(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211377889.6 (22)申请日 2022.11.04 (71)申请人 南方电网数字电网研究院有限公司 地址 510555 广东省广州市黄埔区中新广 州知识城 亿创街1号 406房之86 (72)发明人 王尧　邵晶晶　宋云奎　沈宇红　 萧展辉　李文俊　李晓彬　黄焯恒　 (74)专利代理 机构 北京世誉鑫诚专利代理有限 公司 11368 专利代理师 李世端 (51)Int.Cl. G06F 16/215(2019.01) G06F 16/2455(2019.01) G06F 16/25(2019.01) G06F 16/28(2019.01) (54)发明名称 一种基于多源异构数据的融合处 理方法 (57)摘要 本发明提供的一种基于多源异构数据的融 合处理方法， 所述融合处理方法包括： 根据电力 大数据技术特性、 应用需求和电力时空特性， 建 立基于业务的数据时空不确定性与多维关联性 描述方法； 基于多源异构数据清洁方法、 融合机 制， 建立电力大数据的实用化的组织方案， 用于 实现以客户需求为导向的数据统一表达和优化 方法； 建立适应数据时空属性动态化的分布存 储。 提高数据的读取效率。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 115543989 A 2022.12.30 CN 115543989 A 1.一种基于多源异构数据的融合处 理方法， 其特 征在于， 所述融合处 理方法包括： 根据电力大数据技术特性、 应用需求和电力时空特性， 建立基于业务的数据时空不确 定性与多维关联性描述方法； 基于多源异构数据清洁方法、 融合机制， 建立电力大数据的实用化的组织方案， 用于实 现以客户需求 为导向的数据统一表达和优化方法； 建立适应数据时空属性动态化的分布存 储。 2.根据权利要求1所述的一种基于多源异构数据的融合处理方法， 其特征在于， 所述融 合处理方法还 包括： 建立基于典型应用场景的储 存优化机制和储 存算法。 3.根据权利要求1所述的一种基于多源异构数据的融合处理方法， 其特征在于， 所述基 于多源异构数据清洁方法、 融合机制， 建立电力大 数据的实用化的组织方案具体包括： 采用ETL技术将各数据资源从源系统中提取， 并转换为 一个标准的格式； 应用语义 聚类方法完成多源异构数据融合， 在数据源端节点并行完成聚类运算中复杂 度最高的部分， 获得融合数据； 将所述融合数据合并为中间结果； 将所述中间结果传送到中心 节点并自适应地 生成聚类中心。 4.根据权利要求1所述的一种基于多源异构数据的融合处理方法， 其特征在于， 所述建 立适应数据时空属性动态化的分布存 储具体包括： 响应用户的资源请求， 为应用提供统一的API接口； 对用户身份进行权限验证， 响应用户的资源请求， 对所述资源请求进行分类控制， 如果 验证通过， 请求查询缓存或将所述资源请求 发送至存储集群， 同时负责转 发所述资源请求， 并进行预取检测； 维护缓存更新和替换 策略， 对过期或失效数据进行清除和替换， 并响应数据查询； 接收请求， 计算请求和相关请求的访问热度以及系统相对 承载力； 根据所述访问热度和所述系统相对承载力判断是否执行预取操作， 如果达到预取条件 则触发预 取推理， 在日志信息的基础上推理得到预 取对象， 否则不预 取信号； 对预取数据执行生成和删除操作同时维护整个系统的数据副本 。 5.根据权利要求4所述的一种基于多源异构数据的融合处理方法， 其特征在于， 所述日 志信息包括： 日志文件、 本体和语义标注资源。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115543989 A 2一种基于多源异构数据的融合处理 方法 技术领域 [0001]本发明涉及电力数据领域， 尤其涉及一种基于多源异构数据的融合处 理方法。 背景技术 [0002]数据逐渐成为驱动业务运转的重要生产要素， 传统数据消费和使用方式将被彻底 颠覆。 从数据操作情况来看， 查询行为占据着用户8 0％的使用比例， 是最常用也是与业务侧 最为贴近的数据使用方式， 然而传统的基于应用系统功能、 简单数据分析报表展示的数据 查询和使用方法已无法满足用户的查询需求， 随着数据驱动业务、 引领业务效能的不断凸 显， 用户需要能够实现多源异构数据全覆盖的综合 性智能检索解决方案 。 发明内容 [0003]鉴于上述问题， 提出了本发明以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问 题的一种基于多源异构数据的融合处 理方法。 [0004]根据本发明的一个方面， 提供了一种基于多源异构数据的融合处理方法， 所述融 合处理方法包括： [0005]根据电力大数据技术特性、 应用需求和电力时空特性， 建立基于业务的数据时空 不确定性与多维关联性描述方法； [0006]基于多源异构数据清洁方法、 融合机制， 建立电力大数据的实用化的组织方案， 用 于实现以客户需求 为导向的数据统一表达和优化方法； [0007]建立适应数据时空属性动态化的分布存 储。 [0008]可选的， 所述融合处理方法还包括： 建立基于典型应用场景的储存优化机制和储 存算法。 [0009]可选的， 所述基于多源异构数据清洁方法、 融合机制， 建立电力大数据的实用化的 组织方案具体包括： [0010]采用ETL技术将各数据资源从源系统中提取， 并转换为 一个标准的格式； [0011]应用语义聚类方法完成多源异构数据融合， 在数据源端节点并行完成聚类运算中 复杂度最高的部分， 获得融合数据； [0012]将所述融合数据合并为中间结果； [0013]将所述中间结果传送到中心 节点并自适应地 生成聚类中心。 [0014]可选的， 所述建立 适应数据时空属性动态化的分布存 储具体包括： [0015]响应用户的资源请求， 为应用提供统一的API接口； [0016]对用户身份进行权限验证， 响应用户的资源请求， 对所述资源请求进行分类控制， 如果验证通过， 请求查询缓存或将所述资源请求发送至存储集群， 同时负责转发所述资源 请求， 并进行 预取检测； [0017]维护缓存更新和替换 策略， 对过期或失效数据进行清除和替换， 并响应数据查询； [0018]接收请求， 计算请求和相关请求的访问热度以及系统相对 承载力；说　明　书 1/4 页 3 CN 115543989 A 3