简介:摘要:当前智能电网的建设进程不断加快,智能电网在运行维修和管理过程中会产生大量的数据信息,在这些数据信息当中,既包含了结构性的数据信息,又包含了非结构性的数据信息,数据类型多种多样,如何对这些数据进行高效的储存并实现快速分析,快速挖掘是当前电力系统需要重点研究的内容。为此在今后电力系统智能化发展过程中,就需要注重做好多源数据的有效融合,通过加快构建一套完善的电力多源数据融合体系,能够将电网运行过程中所形成的各项信息进行自动化的收集分析和自动化的挖掘处理,保证各项信息的价值能够全面发挥,有效推动智能电网建设进程。本文主要结合实际工作经验,首先探讨了当前电力多源数据处理的局限性,然后分析了一种电力多源数据融合方法,希望通过研究对广大同行有所帮助。
简介:当前各网络学习系统和资源库之间存在着信息孤岛现象.文章以大数据时代为背景,首先认为造成这种现象的原因主要包括数据的多源异构性和新兴网络技术的应用,如系统的异构,模式的异构和物联网技术等.为了解决这个问题,必须构建异构数据共享系统,该系统包括应用层、数据服务层和数据层.与此相关的关键技术应该具备完成海量数据的存储和海量数据运算的功能.其主要解决策略是从非结构化数据库入手解决异构数据融合问题,其中具有代表性的就是noSQL技术,它具有易扩展、高性能、数据模型灵活等特点.在此基础上,通过数据的表示及格式转换、数据互操作和直接数据访问模式等方式,完成异构数据的集成,最终实现网络学习环境之间“直通车”目的.总之,该论文对网络学习环境中的异构数据和集成进行初步的探讨,希望对今后的相关研究起到抛砖引玉的作用.