CN107730123A - 一种调度自动化图模规范一致性校核方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种调度自动化图模规范一致性校核方法，步骤包括：***通过对图形修改前后的图库模型进行差异分析建立差异数据模型；差异数据模型与实际数据模型的关联分析；异常模型分析的图形化告警。该调度自动化图模规范一致性校核方法能够避免人工逐条检查，不会占用大量的人力资源，有利于电力数据维护的建立，能够保证监测的实时性和高效性。
Description
技术领域
本发明涉及一种图模校核方法，尤其是一种调度自动化图模规范一致性校核方法。
背景技术
在当前环境中，调度自动化中模型和图形的关联正确性检测都是通过人工逐条检查的，这种方法效率低下，且占用大量的人力资源，调度和运维人员需要投入大量的精力进行查找校核工作，并对照一次接线图逐条在模型中查找比对，耗时耗力，这样不利于电力数据维护的建立，无法保证监测的实时性和高效性，且容易遗漏错误信息，给电网运行造成隐患。
发明内容
本发明要解决的技术问题是现有的人工逐条检查方法效率低下，且占用大量的人力资源，不利于电力数据维护的建立。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种调度自动化图模规范一致性校核方法，包括以下步骤：
S1，***通过对图形修改前后的图库模型进行差异分析建立差异数据模型；
S2，差异数据模型与实际数据模型的关联分析，具体步骤为：
S2-1，通过对差异数据模型的分析，按照变电站-对应线路，将差异数据模型与实际的数据模型建立起一对一的关系，没有对应的则标记为图模连接异常，并将标记的图模连接异常规整到异常模型；
S2-2，分别将差异数据模型以及实际数据模型的数据转化为层级表结构模型；
S2-3，按照区域-变电站-电压类型-线路的层次，分别建立层级表结构，对关联起来的层级表结构数据进行名称规范性以及一致性比对，整合形成一张比对结果表；
S2-4，通过两种颜色区分着色比对结果表中不符合名称规范以及不符合名称一致性两种类型，再过滤掉名称规范且一致的层级表结构数据，并将过滤、着色后的比对结果表规整到异常模型中；
S3，异常模型分析的图形化告警，具体步骤为：
S3-1，对异常模型进行分析，将其转换成对应的SVG图形展示，并标识其异常类型，分为图模连接异常、名称不规范异常以及名称不对应异常；
S3-2，对标识为异常类型的进行及时弹窗告警，提醒运维人员及时修改异常。
作为本发明的进一步限定方案，步骤S1中，建立差异数据模型的具体步骤为：
S1-1，***中获取当前修改前的一次接线图及其SVG接线图xml文件信息，同样获取修改后的接线图及其SVG接线图xml文件信息，两者组成同一变电站的图形差异模型；
S1-2，通过图像分析识别技术分析出图形差异模型中对应图形的数据信息，依照差异部分是修改前图形模型中获取分类为删除、修改后获取分类为修改或新增进行分类；
S1-3，按照获取图形地区-变电站-线路的层次计算出图形差异模型对应图形xml文件信息，从而建立差异数据模型。
本发明的有益效果在于：该调度自动化图模规范一致性校核方法能够避免人工逐条检查的，不仅效率高且不会占用大量的人力资源，调度和运维人员无需投入大量的精力进行查找校核工作，有利于电力数据维护的建立，能够保证监测的实时性和高效性，不会给电网运行造成隐患。
附图说明
图1为本发明方法流程示意图；
图2为本发明步骤S3的具体流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
如图1和2所示，本发明公开的调度自动化图模规范一致性校核方法，包括以下步骤：
S1，***通过对图形修改前后的图库模型进行差异分析建立差异数据模型，其中，建立差异数据模型的具体步骤为：
S1-1，***中获取当前修改前的一次接线图及其SVG接线图xml文件信息，同样获取修改后的接线图及其SVG接线图xml文件信息，两者组成同一变电站的图形差异模型；
S1-2，通过图像分析识别技术分析出图形差异模型中对应图形的数据信息，依照差异部分是修改前图形模型中获取分类为删除、修改后获取分类为修改或新增进行分类；
S1-3，按照获取图形地区-变电站-线路的层次计算出图形差异模型对应图形xml文件信息，从而建立差异数据模型；
S2，差异数据模型与实际数据模型的关联分析，具体步骤为：
S2-1，通过对差异数据模型的分析，按照变电站-对应线路，将差异数据模型与实际的数据模型建立起一对一的关系，没有对应的则标记为图模连接异常，并将标记的图模连接异常规整到异常模型；
S2-2，分别将差异数据模型以及实际数据模型的数据转化为层级表结构模型；
S2-3，按照区域-变电站-电压类型-线路的层次，分别建立层级表结构，对关联起来的层级表结构数据进行名称规范性以及一致性比对，整合形成一张比对结果表；
S2-4，通过两种颜色区分着色比对结果表中不符合名称规范以及不符合名称一致性两种类型，再过滤掉名称规范且一致的层级表结构数据，并将过滤、着色后的比对结果表规整到异常模型中；
S3，异常模型分析的图形化告警，具体步骤为：
S3-1，对异常模型进行分析，将其转换成对应的SVG图形展示，并标识其异常类型，分为图模连接异常、名称不规范异常以及名称不对应异常；
S3-2，对标识为异常类型的进行及时弹窗告警，提醒运维人员及时修改异常。
本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (2)
1.一种调度自动化图模规范一致性校核方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，***通过对图形修改前后的图库模型进行差异分析建立差异数据模型；
S2，差异数据模型与实际数据模型的关联分析，具体步骤为：
S2-1，通过对差异数据模型的分析，按照变电站-对应线路，将差异数据模型与实际的数据模型建立起一对一的关系，没有对应的则标记为图模连接异常，并将标记的图模连接异常规整到异常模型；
S2-2，分别将差异数据模型以及实际数据模型的数据转化为层级表结构模型；
S2-3，按照区域-变电站-电压类型-线路的层次，分别建立层级表结构，对关联起来的层级表结构数据进行名称规范性以及一致性比对，整合形成一张比对结果表；
S2-4，通过两种颜色区分着色比对结果表中不符合名称规范以及不符合名称一致性两种类型，再过滤掉名称规范且一致的层级表结构数据，并将过滤、着色后的比对结果表规整到异常模型中；
S3，异常模型分析的图形化告警，具体步骤为：
S3-1，对异常模型进行分析，将其转换成对应的SVG图形展示，并标识其异常类型，分为图模连接异常、名称不规范异常以及名称不对应异常；
S3-2，对标识为异常类型的进行及时弹窗告警，提醒运维人员及时修改异常。
2.根据权利要求1所述的调度自动化图模规范一致性校核方法，其特征在于，步骤S1中，建立差异数据模型的具体步骤为：
S1-1，***中获取当前修改前的一次接线图及其SVG接线图xml文件信息，同样获取修改后的接线图及其SVG接线图xml文件信息，两者组成同一变电站的图形差异模型；
S1-2，通过图像分析识别技术分析出图形差异模型中对应图形的数据信息，依照差异部分是修改前图形模型中获取分类为删除、修改后获取分类为修改或新增进行分类；
S1-3，按照获取图形地区-变电站-线路的层次计算出图形差异模型对应图形xml文件信息，从而建立差异数据模型。
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