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龙图腾网获悉天津津能电力科学研究有限公司申请的专利一种用于数据中台的数据处理资源动态分配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120371544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510872884.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种用于数据中台的数据处理资源动态分配方法是由张洪涛;刘永红;徐欣航设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于数据中台的数据处理资源动态分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于数据中台的数据处理资源动态分配方法，涉及发电企业数据处理技术领域；本发明通过Kafka系统处理数据中台的实时数据并生成实时数据处理结果；通过Hadoop系统处理数据中台的离线数据并生成离线数据处理结果；对未来单位时间内实时数据处理结果和离线数据处理结果的数据量进行预测，并输出实时数据量预测值与离线数据量预测值；采用动态权重资源分配算法对实时数据量预测值与离线数据量预测值进行计算资源量的分配；这种方式能够更精准地匹配未来单位时间内的资源需求，避免资源的过度分配或不足，大大提高了资源的利用率。

本发明授权一种用于数据中台的数据处理资源动态分配方法在权利要求书中公布了：1.一种用于数据中台的数据处理资源动态分配方法，其特征在于，包括： 步骤S1：通过Kafka系统处理数据中台的实时数据并生成实时数据处理结果； 步骤S2：通过Hadoop系统处理数据中台的离线数据并生成离线数据处理结果； 步骤S3：对未来单位时间内实时数据处理结果和离线数据处理结果的数据量进行预测，并输出实时数据量预测值与离线数据量预测值； 步骤S4：采用动态权重资源分配算法对实时数据量预测值与离线数据量预测值进行计算资源量的分配； 将实时数据处理结果和离线数据处理结果通过时序图、自相关图及统计量检验法判断实时数据处理结果和离线数据处理结果的平稳性； 若平稳，则实时数据处理结果或离线数据处理结果采用ARIMA模型用于生成未来单位时间内对应的实时数据量预测值和离线数据处理模块中离线数据量预测值； 若非平稳，则将实时数据处理结果或离线数据处理结果进行差分处理，然后采用ARIMA模型进行拟合，ARIMA模型用于生成未来单位时间内对应的实时数据量预测值和离线数据处理模块中离线数据量预测值； 设定实时数据量预测值或离线数据量预测值对应的数据复杂度、系统当前负载和响应速度要求为资源分配的影响因子，通过计算得到资源权重；根据资源权重进行计算资源量的分配； 设f1为实时数据量预测值或离线数据量预测值；获取f1的数据类型，标记为{图像；视频；文本；数值；BP神经网络；LSTM神经网络；MSET结构；office类文件；其他文件}；并获取数据类型对应的数值； 设f2为数据复杂度，用于记录每时刻的数据调用及资源占用情况； 设f3为系统当前负载； 设f4为响应速度要求，f4为预设的响应时间阈值； 对f1、f2、f3和f4进行归一化处理，得到和； 其中，f1的归一化处理过程包括： 设置f1的数据类型对应的权重，标记为数据类型权重，根据数据类型权重对f1对应数据类型的数值进行加权和获取； 计算资源权重RW： RW计算公式为：； 其中，α、β、γ和δ分别为和对应的权重； f2的取值范围为[0,1]，f2计算公式为：； 其中，Cty为数据类型多样性指数，，dt为f1中数据类型的总数量，tdt为预设的最大数据类型总数量； Cst为数据结构复杂度指数，，nl为f1中各个数据类型的数据结构的总嵌套层数，fc为f1中各个数据类型的总数据字段数量，mnl为预设的最大嵌套层数量，mfc为预设的最大字段数量； Cre为f1的自相关关联度，取值范围为[0,1]； Cvo为数据波动性指数，，为f1中的数值的标准差，为f1中的数值的平均值； 和分别为Cty、Cst、Cre和Cvo的权重，。

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