[发明专利]输变电设备数据质量评价方法及系统

说明书

本发明涉及一种输变电设备数据质量评价方法及系统,包括确定数据质量评价的指标，包括数据接入、准确性、完备性、一致性以及及时性；分别对所述数据接入指标、准确性指标、完备性指标、一致性指标以及及时性指标进行量化；根据各个指标量化后的数值以及各个指标的权重确定各个指标的质量评分，再根据各个指标的质量评分确定数据质量的整体评价。本发明有利于提升数据治理的准确性和实用性。

技术领域

本发明涉及输变电设备运行的技术领域，尤其是指一种输变电设备数据质量评价方法及系统。

背景技术

随着信息技术应用的不断普及，信息系统中数据质量问题受到越来越多的关注，特别是统计、管理和计算机等领域。数据质量问题的研究，在统计领域始于20世纪60年代末，管理领域始于20世纪80年代初，计算机领域始于20世纪90年代初。数据质量的研究主要包括数据质量定义和维度识别、数据产品制造过程、质量测量和评估、数据质量管理体系等方向。

在数据质量定义和维度识别方面，国外研究者认为，数据质量判断依赖于使用数据的个体，不同环境下不同人员使用的适合性不同。数据质量是相对的，不能独立于使用数据的消费者来评价数据质量。因此，识别数据质量维度成为了一个有价值的研究工作。数据质量维度是一组表达数据质量构成或者数据质量单一方面的质量属性。在特定的背景中识别数据质量维度是有价值的，识别出来的数据质量维度得到认同的程度，依赖于识别的方法和过程。

在数据产品制造过程方面，数据产品制造环境中有四种角色：数据提供者，数据生产者，数据消费者，数据管理者。Shankar G给出一种称为IP-MAP(Information ProductMap)的数据制造系统建模方法，IP-MAP包括8种组装块：源(原始输入数据)块、消费者(输出)块、数据质量块、加工块、数据存储块、决策块、业务边界块和信息系统边界块。采用自顶向下的设计方法得到的IP-MAP可以使数据管理者看见数据产品制造中的最重要环节，识别影响数据质量的关键环节，确认数据制造系统的瓶颈。IP-MAP不仅能帮助识别过程拥有者，还能帮助实现质量的源头控制，在数据制造过程的不同阶段用适当的质量维度进行产品质量测量。

在质量测量和评估方面，Bobrowski M提出一种在组织内部测量数据质量的方法。首先建立数据质量标准列表，标准分为直接评估标准和间接评估标准，直接评估标准的评估采用传统的软件测量方法，即问卷调查方式；而间接评估标准的分数由直接评估标准计算得到。Naumann F采用面向评估的方法对Web数据质量标准进行分类。根据影响数据质量的用户、数据源和查询过程这三个主要因素，将数据质量的22个质量维度分为主观标准、客观标准和过程标准。每个维度都有相应的评估方法。

在数据质量管理体系方面。韩国电子通信研究院的Ryu K S引入评估组织数据质量管理能力的数据质量管理成熟度模型，该模型与软件能力成熟度模型相似，分为4个等级：一级为初始数据管理级；二级为已定义数据管理级；三级为已管理数据管理级；四级为优化数据管理级。

国内电力信息化进程较晚，针对电力数据质量管理研究大约起始于21世纪初，早期主要侧重电网运行数据异常值的辨识与处理，以及数据抽取过程中简单的数据清洗规则建立，主要采用插值、拟合等数值分析手段对异常数据进行平滑处理。2006年以来，国家电网公司高度重视信息化系统建设，相继提出SG186、SG-ERP等建设规划，极大提高了国网公司的信息化程度，电力数据质量问题逐渐引起相关学者关注，电力数据质量研究范围逐步扩展到运检、营销、配网、售电、计量等领域，研究方法也从简单的数值分析延伸至数据挖掘、统计分析等计算机科学的方法。现有国内电力数据质量管理研究尚处于起步阶段，研究侧重对异常值的检测与处理，缺乏一套完善的理论体系与实践方法，导致数据评价的准确性低、实用性差。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中数据评价的准确性低、实用性差的问题，从而提供一种数据评价的准确性及实用性高的输变电设备数据质量评价方法及系统。