元数据驱动的异构数据模型双向映射策略

重点研究异构数据模型间的映射关系,并参考ETL框架思想,设计了针对异构数据模型间数据映射、转换和加载于一身的双向映射策略。分析并定义了数据模型间的映射关系与映射规则。基于元数据驱动理论方法设计了数据映射元模型。并将映射关系按照复杂程度分类,分为简单映射与复合映射关系。明确给出了分类原则。还对双向映射关系进行了描述,并分析了双向映射中遇到的问题。

基于异构数据模型的电-气耦合网络状态感知方法研究

随着电力、天然气网络开放互联,多能流耦合在实现能源科学管理与优化调度的同时,彼此间能量转换使得原本独立能源网络的状态感知复杂度增加.因此,在实现快速分析及考虑耦合网络特性的基础上,本文提出一种针对多维电-气耦合网络的异构数据模型状态感知方法.首先,针对子网络交互影响以及相应检测变量变化过程,构建出刻画不同子网络时间响应特性的异构数据模型.然后将构造的模型通过归一化及函数转换得到对应的协方差矩阵提高节点数据变化灵敏度,并且将状态感知判断转化为随机矩阵谱差异值变化程度的分析.在确定网络状态改变的前提下,根据谱分布对应的最大特征向量得到发生变化的网络节点,从而完成整个耦合网络状态感知过程.最后对不同电-气耦合网络状态改变情况进行仿真,仿真结果验证了本文所提方法的可行性与有效性.

基于SDO的异构服务数据模型研究

面向服务架构SOA是当前解决异构系统整合和应用系统集成问题的理想方案。通过使用SOA中的服务数据对象及数据访问服务技术,对异构服务数据模型进行设计,该模型屏蔽了异构数据库间的数据访问细节,从而隔离了数据源与应用层,实现业务逻辑与数据源的松耦合。

一种异构数据源模型转换和模式集成框架

异构数据源集成系统的主要任务是屏蔽数据源数据模型的异构性,提供对数据的统一访问。公共数据模型、模型变换和中间数据模型被广泛用来解决该问题。由于数据集成工作的工作量和任务对象日益复杂、规模日趋庞大,仅采用公共数据模型不能满足现有集成要求。异构数据源数据模型内在的关联性虽然使得面向语义集成变得更加复杂,但更利于模型转换方法在数据集成中的应用。模型转换是模式集成的基础,本文给出了异构数据源模型的形式化描述方法和基础模型转换操作形式化框架。该框架能够保证模型、实例和约束三者的相互独立,适用于大多数基础数据模型及其之间的转换和集成应用。通过该框架可简化和规范异构数据源数据模型转换和模式集成过程。

基于异构双活数据模型连续性多层次指标下电网安全感知体系设计

连续性多层次指标更具有全局性,因此,为提高对电网安全的感知能力,在连续性多层次指标下,基于异构双活数据模型设计了一种新的电网安全感知体系。为了全维度感知电网的安全态势,选取连续性多层次指标,利用相对比较法确定各指标权重,并通过熵权法修正指标权重。在此基础上,利用获取的电网数据构建异构双活数据模型,求解模型协方差矩阵谱分布,从而获取电网安全态势变化程度,以此为依据实现对电网安全态势的感知。实验结果表明:该电网安全感知体系指标灵敏度和安全态势辨别率较高,充分说明了该体系具有较强的实用性,可为智能电网的建设提供支持。

元数据驱动的双向映射ETL模型研究

论文重点研究异构数据模型间的映射关系,并参考ETL框架思想,设计了针对异构数据模型间数据映射、转换和加载于一身的双向映射策略,分析并定义了数据模型间的映射关系与映射规则。基于元数据驱动理论方法设计了数据映射元模型,并将映射关系按照复杂程度分类,分为简单映射与复合映射关系,明确给出了分类原则。论文还对双向映射关系进行了描述,并分析了双向映射中遇到的问题。