[0001] 本发明涉及应用型数据库构型和处理技术领域，尤其是一种面向电网运营诉求风险的应用型数据构型方法及其应用。

[0002] 随着大数据和云计算技术在现代智能电网运营和服务作业中的应用和推广，数据价值逐渐居于整个运营系统的核心地位。在多平台、多维度的数据项目及其汇总应用网当中，对于数据的有效处理，包括分类、转换、融合以及兼容性自适应性的存储和传输，对于电网运营服务的效率具有十分重大的影响。95598等电力服务中心对于用电端的诉求和风险监控是目前电力大数据应用拓展的一个集中研进方向，其数据处理和融合方法无论在技术层面抑或应用层面均是当下亟需解决的技术重点和研发焦点。

[0023] 以下实施例详细说明了本发明。在以下实施例的描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

[0024] 应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

[0025] 还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

[0026] 如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

[0027] 另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

[0028] 在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

[0029] 实施例1、电网运营诉求基础事件数据在电网运营诉求风险基础数据端，针对省级电网营销服务中心进行数据采集构建基于电网运营诉求事件自身特性的m元数据组合，此m组数据具有如下特性：①m组数据均能够通过采集方式进行获取和存储；②与第①对应的，m组数据均与电网运营诉求事件的自身特性直接关联并穷尽涵盖了电网运营诉求事件的全部数据方向；③m组数据之间具有独立正交特性；进一步通过线性运算同时赋予上述m组数据以第④特性即规范化特性：线性运算T
记作：（e1、e2、…、em）×（m1、m2、…、mm），e作为同类别数据中的单位数据进行存储和运算，T为转置符号。

[0030] 实施例2、电网运营诉求风险应用端数据在电网运营诉求风险的应用数据端，根据单项作业或联合作业当中包含的单项作业群体所对应的实际运营诉求风险目标，确定当次数据处理需求的目标数据组，记作（n1、n2、…、nn）；在数值上，如果n＞m，则通过数据剔除检验进行n元数据组的数据优化；如果n≤m，且数据处理规模不大于硬件系统满容数据处理规模的50％，则不进行数据检验；如果n≤m，且数据处理规模大于硬件系统满容数据处理规模的50％，则通过数据关联检验进行n元数据组的数据优化。

[0031] 实施例3、矢量归一数据模型实施例1中基础事件数据与实施例2中应用数据的归一化模型处理，基于m元数据组的正交特性将其进行矢量化，得到基础数据矢量m′；对于应用端数据组，经过数据剔除检验的数组直接进行矢量化，而对于未经数据剔除检验的数组，其存在两种情形：①数组完全正交，则可以直接矢量化；②部分数据能够线性表出，此时直接矢量化虽然在理论上存在瑕疵，但是这一瑕疵仅仅表现为输出结果的重复性，其既不会导致运算过程的bug，同时由于不进行数据剔除检验的数据事件均是数据量小于系统数据处理规模50％的情形，因此也不会冗余消耗系统的计算力，在此种情况下亦直接对应用端数据组进行矢量化，得到应用数据矢量n′；由此，完成面向电网运营诉求风险并与基础诉求事件正交数据组完整关联的应用型数据构型。

[0032] 实施例4、软硬件系统的可拓展性m元数据组事实上包含了电网运营诉求风险事件的全部基础数据；如果应用端的数据需求在类别上超出了m元数据组的类型，第一方面是，依据应用端数据需求的类别反馈和回归到省级电网营销服务中心，在省中心针对诉求风险事件类别进行监测和收集端口的增设进行数据扩容，同时根据扩容后的数据分型对m元数据组进行维度扩充使二者保持一致；第二方面，与第一方面的诉求风险事件类别扩容需求相对应的，数据库结构构建设置为包含可无限拓展的数据类型存储和传输端口。

[0033] 实施例5、数据中心省级电网营销服务中心至少包括：省级电网营销服务中心、省级电网95598客户服务中心、网上国网省级电网数据中心、省级电网移动端app运营中心、省级电网移动端微应用、省级电网微信公众号、省级电网支付宝服务号。

[0034] 实施例4中针对诉求风险事件类别进行监测和收集端口的增设进行数据扩容，是指在上述省级电网营销服务中心的运营后台进行基于数据类型的至少如下扩容：新增数据分类和识别、新增数据监测和收集、新增数据存储和传送、新增数据备份和更新。

[0035] 实施例6、数据剔除检验方法数据剔除检验方法为：在数据处理环节和数据结果输出环节均以择一的方式剔除重复数组，并面向电网运营诉求风险应用端需求进行数据剔除备注和报送。

[0036] 实施例7、数据关联检验方法 数据关联检验方法为：在数据处理环节以择一的方式剔除重复数组，对于剔除掉的数据，建立其与择一保留的数据之间的函数关系，在数据输出环节基于数据函数保留全部数据结果的输出。

[0037] 实施例8、应用型数据呈现方法应用数据矢量的数据呈现：采用如下数据构型：n′=n′（m′）；对于n′的任一子数据分量均构建关联于m′的每一子数据分量的全局映射，对应一个单值的m元数据函数；由此一共得到n个单值m元数据函数，整体上构成一个单一规范的由m维空间到n维空间的库处理映射。

[0038] 实施例9、电网运营诉求风险数据的量化指标对于应用数据矢量，其中包含了电网应用端运营诉求风险的全局化参数，这是一个不可量化的数据形式，采用如下数据模式对其进行量化构建：首先构建一个二维对角数据阵列N，其数据阶数为n，其构型为转置对称型；进一步的，将应用数据矢量的分量依照任意次序设置到数据阵列N的转置对称轴上；得到一个n维数据空间中的具有基底属性的矢量组，此矢量组围绕形成一个具有规范体积和规范周长的n维流形；基于所得n维流形，采用如下两种数据范式构建得到两组独立的应用数据矢量的量化指标：①对于所得n维流形，通过如下方式计算其二维参值：将n维流形的包绕矢量组对应的数据阵列同型转化为对角逆序数为零的行列式，行列式的值作为n维流形的二维参值或体积值，构成第一级量化指标；②对于所得n维流形，通过如下方式计算其一维参值：将n维流形的包绕矢量组对应的数据阵列同型转化为对角逆序数为零的行列式，行列式的主元和值作为n维流形一维参值或长度值，构成第二级量化指标。

[0039] 实施例10、量化指标的分级和应用导向量化数据模型的指标分级为：将所得二维参值或体积值作为电网运营诉求风险的主导指标；在第二级量化指标进行构建的前提下，将所得一维参值或长度值作为电网运营诉求风险的辅助指标。对于第一级量化指标始终进行构建；对于第二级量化指标，根据单项作业所对应的实际电网运营诉求风险目标进行构建或者做舍弃处理。

[0040] 主导指标与辅助指标的应用导向为：进行电网运营诉求风险的数据处理时，以主导指标进行首轮数据分析和特征提取，得到单项作业或联合作业当中包含的单项作业群体所对应的实际运营诉求风险目标的一级分类方案或一级识别方案，然后基于辅助指标对所得分类方案中的同类数据进行二次区分；这样，如果数据分析的初始目标在于一级分类/一级识别，则自始舍弃关于辅助指标的计算和存储，以降低系统数据容量及后续的计算消耗。

[0041] 实施例11、量化指标的单变量处理面向量化指标构建经过降维处理的具有单变量结构的伴随分析数据范式，在保留数据内涵结构的前提下大幅度降低数据分析的复杂度，从而提升数据库结构的实用性和适用性。具体的，伴随分析通过如下数据过程实现对于多维多元数据空间的降维处理：
①首先基于电网应运营诉求风险处理当次作业的具体需求指定一个固定区间的
数据值，记作k，k的取值范围是实数域，尤其是有理数域或自然数域；
②进一步对k进行维度延拓，构建一个长度与k绝对值对应的空间线段，尤其是，将此空间线段设置到步骤D所构建的n维空间流形中；
③此时，对于步骤D所构建的n维空间流形进行原点处理，即，将n维流形的包绕矢量组的起点共置于同一空间点，同一空间点记作空间原点；
④将步骤②所构建的空间线段的一端置于步骤③的空间原点上；对于线段k的另一端，一方面赋予其空间指向特性，从而衍化为矢线段；另一方面，对于所生成的矢量线段，赋予其在整个n维流形内部的n维自由度；
⑤伴随分析的主值和参值构建：k的数值本身构成了伴随分析的主值，由步骤④，k矢量具有n为空间内部的完全自由度，这个自由度对应伴随分析的参值，在步骤④中已经将k矢量的一端固定在所构建的空间原点上，因此完全自由度为旋转自由度，则伴随分析的参值对应一个旋转角度值a，a的取值范围是0‑2π；
⑥基于主值和参值的多维多元数据空间的降维处理，基于步骤①‑⑤的数据过程，通过主值和参值对多维多元数据进行了降维处理，降维后的数据维度为二维即主值k的绝对值和参值角度a，并且由于k为事先选定的常数数值，尤其是有理常数或自然常数，则整个数据维度的空间降低为一维，由此完成伴随分析中量化指标的单变量构型。

[0042] 实施例12、应用型数据库在电网运营诉求风险识别中的应用Ⅰ‑‑基于空间流形的指标构建对所构建的量化指标，基于降维后的伴随分析进行诉求风险数据特征提取。其中，量化指标包括：n维流形的二维参值或体积值构成的第一级量化指标或主导指标、n维流形一维参值或长度值构成的第二级量化指标或辅助指标；主导指标与辅助指标的应用导向为：进行电网运营诉求风险的数据处理时，以主导指标进行首轮数据分析和特征提取，得到单项作业或联合作业当中包含的单项作业群体所对应的实际运营诉求风险目标的一级分类方案或一级识别方案，然后基于辅助指标对所得分类方案中的同类数据进行二次区分；
这样，如果数据分析的初始目标在于一级分类/一级识别，则自始舍弃关于辅助指标的计算和存储，以降低系统数据容量及后续的计算消耗。其中，特征提取的数据指向为一级主导指标和/或二级辅助指标的区域极值和/或全局最值。

[0043] 实施例13、应用型数据库在电网运营诉求风险识别中的应用Ⅱ‑‑基于伴随分析的指标获取伴随分析的数据过程包括：对所构建的k矢量，其作为一级主导指标和/或二级辅助指标的单变量构型，其主值和原点保持不变，令其参值a进行n维空间遍历，在空间遍历过程中伴随着一级主导指标和/或二级辅助指标的持续变动，从中获得一级主导指标和/或二级辅助指标的区域极值，并基于区域极值的对比获取全局最值，完成电网运营诉求风险数据特征提取。更具体的，对所构建的k矢量，其主值和原点保持不变，令其参值a进行n维空间遍历，在空间遍历过程中伴随着一级主导指标和/或二级辅助指标的持续变动，然后基于其参值a对于n个坐标维度的方向参变函数获得一级主导指标和/或二级辅助指标的区域极值，并基于区域极值的对比获取全局最值，完成电网运营诉求风险数据特征提取。其中，参值a对于n个坐标维度的方向参变函数为a对于n个坐标维度的方向角的余弦值。

[0044] 在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

[0045] 在各个实施例中，技术的硬件实现可以直接采用现有的智能设备，包括但不限于工控机、PC机、智能手机、手持单机、落地式单机等。其输入设备优选采用屏幕键盘，其数据存储和计算模块采用现有的存储器、计算器、控制器，其内部通信模块采用现有的通信端口和协议，其远程通信采用现有的gprs网络、万维互联网等。

[0046] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

[0047] 在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

[0048] 在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read‑Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Acces Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

[0049] 以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。