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摘要：变压器的运行状态直接影响系统的安全运行，它是供电公司中重要的设备。本文从陇南供电公司变压器运行维修数据出发，首先建立满足变压器维修分析的系统，在此基础上实现方便、快速地查询系统信息数据，展示给公司管理者维修信息的多维图形，以方便其做出经济的决策并选择合理的工作安排进而正确地分析制定出维修计划。
关键词：数据仓库；状态维护；变压器；联机处理分析
作者简介：蒋泽（1974-），男，甘肃临夏人，甘肃省陇南供电公司基建部，工程师；张春燕（1976-），女，甘肃徽县人，甘肃省陇南供电公司物流服务中心，经济师。（甘肃 成县 742500）
中图分类号：TM407 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2011）24-0129-02
供电公司最重要的电气设备之一是电力变压器，随着我国电力工业的发展，对电气设备可靠性和安全性要求更高。在供电公司中处于枢纽地位的电力变压器，其故障不仅使供电公司的输电量损失，而且可能造成大规模的停电事故，给国家经济发展带来重大损失。因此供电公司迫切需要解决的课题是：预防和降低电力变压器发生故障的概率，竭力提高变压器技术管理和运行维护水平，努力降低维修费用。
本文从陇南供电公司变压器运行维修信息的分析出发，建立满足变压器维修分析的系统，在此基础上实现方便、快速地查询系统信息数据，展示给公司管理者维修信息的多维图形，以方便其做出经济的决策并选择合理的工作安排进而正确地分析制定出维修计划。
一、OLAP及数据仓库技术的提出
使管理人员、执行人员或分析人员能够从真正为使用者所能够理解的原始数据中转化出来，而且公司企业维特性得到真实表现的各个方面信息进行统一、交互和迅捷的存取，因此获得对数据所反映情况更深入了解的这一类软件技术就是OLAP（联机分析处理）。
1.多维数据分析的操作
对多维数据集中的数据用切块、切片、钻取和旋转等方法进行分析，对立方体中的数据，使用者能够从各个方向观察，这就是OLAP的多维分析。具体如下：
（1）切块和切片。
切块：切块是选定某一区间的维因素在多维数组的某一维上的动作。
切片：它是选定一个维因素值在多维数组的某一维上的操作。降低多维数据集的维度可以通过切片操作，对数据进行观察分析时使人们可以将注意力集中在较少维上。
（2）钻取。
变换分析的粒度，改变维的等级称为钻取。包含向下钻取和向上钻取操作，对维所划分的等级与钻取的深度是对应的。
上卷：上卷操作通过维归约在数据立方体上进行汇总或通过维的概念分层向上攀升。例如把维修信息中原来以年为单位的上卷为以季为单位。
下钻：上卷的逆操作就是下钻，它是从不太详细的数据操作到更详细的数据。可以用引入新的维或维的等级或沿维的概念分层向下来实现下钻。
（3）旋转。
旋转，它是一种视图分析操作。有文献称转轴，要得到各种不同视角的数据可以经过旋转来实现。它可以是行、列、维的互换，也可以是从列维的维度改变到行维，还可以是各维之间在行维方面的互换等。
其他的OLAP联机处理分析操作有：对表中数据的平均值、最大值和最小值的项数、增长率的统计等。按照我们想要的方式来从海量的数据中查询和分析数据，充分利用按照主题组织的数据，通过多维操作等各种形式，使数据的价值真正发挥出来。
2.数据仓库
面向集成的、主题的、随时间变化的、不可更新的一个数据集合称为数据仓库。
（1）数据仓库的系统结构。
数据仓库的系统结构如图1所示。它由以下4个构成框架排列形成：数据源、数据贮藏和控制、OLAP服务器以及前方工具与运用。这里面处于精华部分的就是数据源，保障整个体系健康运行的部分就是其中的数据存储管理，对数据仓库的应用是OLAP服务和前方工具与运用。
（2）构建系统工具。
为研发变压器状态分析系统，实现陇南供电公司生产管理工作的科学化、现代化，保证设备经济安全运行，故在该体系研究进程中，要挑选出出色的使用工具，这样我们就能做到既保证该体系研究条件最佳，又方便使用和升级今后的体系。
尽可能地照顾到使用者的需要，我们选择使用关系型数据库系统Oracle。它拥有丰富的分析手段，让更多使用者共同使用的数据仓库控制执行本领，快速、便捷的数据移动机制及较强的与OLAP工具的交互能力等特性，提供部分解决方案给数据仓库。选用Java语言来开发前端工具。
二、维修系统的设计与开发
建立维修数据仓库的前提条件就是需要有基于OLAP联机分析处理技术的数据源。要成为建立数据仓库的环境条件的使用者和展现前方数据的数据给予和组织者的OLAP服务器，在前端展现软件和数据仓库环境间进行数据沟通。
1.数据仓库模型的建立
根据业务需求和源数据在确定系统需求之后就应该开展数据仓库模型的建立工作。
（1）多维数据的建模。
主题是在一定等级上的归纳和综合业务信息系统中的事实数据，是业务使用中某一宏观分析领域所涉及的分析对象的对应，从信息建模的角度看，主题是个抽象的概念，它揭示和定义各个分析对象所涉及业务的各项数据及数据间的联系。
通过与相关人员的反复交流，依据供电公司工作的需要，研究选择了变压器故障、变压器实际工作状况、变压器测试等主要问题域若干个。部分主题域的研究分解如下所示：
①变压器故障。变压器故障的主要问题包括铁芯故障、电容器故障、瓦斯保护故障、绕组故障等事实表。而表现绕组故障的事实表应由五个维元素表和月累加总和次数、断电时间、年累加总和次数等具体表达的指导准则组成，如图2所示。
②对主题域的细分解。为方便逻辑模型的构建，我们把一些主题按相异的维元素表细分解成相异的维度，依据前面陈述的思想观念及主题的可观察图表，使能从不同侧面来分析、查访询问数据以提供给使用者便利，这对于谋划策略者变换位置和角度来考虑和分析问题很有益。比如：时间的（Dimension）维元素（年“Year”，月“Month”，星期 “Week”，时间“Time”序列编号）如表1所示。
（2）建立多维度数据库的逻辑模型的研究。
我们在本数据仓库的多维度模型中经过研究分析使用的是星型模式，如图3所示。
这些大部分是使用了在数据仓库的构建中研究建立维元素表和事实表相互间的连接索引，在实现查询任务时可以使数据库不需要实施具体的连接业务操作直接获取数据。
2.对数据加载的设计研究
数据仓库设计中的主要关键环节是数据的转换、抽取、加载和清洗过程，依据数据源概念、清洗萃取数据的控制标准概念、主体表概念对不同结构不同地方的数据源进行转换、清理，再一次处理和筛选数据，并装载到数据仓库的目标数据库中。
（1）数据结构的调整。
处理源数据中字段的过程实际上就是数据结构的调整。比如：需要的数据仓库中的字段名字与源数据中的某些字段的名字不统一就需要改名，对于主题来说有些字段是无用的，这一类的操作需要删除。
（2）实现统一的数据类型。
对类型不统一的数据源中的字段转换类型，然后再装载，比如：数据库的系统得到日期型数据，其中的一些体系中使用的是字符的数据类型，而另一些仍然使用的是日期的数据类型，所以在把数据转载到数据仓库时必须将其转变成相同的类型，比如字符类型。对使用者查问频率高的聚集数据应作为事实表的度量，为提高其查询性能应预先计算并且装入到数据仓库中。
3.对多维数据集合的分析研究
我们要求把数据仓库中的数据信息在创立了维度等多维模型之后，以多维可视化图表的方式公开展示在使用者眼前，以方便地达到数据与使用者彼此交流沟通的目的，这其实也是我们创建数据仓库要达到的目的。
经过综合的考虑，我们选用Java作为开发前方分析的应用工具。Java语言程序通过JDBC－ODBC桥能够链接有ODBC驱动程序模块的数据库进行查询，使跨平台数据库访问得以方便地实现。连接到OLAP服务器的客户端程序，进行各样的多维操作，使用者就可以对在此服务器中处理过的数据进行查询、分析，给决策人员作为数据的展现结果用柱状图、表格、线性图、饼图等形式。
三、结束语
电力局在生产活动中的重要环节之一是电力变压器的检修。本文引入了OLAP、数据仓库等技术分析建立检修数据，分析介绍构造建立系统的基本原理及选择与之一致的系统中组件模块，并具体进行了局部的分析设计。能更灵活敏捷地进行使用，这符合当前及今后对变压器检修的要求，为决策者提供帮助。
参考文献：
[1]《电力变压器维修导则》编写组.电力变压器维修导则 DL/T 573—1995[S].北京:中国电力出版社,1996.
[2][5]程志华,章剑光.状态维修技术及其辅助分析系统的应用[J].电网技术,2003,27(7):16-18.
[3]鲍钰,黄国兴,等.基于OLAP的上海社区服务网后台数据仓库的设计与实现[J].计算机应用研究,2003,20(4):144-146.
[4]王楠.OLAP技术在电气设备在线监测数据处理中的应用[J].供电公司自动化,2004,28(3):71-73.
（责任编辑：麻剑飞）
关键词：数据仓库；状态维护；变压器；联机处理分析
作者简介：蒋泽（1974-），男，甘肃临夏人，甘肃省陇南供电公司基建部，工程师；张春燕（1976-），女，甘肃徽县人，甘肃省陇南供电公司物流服务中心，经济师。（甘肃 成县 742500）
中图分类号：TM407 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2011）24-0129-02
供电公司最重要的电气设备之一是电力变压器，随着我国电力工业的发展，对电气设备可靠性和安全性要求更高。在供电公司中处于枢纽地位的电力变压器，其故障不仅使供电公司的输电量损失，而且可能造成大规模的停电事故，给国家经济发展带来重大损失。因此供电公司迫切需要解决的课题是：预防和降低电力变压器发生故障的概率，竭力提高变压器技术管理和运行维护水平，努力降低维修费用。
本文从陇南供电公司变压器运行维修信息的分析出发，建立满足变压器维修分析的系统，在此基础上实现方便、快速地查询系统信息数据，展示给公司管理者维修信息的多维图形，以方便其做出经济的决策并选择合理的工作安排进而正确地分析制定出维修计划。
一、OLAP及数据仓库技术的提出
使管理人员、执行人员或分析人员能够从真正为使用者所能够理解的原始数据中转化出来，而且公司企业维特性得到真实表现的各个方面信息进行统一、交互和迅捷的存取，因此获得对数据所反映情况更深入了解的这一类软件技术就是OLAP（联机分析处理）。
1.多维数据分析的操作
对多维数据集中的数据用切块、切片、钻取和旋转等方法进行分析，对立方体中的数据，使用者能够从各个方向观察，这就是OLAP的多维分析。具体如下：
（1）切块和切片。
切块：切块是选定某一区间的维因素在多维数组的某一维上的动作。
切片：它是选定一个维因素值在多维数组的某一维上的操作。降低多维数据集的维度可以通过切片操作，对数据进行观察分析时使人们可以将注意力集中在较少维上。
（2）钻取。
变换分析的粒度，改变维的等级称为钻取。包含向下钻取和向上钻取操作，对维所划分的等级与钻取的深度是对应的。
上卷：上卷操作通过维归约在数据立方体上进行汇总或通过维的概念分层向上攀升。例如把维修信息中原来以年为单位的上卷为以季为单位。
下钻：上卷的逆操作就是下钻，它是从不太详细的数据操作到更详细的数据。可以用引入新的维或维的等级或沿维的概念分层向下来实现下钻。
（3）旋转。
旋转，它是一种视图分析操作。有文献称转轴，要得到各种不同视角的数据可以经过旋转来实现。它可以是行、列、维的互换，也可以是从列维的维度改变到行维，还可以是各维之间在行维方面的互换等。
其他的OLAP联机处理分析操作有：对表中数据的平均值、最大值和最小值的项数、增长率的统计等。按照我们想要的方式来从海量的数据中查询和分析数据，充分利用按照主题组织的数据，通过多维操作等各种形式，使数据的价值真正发挥出来。
2.数据仓库
面向集成的、主题的、随时间变化的、不可更新的一个数据集合称为数据仓库。
（1）数据仓库的系统结构。
数据仓库的系统结构如图1所示。它由以下4个构成框架排列形成：数据源、数据贮藏和控制、OLAP服务器以及前方工具与运用。这里面处于精华部分的就是数据源，保障整个体系健康运行的部分就是其中的数据存储管理，对数据仓库的应用是OLAP服务和前方工具与运用。
（2）构建系统工具。
为研发变压器状态分析系统，实现陇南供电公司生产管理工作的科学化、现代化，保证设备经济安全运行，故在该体系研究进程中，要挑选出出色的使用工具，这样我们就能做到既保证该体系研究条件最佳，又方便使用和升级今后的体系。
尽可能地照顾到使用者的需要，我们选择使用关系型数据库系统Oracle。它拥有丰富的分析手段，让更多使用者共同使用的数据仓库控制执行本领，快速、便捷的数据移动机制及较强的与OLAP工具的交互能力等特性，提供部分解决方案给数据仓库。选用Java语言来开发前端工具。
二、维修系统的设计与开发
建立维修数据仓库的前提条件就是需要有基于OLAP联机分析处理技术的数据源。要成为建立数据仓库的环境条件的使用者和展现前方数据的数据给予和组织者的OLAP服务器，在前端展现软件和数据仓库环境间进行数据沟通。
1.数据仓库模型的建立
根据业务需求和源数据在确定系统需求之后就应该开展数据仓库模型的建立工作。
（1）多维数据的建模。
主题是在一定等级上的归纳和综合业务信息系统中的事实数据，是业务使用中某一宏观分析领域所涉及的分析对象的对应，从信息建模的角度看，主题是个抽象的概念，它揭示和定义各个分析对象所涉及业务的各项数据及数据间的联系。
通过与相关人员的反复交流，依据供电公司工作的需要，研究选择了变压器故障、变压器实际工作状况、变压器测试等主要问题域若干个。部分主题域的研究分解如下所示：
①变压器故障。变压器故障的主要问题包括铁芯故障、电容器故障、瓦斯保护故障、绕组故障等事实表。而表现绕组故障的事实表应由五个维元素表和月累加总和次数、断电时间、年累加总和次数等具体表达的指导准则组成，如图2所示。
②对主题域的细分解。为方便逻辑模型的构建，我们把一些主题按相异的维元素表细分解成相异的维度，依据前面陈述的思想观念及主题的可观察图表，使能从不同侧面来分析、查访询问数据以提供给使用者便利，这对于谋划策略者变换位置和角度来考虑和分析问题很有益。比如：时间的（Dimension）维元素（年“Year”，月“Month”，星期 “Week”，时间“Time”序列编号）如表1所示。
（2）建立多维度数据库的逻辑模型的研究。
我们在本数据仓库的多维度模型中经过研究分析使用的是星型模式，如图3所示。
这些大部分是使用了在数据仓库的构建中研究建立维元素表和事实表相互间的连接索引，在实现查询任务时可以使数据库不需要实施具体的连接业务操作直接获取数据。
2.对数据加载的设计研究
数据仓库设计中的主要关键环节是数据的转换、抽取、加载和清洗过程，依据数据源概念、清洗萃取数据的控制标准概念、主体表概念对不同结构不同地方的数据源进行转换、清理，再一次处理和筛选数据，并装载到数据仓库的目标数据库中。
（1）数据结构的调整。
处理源数据中字段的过程实际上就是数据结构的调整。比如：需要的数据仓库中的字段名字与源数据中的某些字段的名字不统一就需要改名，对于主题来说有些字段是无用的，这一类的操作需要删除。
（2）实现统一的数据类型。
对类型不统一的数据源中的字段转换类型，然后再装载，比如：数据库的系统得到日期型数据，其中的一些体系中使用的是字符的数据类型，而另一些仍然使用的是日期的数据类型，所以在把数据转载到数据仓库时必须将其转变成相同的类型，比如字符类型。对使用者查问频率高的聚集数据应作为事实表的度量，为提高其查询性能应预先计算并且装入到数据仓库中。
3.对多维数据集合的分析研究
我们要求把数据仓库中的数据信息在创立了维度等多维模型之后，以多维可视化图表的方式公开展示在使用者眼前，以方便地达到数据与使用者彼此交流沟通的目的，这其实也是我们创建数据仓库要达到的目的。
经过综合的考虑，我们选用Java作为开发前方分析的应用工具。Java语言程序通过JDBC－ODBC桥能够链接有ODBC驱动程序模块的数据库进行查询，使跨平台数据库访问得以方便地实现。连接到OLAP服务器的客户端程序，进行各样的多维操作，使用者就可以对在此服务器中处理过的数据进行查询、分析，给决策人员作为数据的展现结果用柱状图、表格、线性图、饼图等形式。
三、结束语
电力局在生产活动中的重要环节之一是电力变压器的检修。本文引入了OLAP、数据仓库等技术分析建立检修数据，分析介绍构造建立系统的基本原理及选择与之一致的系统中组件模块，并具体进行了局部的分析设计。能更灵活敏捷地进行使用，这符合当前及今后对变压器检修的要求，为决策者提供帮助。
参考文献：
[1]《电力变压器维修导则》编写组.电力变压器维修导则 DL/T 573—1995[S].北京:中国电力出版社,1996.
[2][5]程志华,章剑光.状态维修技术及其辅助分析系统的应用[J].电网技术,2003,27(7):16-18.
[3]鲍钰,黄国兴,等.基于OLAP的上海社区服务网后台数据仓库的设计与实现[J].计算机应用研究,2003,20(4):144-146.
[4]王楠.OLAP技术在电气设备在线监测数据处理中的应用[J].供电公司自动化,2004,28(3):71-73.
（责任编辑：麻剑飞）