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基于大数据的数字化系统一体化调度信息集成模型.pdf
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1、自动化技术与应用2024 年第 43 卷第 1 期计算机与通信技术Computer and Communication TechnologyTechniques ofAutomation&Applications基于大数据的数字化系统一体化调度信息集成模型李志宏,张书林,周鸿喜,李 扬,陈 亮(国家电网有限公司信息通信分公司,北京 100761)摘要:由于已有集成模型分类过滤能力较差,因此提出一种基于大数据的数字化系统一体化调度信息集成模型。通过小波多窗谱特征提取数字化系统一体化调度信息并进行预处理。在二维空间中对最近邻点进行模糊搜索,获取数字化系统一体化调度信息模糊聚类中心,对信息聚类目标函
2、数进行优化,完成调度信息分类过滤。结合大数据技术对调度信息结构层次进行分析,构建调度信息集成模型。实验结果表明,所提模型不仅能够提升调度信息分类过滤能力,同时还能够加强集成效率和容错性。关键词:大数据;数字化系统;一体化调度;信息集成模型中图分类号:TP391;TM734文献标识码:A文章编号:1003-7241(2024)01-0117-04Integrated Dispatching Information Integration Model ofDigital System Based on Big DataLI Zhi-hong,ZHANG Shu-lin,ZHOU Hong-xi,L
3、I Yang,CHEN Liang(State Grid Information&Telecommunication Branch,Beijing 100761 China)Abstract:Because the poor classification and filtering ability of existing integration model,an integrated scheduling information integrationmodel of digital system based on big data is proposed.The integrated sch
4、eduling information of digital system is extracted andpreprocessed by wavelet multi window spectrum features.The nearest neighbor is fuzzy searched in two-dimensional space to ob-tain the fuzzy clustering center of integrated scheduling information of digital system,optimize the objective function o
5、f informa-tion clustering,and complete the classification and filtering of scheduling information.It combines with big data technology,thehierarchy of scheduling information structure is analyzed,and the scheduling information integration model is constructed.Theexperimental results show that the pr
6、oposed model can not only improve the classification and filtering ability of scheduling infor-mation,but also enhance the integration efficiency and fault tolerance.Keywords:big data;digital system;integrated dispatching;information integration model收稿日期:2022-04-27DOI:10.20033/j.1003-7241.(2024)01-
7、0117-04.1引言随着电网电压等级的不断提升,电网结构日益复杂,对电力通信系统的安全性要求提出了更高的要求1-2。特别是1980年以来,以通信和计算机技术为核心的数字化系统更是得到快速发展。现阶段,信息技术应用的主线是数字化,主要特点是集成化、网络化以及智能化。数字化将国家的经济发展和技术水平更好地结合在一起,已经日益渗透到人们生活的各个领域中。数字化系统中所包含的内容是十分丰富的,包括从初始的数据采集到调度信息集成的一系列操作步骤。为了最大程度地保护现有应用系统中的资源,相关专家针对数字化系统一体化调度信息集成方面的内容进行了大量的研究,例如赵龙国等人3针对建筑领域的调度信息集成模型进行
8、研究,通过现有建筑领域的描述方法,分别从隧道空间结构以及物理元素等方面出发,借助Re-vit建模软件,构建隧道反馈分析模型,实现信息集成。山海涛等人4重点针对网络环境下战场环境信息的集成模型进行研究,分析战场环境信息的特点,通过网格技术先进理念构建信息集成模型,通过模型实现信息集成。由于以上两种信息集成模型未能对信息进行分类过滤处理,导致集成效率和系统容错性大幅度下降,因此本文提出基于大数据的数字化系统一体化调度信息集成模型,经实验测试证明,所提模型能够更好完成调度信息分类过滤,同时还能够全面提升集成效率和系统容错性。2数字化系统一体化调度信息集成模型研究2.1一体化调度信息分类过滤在大型数字
9、化系统中,需要对通信过程中产生的干扰信息进行抑制和滤波处理,同时根据信息类型提供对应的管理措施。其中,数字化系统主要是由以下几个部分组成,分别为:(1)客户端;117计算机与通信技术Computer and Communication Technology自动化技术与应用2024 年第 43 卷第 1 期Techniques ofAutomation&Applications(2)控制器;(3)服务器:服务器主要负责对数字化系统进行数据传输,同时存储相应的节点,在数据向服务器上传的过程中,主要借助延迟滤除来提升系统的运行效率。由于数字化系统的管理结构全部被划分到不同的处理器核中,所以各个核的组
10、成结构比较简单,有利于后续进行集成。在构建调度信息集成模型的过程中,设定R代表数字化系统一体化调度信息四元组对应分类属性,在调度特征挖掘的过程中,各个特征点可以表示为自相关函数,具体的表达形式为:(1)式中,(xi,yi)代表窗口W内的频次角点;c(x,y)代表自相关函数。由于数字化系统中各个实体数据库之间存在十分明显的差异,需要优先对数据流的角度进行分析,进而计算对应角度的标准差I2,如公式(2)所示:(2)式中,a和b代表任意常数;r(t)代表数据流;Wf代表四元组之间的信任关系。设定H(x,y)代表不同调度信息干扰特征点(x,y)之间的海明距离,u代表源节点,v代表目的节点,通过简单的状
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