一种基于聚类算法的电力市场业务中台服务中心规划方法技术

本发明专利技术为基于聚类算法的电力市场业务中台服务中心规划方法，其方法包括：根据电力市场业务服务域建模成果明确业务边界划分及业务能力描述；从初步设定的从各业务服务域中分别选取比较典型的备选服务节点作为初始中心点(算法凝聚点)，为接下来的聚类分析做准备；根据技术/业务相关性、管理/服务相关性、市场/用户相关性三个方面的维度指标，分别为业务所涉及的备选服务一一打分；计算出与每个备选服务欧氏距离最近的中心点，相应对备选服务进行归类；聚类计算完成后根据聚类情况更新中心点，并进行聚类优化直至得到比较稳定的聚类模型。应用本发明专利技术，可以确定电力市场业务中台每个备选服务的合理归属并验证服务中心规划方案的合理性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于聚类算法的电力市场业务中台服务中心规划方法
本专利技术涉及业务中台规划及聚类算法，尤其涉及一种基于聚类算法的业务中台服务中心规划方法。
技术介绍
随着中国电力改革的深入推进，参与电力市场交易的市场主体数量和交易电量均呈快速增长态势，全国市场化交易电量从2016年以前的不足1万亿千瓦时增长到2018年的2.1万亿千瓦时，占全国售电比重近40％。与之相适应，借鉴的互联网行业的发展经验，采用中台架构实现共享业务能力的汇聚，为客户长期需求、短期需求、临时需求的实现提供全范围的支撑，达到快速满足客户和市场需求的目标，成为电力市场业务平台建设的不二之选。不断快速响应、探索、挖掘、引领用户的需求，是互联网企业得以生存和持续发展的关键因素。那些真正尊重用户，甚至不惜调整自己、颠覆自己来响应用户的企业将在这场以用户为中心的商业战争中得以生存和发展；反之，那些在过去的成就上固步自封，存在侥幸心理希望用户会像之前一样继续追随自己的企业则会被用户淘汰。在此背景下，数字化企业以客户中心为基础，以科技为引领，在统一愿景下建立实时战略机制和敏捷生态的生机型组本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于聚类算法的电力市场业务中台服务中心规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、根据能反映业务服务域建模成果所明确的业务边界划分及业务能力描述的服务中心，划分业务中台范围内服务中心规划的初始方案，获取并存储服务中心划分数据、备选服务列表数据；/nS2、从各服务中心中选取备选服务作为聚类算法的算法凝聚点，根据算法凝聚点进行聚类形成的类别簇对应于服务中心，类别簇中的成员点即为各个备选服务；/nS3、根据多个维度的指标，分别为业务中台范围内的备选服务一一打分，形成备选服务打分数据，建立起关于备选服务列表的维度指标矩阵；/nS4、计算每个备选服务与各算法凝聚点的欧氏距离，得到与每个备选服务...

【技术特征摘要】
1.一种基于聚类算法的电力市场业务中台服务中心规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据能反映业务服务域建模成果所明确的业务边界划分及业务能力描述的服务中心，划分业务中台范围内服务中心规划的初始方案，获取并存储服务中心划分数据、备选服务列表数据；
S2、从各服务中心中选取备选服务作为聚类算法的算法凝聚点，根据算法凝聚点进行聚类形成的类别簇对应于服务中心，类别簇中的成员点即为各个备选服务；
S3、根据多个维度的指标，分别为业务中台范围内的备选服务一一打分，形成备选服务打分数据，建立起关于备选服务列表的维度指标矩阵；
S4、计算每个备选服务与各算法凝聚点的欧氏距离，得到与每个备选服务欧氏距离最近的算法凝聚点，相应对备选服务归类，得到初始聚类结果；
S5、根据初始聚类结果计算出每个类的重心作为更新后的算法凝聚点，重复进行每个备选服务与更新后算法凝聚点的欧氏距离计算、距备选服务欧氏距离最近的算法凝聚点的判别，并相应对备选服务进行归类；直至每个备选服务与算法凝聚点之间的欧氏距离及距离最近的服务中心标识不再变化。


2.根据权利要求1所述的基于聚类算法的电力市场业务中台服务中心规划方法，其特征在于，步骤S2聚类形成多条算法凝聚点数据，每条算法凝聚点数据包括：备选服务名称、备选服务标识...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲滨涛，姜磊，杨钊，屈吕杰，杨军仓，卢亚楠，
申请(专利权)人：佰聆数据股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44