電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系與關(guān)鍵技術(shù)

劉文君，董明，徐元孚，韓強(qiáng)，王鑫，許雷，杜明

(1.西安交通大學(xué) 電力設(shè)備電氣絕緣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710049；2.國(guó)網(wǎng)天津市電力公司電力科學(xué)研究院，天津 300384；3.國(guó)網(wǎng)天津市電力公司，天津 300143)

0 引言

電力能源作為能源互聯(lián)網(wǎng)中重要環(huán)節(jié)，電網(wǎng)已成為多種能源的共享網(wǎng)絡(luò)[1]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外發(fā)生的多起因設(shè)備故障引起電網(wǎng)停電都與缺乏有效設(shè)備狀態(tài)感知有關(guān)，主要由各調(diào)控機(jī)構(gòu)之間沒(méi)有信息共享導(dǎo)致的無(wú)法高效整合電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)引起。實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的全局協(xié)調(diào)控制，是智能調(diào)度建設(shè)的基本要求。

在電力設(shè)備狀態(tài)感知方面，國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行了大量研究，集中于通過(guò)設(shè)備試驗(yàn)基于“電、聲、光、化、熱”物理量的監(jiān)測(cè)獲取設(shè)備狀態(tài)量，進(jìn)而對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估[2]。但通過(guò)長(zhǎng)期的實(shí)踐發(fā)現(xiàn)此種監(jiān)測(cè)方法存在如下不足：（1）通過(guò)試驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)的方法有一定的相似性，無(wú)法真實(shí)反映實(shí)際設(shè)備故障產(chǎn)生機(jī)理，導(dǎo)致?tīng)顟B(tài)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等應(yīng)用的計(jì)算準(zhǔn)確率低、誤差偏大；（2）由于設(shè)備狀態(tài)參量眾多，調(diào)度員確定有效反映不同設(shè)備故障的特征量困難且需要較多人工干預(yù)，無(wú)法保證設(shè)備狀態(tài)評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性；（3）各級(jí)調(diào)度間、調(diào)度中心內(nèi)部之間無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享，且存在多源、高維、異構(gòu)等問(wèn)題，客觀上增加了數(shù)據(jù)分析工作量。針對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)海量且離散的特點(diǎn)，在能源與電力系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化和控制決策等方面提出引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用[3-4]。文獻(xiàn)[5]應(yīng)用多元時(shí)間序列展開數(shù)據(jù)挖掘以建立數(shù)據(jù)時(shí)間維度上的關(guān)聯(lián)，但并未探究空間維度上的設(shè)備數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)處理。因此，亟待建立完整的面向大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理方式與體系以提升電網(wǎng)及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控智能分析的效率，從而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)設(shè)備監(jiān)控與管理業(yè)務(wù)更新與變革。

本文提出構(gòu)建面向電網(wǎng)調(diào)控的電力設(shè)備大數(shù)據(jù)標(biāo)簽化體系框架，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)簽分類器和基于標(biāo)簽化數(shù)據(jù)的設(shè)備狀態(tài)挖掘，提升電網(wǎng)調(diào)控人員對(duì)設(shè)備整體感知和風(fēng)險(xiǎn)管控能力。

1 電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)簽方法及來(lái)源分析

1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)簽的基本概念

數(shù)據(jù)標(biāo)簽是利用簡(jiǎn)明扼要的數(shù)據(jù)內(nèi)容描述對(duì)象的技術(shù)手段。從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，是在將長(zhǎng)文本內(nèi)容提取成精煉、有效信息的基礎(chǔ)上，增添了對(duì)數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)、抽象的一種方法，具有短文本、語(yǔ)義化、可重復(fù)標(biāo)記等特點(diǎn)。

數(shù)據(jù)標(biāo)簽發(fā)展至今，衍生出更多高級(jí)應(yīng)用，如銷售領(lǐng)域用于客戶信用評(píng)級(jí)[6-7]、用戶行為分析與個(gè)性化營(yíng)銷服務(wù)[8-9]、電力設(shè)備畫像技術(shù)[10]、電網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域的運(yùn)行監(jiān)控分析[11]等。數(shù)據(jù)標(biāo)簽的應(yīng)用，不僅能夠幫助人們從海量數(shù)據(jù)中快速獲取有效信息，而且還能在獲取的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，為后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘工作提供可靠基礎(chǔ)。

目前，一些特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)標(biāo)簽已經(jīng)具備元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和明確的描述規(guī)范，以便于更科學(xué)的描述和更高效的管理[6]，但其在電力能源領(lǐng)域的應(yīng)用和規(guī)范仍處于初級(jí)階段，有待進(jìn)一步推廣應(yīng)用。

1.2 電力數(shù)據(jù)來(lái)源分析

隨著電網(wǎng)調(diào)控智能化的逐步推進(jìn)，電網(wǎng)數(shù)據(jù)多源化、離散化的問(wèn)題日益凸顯。其中，設(shè)備臺(tái)賬、設(shè)備試驗(yàn)報(bào)告、設(shè)備缺陷記錄等均為文本類數(shù)據(jù)，而數(shù)值類數(shù)據(jù)主要有設(shè)備量測(cè)數(shù)據(jù)、油色譜以及局放數(shù)據(jù)。本文按照基本信息、運(yùn)行信息和狀態(tài)信息對(duì)目前常見(jiàn)的電力設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，如圖1所示。

圖1 電力設(shè)備數(shù)據(jù)維度分析Fig.1 Power equipment data dimension analysis

2 電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系

2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系的構(gòu)成

電力設(shè)備形成電力大數(shù)據(jù)標(biāo)簽化的維度包括：電力設(shè)備基本臺(tái)賬信息、多源系統(tǒng)設(shè)備身份標(biāo)識(shí)號(hào)（ID）關(guān)聯(lián)錄入、設(shè)備試驗(yàn)數(shù)據(jù)定期更新、設(shè)備不合格時(shí)間記錄、設(shè)備故障類型標(biāo)注、設(shè)備缺陷頻次統(tǒng)計(jì)、歷史設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)信息等。針對(duì)某一電力設(shè)備的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)標(biāo)簽化，形成精確適配的電力設(shè)備標(biāo)簽體系，當(dāng)此設(shè)備發(fā)生異常告警信息時(shí)，大數(shù)據(jù)標(biāo)簽中心進(jìn)行主動(dòng)推薦，為調(diào)控操作人員實(shí)現(xiàn)靈活的信息關(guān)聯(lián)并提供歷史數(shù)據(jù)參考。

本文將電力數(shù)據(jù)生成的電力設(shè)備數(shù)據(jù)標(biāo)簽設(shè)定為基礎(chǔ)標(biāo)簽和深度標(biāo)簽兩類。基礎(chǔ)標(biāo)簽是以電力設(shè)備ID為核心進(jìn)行基礎(chǔ)信息、運(yùn)行信息、狀態(tài)信息關(guān)聯(lián)后獲取的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，而深度標(biāo)簽是以基礎(chǔ)標(biāo)簽為依據(jù)的拓展應(yīng)用?；陔娏υO(shè)備基礎(chǔ)標(biāo)簽的聚類分析、模糊推理以及概率計(jì)算，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法得到統(tǒng)計(jì)結(jié)論，獲得深度標(biāo)簽，為監(jiān)控人員提供參考。

2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系框架

電力設(shè)備標(biāo)簽體系架構(gòu)包含電網(wǎng)調(diào)控領(lǐng)域的數(shù)據(jù)源采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、標(biāo)簽分類和形成數(shù)據(jù)標(biāo)簽中心4個(gè)層次，如圖2所示。其中，電力系統(tǒng)運(yùn)行所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分散在電網(wǎng)不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中[10]，需要將電力系統(tǒng)中的監(jiān)控系統(tǒng)、調(diào)度管理系統(tǒng)和輸變電在線監(jiān)測(cè)中的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一接入和不同系統(tǒng)間的編碼ID邏輯關(guān)聯(lián)，針對(duì)電力設(shè)備基本信息、狀態(tài)信息、運(yùn)行信息3個(gè)維度的特征進(jìn)行分析形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)簽，對(duì)這些離散的多維標(biāo)簽匯總并存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)標(biāo)簽中心。

圖2 電力設(shè)備大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系框架Fig.2 System framework of big data labeling for power equipment

3 電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系構(gòu)建技術(shù)

3.1 數(shù)據(jù)處理方法

多源電力數(shù)據(jù)根據(jù)屬性可分為文本類數(shù)據(jù)和數(shù)值類數(shù)據(jù)，本文使用2種數(shù)據(jù)處理方法。

（1）文本數(shù)據(jù)規(guī)范化。電網(wǎng)缺陷、檢修記錄中通常由人工進(jìn)行記錄，會(huì)出現(xiàn)電力設(shè)備名稱不規(guī)范的情況，將其進(jìn)行規(guī)范化處理，如表1所示。

表1 電力設(shè)備名稱規(guī)范化Table 1 Normalization of power equipment term

（2）數(shù)值類數(shù)據(jù)處理。數(shù)值類數(shù)據(jù)主要有運(yùn)行數(shù)據(jù)和輸變電在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)類等，均可以經(jīng)過(guò)孤立森林算法對(duì)異常值進(jìn)行清洗，利用線性插值填補(bǔ)缺失值。

3.2 基礎(chǔ)標(biāo)簽

電網(wǎng)中不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)中對(duì)同一個(gè)電力設(shè)備ID編碼方式不同，導(dǎo)致系統(tǒng)之間的信息無(wú)法通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，仍需要人工關(guān)聯(lián)匹配。因此，數(shù)據(jù)接入經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的首要工作是通過(guò)建立表結(jié)構(gòu)進(jìn)行匹配后統(tǒng)一各系統(tǒng)中的電力設(shè)備ID。

首先，建立不同系統(tǒng)中對(duì)不同廠站、設(shè)備類型的編碼表結(jié)構(gòu)，基于對(duì)應(yīng)表進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，將多源系統(tǒng)接入的數(shù)據(jù)中檢索到的設(shè)備ID實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的編碼替換。電力設(shè)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)簽可以分為基本信息、運(yùn)行信息和狀態(tài)信息，具體如表2所示。

表2 電力設(shè)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)簽Table 2 Power equipment basic data label

其次，針對(duì)數(shù)值類數(shù)據(jù)將故障數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)標(biāo)簽按照時(shí)序關(guān)系進(jìn)行存儲(chǔ)。本文利用基于統(tǒng)計(jì)模型的詞典分詞算法中的逆向最大匹配法算法對(duì)接入的電力文本數(shù)據(jù)進(jìn)行了關(guān)鍵詞提取處理，過(guò)程如圖3所示。

圖3 文本數(shù)據(jù)標(biāo)簽構(gòu)建算法流程Fig.3 Text data label construction algorithm flow chart

3.3 深度標(biāo)簽

3.3.1 基于聚類分析的共性特征標(biāo)簽

針對(duì)設(shè)備某一段時(shí)間的運(yùn)行數(shù)據(jù)，從告警次數(shù)、告警時(shí)間間隔、告警或故障嚴(yán)重程度以及設(shè)備的一些基本信息出發(fā)（時(shí)間和故障維度），對(duì)設(shè)備進(jìn)行聚類，通過(guò)聚類可以很好地對(duì)設(shè)備進(jìn)行劃分，并深度研究各聚類類別的特點(diǎn)和聯(lián)系。根據(jù)電力數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，使用具有噪聲的基于密度的聚類方法（DBSCAN）。針對(duì)不同類別的設(shè)備采取不同的維護(hù)措施來(lái)提高運(yùn)行效率，減少報(bào)警和故障次數(shù)。該設(shè)備所屬的聚類類別和所屬類別對(duì)應(yīng)的維護(hù)措施都可以作為該設(shè)備的共性標(biāo)簽。

3.3.2 故障預(yù)測(cè)標(biāo)簽

基礎(chǔ)標(biāo)簽中的各特征參量對(duì)不同缺陷情況下的累計(jì)故障概率的影響程度不同[13-16]。將多維特征參量采用加權(quán)的方法進(jìn)行綜合，得到不同故障類型發(fā)生的概率，以此獲得故障預(yù)測(cè)標(biāo)簽。故障預(yù)測(cè)標(biāo)簽生成步驟，如圖4所示。

圖4 故障預(yù)測(cè)標(biāo)簽生成流程Fig.4 Flowchart of power equipment fault prediction label generation

4 基于標(biāo)簽化數(shù)據(jù)的電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)特征挖掘

4.1 模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則

本文對(duì)電力設(shè)備標(biāo)簽化數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的深度挖掘。通過(guò)對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行深度的特征挖掘，并將此挖掘過(guò)程中提取到的關(guān)聯(lián)規(guī)則生成模糊推理標(biāo)簽存儲(chǔ)至大數(shù)據(jù)標(biāo)簽中心。

開展電力變壓器的基礎(chǔ)標(biāo)簽之間的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，旨在挖掘出確立的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)特征標(biāo)簽集X和推理得到的深度特征集Y之間的內(nèi)在聯(lián)系，比傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則更能反映出電力設(shè)備與深層次狀態(tài)特征量之間的實(shí)際關(guān)聯(lián)關(guān)系[17-18]。

通常使用支持度Dsupp及置信度Dconf來(lái)度量所提取的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則。最小支持度DMin-supp和最小置信度DMin-conf是根據(jù)具體的數(shù)據(jù)挖掘需要人為定義的閾值[19-20]。模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目標(biāo)就是從模糊屬性案例庫(kù)中獲取大于設(shè)定的DMin-supp和DMin-conf的全部模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則。

為了減少掃描次數(shù)，提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的生成效率，本文采用Apriori算法進(jìn)行模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，Apriori算法采用遞歸的方法來(lái)發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集，并計(jì)算每一頻繁項(xiàng)集的支持度和置信度。

4.2 模糊推理系統(tǒng)

模糊推理系統(tǒng)由模糊規(guī)則集和模糊推理算法組成，其中，模糊推理算法對(duì)系統(tǒng)的整體性能影響不大，其性能主要取決于關(guān)聯(lián)規(guī)則的質(zhì)量[22-25]。

本文將模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于模糊推理系統(tǒng)中以提高數(shù)據(jù)挖掘質(zhì)量，以獲得更好的效果，如圖5所示。

圖5 模糊推理系統(tǒng)框圖Fig.5 Block diagram of a fuzzy reasoning system

本文選擇梯形函數(shù)作為隸屬度函數(shù)，以衡量標(biāo)簽屬性，即

式中：A(x)為數(shù)據(jù)標(biāo)簽屬性“正?！钡碾`屬度函數(shù)值；x為數(shù)值類數(shù)據(jù)的值；a1為正常閾值的90%；a2為正常閾值的110%。

數(shù)據(jù)標(biāo)簽屬性為“異?！钡碾`屬度函數(shù)為

式中：B(x)為數(shù)據(jù)標(biāo)簽屬性“異?！钡碾`屬度函數(shù)值。

4.3 模糊推理標(biāo)簽的生成

首先，將模糊離散后的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)簽，按7∶3的比例隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集及測(cè)試集，并基于訓(xùn)練集進(jìn)行模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，之后利用挖掘出的模糊規(guī)則為模糊推理系統(tǒng)提供支持，對(duì)測(cè)試樣本集進(jìn)行模糊推理，最后形成深度標(biāo)簽。若需要對(duì)推理結(jié)果得到的深度標(biāo)簽進(jìn)行優(yōu)化，則可對(duì)規(guī)則挖掘過(guò)程中人為設(shè)置的最小置信度及最小支持度進(jìn)行調(diào)整，或者更改訓(xùn)練集與測(cè)試集的比例。

5 應(yīng)用案例及成效

大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系是一套位于大數(shù)據(jù)中心和調(diào)控業(yè)務(wù)平臺(tái)之間的“中間層”組件，用于實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系的業(yè)務(wù)化應(yīng)用。大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系的應(yīng)用模式，如圖6所示。

圖6 大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系的應(yīng)用模式Fig.6 Application model diagram of big data label system

在多源數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)與調(diào)控業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺(tái)之間設(shè)立的是以數(shù)據(jù)標(biāo)簽中心為核心分層建立的電力大數(shù)據(jù)處理模塊。模塊1實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系的可視化展示功能，為數(shù)據(jù)標(biāo)簽提供人工配置、修改的功能；模塊2用于實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)標(biāo)簽被上層（即調(diào)控業(yè)務(wù)應(yīng)用層）引用的頻次與關(guān)注需求，反饋給下面的計(jì)算層，增加此類數(shù)據(jù)標(biāo)簽的權(quán)重，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理順序的優(yōu)化與標(biāo)簽可視化位置的搬遷。模塊3提供標(biāo)簽聚類計(jì)算平臺(tái)，而后提供給模塊4進(jìn)行各類數(shù)據(jù)標(biāo)簽的關(guān)聯(lián)性分析，形成深度標(biāo)簽。

為進(jìn)一步說(shuō)明電力設(shè)備大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系在調(diào)控領(lǐng)域中的實(shí)用性能，以某市某站2號(hào)主變壓器的相關(guān)電力數(shù)據(jù)接入為例，實(shí)現(xiàn)了最近一次告警信息為主的大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系構(gòu)建，具體如圖7所示。

圖7 2號(hào)變壓器大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系Fig.7 Big data labeling system of 2# power transformer

設(shè)備于2020年6月8日發(fā)生油溫高告警，告警發(fā)生前油泵出現(xiàn)反復(fù)動(dòng)作復(fù)歸6次、負(fù)載率最高激增至最高72%，負(fù)載率平均值正常值2倍但未達(dá)到重載標(biāo)準(zhǔn)的情況，經(jīng)查驗(yàn)得知由于同站另一臺(tái)變壓器停電檢修導(dǎo)致，而檢修周期結(jié)束后又出現(xiàn)了油溫異常升高但未達(dá)到報(bào)警值的情況。

經(jīng)深度標(biāo)簽化數(shù)據(jù)挖掘可知，該設(shè)備日后發(fā)生油溫異常升高類型的故障概率為0.013%，負(fù)載率增加15% ～20%時(shí)，易引發(fā)缺陷暴露，但經(jīng)機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)不是所有變壓器發(fā)生油溫異常情況時(shí)都會(huì)出現(xiàn)油泵反復(fù)動(dòng)作的情況。可見(jiàn)大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系可隨時(shí)間推移不斷擴(kuò)充豐富。

6 結(jié)論

面向電網(wǎng)調(diào)控的電力設(shè)備大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系以數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)為核心，提供了基礎(chǔ)及深度的應(yīng)用模型的組織和融合，實(shí)現(xiàn)電力數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與利用。具體得到了如下結(jié)論。

（1）針對(duì)基本信息、運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)針對(duì)性處理和有效調(diào)用，電力設(shè)備大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通與分配管理。

（2）通過(guò)構(gòu)建多源系統(tǒng)中設(shè)備編碼對(duì)應(yīng)表的方式，統(tǒng)一電力設(shè)備ID，提出多源設(shè)備信息核心標(biāo)簽的構(gòu)建，圍繞統(tǒng)一的設(shè)備核心標(biāo)簽，可以消除電力系統(tǒng)中的“信息孤島”問(wèn)題，更輕松地實(shí)現(xiàn)在多源系統(tǒng)中對(duì)同一電力設(shè)備的信息檢索與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

（3）基于模糊推理系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，相較于其他關(guān)聯(lián)規(guī)則能更好反映設(shè)備與狀態(tài)之間的實(shí)際聯(lián)系，可將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)簽庫(kù)中的標(biāo)簽經(jīng)過(guò)模糊離散后生成具有模糊屬性的數(shù)據(jù)標(biāo)簽庫(kù)，對(duì)其進(jìn)行組合分析，從中提取的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則衍生出深層標(biāo)簽。

（4）搭建大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系的深度應(yīng)用框架，將電力設(shè)備數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系置于大數(shù)據(jù)中心和調(diào)控業(yè)務(wù)平臺(tái)之間，規(guī)劃其基本功能和業(yè)務(wù)應(yīng)用，加強(qiáng)業(yè)務(wù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)架構(gòu)間的聯(lián)系，有利于進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系的應(yīng)用價(jià)值。