行业聚焦：能源和公共事业（公共事业公司：通过数据管理技术支撑智能电网）

核心提示： 在大多数情况下，IBM 团队在模型中找到的对象稍加调整就可以用了，行业聚焦：能源和公共事业（公共事业公司：通过数据管理技术支撑智能电网）(3)，“有时候，我们无法实现完美的语义匹配，因此，团队只能使用标准的仪表读数对象，尤其是在属性级上，但是常常可以非常接近完美

在大多数情况下，IBM 团队在模型中找到的对象稍加调整就可以用了。“有时候，我们无法实现完美的语义匹配，尤其是在属性级上，但是常常可以非常接近完美，” Herdt 说。“重要的是，尽可能以现有的 CIM 作为基础，因为我们不希望重复别人已经完成的工作，也因为我们希望为其他团队和组织的工作提供基础。”

如果一个标准没有定义，那它还是标准吗？

但是，IBM 团队在掌握 CIM 方面遇到了困难。首先，它的文档常常意思含糊，有时候甚至没有文档。一些模型有对象级文档，偶尔有字段级文档，但是没有关于特定用例的文档。另外，有的文档是错的。“例如，模型有一个主类，但是文档没有正确地描述对象继承，” Schiller 说。

团队无法确定的字段或对象常常对于了解给定设备的功能很关键。因此，团队常常陷入对规范的原意的争论之中。

最惊人的例子之一出现在团队为仪表读数构建数据模型时。CIM 数据模型提供了两种不同的记录仪表读数的方法：reading 和 interval-reading。标准的 reading 对象似乎是为不频繁的数据读取设计的，这个对象相当大。“如果使用标准的仪表读数定义，会为每个读数创建一个容器。如果每 15 分钟读取一次仪表，每天每个仪表就会有 96 个对象，” Herdt 说。如果每个月记录一次读数，那么没问题；但是对于智能仪表，团队设想应该几分钟测量一次，这意味着数据量会快速增长。

当团队深入研究 interval-reading 对象的实际模型时发现，如果要使用这个对象，每次仪表读取之间的时间间隔必须完全相同。“我们不能保证读取时间间隔是相同的，因为底层智能测量基础设施不提供精确到秒的读取操作，” Herdt 说。因此，团队只能使用标准的仪表读数对象，需要通过数据管理策略帮助减轻高数据量的影响。