许杨子

（西安邮电大学 陕西 西安 710000）

1 引言

电力交易运营数据仓库的建立，能够为该领域的运营分析提供有力的技术支撑，实现柔性统计、灵活分析与快速响应，通过系列技术手段，支撑效率与灵活 的双重优化，为数据资源的进一步利用与运营分析等业务的扩展提供基础支撑。

2 研究背景及意义

数据仓库是实现海量数据管理的重要技术手段，也是支撑统计分析与高级应用的数据平台。数据仓库作为大规模业务系统的数据集成、数据衍生以及数据应 用的关键技术，是实现交易运营数据综合应用的最佳方式。构建基于数据仓库的 电力交易运营支撑平台，能够满足电力交易业 务的新需求。

3 数据仓库技术的国内外应用情况

数据仓库可以帮助企业把内部业务数据和外部数据进行有效的集成，为企业各层级决策、分析人员提供准确、有效、边界的信息。数据仓库作为处理大量业务数据并提炼关键信息的有效工具，在金融、电信、电商等行业领域都有着较为成熟的应用，并有着许多经典的案例，例如工商银行、中国移动、阿里巴巴、支付宝等，都获得了一定的成果。

4 电力交易运营数据仓库的主题模型建立

4.1 电力交易运营主题建模

电力交易运营主要开展电网公司与发电企业之间的购售电合同，与电力用户之间的直接交易合同、交易以及电网公司之间的跨省跨区外送合同、交易等。并围绕交易进行交易执行前的计划编制、执行后的交易结算等，按照核心业务主要划分为合同、交易、平衡、计划以及结算等。

4.1.1 市场成员主题 主要从电力交易运营的参与者进行分析，得到各参与者的情况，市场成员从企业类型上分主要包括：发电集团、发电企业（电厂）等。

4.1.2 合同交易主题 主要从电网公司与发电企业、电力用户之间达成的交易及签订的合同进行分析，实现对合同交易的开展情况、各类交易的分布情况等进行统计，该主题主要包括各类交易的交易成交量、合同电量等。

4.1.3 发电运营主题 主要从发电企业的生产运营状态、电网之间的电量交易情况进行分析，掌握发电、供电、输电各环节的对交易合同的执行情况。主要包括各类交易的合同交易的发电计划、实际执行以及结算电量等。

4.1.4 购电成本主题 主要从不同购电对象产生的购电成本进行分析，掌握成本分布情况，主要包括不同发电类型机组的购电量、购电费以及平均购电价格。通过成本分析，为购电策略提供指导。

4.1.5 经营收入主题 主要从售电侧获得的售电收入进行分析，使决策者掌握不同售电主体的售电价格、售电费用。另外还包括输电价以及输电收入，通过对售电以及输电收入的分析，为电力交易的成交策略以及经营策略提供支撑。

4.2 电力交易运营主题建模技术选型

企业级数据模型和多维数据模型这两种模型各有优缺点，现针对电力交易运营具备数据量大、即时性高、业务变化频繁等特点，将两种方式进行结合、互补，采用多维数据模型进行数据仓库的逻辑设计，采用企业级关系型数据库进行物理建模。在关系数据库上，通过维度表和事实表之间的链接模拟多维模型，既充分利用发展非常成熟的关系理论和关系数据库，又实现数据仓库的多维管理。

4.3 电力交易运营数据仓库的主题模型

电力交易运营的业务主要包括合同、交易、计划、结算。其业务的主体包括发电企业、电网公司以及电力用户等。电力交易运营分析的主题主要包括业务单 元主题、业务主题、品种主题以及属性主题。

4.3.1 交易运营的概念模型 确定主题域及其内容：根据业务范围，可分为七大主题：市场成员、合同交易、发电运营、购 电成本、经营收入、经济效益、社会效益。

4.3.2 交易运营的物理模型

（1）表的数据结构设计。表结构作为数据仓库的数据存储结构，重点考虑业务应用的逻辑性、工程应用的便利性、开发的延展性以及后期的可维护性等因素，同时结合数据库管理系统的选型及特征，这里选用Oracle11g。

（2）索引策略设计。建立索引时首先需考虑索引的使用频率，对主键及外键按照使用频率的由高到低，逐步添加频率。

（3）数据存储设计。在存储设备具备的条件下，可配置3台存储设备，其中1台为高速存储设备，另外两台为常规设备。将索引存放在高速存储设备上，表格将维度表及不经常访问的数据表存放到其中的一台存储设备上，将事实表存放到另外一个存储设备上。这样可提高检索效率，有效降低并发访问时的延时或阻塞，另外在硬件具备的条件下，还可配置读写分离，另外再增加一台写库的存储。

5 结语

本章首先对电力交易运营的应用场景进行分析，梳理电力交易运营的分析主题，在发掘该领域的数据仓库主题模型特点的基础上，通过主题建模技术的选型 与运用，提出了电力交易运营业务领域的主题模型。

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