CN104680260A - 一种电网可视化感知模型构建方法及*** - Google Patents
一种电网可视化感知模型构建方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种电网可视化感知模型构建方法及***,该方法先按照电网安全风险评估的目标进行态势感知需求分析,再根据态势感知需求分析的结果依次进行数据预处理和数据集成,建立环境要素和生产要素的数据之间的知识关联分析引擎,进而进行知识数据提取,得到空间和时间维度上的统计综合KPI数据,采用可视化技术将环境数据、统计综合KPI数据和知识数据进行图表的可视化展示,将态势感知与可视化视图交互,实现态势可视化,建立电网可视化感知模型。通过该模型能够及时获取和理解环境中的各种要素的信息以及对环境的未来状态进行预测,并将电网运行状态进行实时的展示,实现用户对电网知识更直观、快速的理解和使用。
Description
技术领域
本发明涉及一种智能电网运行安全技术领域,特别是一种电网可视化感知模型构建方法及***。
背景技术
信息可视化是运用计算机图形或图像处理技术,将信息转换为图形或图像在计算机屏幕上显示出来,并进行交互的理论、方法和技术。针对智能电网知识进行可视化研究,一方面可以大大减少开发人员的工作难度和工作量,加快电网可视化的建设速度,有效解决电力企业“信息孤岛”问题;另一方面是更利于对突发事情应急的管理,当电力***出现突发事故时,工作人员可以通过可视化显示的数据监控***直接看到事故发生地的设备状态与事故原因,使得电网的运行更加安全、可靠,避免事故发生,避免人为操作失误造成的损失。
目前信息可视化领域得到广泛采用的信息可视化模型的建立通常有四个阶段:原始数据、数据表、可视化结构和视图,依次通过三类变换:数据变换、可视化映射和视图变换分别相应实现各阶段的过渡。将现有的信息可视化模型应用到电网中,进行电网知识可视化应用,通过视图能够了解电网运行状态,缺点是电网运行中的信息可视化模型展现的视图是通过单一数据图标表示,电网知识可视化的表现形式单一,并没有关联与趋势的展示,工作人员无法看到电网运行的未来趋势发展的状态,不能较全面、实时地了解电网知识可视化所表达的含义,故电网运行存在一定的安全隐患。
发明内容
本发明针对目前电网通常采用的信息可视化模型使得电网知识可视化的表现形式单一及不便于工作人员较全面、实时地了解电网知识可视化所表达的含义导致电网运行存在安全隐患等问题,提供一种电网可视化感知模型构建方法,将态势感知与可视化视图交互,实现态势可视化,形成趋势化态势感知指标,从而建立相应的电网可视化感知模型,通过该模型能够及时获取和理解环境中的各种要素的信息以及对环境的未来状态进行预测,并将电网运行状态进行实时的展示,提高电网可视化的层次水平,实现用户对电网知识更直观、快速的理解和使用。本发明还涉及一种电网可视化感知模型构建***。
本发明的技术方案如下:
一种电网可视化感知模型构建方法,其特征在于,包括下述步骤:
A、按照电网安全风险评估的目标进行态势感知需求分析,所述态势感知需求分析包括对目标所需感知的环境要素和生产要素的数据进行收集;
B、根据态势感知需求分析的结果依次进行数据预处理和数据集成,所述数据预处理包括基于数据预处理技术抽取原始数据、进行数据清洗和数据格式转换,所述数据集成包括基于数据集成技术将数据按照环境要素和生产要素进行分类存放和数据去重处理以及数据关联分析;
C、建立环境要素和生产要素的数据之间的知识关联分析引擎,进而进行知识数据提取,得到空间和时间维度上的统计综合KPI数据;
D、采用可视化技术将环境数据、统计综合KPI数据和知识数据进行图表的可视化展示;
E、将态势感知与可视化视图交互,实现态势可视化,建立电网可视化感知模型;所述态势可视化是将环境数据可视化、生产数据可视化和统计综合KPI数据可视化,进而形成趋势化态势感知指标。
步骤B所述根据态势感知需求分析的结果采用数据接口采集或数据库访问或工具采集的方式依次进行数据预处理和数据集成。
所述数据清洗基于数据库SQL进行数据校验,包括是否零数据校验和是否错误格式校验,数据清洗完成后将数据存入临时数据库中;所述数据格式转换是将清洗完成后放入临时数据库中的数据按照态势感知所需数据结构进行格式转换,所述格式转换的内容包括日期格式处理、小数处理以及行列转换。
步骤E所述态势感知与可视化视图交互包括理解电网态势和预测电网态势;所述理解电网态势通过对环境数据严重程度以及设备和电网潮流识别进行安全校验,并对未通过安全校验的设备和电网潮流对厂站母线的影响程度进行灵敏度计算;所述预测电网态势通过灵敏度计算结果,预知电网安全态势并确定安全风险应对策略和安全裕度调整策略。
步骤E所述的态势可视化包括通过健康状态概率、警戒状态概率和故障状态概率三项指标可视化反映当前安全风险态势,以及通过潮流安全概率、潮流过载概率和潮流过载切负荷概率三项指标反映安全风险发展态势。
一种电网可视化感知模型构建***,其特征在于,包括依次连接的态势感知需求分析模块、数据预处理和集成模块、知识关联分析和知识提取模块、可视化数据模块、态势感知与可视化视图交互模块以及态势可视化模块,
所述态势感知需求分析模块按照电网安全风险评估的目标进行态势感知需求分析,所述态势感知需求分析包括对目标所需感知的环境要素和生产要素的数据进行收集;所述数据预处理和集成模块根据态势感知需求分析的结果依次进行数据预处理和数据集成,所述数据预处理包括基于数据预处理技术抽取原始数据、进行数据清洗和数据格式转换,所述数据集成包括基于数据集成技术将数据按照环境要素和生产要素进行分类存放和数据去重处理以及数据关联分析;所述知识关联分析和知识提取模块建立环境要素和生产要素的数据之间的知识关联分析引擎,进而进行知识数据提取,得到空间和时间维度上的统计综合KPI数据;所述可视化数据模块采用可视化技术将环境数据、统计综合KPI数据和知识数据进行图表的可视化展示;所述态势感知与可视化视图交互模块基于态势感知的分层特性与可视化视图循环交互;所述态势可视化模块将环境数据可视化、生产数据可视化和统计综合KPI数据可视化,进而形成趋势化态势感知指标,建立电网可视化感知模型。
所述数据预处理和集成模块根据态势感知需求分析的结果采用数据接口采集或数据库访问或工具采集的方式依次进行数据预处理和数据集成。
所述数据预处理和集成模块先基于数据库SQL进行数据校验,包括是否零数据校验和是否错误格式校验,数据清洗完成后将数据存入临时数据库中,再将清洗完成后放入临时数据库中的数据按照态势感知所需数据结构进行格式转换,所述格式转换的内容包括日期格式处理、小数处理以及行列转换。
所述态势感知与可视化视图交互模块包括理解电网态势和预测电网态势;所述理解电网态势通过对环境数据严重程度以及设备和电网潮流识别进行安全校验,并对未通过安全校验的设备和电网潮流对厂站母线的影响程度进行灵敏度计算;所述预测电网态势通过灵敏度计算结果,预知电网安全态势并确定安全风险应对策略和安全裕度调整策略。
所述态势可视化模块包括通过健康状态概率、警戒状态概率和故障状态概率三项指标可视化反映当前安全风险态势,以及通过潮流安全概率、潮流过载概率和潮流过载切负荷概率三项指标反映安全风险发展态势。
本发明的技术效果如下:
本发明提供的电网可视化感知模型构建方法,先按照电网安全风险评估的目标进行态势感知需求分析,再根据态势感知需求分析的结果依次进行数据预处理和数据集成,建立环境要素和生产要素的数据之间的知识关联分析引擎,进而进行知识数据提取,得到空间和时间维度上的统计综合KPI数据,采用可视化技术将环境数据、统计综合KPI数据和知识数据进行图表的可视化展示,将态势感知与可视化视图交互,实现态势可视化,建立电网可视化感知模型。本发明根据态势感知需求分析的结果通过数据预处理和数据集成处理,完成数据清洗、格式转换、数据分类存放、去重处理以及数据关联分析,将态势感知技术应用到电网运行领域,提高建模准确性和建模效率;通过对相同、相似的数据建立知识关联分析引擎,能够了解电网运行环境和设备等安全运行信息,通过知识关联分析引擎逐一的进行分析提取统计综合KPI数据,为后续的态势感知作支持;通过要素数据之间的关联、知识提取,要素数据在空间和时间维度上的统计信息,环境中各要素的综合信息,将环境数据、统计综合KPI数据和知识数据进行图表的可视化展示,可以提升决策者理解环境和预测的能力;本发明将可视化技术融入到态势感知框架中,并使态势感知与可视化视图交互,交互过程中驱动态势感知,实现态势可视化,环境要素可视化是三级感知电网态势基础,统计综合KPI数据可视化则理解为电网态势层的基础,知识可视化作为理解性、支撑性的功能,通过建立的电网可视化感知模型,能够基于态势感知技术在一定的时空范围内,获取和理解环境中的各种要素的信息并对环境的未来状态进行预测,解决了现有技术通常采用的信息可视化模型使得电网知识可视化的表现形式单一而且不便于工作人员较全面、实时地了解电网知识可视化所表达的含义导致电网运行存在安全隐患等问题,本发明进行数据预处理和数据集成,建立环境要素和生产要素的数据之间的知识关联分析引擎,可视化数据,将态势感知与可视化视图交互,实现态势可视化,建立电网可视化感知模型,通过该模型能够及时获取和理解环境中的各种要素的信息以及对环境的未来状态进行预测,并将电网运行状态进行实时的展示,提高电网可视化的层次水平,降低安全隐患,实现用户对电网知识更直观、快速的理解和使用。
本发明提供的电网可视化感知模型构建***,包括依次连接的态势感知需求分析模块、数据预处理和集成模块、知识关联分析和知识提取模块、可视化数据模块、态势感知与可视化视图交互模块以及态势可视化模块,各模块依次配合工作,搭建大规模电网知识展示场景,设计其快速生成及显示的模型,结合态势感知技术和可视化技术,并配合数据预处理技术和数据集成技术,完成数据可视化,态势感知与可视化视图交互,实现态势可视化,使得态势感知和可视化相互融合,态势感知为可视化的应用提供理论框架,可视化过程融入到态势感知框架中,该***能够直观准确的展示实时电网运行状态以及电网安全风险发展态势。
附图说明
图1为本发明电网可视化感知模型构建方法的流程图。
图2为本发明电网可视化感知模型构建***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行说明。
本发明涉及一种电网可视化感知模型构建方法,其流程如图1所示,包括下述步骤:
A、按照电网安全风险评估的目标进行态势感知需求分析,所述态势感知需求分析包括对目标所需感知的环境要素和生产要素的数据进行收集。为使得分析快速高效,在分析过程中,可以将感知目标机械能(或者说是电网安全风险评估的目标)分解若干小任务;对于每个小任务所需感知的环境要素、生产要素的数据进行收集。态势感知需求分析是进行态势可视化的基础,它界定了数据预处理和集成、知识关联分析知识提取、可视化数据、态势感知的范围与内容。
B、根据态势感知需求分析的结果依次进行数据预处理和数据集成,数据预处理和数据集成可采用数据接口采集或数据库访问或工具采集或人工录入等方式依次进行数据预处理和数据集成。其中,数据预处理包括基于数据预处理技术抽取原始数据、进行数据清洗和数据格式转换,数据抽取,通过数据接口采集方式或者以上提及方法,将原始数据抽取过来;数据清洗,就是在抽取过程中,采用数据库SQL语言脚本,进行数据校验(比如,是否零数据、是否存在错误格式);数据清洗完成将数据存入临时数据库中;数据格式转换,是将清洗完成后放入临时数据库中的数据按照态势感知所需数据结构进行格式转换,该格式转换的内容可以包括日期格式处理、小数处理以及行列转换。数据集成包括基于数据集成技术将数据按照环境要素和生产要素进行分类存放;将数据进行有效去重处理,保留一条全面的数据信息;将数据进行关联分析,比如:大理变电站设备属性信息、设备生产实时数据信息、气象信息等。数据关联分析做到通过一点可掌握全部周围数据信息。
所述的环境要素数据:根据决策任务和目标,决策者有目的地选取环境要素,获取要素的属性、特征和状态,形成标准数据表。从决策任务和目标出发定义电网可视化感知模型的数据层,可以保证数据采集范围的完整性,防止漏掉必要的环境要素数据。
所述的生产要素数据:获取生产要素的属性主要为电力设备实时运行数据信息(如电压、电流、故障信息)、设备管理数据信息(如检修信息、设备属性信息)等。
C、建立环境要素和生产要素的数据之间的知识关联分析引擎,进而进行知识数据提取,得到空间和时间维度上的统计综合KPI数据。具体地,对相同、近似的环境要素和生产要素数据做知识关联分析引擎,比如:某变电站设备周围火灾,通过知识关联分析引擎,知识关联内容:变电站周围天气情况、火灾周围电力设备运行情况,运行设备属性信息、设备如出现故障会引发哪些问题。通过知识关联分析引擎逐一的进行分析提取出关键KPI指标,得到空间和时间维度上的统计综合KPI数据(比如,要素数据在空间和时间维度上的统计信息,环境中各要素的综合信息),为后续的态势感知作为支撑。
D、采用可视化技术将环境数据、统计综合KPI数据和知识数据进行图表的可视化展示。
所述的知识数据为态势感知所需的各类知识,如环境要素的知识、分析方法和预测方法。将这些知识进行可视化,可以提升决策者理解环境和预测的能力。
为了使图元准确反应电网运行的实际情况,在设计图元的过程中严格遵循IEC61850标准。该步骤所采用的可视化技术可以包括色彩映射表的可视化、三维曲面图和动态拓扑树等。色彩映射表是将不同大小的数值用不同的颜色表示出来,可以使人们直观地对数值的相对大小做比较。因此,负责将数值映射为颜色的色彩映射表方案成为可视化功能色彩运用的关键。良好的色彩映射方案应该满足:(1)颜色的变化范围,数值区分度好。(2)符合人们的直观视觉***面,再以二维标量场可视化常用的三维曲面图形式进行表达。三维曲面图的显示类似于地理图中的地形图,曲面越高的区域相应的数值也越大,曲面越低的区域数值越小。动态拓扑树为使用人员提供了一种即时网络拓扑计算和图形展示的手段,它以指定的母线为根节点,实时、动态、快速地形成地区电网动态拓扑图,使用户快速、准确地掌握当前地区电网运行状况。动态拓扑树画面支持树状层次方式和辐射网状方式两种画面布局方式。动态拓扑树画面中体现了计算母线、线路之间的拓扑连接关系,动态拓扑树中同时以拓扑着色、潮流流动等方式展示电网的运行情况。
E、将态势感知与可视化视图交互,实现态势可视化,建立电网可视化感知模型;所述态势可视化是将环境数据可视化、生产数据可视化和统计综合KPI数据可视化,进而形成趋势化态势感知指标。
电网态势感知包括三个层次:感知层、理解层、预测层。感知层(感知电网态势):负责对环境中的各种要素进行感知,包括环境的状态、属性以及环境的动态变化等。这个层次的活动由人的视觉、听觉、触觉等感知器官完成。理解层(理解电网态势):建立在感知层之上,衡量环境要素对于达成目标的重要程度,并将各种要素综合起来加以理解。预测层(预测电网态势,模拟预测):电网态势感知的最高层次,是在感知层和理解层的基础上,预测环境中各要素下一步的状态和行为。依据感知目标和任务与可视化视图交互,交互过程中驱动态势感知,环境要素可视化是三层态势感知基础;统计综合KPI数据可视化则为理解电网态势层的基础;知识可视化作为解释性、支撑性的功能,需要支持全部三层态势感知,尤其是对理解电网态势和预测电网态势的支持,因为这两层需要充分利用知识。
将数据可视化展示即形成可视化视图,可视化视图是决策者感知环境的媒介,必须针对态势感知的特点,选取合适的视图策略,形成概览视图和细节视图,概览视图用于对整个环境进行感知,了解总体状况,将环境、环境的属性、环境中各要素展示出来。细节视图用于展示具体要素的细节信息,包括要素的位置、当前状况、要素属性、状态变化等。采用单视图策略时,采用多视图策略,将相关联的可视化视图同时展现。
态势感知与可视化视图交互,获取不同层面、不同粒度的环境信息。涉及的技术包括设定视图的属性、缩放视图界面、选择视图元素等,在可视化视图间交互时体现在多个视图在行为上的关联性和一致性,如对概览视图的选取会影响细节视图的外观,对对象的选取会影响对象视图的展示等。这种交互可以引发人对信息的关联性的认识。
态势感知与可视化视图交互包括理解电网态势和预测电网态势;所述理解电网态势通过对环境数据严重程度以及设备和电网潮流识别进行安全校验,并对未通过安全校验的设备和电网潮流对厂站母线的影响程度进行灵敏度计算;所述预测电网态势通过灵敏度计算结果,预知电网安全态势并确定安全风险应对策略和安全裕度调整策略。
由于态势感知的分层特性和可视化交互过程的循环特性,电网态势感知的三层中,高层态势感知是以底层态势感知为基础的,因此在选取视图交互策略时,应首先以感知环境中的要素为目的进行视图交互,感知环境信息;再以综合理解各要素为目标与视图交互,发现要素的重要性和关联关系,衡量要素在目标中的作用;最后以预测态势为目的进行视图交互。视图交互的过程不是绝对的顺序性,在交互细节上,后续阶段可能会回到上一阶段,以获所需的细节信息。例如在预测层也要回到理解层和感觉层,对新的态势要素或被忽略的态势要素进行感知和理解。
具体实现方式:
1)通过将感知环境中的要素(数据指标:健康状态概率、警戒状态概率、故障状态概率)进行简要数据可视化展示;
2)再次通过指标关联关系、影响内容形成新指标(潮流安全概率、潮流过载概率、潮流过载切负荷概率)。
通过态势感知与可视化数据交互,形成趋势化态势感知指标,同时进行指标可视化展示与交互操作,通过数据反映安全风险发展态势,也通过潮流安全裕度指标数据反映不同时间的电网设备状态趋势。
根据建立的电网可视化感知模型,进行决策制定与执行,或者说是通过生成的态势感知可视化数据,开始进入决策制定与执行阶段,执行过程会改变决策者所处的环境,而目标也会因为决策执行的完毕发生新的变化。环境和目标的变化,要求重新进行态势感知需求分析,对目标、任务、交互操作进行新的分解,即回到步骤A,开始新的建立电网可视化感知模型的流程。
实例1,本发明电网可视化感知模型构建方法,包括下述步骤:
A、态势感知需求分析:针对调度人员安全风险评估的目标,需要实时获取电网的气象环境监测数据、实时电网运行数据、实时电网设备状态数据,并完成电网设备安全风险评估实时数据与在线数据时空数据融合(包括异常环境数据、电网运行数据、设备信息);
B、根据态势感知需求分析的结果依次进行数据预处理和数据集成;
C、建立环境要素和生产要素的数据之间的知识关联分析引擎,进而进行知识数据提取,实时获取电网的气象环境监测数据,实时电网运行数据、实时电网设备状态数据,完成电网设备安全风险评估实时数据与在线数据时空数据融合和统计;
D、可视化数据:将气象环境监测数据、电网运行数据、实时电网设备状态数据进行图表展示;
E、态势感知与可视化视图交互:理解电网态势,通过对气象数据严重程度和设备潮流越限元件识别,进行N-1安全校验,识别未通过N-1安全校核的所有设备元件。并将未通过安全校验的设备元件潮流对厂站母线的影响程度进行灵敏度计算;预测电网态势,通过灵敏度分析结果,预知电网安全态势并确定安全风险应对策略和安全裕度调整策略。在安全风险评估的感知态势、理解态势、预测态势的过程中,调度人员能够与整个评估过程中跟踪和监控,及时调整态势感知的目标偏差、理解偏差并及时调整应对行为偏差。态势可视化:通过健康状态概率、警戒状态概率、故障状态概率三项指标可视化反映当前安全风险态势,通过潮流安全概率、潮流过载概率、潮流过载切负荷概率三项指标反映安全风险发展态势,通过潮流安全裕度评估指标数据抵抗能力态势,显示不同时段的电网设备状态趋势。建立电网可视化感知模型。
可根据建立的电网可视化感知模型的相关指标进行进一步计算、预测分析等信息(如设备元件潮流安全概率、雷电风险概率、山火风险概率、潮流安全裕度、潮流过载切负荷概率等),结合相关知识内容(N-1安全校核、灵敏度分析、辅助决策案例),主动预警脆弱区域、隐患线路、隐患设备安全裕度,自动给出对应行动策略及优先级、供调度员辅助决策。
本发明还涉及一种电网可视化感知模型构建***,该***与本发明所述的电网可视化感知模型构建方法相对应,也可以理解为是实现电网可视化感知模型构建方法的***。该***结构如图2所示,包括依次连接的态势感知需求分析模块、数据预处理和集成模块、知识关联分析和知识提取模块、可视化数据模块、态势感知与可视化视图交互模块以及态势可视化模块,
其中,态势感知需求分析模块按照电网安全风险评估的目标进行态势感知需求分析,所述态势感知需求分析包括对目标所需感知的环境要素和生产要素的数据进行收集;数据预处理和集成模块根据态势感知需求分析的结果依次进行数据预处理和数据集成,所述数据预处理包括基于数据预处理技术抽取原始数据、进行数据清洗和数据格式转换,所述数据集成包括基于数据集成技术将数据按照环境要素和生产要素进行分类存放和数据去重处理以及数据关联分析;知识关联分析和知识提取模块建立环境要素和生产要素的数据之间的知识关联分析引擎,进而进行知识数据提取,得到空间和时间维度上的统计综合KPI数据;可视化数据模块采用可视化技术将环境数据、统计综合KPI数据和知识数据进行图表的可视化展示;态势感知与可视化视图交互模块基于态势感知的分层特性与可视化视图循环交互;态势可视化模块将环境数据可视化、生产数据可视化和统计综合KPI数据可视化,进而形成趋势化态势感知指标,建立电网可视化感知模型。
优选地,所述数据预处理和集成模块根据态势感知需求分析的结果采用数据接口采集或数据库访问或工具采集的方式依次进行数据预处理和数据集成。所述数据预处理和集成模块先基于数据库SQL进行数据校验,包括是否零数据校验和是否错误格式校验,数据清洗完成后将数据存入临时数据库中,再将清洗完成后放入临时数据库中的数据按照态势感知所需数据结构进行格式转换,所述格式转换的内容包括日期格式处理、小数处理以及行列转换。
实例2,本发明电网可视化感知模型构建***,由于某地区发生火灾,调度人员需求了解火灾对电网是否会产生影响,态势感知需求分析模块按照电网安全风险评估的目标进行态势感知需求分析;数据预处理和集成模块抽取原始数据、进行数据清洗、数据格式转换、按照环境要素和生产要素将数据进行分类存放、数据去重处理以及数据关联分析;知识关联分析和知识提取模块获取火灾发生地点坐标数据,获取实时电网运行数据信息,获取发生地气象环境监测数据信息;可视化数据模块基于GIS地图展示发生火灾地点、同时展示火灾附件杆塔、线路等相关设备名称及属性信息如图信息、火灾地点以等高线形式进行趋势展示;态势感知与可视化视图交互模块理解电网态势,通过对火灾数据严重程度和设备、电网潮流识别,进行N-1、N-2安全校验,预测电网态势,通过灵敏度分析结果,预知电网安全态势并确定安全风险应对策略和安全裕度调整策略;态势可视化模块将环境数据可视化、生产数据可视化和统计综合KPI数据可视化,进而形成趋势化态势感知指标,建立电网可视化感知模型,了解火灾时电网运行情况、风险发展态势及风险评估从而确定火灾对电网是否产生影响,并可根据建立的电网可视化感知模型进一步进行后续的决策制定。
应当指出,以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面地理解本发明创造,但不以任何方式限制本发明创造。因此,尽管本说明书参照附图和实施例对本发明创造已进行了详细的说明,但是,本领域技术人员应当理解,仍然可以对本发明创造进行修改或者等同替换,总之,一切不脱离本发明创造的精神和范围的技术方案及其改进,其均应涵盖在本发明创造专利的保护范围当中。
Claims (10)
1.一种电网可视化感知模型构建方法,其特征在于,包括下述步骤:
A、按照电网安全风险评估的目标进行态势感知需求分析,所述态势感知需求分析包括对目标所需感知的环境要素和生产要素的数据进行收集;
B、根据态势感知需求分析的结果依次进行数据预处理和数据集成,所述数据预处理包括基于数据预处理技术抽取原始数据、进行数据清洗和数据格式转换,所述数据集成包括基于数据集成技术将数据按照环境要素和生产要素进行分类存放和数据去重处理以及数据关联分析;
C、建立环境要素和生产要素的数据之间的知识关联分析引擎,进而进行知识数据提取,得到空间和时间维度上的统计综合KPI数据;
D、采用可视化技术将环境数据、统计综合KPI数据和知识数据进行图表的可视化展示;
E、将态势感知与可视化视图交互,实现态势可视化,建立电网可视化感知模型;所述态势可视化是将环境数据可视化、生产数据可视化和统计综合KPI数据可视化,进而形成趋势化态势感知指标。
2.根据权利要求1所述的电网可视化感知模型构建方法,其特征在于,步骤B所述根据态势感知需求分析的结果采用数据接口采集或数据库访问或工具采集的方式依次进行数据预处理和数据集成。
3.根据权利要求2所述的电网可视化感知模型构建方法,其特征在于,所述数据清洗基于数据库SQL进行数据校验,包括是否零数据校验和是否错误格式校验,数据清洗完成后将数据存入临时数据库中;所述数据格式转换是将清洗完成后放入临时数据库中的数据按照态势感知所需数据结构进行格式转换,所述格式转换的内容包括日期格式处理、小数处理以及行列转换。
4.根据权利要求1至3之一所述的电网可视化感知模型构建方法,其特征在于,步骤E所述态势感知与可视化视图交互包括理解电网态势和预测电网态势;所述理解电网态势通过对环境数据严重程度以及设备和电网潮流识别进行安全校验,并对未通过安全校验的设备和电网潮流对厂站母线的影响程度进行灵敏度计算;所述预测电网态势通过灵敏度计算结果,预知电网安全态势并确定安全风险应对策略和安全裕度调整策略。
5.根据权利要求1所述的电网可视化感知模型构建方法,其特征在于,步骤E所述的态势可视化包括通过健康状态概率、警戒状态概率和故障状态概率三项指标可视化反映当前安全风险态势,以及通过潮流安全概率、潮流过载概率和潮流过载切负荷概率三项指标反映安全风险发展态势。
6.一种电网可视化感知模型构建***,其特征在于,包括依次连接的态势感知需求分析模块、数据预处理和集成模块、知识关联分析和知识提取模块、可视化数据模块、态势感知与可视化视图交互模块以及态势可视化模块,
所述态势感知需求分析模块按照电网安全风险评估的目标进行态势感知需求分析,所述态势感知需求分析包括对目标所需感知的环境要素和生产要素的数据进行收集;所述数据预处理和集成模块根据态势感知需求分析的结果依次进行数据预处理和数据集成,所述数据预处理包括基于数据预处理技术抽取原始数据、进行数据清洗和数据格式转换,所述数据集成包括基于数据集成技术将数据按照环境要素和生产要素进行分类存放和数据去重处理以及数据关联分析;所述知识关联分析和知识提取模块建立环境要素和生产要素的数据之间的知识关联分析引擎,进而进行知识数据提取,得到空间和时间维度上的统计综合KPI数据;所述可视化数据模块采用可视化技术将环境数据、统计综合KPI数据和知识数据进行图表的可视化展示;所述态势感知与可视化视图交互模块基于态势感知的分层特性与可视化视图循环交互;所述态势可视化模块将环境数据可视化、生产数据可视化和统计综合KPI数据可视化,进而形成趋势化态势感知指标,建立电网可视化感知模型。
7.根据权利要求6所述的电网可视化感知模型构建***,其特征在于,所述数据预处理和集成模块根据态势感知需求分析的结果采用数据接口采集或数据库访问或工具采集的方式依次进行数据预处理和数据集成。
8.根据权利要求7所述的电网可视化感知模型构建***,其特征在于,所述数据预处理和集成模块先基于数据库SQL进行数据校验,包括是否零数据校验和是否错误格式校验,数据清洗完成后将数据存入临时数据库中,再将清洗完成后放入临时数据库中的数据按照态势感知所需数据结构进行格式转换,所述格式转换的内容包括日期格式处理、小数处理以及行列转换。
9.根据权利要求6至8之一所述的电网可视化感知模型构建***,其特征在于,所述态势感知与可视化视图交互模块包括理解电网态势和预测电网态势;所述理解电网态势通过对环境数据严重程度以及设备和电网潮流识别进行安全校验,并对未通过安全校验的设备和电网潮流对厂站母线的影响程度进行灵敏度计算;所述预测电网态势通过灵敏度计算结果,预知电网安全态势并确定安全风险应对策略和安全裕度调整策略。
10.根据权利要求6所述的电网可视化感知模型构建***,其特征在于,所述态势可视化模块包括通过健康状态概率、警戒状态概率和故障状态概率三项指标可视化反映当前安全风险态势,以及通过潮流安全概率、潮流过载概率和潮流过载切负荷概率三项指标反映安全风险发展态势。
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Date | Code | Title | Description |
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C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20180828 Termination date: 20190317 |