分析引擎(Alphablox Cubing Engine)- 34 -4.2.5 Intelligent M
4、iner- 35 -4.2.5.1数据挖掘评分组件(IM Scoring)- 36 -4.2.5.2数据挖掘建模组件(IM Modeling)- 37 -4.2.5.3数据挖掘图示化组件(IM Visualization)- 37 -5实施计划- 39 -5.1地纬公司的技术、实力与经验- 39 -5.2实施开发综述- 39 -5.3实施开发计划- 40 -一、需求分析阶段- 40 -二、物理建模阶段- 40 -三、数据转换(即ETL过程)阶段- 40 -四、生成多维模式并搭建立方体阶段- 40 -五、多维分析及展现阶段- 40 -六、数据挖掘阶段- 41 -附:工程实施整体计划一览表- 41
5、 - 42 -1背景随着计算机应用技术的普及,电力行业信息化建设得以突飞猛进的发展,营销MIS系统、抄表自动化系统、配电GIS系统、调度自动化系统、变电生产管理系统、以及办公自动化OA系统等基础应用系统已经在各电力企业得以建成并稳定运行。如何利用更前端的计算机技术,在这些基础应用系统之上,建立更高层次的应用,已成为各电力企业对内提高自身管理水平和运行效率、对外提高服务质量、最终提升企业自身竞争力的重要手段。目前,各级电力公司迫切需要对大量详尽真实的历史数据进行综合分析,及时准确地掌握公司电力营销状况,科学地预测电力市场的发展趋势,为制定电力政策和电力市场营销战略提供依据。因此,运用数据仓库技术
6、和辅助决策支持相关技术,建设电力营销数据仓库和辅助决策支持系统已成为一项关键的任务。 在这种形势下,济南市供电局适时提出了建立济南供电局辅助决策支持系统的任务,通过对数据库数据和人工录入数据的挖掘,以指标体系为中心,进行深度分析和挖掘,为不同层次的管理人员提供决策的信息支持。济南供电局辅助决策支持系统第一阶段主要以电量、电压合格率、供电可靠性、线损关键指标,输、配、变电设备装备水平,人力资源为重点。本方案暂以电量为主题给出建设实施初步方案。2需求概述2.1电量分析通过对全公司、分部门、分变电站、分电压等级、分时间段、分线路的供电量和售电量的数据显示,提供电量的基本指标数据。通过基本数据的再挖掘
7、可实现不同用电时间段的售电量分析、不同地区的用电分析、不同电价类别的售电量分析、不同行业的用电分析、大用户分析。数据来源营销自动化系统。2.1.1基本指标l 全公司供电量,各供电部公用区供电量,无损供电量电量,趸售供电量(按线路名称统计、按趸售县单位统计)l 全公司售电量,各供电部公用区售电量,趸售电量统计表(按线路名称统计、按趸售县单位统计),无损电量(按电压等级),各单位电费口径售电量、线损口径售电量,各单位分压售电量表,各单位分线售电量(各客户售电量明细)。l 按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压等级、线路)任意时间段的分线供电量查询分析。l 按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压
8、等级、线路)任意时间段的分线售电量查询分析。l 按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压等级、线路)查询任意时间段的分电压售电量l 按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压等级、线路)查询任意时间段任意关口计量点供电量。l 按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压等级、线路)查询任意时间段任意受电计量点售电量。2.1.2深度分析1. 不同用电时间段的售电量分析根据不同月份用电总量统计数据,纵向分析各个月份售电量变化趋势,横向比较不同月份售电量差异,形成多维分析,比较不同月份之间售电量变化的差异;了解市场需求的时间属性,及时捕捉市场的变化。2. 不同地区的用电分析分析地区售电量历史数据,形成该地
9、区售电量变化曲线,根据曲线走势判断该地区未来电量变化趋势;分析各地区对总体售电量涨跌的贡献率;根据该地区各行业用户分布情况,结合行业发展综合指标,进一步分析、判断该地区售电量潜力;分析各经济指标对电量涨幅的贡献率。3. 不同电价类别的售电量分析针对不同类别的电价,统计售电量历史数据,分析不同类别电价的对应售电量变化趋势;通过多维分析,横向和纵向相结合,立体、直观地分析售电量变化率差异,可以得到不同电价类别的售电量增长潜力,为用电营销部分的电价调整提供决策依据。4. 不同行业的用电分析按照行业分类,统计行业售电量,比较历史数据,形成不同行业售电量变化曲线;纵向分析某一行业售电量随时间变化的趋势;
10、横向比较不同行业售电量的差异,重点关注不同行业之间售电量变化示行业用电潜力、各类用户需求潜力和区域用电增长潜力等,为企业决策人员提供重要的决策依据。5. 大用户分析大用户分析是用电营销的重要环节。从各种角度分析大用户的用电特征,制定贴身的营销策略,获取更高经营利润。6. 综合统计分析用电量排名前十的用户用电量增长排名前十的用户出现负增长的用户某月用电量的日分析与温度同轴显示售电量,同比增长率,按单位、季度、用电类型,结合业扩分析增长原因。对紧急限电序位方案表进行管理。包括负荷接近能力的预警,超负荷运行报警等、限电序列资料等。2.2供电可靠性分析全公司、分单位的供电可靠率、用户平均停电时间、停电
11、用户平均停电时间的基本数据。按月停电时间超过10小时的线路以及停电时间的长短和停电次数分别对明细排序。在此基础上可进行可靠性影响因素分析计划停电、临时停电、故障对供电可靠率 RS-1的影响,并详细分析故障对可靠率的具体影响。数据来源抄表自动化、配电GIS。具体指标如下:1. 用户停电的明细(报表形式)2. 对基本显示数据,按单位柱状图和报表显示,历史同期对比的柱状图显示,本年度发展趋势的折线图显示。3. 可靠性影响因素,按单位和影响因素的柱状图和报表显示,历史同期对比的柱状图显示,本年度发展趋势的折线图显示。4. 具体影响因素,按影响因素的柱状图和报表显示,历史同期对比的柱状图显示,本年度发展
12、趋势的折线图显示。5. 月停电时间超过10小时的线路报表显示(本月),具体每条线路的本年度历史停电时间折线图显示。6. 按停电时间的长短和停电次数分别对明细排序(本月)。2.3电压合格率分析基本指标:城市综合电压合格率、A类电压合格率、B类电压合格率、C类电压合格率、D类电压合格率等基本数据。通过对几个系统数据的深度挖掘,可对A类电压合格率分析电压质量监测点越上限在每天的时间段分布;和该段时间内主变压器分接头位置、电容器投切状态、系统负荷情况的信息显示在一张图标上,判断每天越限时间出现的时间段是否大致相同、是否自动调压、电容器是否自动投切。B、C类电压合格率,分析最差的几个电压质量监测点的供电
13、半径、无功配备情况,所供变电站无功补偿情况,以分析原因。数据来源抄表自动化系统、调度自动化系统。WEB展示要求:1. 综合电压合格率趋势分析,历史同期对比(折线图)。2. 分类别电压合格率趋势分析,历史同期对比(折线图)。具体明细的报表形式。分单位的趋势分析,历史同期对比(折线图)。3. 具体电压质量监测点的电压合格率趋势分析,历史同期对比(折线图)。4. A类电压质量监测点全天明细与主变压器分接头位置、电容器投切状态、系统负荷情况同轴显示。5. B、C、D类全月显示与供电半径、系统负荷情况、无功配备情况,所供变电站无功补偿情况同轴显示。2.4线损分析按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压等
14、级、线路)任意时间段的分线线损率以及母线不平衡率等线损管理小指标查询分析。掌握任意时间段任意计量点档案资料展示各时段线损情况,并可以对线损率进行多项分析,包括综合指标分析、线损组成分析、趋势分析、供(售)电量增长分析、用户分类用电分析等子系统,对综合、线损率历史趋势进行全面分析,用户用电量增长分析。分析线路最近线损率变化异常。可以分层逐步分析,分析这条线路下的任一计量点电量、档案资料等。对线损异常的线路,查询线路手拉手运行记录、用电量波动较大的客户用电信息、客户更换供电线路查询、营销自动化系统中各种基础数据查询,缩小对异常线路的分析范围,使分析更有针对性。实时形成每时段线损率,实现超高报警。异
15、常分析,对线损率变化异常的线路(售电量变化异常用户)报警。提供降损决策分析,包括调整电压,送电线路升压,并联无功补偿,增加并列线路,增大导线面积等多种降损决策综合分析.数据来源抄表自动化系统。2.4.1基本指标l 全公司供电量,各供电部公用区供电量,无损供电量电量,趸售供电量(按线路名称统计、按趸售县单位统计)l 全公司售电量,各供电部公用区售电量,趸售电量统计表(按线路名称统计、按趸售县单位统计),无损电量(按电压等级),各单位电费口径售电量、线损口径售电量,各单位分压售电量表,各单位分线售电量(各客户售电量明细)。l 按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压等级、线路)任意时间段的分线供电
16、量查询分析。l 按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压等级、线路)任意时间段的分线售电量查询分析。l 按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压等级、线路)任意时间段的分线线损率查询分析。l 按照供电区域(全局、部门、变电站)任意时间段的母线不平衡率等线损管理小指标查询分析。l 按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压等级、线路)查询任意时间段的分电压售电量l 按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压等级、线路)查询任意时间段任意关口计量点供电量。l 按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压等级、线路)查询任意时间段任意受电计量点售电量。l 按照供电区域(全公司、部门、变电站、电压等级、线路)
17、查询任意时间段任意计量点档案资料2.4.2深度分析以上指标的上月同期,去年同期和指标值比对展示各时段线损情况,并可以对线损率进行多项分析,包括综合指标分析、线损组成分析、趋势分析、供(售)电量增长分析、用户分类用电分析等子系统,对综合、线损率历史趋势进行全面分析,用户用电量增长分析。手拉手线路拉手情况汇总表。手拉手线路线损综合统计分析。分析线路最近线损率变化异常。可以分层逐步分析,分析这条线路下的任一计量点电量、档案资料等。对线损异常的线路,查询线路手拉手运行记录、用电量波动较大的客户用电信息、磁卡表电量分析、客户抄表时间查询、客户更换供电线路查询、营销自动化系统中各种基础数据查询,缩小对异常
18、线路的分析范围,使分析更有针对性。手拉手线路线损分析。在计算线损时因为线路调度可能引起误差,分析综合线损。实时形成每时段线损率,实现超高报警。异常分析,对线损率变化异常的线路(售电量变化异常用户)报警。提供降损决策分析,包括调整电压,送电线路升压,并联无功补偿,增加并列线路,增大导线面积等多种降损决策综合分析.2.4.3图形展示以上指标和分析的图形柱状图、折线图、饼图展示。可以任意选择一条或几条线路进行分析。对超过一定范围的数据用红色显示。显示某时间点的线损情况。如显示各10点的线损曲线。可以分析某一时间段数据。每天的线损情况,可以显示每天的线损曲线。以及每条线路每月线损曲线。2.5装备水平分
19、析变电站,开关、互感器、隔离开关、变压器容量、保护综自设备按变电站、电压等级、产品型号、类型显示统计结果。统计变电综合自动化率、双配置率、无油化率、组合化率。以及变电设备到期需检修、试验设备。检修试验完成率。统计缺陷按数量、类型、变电站等展现历史变化曲线图形点击可直接显示明细。输配电线路总条数,总长度。输电线路按电压等级、型号、架空和电缆、投运时间(年)、资产统计条数和长度。配电线路按单位、资产性质、电缆架空、显示统计结果。架空配电线路、配电变压器、低压台区个数,配电室、箱变、台架、配电室、开关站、环网柜、分支箱、联络柱上开关、分段柱上开关显示统计结果。并可按照台帐中的设备投运日期统计需更换设
20、备,按照试验时期统计需进行试验的设备,按照巡视周期应进行巡视的线路及设备等。数据来源配电GIS,变电生产管理系统。2.6人力资源分析人员基本信息,可按部门、性别、身份、年龄结构、工作年限、人员分类、专业职务、政治面貌、文化程度、用工形式、技能工资、岗位工资进行统计,并可交叉统计。构建历史数据,反映职工调动纪录,记录调动时间,前后部门、岗位变动,主业职工人数、三产职工人数历史曲线,生产、管理人员人数及比例历史纪录,全局人员、生产人员、管理人员中各种学历比例历史纪录可进行技能结构分析、学历层次分析、员工年龄变化趋势分析、年龄结构分析、专业分析统计、中层干部结构分析、公司机关人员现状分析、高级技能人
21、才比例、人才密度等统计显示。数据来源人事MIS系统。3解决方案3.1创建仓库模型根据对电力行业的营销系统、调度系统、抄表自动化系统等的了解,我们提取了售电量、用电量两个主题,并根据可能影响该主题的相关因素,设计出该主题的星型模式。3.1.1主题1 售电量主题 售电量影响电量的因素:l 用户(含大客户)l 时间(粒度为天)l 行业分类l 用电类别l 电价类别l 供电区域地区 部门变电站线路公用区l 电压等级l *售电量* 构建的星型模式:图3-1 售电量的星型模型3.1.2主题2 用电量主题 用电量影响电量的因素:l 变压器l 时间(粒度为天)l 供电区域地区 部门变电站线路公用区l 电压等级l
22、 业扩 新增 增容l 外部因素 天气(温度) 政策 电价调整 经济形势l *用电量*构建的星型模式:图3-2 用电量的星型模型3.2数据抽取规则数据抽取是根据元数据库中的主题表定义、数据源定义、数据抽取规则定义对异地异构数据源(包括各平台的数据库、文本文件、HTML文件、知识库等)进行清理、转换,对数据进行重新组织和加工,装载到数据仓库的目标库中。在组织不同来源的数据过程中,先将数据转换成一种中间模式,再把它移至临时工作区。加工数据是保证目标数据库中数据的完整性、一致性。在数据抽取过程中,必须在最终用户的密切配合下,才能实现数据的真正统一。早期数据抽取是依靠手工编程和程序生成器实现,现在则通过
23、高效的工具来实现,如Ardent公司的Infomoter产品、SAS的数据仓库产品SAS/WA(WarehouseAdministrator)及各大数据仓库厂商推出的、完整的数据仓库解决方案。在本解决方案中,我们将采用IBM公司的DB2 Warehouse Manager来完成数据抽取。3.2.1分析业务系统库,对数据字典进行分类了解各个业务系统库,分析需要从那些业务系统库抽取数据,并分析各个系统之间的联系,熟悉要抽取数据的业务系统库的数据字典。然后,对源数据库中的数据进行细分,将数据字典中的各字段转换到分类数据表中,然后将整个数据抽取的过程建立在分类数据表的基础上。分类数据抽取策略的实质是将
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