一种面向电网数据的智能服务系统的制作方法

1.本发明涉及一种面向电网数据的智能服务系统。


背景技术：

2.随着特高压交直流混合电网的大规模建设以及“大运行”体系建设的全面推进，电网管理系统的服务范围快速扩大，数据来源增多，数据类型多样，数据规模和存储压力急剧增大，调控业务对海量多源数据的高效存储与快速处理的要求不断提升，但是由于需要调控的数据种类繁多，现有的电网管理系统已经无法满足所有业务对数据的存储和查询。


技术实现要素：

3.针对目前调控的数据种类繁多，现有的电网管理系统已经无法满足所有业务对数据的存储和查询的技术问题，本发明提出一种面向电网数据的智能服务系统。
4.为了解决上述问题，本发明的技术方案是这样实现的：
5.本技术公开了一种面向电网数据的智能服务系统，包括数据集成服务器、数据融合服务器以及应用端，所述数据集成服务器与所述数据融合服务器通讯连接，所述数据融合服务器与所述应用端通讯连接，所述数据集成服务器分别与无人机巡检数据服务器、仓储管控数据服务器、电气设备运行数据服务器以及电网调度数据服务器通讯连接，所述数据融合服务器包括数据感知单元、智能分析单元以及管理应用单元，所述数据感知单元用于获取所述数据集成服务器中的基础数据；所述智能分析单元用于根据所述基础数据构建电力数据的共享资源池，并对共享资源池进行提取与挖掘，生成电力数据的知识图谱，所述管理应用单元根据对电力数据的知识图谱的分析为用户推送应用服务。
6.本技术通过数据集成服务器集成各子系统中数据服务器存储的数据，利用数据融合服务器将数据集成服务器中各项数据融合，融合数据在应用端动态展示，实现了多平台、多场景、多模态的电网数据融合、共享与联动，提升了新型电力系统智能服务技术创新与应用水平。
7.优选地，所述数据融合服务器配置有运检数据库、营销数据库、调度数据库以及供电数据库，所述运检数据库用于存储输电线路、节点电气设备以及台区设备的各项运检数据，所述营销数据库用于存储用电人群、用电习惯、用电时长以及营收数据，所述调度数据库用于存储输电线路、停电次数、停电时长以及停电原因数据，所述供电数据库用于存储供电频率、供电电压以及供电节点数据。
8.优选地，所述智能分析单元包括跨媒体智能计算子单元、多模态语义感知子单元、点云数据处理子单元、点云语义分析子单元、跨层多模融合子单元、数据协同子单元、梯度量化加密子单元以及量化网络保护子单元，所述共享资源池通过所述跨媒体智能计算子单元、所述多模态语义感知子单元、所述点云数据处理子单元、所述点云语义分析子单元、所述跨层多模融合子单元、所述数据协同子单元、所述梯度量化加密子单元以及所述量化网络保护子单元构建组成。
9.优选地，所述知识图谱的生成方法包括首先构建知识逻辑库和规则库，根据知识逻辑库和规则库对共享资源池内的电力数据进行知识提取，根据各项知识提取的电力数据进行知识融合、知识加工以及知识更新生成知识图谱。
10.与现有技术相比，本发明的有益效果：
11.本技术通过数据集成服务器集成各子系统中数据服务器存储的数据，利用数据融合服务器将数据集成服务器中各项数据融合，融合数据在应用端动态展示，实现了多平台、多场景、多模态的电网数据融合、共享与联动，提升了新型电力系统智能服务技术创新与应用水平。
附图说明
12.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
13.图1为本发明的系统原理框图。
14.图2为本发明中数据融合服务器的原理框图。
具体实施方式
15.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
16.本技术提出了一种面向电网数据的智能服务系统，包括数据集成服务器、数据融合服务器以及应用端，所述数据集成服务器与所述数据融合服务器通讯连接，所述数据融合服务器与所述应用端通讯连接，所述数据集成服务器分别与无人机巡检数据服务器、仓储管控数据服务器、电气设备运行数据服务器以及电网调度数据服务器通讯连接。
17.本技术通过数据集成服务器集成各子系统中数据服务器存储的数据，利用数据融合服务器将数据集成服务器中各项数据融合，融合数据在应用端动态展示，实现了多平台、多场景、多模态的电网数据融合、共享与联动，提升了新型电力系统智能服务技术创新与应用水平。
18.下面结合附图1-2，具体阐述本技术的技术方案：
19.如图1-2所示，本技术公开了一种面向电网数据的智能服务系统，包括数据集成服务器、数据融合服务器以及应用端，所述数据集成服务器与所述数据融合服务器通讯连接，所述数据融合服务器与所述应用端通讯连接，所述数据集成服务器分别与无人机巡检数据服务器、仓储管控数据服务器、电气设备运行数据服务器以及电网调度数据服务器通讯连接。也就是说，无人机巡检数据服务器、仓储管控数据服务器、电气设备运行数据服务器以及电网调度数据服务器中各项数据传输值数据集成服务器进行云端备份，数据融合服务器获取数据集成服务器内备份的基础电力数据进行构建多平台、多模态的共享资源池，并且根据共享资源池内的基础电力数据生成电力图谱，根据电力图谱进行推理决策，为用户提
供个性化的应用服务，用户在应用端实现多平台、多场景、多模态下的电网数据的动态展示。需要注意的是，所述应用端包括pc端、移动端和web端，用户可通过pc端、移动端亦或是web端均可实现电网数据的共享动态观看。
20.具体地，所述数据融合服务器配置有运检数据库、营销数据库、调度数据库以及供电数据库，所述运检数据库用于存储输电线路、节点电气设备以及台区设备的各项运检数据，所述营销数据库用于存储用电人群、用电习惯、用电时长以及营收数据，所述调度数据库用于存储输电线路、停电次数、停电时长以及停电原因数据，所述供电数据库用于存储供电频率、供电电压以及供电节点数据。也就是说，数据融合服务对运检数据库、营销数据库、调度数据库以及供电数据库等对应子系统中数据实现知识共享与交互通道，借助图卷积神经网络实现图谱上的类间知识传递，融合零次学习方法加强系统的自我进化能力，采用协同过滤推荐算法提供个性化精确推荐服务，实现面向政企决策特定场景和个性化需求的协同互动、咨询问答和学习迭代。
21.所述数据融合服务器包括数据感知单元、智能分析单元以及管理应用单元，所述数据感知单元用于获取所述数据集成服务器中的基础数据；所述智能分析单元用于根据所述基础数据构建电力数据的共享资源池，并对共享资源池进行提取与挖掘，生成电力数据的知识图谱；所述管理应用单元用于对电力数据的知识图谱进行推理决策，为用户提供个性化的应用服务。也就是说，数据融合服务器通过数据感知单元获取数据集成服务器中备份的云端数据，根据云端数据构建共享资源池，然后针对共享资源池进行提取和挖掘生成知识图谱，管理应用单元根据生成的知识图谱进行推理决策，进行实现了多平台、多场景、多模态的电网数据全息感知融合和全景展示，支撑电网生态系统内外多主体的连通和进化；面向各应用场景提供服务接口，实现电力大数据服务产品的快速开发；支持数据开放共享、数据创新服务、数据内生演化等功能，充分发挥数据核心生产要素和创新引擎作用。
22.具体地，所述智能分析单元包括跨媒体智能计算子单元、多模态语义感知子单元、点云数据处理子单元、点云语义分析子单元、跨层多模融合子单元、数据协同子单元、梯度量化加密子单元以及量化网络保护子单元，所述共享资源池通过所述跨媒体智能计算子单元、所述多模态语义感知子单元、所述点云数据处理子单元、所述点云语义分析子单元、所述跨层多模融合子单元、所述数据协同子单元、所述梯度量化加密子单元以及所述量化网络保护子单元构建组成。也就是说，利用跨媒体智能计算子单元对获取的电力基础数据进行智能计算预处理，预处理后的数据通过多模态语义感知子单元进行获取多模态预处理后的数据，随后经过点云数据处理单元以及点云语义分析子单元进行单元数据分析处理，多模态点云处理后的数据经过跨层多模融合子单元进行多模态数据融合处理，融合后的数据通过数据协同子单元在调用对应数据时会同步显示协同数据，并且经过梯度量化加密子单元和量化网络保护子单元对协同数据进行加密保护处理。
23.具体地，所述知识图谱的生成方法包括首先构建知识逻辑库和规则库，根据知识逻辑库和规则库对共享资源池内的电力数据进行知识提取，根据各项知识提取的电力数据进行知识融合、知识加工以及知识更新生成知识图谱。也就是说，构建知识逻辑库和规则库，针对共享资源库内的基础数据按照知识逻辑库和规则库进行对应数据知识提取，对应数据完成知识提取后，进行相应知识提取的融合、加工和知识更新完成知识图谱的生成，对生成的知识图谱进行推理决策时基于规则推理、混合推理、图卷积神经网络、零次学习方
法、分布式表示推理和协同过滤推荐算法进行推力决策，进而为用户提供个性化的应用服务，个性化的应用服务主要包括智能问答、用户画像、个性推荐、绩效评价、智能检索、智能预警、精准投放和营收预估，用户可通过应用端可得到智能问答等应用服务。
24.本技术实现了面向电力全产业链各应用场景，构建全要素、全流程、全业务数据集成化管控模式，从物联网底层进行数据融通与跨系统联动，开发人机协同智治系统，构建“原始数据-精准映射-设备画像-数据分析-优化决策-交互控制”运维精益化管理机制，实现基础设施监测、远程设备巡视、用户智能分析、应急事件预警、协同调度指挥全要素、全流程融合的物联网人机协同管理模式，实现智能治理现代化、客户服务智能化、管理决策科学化。
25.本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。