皇甫漢聰

[摘? ? 要]? 電力企業(yè)數(shù)據(jù)中心為企業(yè)信息平臺的穩(wěn)定運行奠定了基礎。即通過利用數(shù)據(jù)中心中三維相關數(shù)據(jù)和信息，可以為企業(yè)的經(jīng)營、管理、發(fā)展提供決策支持。文章先對多維數(shù)據(jù)的概念進行了闡述，在此基礎上分析了多維數(shù)據(jù)技術在電力企業(yè)數(shù)據(jù)分析中的具體應用。

[關鍵詞]多維數(shù)據(jù)技術;電力企業(yè);數(shù)據(jù)分析;應用

[中圖分類號]TM769 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2021）10–0–02

Application Analysis of Multidimensional Data Technology

in Data Analysis of Electric Power Enterprises

Huang fu Han cong

[Abstract]The electric power enterprise data center lays the foundation for the stable operation of the enterprise information platform. Through the use of relevant data and information in the data center， it provides decision support for the operation， management and development of the enterprise. This article first expounds the concept of multi-dimensional data， and analyzes the specific application of multi-dimensional data technology in power enterprise data analysis on this basis.

[Keywords]multidimensional data technology; electric power enterprise; data analysis; application

電力企業(yè)數(shù)據(jù)分析能夠在多個層面實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合，保證電力企業(yè)網(wǎng)絡操作平臺的統(tǒng)一化與規(guī)范化，確保相關數(shù)據(jù)、信息得到及時的共享，多維數(shù)據(jù)技術對于整個數(shù)據(jù)分析工作來說具有重要的作用，能夠通過操作路徑對相關數(shù)據(jù)信息進行提取與整合，最后通過圖標的形式為工作人員展現(xiàn)相關數(shù)據(jù)信息，對于提高工作效率，優(yōu)化工作流程具有重要意義。

1 多維數(shù)據(jù)概述

多維數(shù)據(jù)中的“維”主要指一種物理特性，是訪問以及表達主題信息的主要方式。多維能夠描述被定義為多維或者根據(jù)多維訪問主題信息的一種概念。對電力企業(yè)的數(shù)據(jù)中心來說，目前多維方式建立多維數(shù)據(jù)模型與主題領域的原有結構相符，因此展開工作能夠滿足實際情況的要求。對多維數(shù)據(jù)模型進行分析（見圖1），工作人員需要使用一系列屬性作為訪問、分析主題信息的方式，用來表達主題信息的屬性及聚合，將其作為關鍵性能指標，對主題信息進行訪問、分析的路徑被稱作多維。

對多維數(shù)據(jù)模型的定義進行分為，主要包括下述幾點：①屬性Ai的主要組成部分為標識ID與其值域Y，兩者組成二元組，即Ai=ID，Y，Z。其中Ai為特征性，主要標表示地區(qū)、氣候及時間等，這類屬性能夠用于表達維度;另外Ai也具有度量性的特點，主要指增長率，可以用于表達關鍵性能指標。Y主要指Ai的取值范圍，Z主要指關鍵性能指標的聚合方法。②維度Di由多個具有層次關系的特征性屬性構成，即維Di=[A1……，Am]，該公式中m≥1，A1>A2>A3……>An。③多維數(shù)據(jù)模型MD是一個三元組，即MD=。M是多維數(shù)據(jù)模型的主要表示;A是MD中全部關鍵性能指標的集合，A=[A1……，Am];D是MD中的全部維度的集合，D=[D1，……Dn]。在數(shù)據(jù)中心中多維數(shù)據(jù)模型的表現(xiàn)形式為多維數(shù)據(jù)集，也被稱作數(shù)據(jù)立方體。

2 多維數(shù)據(jù)技術在電力企業(yè)數(shù)據(jù)分析中的應用

2.1 多維數(shù)據(jù)集展現(xiàn)技術

多維數(shù)據(jù)集能夠?qū)ο嚓P數(shù)據(jù)、度量及聚合進行分析進而直觀地加載信息。在企業(yè)運營發(fā)展的過程中，工作人員并需要對全部維度信息進行整合分析，而是具有選擇性地將各維度集、度量以及聚合納入分析，通過維度分析信息數(shù)據(jù)，探索最佳解決途徑?；诓煌慕嵌冗M行多維度信息的聚合能夠及時發(fā)現(xiàn)問題的起因。例如，在電力系統(tǒng)營銷階段多維數(shù)據(jù)分析技術的工作流程為：在基礎數(shù)據(jù)庫與報表數(shù)據(jù)庫中建立數(shù)據(jù)倉庫，為平臺數(shù)據(jù)庫夯實基礎，之后建立數(shù)據(jù)模型，展現(xiàn)相關數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)需要遷移需要通過系統(tǒng)抽取、轉(zhuǎn)換與加載數(shù)據(jù)，完成遷移后，工作人員對獲得的數(shù)據(jù)進行分析，結合決策支持明確目標，從而建立數(shù)據(jù)模型，根據(jù)使用需要，統(tǒng)計相關信息，最后通過直觀的圖表形式展現(xiàn)數(shù)據(jù)，對結果進行分析。多維數(shù)據(jù)分析的方法較多，主要包括預測算法、排序法、結構法等。如圖2所示。多維視圖的應用能夠滿足用戶需求，通過各維度層次的最低值明確視圖的最小粒度，通過組合不同維度明確問題分析的路徑，進而體現(xiàn)數(shù)據(jù)集中不同探索路徑與分析粒度的度量值與整合體，達到發(fā)現(xiàn)問題起因的目的。

2.2 多維視圖的操作路徑

多維視圖的操作路徑主要包括下述幾個方面：①切片與切塊。如果搜索條件只有一個，多維視圖能夠通過“切”的形式，通過數(shù)據(jù)庫為工作人員提取信息片。如果搜索條件增加，則會導致維度的限制增加，多維視圖能夠增加信息的體積，通過“切片”的形式收集信息。切塊操作與計算機語言中的Select相似，切片操作與計算機語言中的Where相似，通過主從限制縮小視圖聚焦范圍，幫助工作人員直觀分析信息數(shù)據(jù)，切片的作用為區(qū)域定位，切塊的作用為點定位。②上鉆與下鉆。兩者均能夠通過樹形結構的維度調(diào)取信息，其中上鉆能夠收縮樹的層級，工作人員可以通過樹層了解相關信息，進而進行預測分析，下鉆為上鉆的反操作，兩者均可以對信息數(shù)據(jù)進行不同層次的分析，對信息數(shù)據(jù)進行深層次的探索，具有多粒度的特點，有效提高信息的飽和度。③展開與收縮。展開能夠在海量的數(shù)據(jù)信息維度下收集信息，操作過程中能夠?qū)⒍攘繉傩耘c聚合按照順序納入分析過程，展開全面分析。收縮能夠隱藏不必要的度量與聚合，對視圖進行簡化，幫助工作人員進行重點分析。④翻轉(zhuǎn)。翻轉(zhuǎn)主要指對多維視圖的維度進行換位處理，對多維視圖進行翻轉(zhuǎn)，工作人員能夠基于不同的角度觀察度量與聚合，進而全面分析主題。

2.3 多維數(shù)據(jù)處理技術

多維數(shù)據(jù)模型能夠結合主題分析的要求對數(shù)據(jù)進行組織處理，保證呈現(xiàn)的信息具有科學性。多維數(shù)據(jù)的組成部分為大量的基本數(shù)據(jù)，組成的結果為通過多維數(shù)據(jù)集的有效處理。其處理方式包括下述幾個方面：①增強與更新。增量更新適用于多維數(shù)據(jù)集結構不變、現(xiàn)有數(shù)據(jù)未被更改、數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)結構穩(wěn)定的情況下。進行增強更新時需要在多維數(shù)據(jù)集中增加新的基礎數(shù)據(jù)，同時對聚合進行更新，該過程并不會對已完成處理的現(xiàn)有數(shù)據(jù)造成影響，通過建立臨時分區(qū)，同時將該分區(qū)與某一個現(xiàn)有分區(qū)融合，完成處理后用戶能夠直接訪問多維數(shù)據(jù)集。②刷新數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)庫中的基礎數(shù)據(jù)發(fā)生變化，但是多維數(shù)據(jù)集的結構并未發(fā)生改變，則需要采用刷新數(shù)據(jù)方法。該操作十分簡便，刷新過程中重新錄入基礎數(shù)據(jù)源，對多維數(shù)據(jù)集進行整合處理，并對聚合體進行重新計算。③完整處理。如果數(shù)據(jù)庫中的基礎數(shù)據(jù)與多維數(shù)據(jù)集的結構均發(fā)生變化，需要采用完整處理方法。該過程重新向發(fā)生變化的多維數(shù)據(jù)集的維度與度量中輸入新的基礎數(shù)據(jù)，對全部指定的聚合進行重新計算，建立全新的多維數(shù)據(jù)集。

2.4 多維數(shù)據(jù)存儲技術

多維數(shù)據(jù)庫需要具備良好的存儲功能，這樣才能持續(xù)不斷地存儲相關數(shù)據(jù)信息，對其存儲方式進行分析，主要包括多維聯(lián)機分析處理以及關系型聯(lián)機分析處理。前者將多維數(shù)據(jù)作為重要基礎，通過多維的形式完成信息存儲工作，同時能夠?qū)⒉煌瑢蛹壍臄?shù)據(jù)進行清洗與整合。多數(shù)情況下，多維聯(lián)機分析處理能夠通過關系型聯(lián)機分析處理將不同層級的數(shù)據(jù)信息輸入數(shù)據(jù)庫中，在緩存作用下調(diào)取數(shù)據(jù)，有效縮短呈現(xiàn)信息的時間，提高工作效率。在實際工作過程中，工作人員需要有效融合多維表達式與多維數(shù)據(jù)集。因為多維聯(lián)機分析處理需要存儲大量的基礎數(shù)據(jù)，所以其對數(shù)據(jù)存儲與運行內(nèi)存的要求較高。關系型聯(lián)機分析將關系數(shù)據(jù)庫作為基礎，對多維數(shù)據(jù)集中的多維結構進行合理劃分，主要包括事實表、維表與聚合體表。事實表能夠存儲度量數(shù)值，維表能夠存儲維度信息，聚合體表能夠存儲聚合值。該處理方式存儲的數(shù)據(jù)能夠通過T-SQL語句有效查詢，另外也能夠更新數(shù)據(jù)。

3 多維數(shù)據(jù)技術在配電網(wǎng)故障信息系統(tǒng)中的應用

3.1 數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集的內(nèi)容包括繼電保護信息、故障文件以及行波測距等。首先，需要通過數(shù)據(jù)庫收集相關繼電保護設備信息，實現(xiàn)對設備的有效控制。其次，通過電網(wǎng)系統(tǒng)識別錄波器情況，收集故障文件，如果錄波器狀態(tài)異常，故障文件能夠給對波信息進行加載。行波測距需要通過行波測距站了解線路情況，最后加載行波測距數(shù)據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)分析

完成數(shù)據(jù)模型建立后需要分析變電站數(shù)據(jù)，多維數(shù)據(jù)技術的應用能夠?qū)崿F(xiàn)全站信息與故障節(jié)點信息的整合，如果電網(wǎng)存在故障問題，能夠有效抽取、轉(zhuǎn)換、加載系統(tǒng)中的基礎數(shù)據(jù)，結合設備的采樣展開分析。分析過程中有效整合保護設備與錄波文件中的相關信息，搜索多維數(shù)據(jù)庫，明確故障的具體范圍，更新故障數(shù)據(jù)庫。

4 結束語

多維數(shù)據(jù)技術的有效利用能有效提高數(shù)據(jù)收集、分析、處理的效率，提高電力企業(yè)各層級的工作質(zhì)量及效率，為企業(yè)的可持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展提供保障。另外，多維數(shù)據(jù)的應用能夠幫助工作人員直觀發(fā)現(xiàn)問題、分析問題，實現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)的有效處理，提高整體工作效率。

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