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电力通信运维元数据建模技术的研究
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随着电力通信技术的发展，产生了大量分布式的电力通信运维子系统以及海量的电力通信运维数据。这些运维数据中隐含着大量的宝贵信息。为了挖掘隐含在运维数据中的信息，实现运维信息的资产化，故而在电力通信网运维系统中引入了元数据管理技术。本文介绍了电力通信中的运维元数据的建模技术、建模标准以及模型形式化描述语言。在此基础上，提出了电力通信运维数据的建模方法，具体的展现了元数据建模的过程。
以往电力通信网运维管理系统的建设基本上以功能为中心，因而产生了大量的分专业运维管理系统、分功能运维管理系统和分管理域运维管理系统，导致产生了大量运维数据孤岛。这些分离的运维系统需要配置大量运维人员负责系统的使用，严重制约了运维数据综合效益的发挥。随着新网络技术的引进、新业务需求的提出、新运维管理系统的建设。运维数据还会继续分裂和增加，这也提高了系统运行和维护的数据管理难度。一方面，难以有效地描述分析这些数据，缺乏管理运行和维护过程的方法，另一方面，子系统数据管理数据和数据集成的难度也在增长，影响了系统数据的质量。因而在电力通信网运维系统中，引入元数据管理成为了必然。
目前元数据管理已经在电信、金融、互联网等领域发挥着重要的作用。在元数据建模方面，李珊珊等人对基于CWM的元数据管理系统中的数据交换格式进行了研究。孟庆君等人基于面向对象的建模方法，给出了Oracle Spatial组件中对象关系数据模型及元数据表存储空间数据的存储结构。曾文等人提出了基于元数据建模的市政专业管网数据模型。陈刚等人提出了电信管理的元模型及数据模型。
而在电力通信网领域，系统性描述面向电力生产与电力交易全环节实体及关系的建模方法最早在中提出，即电力系统公共信息模型（common information model， CIM），并为国际电工委员会（IEC）釆纳，形成了一些标准；然而在应用实践中，CIM模型需要根据实际系统进行一定的改造与拓展。目前国内外已形成了多个电网相关的地区性、公司性私有模型，如IBM和C3-Energy开发了针对智能电网的大数据分析系统，Oracle提出了智能电网大数据公共数据模型，国家电网公司的SG CIM等。但是这些模型都缺乏对电力通信运维数据的统一描述和管理维护，国内外在电力通信运维系统中进行元数据管理的应用研究才刚刚起步。
本文所研究的电力通信网运维元数据模型中包含各级运维管理系统的数据结构、生产规则和数据库访问权限等信息。这些信息可以对运维管理系统的开发和维护提供便利。因此只有构建了高质量的运维元数据模型，才能进一步支撑运维数据的有效获取和管理，实现运维管理活动的可持续发展。
目前信息建模方法可以分为面向过程的建模、面向数据的建模、面向信息的建模、面向决策的建模和面向对象的建模等五种方法。面向过程的建模方法是把数据产生的过程作为模型设计的基本部分，最典型的方法是Yourdon设计法。面向数据的建模方法侧重于模型的输入输出，因此数据结构的定义是该方法的基础和关键，而过程模块是从数据结构中导出的，即功能跟随数据，最有影响的方法是Jackson设计法。面向信息建模方法是通过一个全局信息视图来展示需求并说明系统中所有基本数据实体及其相互关系，在分析需求和关系的基础上构造整体逻辑数据模型，信息实体可能包括人员，地点，事物，观念等。面向决策的建模是对决策支持系统进行建模，即通过建立决策系统结构的宏观视图清楚展示决策系统内部各组织的决策职能及其相互关系，常用方法有Petri网和GRAI法。面向对象的分析方法是利用面向对象的信息建模概念，如实体、关系、属性等，同时运用封装、继承、多态等机制来构造模拟现实系统的方法。对象的建模方法可以满足信息系统规模大，复杂程度高及多层次的抽象的需求，故本文所选择的元数据建模方法是面向对象的建模方法。
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