CN111275275A - 一种配电网负荷时空特性可视化分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种配电网负荷时空特性可视化分析方法，步骤是：从配电网业务***接入配电变压器负荷特性数据，包含电气量数据和投诉数据，形成配电网负荷特性数据集；对电气量数据采用动态色斑图生成技术进行分析处理，形成色斑图矢量图层文件；对投诉数据采用散点图生成技术，动态创建散点图样式的图层，二者均通过GIS前端显示；图层叠加，形成以色斑图层为底图、散点图层为前景的关联分析画面；在GIS平台部署色斑图图层生成服务，定期生成新的色斑图图层；对总体指标进行统计和可视化展示，对选定地理区域的所有配变设备进行多维度排序分析。此种方法可方便配网业务人员解读区域范围内负荷率水平分布情况，指导配电网规划、改造和电能质量治理工作。
Description
技术领域
本发明属于配网管理业务与辅助信决策领域，特别涉及一种配电网负荷时空特性的可视化方法，方便配网业务人员解读区域范围内配电网供电能力、供电效率的分布情况，及时发现薄弱点，指导输配网规划、改造和电能质量治理工作。
背景技术
近年来，国内配电网建设发展迅速，供电能力得到很大提升，但配电网规划和运维的辅助决策能力还存在不足，主要体现在：
(1)配网设备缺乏有效可靠的状态评估与风险评价，如存在部分城中村频繁停电、配电变压器遭洪涝浸坏、线路过载等问题；
(2)对电网缺乏可靠性评估、故障诊断和薄弱点定位能力；
(3)用户评估不到位，存在客户平均停电时间长、无法满足重要客户的供电需求、与客户沟通不足等问题；
(4)无法对整个配电网的综合运行状态进行评估，从而无法对业务进行综合指导。
随着配电网信息化、智能化的建设，电网企业中配网侧各专业数据越来越全面，为配网运维提供了有力支撑，主要数据类型包含配电网运行设备数据、电网数据、用户数据和环境数据等，已初步实现了企业级数据资源的整合、共享与利用，数据的多样性与丰富性、时变性与激增性日益凸显，使得传统电力***特别是配用电数据的管理及利用面临诸多新的问题与挑战。为了充分利用数据，提高管理精益实效和服务精细化，可通过集成设备、电网、用户、环境等各专业异构数据，提供基于数据辨识与分析模型，为规划与运维提供决策支持，提高配电网规划和运维的智能化决策能力。
配电变压器负载数据是配用电数据的重要组成部分，具有规模大、时效特征强、价值密度低等特征。同时，随着社会信息化的迅速发展，特别是大数据时代的到来，大量社会、经济、气象、地理信息等数据资源的互通互联成为现实，为发掘负荷数据与其他用电数据的关联关系提供了可能。特别是电网建设需求、电网规划合理性与负荷数据关联密切，具有重要的指导价值。
综上，针对目前区域配变特性数据的特点，为提高配电网规划和运维的智能化决策能力，提高配电网数据价值利用水平，本案由此产生。
发明内容
本发明的目的，在于提供一种配电网负荷时空特性可视化分析方法，其可方便配网业务人员解读区域范围内负荷率水平的分布情况，指导配电网规划、改造和电能质量治理工作。
为了达成上述目的，本发明的解决方案是：
一种配电网负荷时空特性可视化分析方法，包括如下步骤：
步骤1，周期性地从配电网业务***接入配电变压器负荷特性数据，包含电气量数据和投诉数据，对数据进行校验和筛选，形成配电网负荷特性数据集；
步骤2，对于电气量数据，采用动态色斑图生成技术对数据进行分析处理，形成色斑图矢量图层文件，并通过GIS前端显示；对于投诉数据，采用散点图生成技术，通过GIS平台提供的openlayer开发接口，动态创建散点图样式的图层，并通过GIS前端显示；
步骤3，对色斑图和散点图进行图层叠加，形成以色斑图层为底图、散点图层为前景的关联分析画面；
步骤4，在GIS平台部署色斑图图层生成服务，定期生成新的色斑图图层；
步骤5，对总体指标进行统计和可视化展示，并对选定地理区域的所有配变设备进行多维度的排序分析。
上述步骤1中，电气量数据包括最大负载率、平均负荷率和电压合格率，投诉数据包括频繁停电投诉和电压质量投诉。
上述步骤2中，采用色斑图生成技术形成色斑图矢量图层文件的过程是：将电气量数据结合配变的地理坐标，形成带地理坐标的分布式数据集；采用等值面分析技术和反距离加权插值算法生成数据栅格图，针对栅格图数据采用等值面分析技术提取数据的等值面，自动生成等值面矢量图层；结合WEB框架的预先设定的专题图样，渲染生成色斑图。
上述步骤3中，色斑图图层包括最大负载率、平均负荷率、电压合格率三个图层，在叠加时只能选择一种作为底图，不能同时显示；散点图层包括频繁停电投诉和电压质量投诉两个图层，在叠加显示时，通过图层选择，选择其中之一作为前景叠加显示，或者同时作为前景叠加显示。
上述步骤5中，总体指标包括重过载专变、轻载专变、重过载公变、轻载公变、电压合格率、低压台区总数、频繁停电投诉总数和电压质量投诉总数。
上述步骤5中，采用数字、饼图或趋势曲线的可视化方式显示总体指标。
上述步骤5中，配变设备包括公变和专变。
采用上述方案后，本发明从区域配电网业务数据中，提取配电变压器负荷的最大负载率、平均负荷率、用户投诉等特性数据，采用动态地理色斑图和地理散点图等可视化技术，形成最大负载率、平均负荷率以及电压合格率色斑图和投诉散点图，同时对用电类型、配电类型等分布态势进行了统计展示，形成统计和排序表格，可准确且直观反映区域范围内供电能力、供电效率和供电质量的分布情况，从而发现薄弱环节，指导配电网规划、改造和电能质量治理工作。本发明可广泛用于区域配电网的供电效率和供电能力的分析和评估。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是数据可视化处理过程示意图；
图3是动态色斑图生成过程示意图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的技术方案及有益效果进行详细说明。
如图1所示，本发明提供一种配电网负荷时空特性可视化分析方法，包括如下步骤：
(1)建模。根据负荷数据之间的关系，在关系型数据库中构建负荷数据表、电压合格率表、投诉表。表结构参见表1～表3。
表1 配变负荷数据结构
| 数据项名称 | 数据项类型 | 数据项长度 |
| 数据时间 | VARchar2 | 100 |
| 变电站 | VARchar2 | 100 |
| 线路 | VARchar2 | 100 |
| 用户编号 | VARchar2 | 100 |
| 用户名称 | VARchar2 | 300 |
| 计量点号 | VARchar2 | 100 |
| 电表资产编号 | VARchar2 | 100 |
| 最大负荷 | NUMBER | 12,4 |
| 最大负荷时间 | VARchar2 | 100 |
| 最小负荷 | NUMBER | 12,4 |
| 最小负荷时间 | VARchar2 | 100 |
| 平均负荷 | NUMBER | 12,4 |
| 负荷率 | VARchar2 | 100 |
表2 电压合格率数据结构
| 数据项名称 | 数据项类型 | 数据项长度 |
| ID号 | VARchar2(100), | 100 |
| 原始名 | VARchar2 | 200 |
| 监测点编号 | VARchar2 | 200 |
| 地理坐标 | VARchar2 | 100 |
| 终端类型 | VARchar2(50), | 50 |
| 用户信息 | VARchar2(500) | 500 |
| 负荷类型 | VARchar2(50) | 50 |
| 数据时间 | VARchar2(100) | 100 |
| 运行时数 | VARchar2 | 100 |
| 越下限时间 | VARchar2 | 100 |
| 越上限时间 | VARchar2 | 100 |
| 电压合格率 | NUMBER | 10,4 |
表3 投诉数据结构
(2)数据抽取和清洗。
周期性地从配电网业务***接入配电变压器负荷特性数据，所述配电网业务***一般指营销和计量***，配电网负荷特性数据包括电气量数据和投诉数据，电气量数据包括最大负载率、平均负荷率、电压合格率等，其特点是数据具有地理位置属性，数据点之间存在关联影响，且数值在空间分布上具有一定的连续性；投诉数据由营销***接入，包括频繁停电投诉和电压质量投诉等，其特点是数据具有地理位置属性，数据各点相互间无关联，且在空间上数值离散性更强；对所述配电变压器负荷特性数据的质量进行校验和筛选，包括校验验证配电设备正确性，过滤无效数据，最后将最大负载率、平均负荷率数据存入负荷数据表、电压合格率数据存入电压合格率表、投诉数据存入投诉表，从而形成配电网负荷特性数据集。
(3)可视化分析
可视化分析处理流程如图2所示，针对最大负载率、平均负荷率、电压合格率、频繁停电投诉和电压质量投诉这五类数据，分别采用两种方式进行处理。
对于配电网负荷特性数据集中的电气量数据，包括最大负载率、平均负荷率、电压合格率，由于具有局部关联影响，数据上有一定的连续性，因此采用动态色斑图(热力图)生成技术，开发色斑图图层生成服务程序在GIS服务端对数据进行分析处理，形成对应的三个色斑图矢量图层文件，并通过GIS前端显示，以体现数据区域分布的差异性。将最大负载率、平均负荷率、电压合格率等负荷特性数据，结合配变的地理坐标，形成带地理坐标的分布式数据集。动态色斑图(热力图)生成技术是指对地理坐标的分布式数据集，采用等值面分析技术和反距离加权插值算法生成数据栅格图，针对栅格图数据采用等值面分析技术提取数据的等值面，从而将电网及设备状态评估结果数据自动生成等值面矢量图层。结合WEB框架的预先设定的专题图样，渲染生成热力图。如图3所示。将热力图动态生成程序以服务形式部署，并定期执行，可实现定期按照新数据生成新的热力图，实现动态热力图。
针对配电网负荷特性数据集中的投诉数据，由于数据的离散性更强，因此采用散点图生成技术，通过GIS平台提供的openlayer开发接口，WEB框架获取数据，动态创建散点图样式的图层，并通过GIS前端显示，以体现数据的密集或稀疏的分布特点。其中，散点图是指基于地理图的散点图，通过大数据量的堆积，以体现数据的密集或稀疏的分布特点，同时可结合散点的图样、大小、颜色等反映更多纬度的数据信息。
(4)图层叠加分析
通过分析投诉类数据的散点图与配电网负荷特性数据的动态色斑图，基于GIS的图层管理功能，实现图层叠加，形成以色斑图层为底图、投诉散点图层为前景的相关性分析画面，可以直观掌握投诉与负荷的相关关系。其中，所述负载率图层为底图、投诉散点图层为前景，其中负载率图层为步骤(2)生成的色斑图图层，包括最大负载率、平均负荷率、电压合格率等三个图层，在叠加时只能选择一种作为地图，不能同时显示；投诉散点图层包括频繁停电投诉和电压质量投诉两个图层，在叠加显示时，可以通过图层选择，选择其中之一作为前景叠加显示，也可以同时作为前景叠加显示。
(5)动态轮播
在GIS平台部署色斑图图层生成服务，针对最大负载率、平均负荷率和电压合格率等数据定期按照月份生成新的色斑图图层。GIS前端显示提供按月份循环播放功能，动态轮播指定电气量色斑图与投诉散点图叠加的相关性分析画面，可直观了解配网负荷特性分布情况的动态变化。
(6)统计分析
统计分析包括总体指标的统计和排序分析，是指对总体指标进行统计和可视化展示，并对选定区域的所有配变设备进行多维度的排序分析。针对配变负载情况、电压质量和用户投诉的全局统计分析，形成并构建包括重过载专变、轻载专变、重过载公变、轻载公变、电压合格率、低压台区总数、频繁停电投诉总数和电压质量投诉总数的总体指标，并采用数字、饼图、趋势曲线等可视化方式显示总体指标。对选定区域的所有配变设备，从负载率、最大负载率、电压合格率、投诉情况等多个维度进行排序，显示某一参数(负载情况、电压合格率、投诉次数)排名前10的台区，将该时间段内突出的配变问题提交给运维人员进行辅助决策。所述配变设备包括公变和专变，多维度分析是指按照负载率、最大负载率、电压合格率、投诉情况等多个维度进行排序。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。
Claims (7)
1.一种配电网负荷时空特性可视化分析方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1，周期性地从配电网业务***接入配电变压器负荷特性数据，包含电气量数据和投诉数据，对数据进行校验和筛选，形成配电网负荷特性数据集；
步骤2，对于电气量数据，采用动态色斑图生成技术对数据进行分析处理，形成色斑图矢量图层文件，并通过GIS前端显示；对于投诉数据，采用散点图生成技术，通过GIS平台提供的openlayer开发接口，动态创建散点图样式的图层，并通过GIS前端显示；
步骤3，对色斑图和散点图进行图层叠加，形成以色斑图层为底图、散点图层为前景的关联分析画面；
步骤4，在GIS平台部署色斑图图层生成服务，定期生成新的色斑图图层；
步骤5，对总体指标进行统计和可视化展示，并对选定地理区域的所有配变设备进行多维度的排序分析。
2.如权利要求1所述的一种配电网负荷时空特性可视化分析方法，其特征在于：所述步骤1中，电气量数据包括最大负载率、平均负荷率和电压合格率，投诉数据包括频繁停电投诉和电压质量投诉。
3.如权利要求1所述的一种配电网负荷时空特性可视化分析方法，其特征在于：所述步骤2中，采用色斑图生成技术形成色斑图矢量图层文件的过程是：将电气量数据结合配变的地理坐标，形成带地理坐标的分布式数据集；采用等值面分析技术和反距离加权插值算法生成数据栅格图，针对栅格图数据采用等值面分析技术提取数据的等值面，自动生成等值面矢量图层；结合WEB框架的预先设定的专题图样，渲染生成色斑图。
4.如权利要求1所述的一种配电网负荷时空特性可视化分析方法，其特征在于：所述步骤3中，色斑图图层包括最大负载率、平均负荷率、电压合格率三个图层，在叠加时只能选择一种作为底图，不能同时显示；散点图层包括频繁停电投诉和电压质量投诉两个图层，在叠加显示时，通过图层选择，选择其中之一作为前景叠加显示，或者同时作为前景叠加显示。
5.如权利要求1所述的一种配电网负荷时空特性可视化分析方法，其特征在于：所述步骤5中，总体指标包括重过载专变、轻载专变、重过载公变、轻载公变、电压合格率、低压台区总数、频繁停电投诉总数和电压质量投诉总数。
6.如权利要求1所述的一种配电网负荷时空特性可视化分析方法，其特征在于：所述步骤5中，采用数字、饼图或趋势曲线的可视化方式显示总体指标。
7.如权利要求1所述的一种配电网负荷时空特性可视化分析方法，其特征在于：所述步骤5中，配变设备包括公变和专变。
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