[发明专利]一种自组织关键性能指标的建模方法和装置

权利要求书

1.一种自组织关键性能指标的建模方法，其特征在于，先基于电网运行KPI数据的物元模型和关系元模型利用数据挖掘的拓展分析技术建立指标池，然后将指标池中的KPI数据按照时间维度、空间维度和业务维度自组织建立三维坐标系，所述三维坐标系包括以时间维度和业务维度建立的水平坐标系以及以空间维度建立的第三维坐标轴，在所述三维坐标系的基础上再按照过程维度、对象维度和目标维度二次自组织构建KPI立方体，形成六维度的自组织关键性能指标模型，再根据电网业务决策目标对KPI立方体采用沿过程维度、对象维度和目标维度切分的方式自组织关键性能指标集合。

2.根据权利要求1所述的自组织关键性能指标的建模方法，其特征在于，所述数据挖掘的拓扑分析技术包括利用发散性、关联性和蕴含性挖掘技术进行拓扑分析，通过所述发散性挖掘技术对一个KPI物元的发散来挖掘出同对象、同特征的若干KPI物元，通过所述关联性挖掘技术对一个KPI物元进行关联分析来挖掘若干具有特征相关性的KPI物元，通过所述蕴含性挖掘技术挖掘KPI物元之间的蕴含关系并将挖掘出的同对象、同特征物元作为上位物元或下位物元。

3.根据权利要求1或2所述的自组织关键性能指标的建模方法，其特征在于，所述过程维度、对象维度和目标维度分别与三维坐标系的维度方向相同，所述时间维度为水平坐标系中的横轴且所述业务维度为水平坐标系中的纵轴，或所述时间维度为水平坐标系中的纵轴且所述业务维度为水平坐标系中的横轴；所述过程维度为KPI立方体中的长度或宽度或高度，所述对象维度为KPI立方体中的宽度或高度或长度，所述目标维度为KPI立方体中的高度或长度或宽度。

4.根据权利要求3所述的自组织关键性能指标的建模方法，其特征在于，所述时间维度包括KPI状态的历史、实时和未来；所述空间维度代表适用的管理层次级别，包括区网、省网和地网；所述业务维度代表适用的业务，包括调度、方式、自动化、通信和安监；所述过程维度代表适用的过程环节，包括发、输、配、变、调、用；所述对象维度代表针对的对象，包括相邻电网、本地电网、发电厂、设备；所述目标维度代表具体业务目标要求，包括优质、经济、安全和环保。

5.根据权利要求2所述的自组织关键性能指标的建模方法，其特征在于，经所述数据挖掘的拓扑分析技术得到的KPI包括若干等级指标，所述KPI立方体显示末级指标，通过对KPI立方体切分的方式得到各维度下的末级指标并归一化处理得到上级指标。

6.一种自组织关键性能指标的建模装置，其特征在于，包括依次连接的指标池构建模块、三维坐标系构建模块、KPI立方体构建模块和切分模块，

所述指标池构建模块基于电网运行KPI数据的物元模型和关系元模型利用数据挖掘的拓展分析技术建立指标池；所述三维坐标系构建模块将指标池中的KPI数据按照时间维度、空间维度和业务维度自组织建立三维坐标系，所述三维坐标系包括以时间维度和业务维度建立的水平坐标系以及以空间维度建立的第三维坐标轴；所述KPI立方体构建模块在三维坐标系的基础上再按照过程维度、对象维度和目标维度二次自组织构建KPI立方体，形成六维度的自组织关键性能指标模型；所述切分模块根据电网业务决策目标采用KPI立方体沿过程维度、对象维度和目标维度切分的方式自组织关键性能指标集合。

7.根据权利要求6所述的自组织关键性能指标的建模装置，其特征在于，所述指标池构建模块基于电网运行KPI数据的物元模型和关系元模型利用发散性、关联性和蕴含性挖掘技术进行拓扑分析建立指标池，包括通过所述发散性挖掘技术对一个KPI物元的发散来挖掘出同对象、同特征的若干KPI物元，通过所述关联性挖掘技术对一个KPI物元进行关联分析来挖掘若干具有特征相关性的KPI物元，通过所述蕴含性挖掘技术挖掘KPI物元之间的蕴含关系并将挖掘出的同对象、同特征物元作为上位物元或下位物元。