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cgmes-assembling-job

gridsuite/cgmes-assembling-job

gridsuite

用于CGMES(通用电网模型交换规范)数据组装与处理的作业工具镜像,支持电力系统模型数据的整合、转换和验证,适用于电力系统规划、仿真及数据分析场景。

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:gridsuite仓库类型:镜像最近更新:19 天前
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请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

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查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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镜像概述

Cgmes Assembling Job镜像专为电力系统领域的CGMES(通用电网模型交换规范)数据处理设计,提供一站式的CGMES数据组装、转换与验证功能。该镜像基于轻量级Linux环境构建,集成了电力系统模型数据处理工具链,可快速部署并执行CGMES数据相关作业,助力电力系统数据管理流程自动化。

核心功能与特性

1. CGMES数据组装

  • 支持多源CGMES数据文件(如XML格式的网络模型、拓扑数据、设备参数等)的批量整合
  • 提供灵活的组装规则配置,可自定义数据关联逻辑与合并策略
  • 兼容CGMES V2.4、V3.0等主流版本规范

2. 数据格式转换

  • 支持CGMES数据与其他电力系统数据格式(如DIgSILENT、PSSE等仿真软件格式)的双向转换
  • 内置数据清洗机制,自动处理重复、冲突或不完整数据

3. 数据验证与合规性检查

  • 基于CGMES规范自动校验数据完整性、语法正确性及逻辑一致性
  • 生成详细的验证报告,包含错误定位与修复建议
  • 支持自定义校验规则扩展

4. 高效处理能力

  • 采用多线程处理架构,支持大型CGMES数据集(GB级)快速处理
  • 轻量级镜像设计,启动时间短,资源占用低

使用场景与适用范围

适用用户

  • 电力系统规划与运行人员
  • 电力系统仿真工程师
  • 电力数据分析与研究人员
  • 电力信息化系统开发与维护团队

典型场景

  • 电力系统模型管理:整合分散的CGMES模型数据,构建统一的系统模型库
  • 仿真前数据准备:对原始CGMES数据进行转换与验证,确保满足仿真工具输入要求
  • 跨平台数据交换:在不同电力系统软件(如PSCAD、DIgSILENT、PSS/E)间实现CGMES数据标准化传递
  • 数据质量监控:定期对CGMES数据集进行合规性检查,保障数据可靠性

使用方法与配置说明

基本使用(Docker Run)

1. 简单数据组装任务

bash
docker run --rm \
  -v /本地输入目录:/app/input \    # 挂载本地输入目录(存放待组装的CGMES文件)
  -v /本地输出目录:/app/output \  # 挂载本地输出目录(存放组装结果)
  cgmes-assembling-job:latest \    # 镜像名称及标签
  assemble \                       # 核心命令(执行组装任务)
  --input /app/input \             # 指定容器内输入路径
  --output /app/output \           # 指定容器内输出路径
  --version 2.4.15                 # 指定CGMES版本(可选,默认2.4.15)

2. 带数据验证的转换任务

bash
docker run --rm \
  -v /本地输入目录:/app/input \
  -v /本地输出目录:/app/output \
  -v /本地配置目录:/app/config \  # 挂载配置目录(存放自定义校验规则文件)
  -e LOG_LEVEL=DEBUG \             # 设置日志级别(可选,默认INFO)
  cgmes-assembling-job:latest \
  convert \                        # 核心命令(执行转换任务)
  --input /app/input \
  --output /app/output \
  --target-format psse \           # 指定目标格式(如psse、digsilent等)
  --validate true \                # 启用数据验证(默认true)
  --config /app/config/rules.json  # 指定自定义校验规则文件(可选)

Docker Compose配置示例

yaml
version: '3'
services:
  cgmes-job:
    image: cgmes-assembling-job:latest
    volumes:
      - ./local-input:/app/input
      - ./local-output:/app/output
      - ./local-config:/app/config
    environment:
      - LOG_LEVEL=INFO
      - CGMES_DEFAULT_VERSION=3.0
      - OUTPUT_COMPRESS=true  # 启用输出文件压缩(默认false)
    command: assemble --input /app/input --output /app/output

环境变量说明

环境变量名描述默认值
LOG_LEVEL日志输出级别(DEBUG/INFO/WARN/ERROR)INFO
CGMES_DEFAULT_VERSION默认CGMES版本2.4.15
OUTPUT_COMPRESS是否压缩输出文件(true/false)false
MAX_THREADS最大处理线程数CPU核心数
VALIDATION_REPORT_PATH验证报告输出路径/app/output/report

命令参数说明

命令功能描述必选参数可选参数
assemble执行CGMES数据组装任务--input(输入路径)
--output(输出路径)
--version(CGMES版本)
--overwrite(覆盖现有文件,默认false)
convert执行CGMES数据格式转换--input、--output、--target-format(目标格式)--validate(是否验证,默认true)
--config(自定义规则文件)
validate仅执行CGMES数据验证--input(待验证文件路径)--report-path(报告输出路径)
--strict(严格模式,默认false)

注意事项

  1. 数据持久化:建议通过-v参数挂载本地目录,避免容器内数据丢失
  2. 权限问题:本地挂载目录需确保Docker用户有读写权限(可添加-u $(id -u):$(id -g)参数指定用户)
  3. 版本兼容性:不同CGMES版本(如2.4与3.0)存在格式差异,建议明确指定--version参数
  4. 资源配置:处理大型数据集时,可通过--memory和--cpus参数调整容器资源限制
bash
# 处理大型数据集时的资源配置示例
docker run --rm \
  --memory=8g \          # 限制内存使用为8GB
  --cpus=4 \             # 限制CPU核心数为4
  -v /本地输入:/app/input \
  -v /本地输出:/app/output \
  cgmes-assembling-job:latest assemble --input /app/input --output /app/output

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 cgmes-assembling-job 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/gridsuite/cgmes-assembling-job:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull gridsuite/cgmes-assembling-job:<标签>

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