1.一种面向大数据分析的智能电网统一数据模型建模方法，其特征在于，包括：(1)确定待分析电网业务的业务域；(2)确定所述业务域的KPI指标；(3)构建所述业务域的逻辑模型；(4)构建所述业务域的逻辑模型对应的物理模型；(5)基于所述业务域的逻辑模型及其对应的物理模型，确定所述业务域的逻辑模型的维度模型、IETL的维度模型和OLAP的维度模型；所述步骤(3)包括：(3-1)将所述业务域分解为n个主题域，n为正整数；(3-2)确定所述主题域的输入类逻辑实体、参照类逻辑实体与派生类逻辑实体；(3-3)确定每个逻辑实体的主键；(3-4)以主题域为单位，判断所述主题域中逻辑实体i与所述主题域中除所述逻辑实体i外其余逻辑实体j是否存在依存关系，若逻辑实体i与逻辑实体j存在依存关系，则将逻辑实体i的主键作为逻辑实体j的外键，i≠j且i,j∈[1,n]，n为所述主题域中逻辑实体总数；(3-5)确定主题域中逻辑实体之间的二元关系；所述步骤(3-5)包括：若逻辑实体i中的记录数据与逻辑实体j中的记录数据为一对一的关系，则逻辑实体i与逻辑实体j的二元关系为1:1；若逻辑实体i中的记录数据与逻辑实体j中的记录数据为一对x的关系，则逻辑实体i与逻辑实体j的二元关系为1:x；若逻辑实体i中的记录数据与逻辑实体j中的记录数据为x对y的关系，则逻辑实体i与逻辑实体j的二元关系为x:y；i≠j且i,j∈[1,n]，n为所述主题域中逻辑实体总数，x，y为正整数；所述待分析电网业务为停电管理业务；所述KPI指标包括：1)每月按停电次数从多到少排名前10％的馈线；2)每月按停电次数从多到少排名前10％的台区；3)每月按停电次数从多到少排名前10％的用户；4)每月按停电次数从多到少排名前10％的10kV母线；5)每月按停电次数从多到少排名前10％的街区；6)每月按停电次数从多到少排名前10％的使用点；所述步骤(3-1)具体包括：将所述停电管理业务分解为一个停电管理主题域；所述步骤(3-2)具体包括：确定所述停电管理主题域的输入类逻辑实体的逻辑名称包括：停电、停电记录和事件；确定所述停电管理主题域的参照类逻辑实体的逻辑名称包括：导电设备、客户、客户与停电通知的关系、终端装置、设备、故障、事件与工作的关系、仪表、停电代码、停电通知、停电计划、停电记录与代码的关系、停电报告、停电计划时段、停电步骤、停电步骤与代码的关系、相连接故障、计划停电、刀闸、刀闸动作、刀闸计划、问题票、使用点和工作指令；确定所述停电管理主题域的派生类逻辑实体的逻辑名称包括：按天统计停电情况和按使用点统计停电情况；所述步骤(5)中，确定所述业务域的逻辑模型的维度模型包括：选择所述主题域中t个参照类逻辑实体作为维度，建立所述逻辑实体的维度模型的维度集合，1≤t≤m，m为主题域中参照类逻辑实体总数；根据所述维度集合中的每一个维度建立层次结构，所述层次结构包括：维度总表和维度详细信息表，其中，所述维度总表，用于存放所述维度对应参照类逻辑实体所有记录的主键，所述维度详细信息表，用于存放所述维度的详细信息，所述详细信息由所述维度对应的参照类逻辑实体的物理模型获取。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(4)包括：获取所述逻辑模型中逻辑实体对应的外部数据源的数据结构，并将其整合至所述逻辑实体中作为所述逻辑实体的物理模型的数据域。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(5)中，确定IETL的维度模型包括：根据所述业务域的KPI指标，确定IETL的维度模型的维度，建立IETL的维度模型的维度集合；根据所述维度集合中的每一个维度建立层次结构，所述层次结构包括：维度总表和维度详细信息表，其中，所述维度总表，用于存放所述IETL维度对应参照类逻辑实体所有记录的主键，所述维度详细信息表，用于存放所述维度的详细信息，所述详细信息由所述维度对应的参照类逻辑实体的物理模型获取。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(5)中，确定OLAP的维度模型包括：确定OLAP所需的维度，建立OLAP的维度模型的维度集合；确定所述维度集合中的每一个维度的等级和层次结构；确定所述层次结构对应的等级与物理模型中具体属性的对应关系。
