方燕琼 唐升卫 顾博川 代仕勇 叶向前

(1. 广东电科院能源技术有限责任公司 广州 510080；2. 广东电网有限责任公司电力科学研究院 广州 510080)

1 引言①

“十二五”以来，电网公司大力推进生产域信息化和智能化建设，目前已经建设并推广了一批信息化系统，涵盖了生产运营的多业务域。但数据分散在各个系统中，没有得到有效的融合，无法进行多层次多维度的分析、预警和可视化的展现。随着业务系统增加，系统规模增大，产生的数据呈现指数增长，数据结构和类型也多样化和复杂化。数据量由每个城市每天的MB级增加到GB/TB甚至PB级，种类也由原来的单纯结构数据变化到结构化、非结构化数据，由简单的一个维度或者少数维度到集视频、拓扑结构、数值、地图等多维多源，主要特征包括：① 数据采集点多，每个采集点采集相对固定类别的数据，且分布在各个电压等级内；② 不同采集点的采样尺度不同，数据断面不同；③ 数据不健全，数据采集存在误差和漏传；④ 不同业务数据分布在不同的应用系统中。为充分挖掘数据价值，支撑电网的规划、建设、运营、改造、用户接入等，提高供电可靠性，开展电力系统多业务系统的数据融合技术研究至关重要。

数据融合技术能够综合多个数据源提供的互补和冗余数据，获得观测对象更全面、更准确的数据,从而得到准确、快捷的决策和判断[1]。同时，数据融合技术扩展了具体模型确定范围，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，改善了系统的可靠性[2]。……