2.1 DFF概念

一、什么是DFF

DFF全称为DataFrame Flow，是一种用于描述和处理多能系统（电、热、冷、气等）复杂数据计算过程的图形化逻辑模型。

您可以将其理解为一张“数据加工工序图”。在这张图中，能源系统的各种数据（如电压、流量、电价）被统一整理成标准化的表格（称为DataFrame），并通过带有方向的连接线（Flow）在不同的处理节点之间流动。DFF的作用，就是清晰地定义数据从哪里来、经过哪些计算步骤、最终流到哪里去。

二、什么是DataFrame

DataFrame 是MEMS中采用的一种标准化数据表示结构，其基于张量的数据表示。

在数学与物理学中，张量是标量、矢量和矩阵概念的高阶推广。MEMS将多能系统中各类异构数据，无论是单个数值（如某节点电压）、一维序列（如某时段负荷曲线）还是多维关系表（如支路参数矩阵），统一抽象为带名称标识的张量结构，并以列式表格的形式呈现，即为 DataFrame。

利用张量的多维数组形式结构，通过拓展其中的数据类型，使其可包含整数、浮点数、字符串等不同类型数据，则通过张量的组合可表示出各类业务数据。如下表用DataFrame表示了一个3节点直流微电网系统的节点信息：

上表中张量均采用列数据表示，在列名称中使用由“_”分隔的正整数表示张量各维度的长度。其中，NodeId_3（节点标识）表示长度为3的节点编号列；V_3（电压幅值，“—”表示待求解）长度为3的节点电压列；I_3（注入电流，负值表示负荷）长度为3的节点注入电流列；Type_3（节点分类）长度为3的节点类型列。

在多能系统中的应用价值在于：DataFrame 作为贯穿整个 DFF（DataFrame Flow）计算流程的数据载体，屏蔽了底层电、热、气不同能源介质的数据格式差异。无论是物理设备的实时采样值，还是优化算法产生的调度指令，均以相同的 DataFrame 格式在各计算节点间流转，从而实现了信息模型与物理模型在数据层面的无差别融合，为软件定义的灵活分析提供了统一的数据基础。

三、DFF的组成

一个DFF由节点 (Node)和边 (Edge)两个基本元素构成：

• 节点 (Node)：分为数据源节点和张量计算节点，可以读取数据和进行矩阵计算、数学模型求解等操作。

• 边 (Edge)：边实现节点与节点之间的连接和状态数据流转，支持相同结构的张量组计算操作以及人工智能模型。

基于节点和边两个元素，可以组成有向无环图来表示DataFrame流，如下图所示：

通过DFF，业务人员无需编写代码，只需将能源分析过程拆解为节点和连线，像绘制流程图一样配置计算逻辑。当业务规则发生变化时，直接在图上调整参数即可生效，无需改动底层程序，大幅减少了定制开发的投入。同时，所有数据都以结构统一的DataFrame格式流转，无论是电力、热力还是燃气数据，都能用同一种标准表达，确保物理设备信息与分析模型之间无缝对接、准确贯通。