CN103186819A - 基于三维地理信息系统的电力设施选址二次优化方法 - Google Patents

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陈建武
吕达
孔彬
戚魏炯
刘俊伟
杨俊�
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Abstract

本发明定义了一种基于三维地理信息系统的电力设施选址二次优化方法，通过在一般精度三维地理信息场景中进行初步选址生成设施可选拟合度分布图，再根据预期规划在此范围内选取重点关注区域进行高精度、定制化数据采集，生成高精度的局部模型进行二次精细选址。从而有效提高资源和数据的使用效率。本方法相对于以往技术的优势在于：减小了使用高精度地理信息数据的高成本问题，在选址过程中先使用一般精度的地理信息数据通过模拟退火算法进行初步选址生成设施可选拟合度分布图。再根据图线和规划选取重点区域进行针对性高精度建模，从而大大减小了数据测量的工作量和施工成本。

Description

基于三维地理信息系统的电力设施选址二次优化方法
技术领域
本发明涉及基于三维地理信息系统的电力设施选址二次优化方法，特别是一种基于三维地理信息系统的电力设施重点区域二次数据加密选址优化方法。
背景技术
随着信息技术的发展和普及，三维地理信息系统在电力生产中的使用范围更加广阔。在传统的三维空间辅助选址系统中，若想获得更准确的选址结果就必须建立精度相当高的三维空间模型。这直接导致的结果就是数据成本的增加，和大量无关区域高精度数据的浪费。本发明的产生就是为了解决以上问题，达到在高选址精度的前提下，有效配置资源、提高数据使用效率。
发明内容
本发明基于三维地理信息系统的电力设施选址二次优化方法，通过在一般精度三维地理信息场景中进行初步选址生成设施可选拟合度分布图。再根据预期规划在此范围内选取重点关注区域进行高精度、定制化数据采集，生成高精度的局部模型进行二次精细选址。从而有效提高资源和数据的使用效率。
本发明一种三维空间场景拟合加密优化技术的技术方案如下：
第一步：首先根据DEM和DOM等地理数据，结合电力设施地理空间分布数据，建立基础三维空间场景；
第二步：在基础三维空间场景中根据电力设施选址要求，利用模拟退火算法，建立初步选址模型，生成设施可选拟合度分布图。根据预期规划的电力设施分布情况，在此范围内选取对电力设施部署有利同时有不确定拟合可能的区域，作为重点关注区域；
第三步：使用激光点云扫描等高精度定制化方式，结合设施可选拟合度分布图，在该区域中采集点云数据等高精度数据，采集的区域选择和不同采集区域的精度控制以设施可选拟合度分布图作为依据；
第四步：由于采集数据精确性较高，可以对第二步得到的选址分析结果进行二次优化处理，尤其是在取得了高精度数据的区域，得到更精确的分析结果；
第五步：将分析结果和实际情况结合起来进行高精度选址作业，并将作业结果展现在三维空间中。
本发明基于三维地理信息系统的电力设施选址二次优化方法相对于以往技术的优势在于：减小了使用高精度地理信息数据的高成本问题，在选址过程中先使用一般精度的地理信息数据通过模拟退火算法进行初步选址生成设施可选拟合度分布图。再根据图线和规划选取重点区域进行针对性高精度建模，从而大大减小了数据测量的工作量和施工成本。
附图说明
图1是本发明基于三维地理信息系统的电力设施选址二次优化方法流程图。
具体实施方式
实施例一：
首先，确定选址区域A
第一步：首先根据DEM和DOM等地理数据，结合电力设施地理空间分布数据，建立区域A的基础三维空间场景A’；
第二步：在基础三维空间场景A’中根据电力设施选址要求，利用模拟退火算法，建立初步选址模型B，生成设施可选拟合度分布图C。根据预期规划的电力设施分布情况，在此范围内选取对电力设施部署有利同时有不确定拟合可能的区域，作为重点关注区域D；
第三步：使用激光点云扫描等高精度定制化方式，结合电力设施重点关注区域D，在该区域中采集点云数据等高精度数据E，不同采集区域的精度控制以设施可选拟合度分布图C作为依据，越倾向不确定拟合可能的区域，采集精度越高；
第四步：由于采集数据精确性较高，可以对第二步得到的选址分析结果进行二次优化处理，尤其是在电力设施重点关注区域D，得到更精确的分析结果F；
第五步：将分析结果F作为选址作业结果展现在三维空间A’中，供工程技术人员与实际情况相结合进行高精度选址作业。

Claims (2)

1.一种基于三维地理信息系统的电力设施选址二次优化方法，包括：
(1)选址过程中先使用一般精度的地理信息数据通过模拟退火算法进行初步选址生成设施可选拟合度分布图；
(2)再根据图线和规划选取重点区域进行针对性高精度建模。
2.根据权利要求1所述的电力设施选址二次优化方法，其特征在于：
(1)根据DEM和DOM等地理数据，结合电力设施地理空间分布数据，建立基础三维空间场景；
(2)在基础三维空间场景中根据电力设施选址要求，利用模拟退火算法，建立初步选址模型，生成设施可选拟合度分布图；
(3)预期规划的电力设施分布情况，在此范围内选取对电力设施部署有利同时有不确定拟合可能的区域，作为重点关注区域；
(4)使用激光点云扫描等高精度定制化方式，结合设施可选拟合度分布图，在该区域中采集点云数据等高精度数据，采集的区域选择和不同采集区域的精度控制以设施可选拟合度分布图作为依据；
(5)由于采集数据精确性较高，可以对第二步得到的选址分析结果进行二次优化处理，尤其是在取得了高精度数据的区域，得到更精确的分析结果；
(6)将分析结果和实际情况结合起来进行高精度选址作业，并将作业结果展现在三维空间中。
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