(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210920866.9 (22)申请日 2022.08.02 (71)申请人 中国神华能源股份有限公司 地址 100000 北京市东城区安定门西滨河 路22号 申请人 国能网信科技 （北京） 有限公司 　 徐州天露中矿 矿业科技有限公司 (72)发明人 史文强　于瑞雪　张美然　吴宇杰　 (74)专利代理 机构 成都华辰智合知识产权代理 有限公司 513 02 专利代理师 秦华云 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)G06F 17/18(2006.01) G06F 16/28(2019.01) (54)发明名称 基于数据湖技术电厂机组存储资源实时评 估方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于数据湖技术电厂机 组存储资源实时评估 方法及系统， 包括依次连接 的资源数据湖存储系统、 数据湖数据模型和数据 资源量计算系统， 数据湖数据模 型内部具有关系 型数据库和设备测点历史相关性模 型， 数据资源 量计算系统用于计算日机组测点预测负荷、 所有 机组在计划时间的数据资源量及根据资源数据 湖存储系统剩余容量信息并计算剩余使用时间。 本发明根据数据湖数据模型得出设备测点的偏 差系数并能实时计算出日机组测点预测负荷， 能 够自动实时评估存储资源情况、 剩余耗用时长与 按照计划时间评估出合理、 准确的采购计划清 单， 也可分析与预测资源消耗态 势及趋势。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115147008 A 2022.10.04 CN 115147008 A 1.一种基于数据湖技术电厂机组存储资源实时评估方法， 包括资源数据湖存储系统， 其特征在于： 其方法如下： S1、 构建数据湖数据模型， 数据湖数据模型中存储有关系型数据库， 关系型数据库按照 电厂、 机组、 设备、 设备测点进 行层级关系构建， 设备测点包括测点采集频率； 设备测点对应 安装于设备上， 设备测点按照采集频率对应采集设备的运行数据并进行数据是否变化判 断， 若在本次采集频率采集设备 的运行数据与上次采集频率采集设备 的运行数据有变化， 则上传变化后的数据至 资源数据湖存储系统； 以设备测点按照采集频率满负荷 采集设备运 行数据的数据容 量作为容量数据理论负荷； S2、 数据湖数据模型按照关系型数据库实时统计资源数据湖存储系统中设备测点所对 应的测点容量， 数据湖数据模型根据设备测点的历史测点容量数据构建设备测点历史相关 性模型， 设备测点历史相关性模型按照电厂、 机组、 设备、 设备测点、 测点容量、 单位时间测 点平均容量、 采集频率、 容量数据 理论负荷、 单位时间平均理论负荷关联构建， 单位时间测 点平均容量根据测点容量进行单位时间迭代平均计算并更新， 单位时间平均理论负荷根据 容量数据理论负荷进行 单位迭代 平均计算并更新； S3、 按照如下公式计算出设备测点的偏差系数： 偏差系数＝单位时间测点平均容 量/单位时间平均理论负荷； 按照如下公式计算日机组测点预测负荷： 其中i代表机组下的设备测点， Pi表示设备测 点i单位时间理论负荷， Csi表示设备测点 i的偏差系数， K表示副本数； S4、 计算所有机组在计划时间的数据资源量， 根据数据资源量制定资源数据湖存储系 统的采购计划； 汇总计算所有机组的日机组测 点预测负荷， 采集资源数据湖存储系统剩余 容量信息并计算出剩余使用时间。 2.按照权利要求1所述的基于数据湖技术电厂机组存储资源实时评估方法， 其特征在 于： 还包括如下 方法： S5、 根据设备测点历史相关性模型按照电厂、 机组、 设备层级计算设备测点的测点容 量、 单位时间测点平均容量、 单位时间平均理论负荷的变动趋势， 并统计出设备测点的耗用 序列。 3.按照权利要求1所述的基于数据湖技术电厂机组存储资源实时评估方法， 其特征在 于： 在步骤S 3中， 构建回归训练模 型， 回归训练模型按照设备测点构建自变量与因变量基本 模型并回归统计计算偏差系数， 自变量包括机组、 设备、 设备测点、 测点容量、 容量数据理论 负荷， 因变量 为设备测点的偏差系数。 4.按照权利要求1所述的基于数据湖技术电厂机组存储资源实时评估方法， 其特征在 于： 步骤S 3替换采用如下方法： 构建回归训练模 型， 回归训练模型按照机组构建自变量与因 变量基本模型并回归统计计算机组偏差系数， 自变量包括机组、 机组下测点容量、 机组下容 量数据理论负荷， 因变量 为机组的偏差系数； 按照如下公式计算日机组测点预测负荷： 其中j代表机组， Pj表示机组j单位时间理论权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115147008 A 2负荷， Csj表示机组j的偏差系数， K表示副本数。 5.按照权利要求1～4任一项所述的基于数据湖技术电厂机组存储资源实时评估方法， 其特征在于： 根据日机组测点预测负荷分别得到包括周、 月、 年在内时间级别所对应的机组 测点预测负荷。 6.按照权利要求1所述的基于数据湖技术电厂机组存储资源实时评估方法， 其特征在 于： 在计算偏差系 数时， 对于设备测点不在设备测点历史相关性模型中采用相关性分析找 出最相关的设备测点数据并以最相关的设备测点数据作为设备测点的预测偏差系数， 相关 性分析所采用的相关属性包括机组、 机组权 重、 设备、 设备权 重。 7.一种基于数据湖技术电厂机组存储资源实时评估系统， 包括若干个电厂， 每个电厂 包括若干个机组， 每个机组包括若干个设备， 其特征在于： 还包括依次连接的资源数据湖存 储系统、 数据湖数据模型和数据资源量计算系统， 设备上对应安装有设备测点， 设备测点按 照采集频率对应采集设备的运行数据并进 行数据是否变化判断， 若在本次采集频率采集设 备的运行数据与上次采集频率采集设备的运行数据有变化， 则上传变化后的数据至 资源数 据湖存储系统； 所述数据湖数据模型内部具有关系 型数据库和设备测点历史相关性模型， 关系型数据库按照电厂、 机组、 设备、 设备测点进行层级关系构建， 设备测点包括测点采集 频率， 设备测点历史相关性模型按照电厂、 机组、 设备、 设备测点、 测点容量、 单位时间测点 平均容量、 采集频率、 容量数据 理论负荷、 单位时间平均 理论负荷关联构建， 单位时间测点 平均容量根据测点容量进 行单位时间迭代平均计算并更新， 单位时间平均理论负荷根据容 量数据理论负荷进行单位迭代平均计算并更新； 所述数据资源量计算系统用于计算日机组 测点预测负荷、 所有机组在计划时间的数据资源量及根据资源数据湖存储系统剩余容量信 息并计算剩余使用时间。 8.按照权利要求7所述的基于数据湖技术电厂机组存储资源实时评估方法， 其特征在 于： 所述数据资源量计算系统内部包括回归训练模型， 回归训练模型按照设备测点构建自 变量与因变量基本模型并回归统计计算偏差系数， 自变量包括机组、 设备、 设备测点、 测点 容量、 容量数据理论负荷， 因变量 为设备测点的偏差系数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115147008 A 3