一种电力实验室数字化过程管控系统及方法技术方案

一种电力实验室数字化过程管控系统及方法，系统包括：业务数据库，由检测资源库、检测业务库、试验数据库组成；数据指标库，包括数据指标以及指标数据库，数据指标根据数据应用对象和应用目的，基于业务数据库进行梳理、归纳和定义，并结合数据指标之间的依赖关系和聚类关系形成元数据；指标数据库定义指标数据库结构，基于元数据并通过ETL工具进行业务数据库的数据抽取、转换而形成；数据可视化组件，根据数据指标的数据特征，对指标数据库中的数据进行展示，并根据多层级应用对象经营和管理需求，对数据进行多维探索和联动交互，获得分析结果。本发明专利技术可以对数据进行聚合以及分析，并可视化展示，提升实验室过程管控的效率和效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
一种电力实验室数字化过程管控系统及方法


[0001]本专利技术属于数据分析领域，具体涉及一种电力实验室数字化过程管控系统及方法。

技术介绍

[0002]通常，实验室信息管理系统是以数据库为核心的信息化技术与实验室管理需求相结合的信息化管理系统。实验室是获取数据并对数据进行科学分析的场所，实验室工作流程的规范性在组织中是较好的，因此为实验室进行信息化建设和量化管理提供了可能和基础。实验室信息管理系统是实验室管理科学与现代信息技术结合的产物，是利用计算机网络技术、数据存储技术、快速数据处理技术等，对实验室进行全方位管理的计算机软件和硬件系统。
[0003]而电力大数据是大数据技术在电力行业的实践应用，涉及产、输、变、配、用、调等多个环节。电力大数据由两类数据组合而成，一类是结构化数据，另一类是非结构化数据。近年来，随着智能发电建设力度的逐步加大，以及对物联网技术的广泛应用，使得电力行业中非结构化数据的比重持续增长，在量级上己经超过了结构化数据。电力大数据具备大数据技术的典型特征，即数据量大、数据类型多、处理速度快、准确性高和价值大。这使得电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力实验室数字化过程管控系统，其特征在于，包括：业务数据库，由检测资源库、检测业务库、试验数据库组成；数据指标库，包括数据指标以及指标数据库，所述数据指标根据数据应用对象和应用目的，基于业务数据库进行梳理、归纳和定义，并结合数据指标之间的依赖关系和聚类关系，形成元数据；所述指标数据库基于数据指标和多层级管理要求定义指标数据库结构，基于元数据并通过ETL工具进行业务数据库的数据抽取、转换而形成；数据可视化组件，根据数据指标的数据特征，对指标数据库中的数据进行展示，并根据多层级应用对象经营和管理需求，对数据进行多维探索和联动交互，获得分析结果；数据可视化终端，配合数据可视化组件通过不同类型终端向数据应用对象进行展示。2.根据权利要求1所述电力实验室数字化过程管控系统，其特征在于，数据指标包括：指标代码：为数据指标唯一性标识；指标名称：为数据指标名称；指标定义：描述指标数据特征；对口业务：包括业务管理、人员管理、设备管理、客户管理、经营管理、体系管理；指标层级：包括院、研究所、实验室、客户、监管机构、社会公众层级；指标类别：包括规模、效率、效益、风控；指标属性：包括趋势和预测、相关性分析、聚类分析；计算公式：为数据指标数据的数据源、计算方法与公式；取数频度：包括年、季、月、周、日、近一年、近一月、当年、当月、当日、自定义。3.根据权利要求1所述电力实验室数字化过程管控系统，其特征在于，所述指标数据库中的数据来源于关系数据库、文本数据或第三方数据接口。4.根据权利要求3所述电力实验室数字化过程管控系统，其特征在于，所述指标数据库中的数据来源于关系数据库时，采用Kettle ETL工具进行数据抽取，根据数据指标定义，编写数据抽取、转换脚本，根据取数频度设置抽取时机和频度，实现数据自动抽取和转换，通过数据指标的元数据完成转换后的数据写入指标数据库。5.根据权利要求3所述电力实验室数字化过程管控系统，其特征在于，所述指标数据库中的数据来源于文本数据时，采用Python进行数据抽取、清洗、转换和入库。6.根据权利要求3所述电力实验室数字化过程管控系统，其特征在于，所述指标数据库中的数据来源于第三方数据接口时，通过调用第三方数据接口实现数据获取，完...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟静，陈昊，白静芬，张丽，杨玉博，岑炜，段永贤，耿爱玲，宋晓卉，蒋依芹，徐熙彤，葛亚男，李华，贾福泉，李宗嵘，王猛，张争明，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：