CN108334543A - 配用电数据可视化展示方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种配用电数据可视化展示方法和系统，其中的方法包括：基于预设的可视化显示方式生成与配用电数据相对应的可视化图像数据，在可视化图像数据中设置与图形元素相对应的动态交互式的数据标签；显示可视化图像数据，在接收到对于图形元素的选取指令时，通过数据标签显示与此图形元素对应的数据特征信息；本发明的配用电数据可视化展示方法和系统，能够帮助用户更好地分析配用电数据，通过网络社团发现以及网络拓扑简化分析网络中社团的个数与社团之间的关系，帮助用户更好地理解数据特征以及其在图中的含义，使用户对配用电数据有一个直观地、全方位地了解。

Description

配用电数据可视化展示方法和系统

技术领域

本发明涉及电力数据处理技术领域，尤其涉及一种配用电数据可视化展示方法和系统。

背景技术

随着智能配用电网建设的不断深入，采集终端数量的急剧增长，采集频度的大幅增强，面临着多源异构海量数据的有效集成、高效存储和高可扩展性的挑战。配用电业务逐步向智能化、精益化方向发展，需要进一步提升跨业务、跨平台的数据分析和处理能力，从而对数据存储和处理的高效性、价值挖掘的准确性和实时性以及人机交互和可视化效果提出了更高要求。配用电数据包括：结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指同一类数据具有相同的存储格式和长度，可以划分出固定的基本组成要素，能以表格的形式表达的数据，如字符、数字等；非结构化数据是指没有明显结构，无法划分出固定的基本组成元素的数据，如声音、图形、图像、动画、视频、照片等。结构化数据通常描述空间数据的静态基本信息，而非结构化信息描述空间数据的时空信息，尽管这两种数据在数据结构上存在很大差异，但它们是从不同角度描述同一空间信息，在查询和调用时是一个整体。

目前，还没有对现有各业务系统所积累的海量多源异构数据进行分析处理以解决用户用电行为分析、综合故障分析、小电流接地故障选线与电网量测数据评价等具体应用场景进行展示的方法，因此，需要提供一种配用电全局全量的可视化方法。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的一个技术问题是提供一种配用电数据可视化展示方法和系统。

根据本发明的一个方面，提供一种配用电数据可视化展示方法，包括：获取配用电数据，基于预设的可视化显示方式对所述配用电数据进行处理，生成与所述配用电数据相对应的可视化图像数据；确定与所述可视化图像数据中的图形元素相对应的数据特征信息，并在所述可视化图像数据中设置与所述图形元素相对应的动态交互式的数据标签；显示所述可视化图像数据，在接收到对于所述图形元素的选取指令时，显示与此所述图形元素对应的所述数据标签，用以通过所述数据标签显示与此所述图形元素对应的所述数据特征信息。

可选地，所述生成与所述配用电数据相对应的可视化图像数据包括：对所述配用电数据进行预处理并对所述配用电数据进行检测，判断所述配用电数据是否有缺失，如果是，则基于预设的数据补全方法补全所述配用电数据的缺失部分；其中，所述数据补全方法包括：数据均值法；基于预设的可视化显示方式从预处理后的所述配用电数据中提取出图形元素以及所述图像元素所对应的数据，并将此数据与所述图形元素进行绑定，通过相应的布局算法绘制出所述可视化图像数据。

可选地，如果确定生成的所述可视化图像数据为网络图形数据，则基于社团发现算法获得所述可视化图像数据中的多个社团节点，并获得与所述社团节点相对应的数据规模以及所述社团节点之间的关联度；其中，所述社团发现算法包括：SLPA社团发现算法；基于所述数据规模以及所述社团节点之间的关联度对所述多个社团节点进行拓扑简化处理并进行显示；如果确定生成的所述可视化图像数据为高维数据，则采用降维算法对所述可视化图像数据进行处理；其中，所述降维算法包括：PCA和MDS降维算法。

可选地，所述对所述多个社团节点进行拓扑简化处理并进行显示包括：将每个社团节点简化成一个图形点，基于与所述社团节点相对应的数据规模确此图形点的大小；基于所述社团节点之间的关联度确定所述社团节点之间的连接边的粗细；对于所述多个社团节点使用不同的颜色编码进行显示，其中，每个社团节点都为一个所述图形元素。

可选地，所述获取配用电数据包括：从各业务系统中获取配用电数据文件，其中，所述配用电数据文件的格式包括：Excel、csv、json；对所述配用电数据文件的文件格式进行格式检查之后存储所述配用电数据文件，并记录所述配用电数据文件的信息以及存储路径；基于所述存储路径获取所述配用电数据文件，从所述配用电数据文件提取需要进行可视化分析的配用电数据。

可选地，所述获取配用电数据包括：提供对于所述配用电数据文件进行处理的服务，其中，所述处理包括：上传、下载、删除、浏览文件；将所述可视化图像数据生成图片文件，并提供下载所述图片文件的服务，其中，所述图片文件的格式包括：png、jpg、svg。

根据本发明的另一方面，提供一种配用电数据可视化展示系统，包括：数据处理模块，用于获取配用电数据；可视化处理模块，用于基于预设的可视化显示方式对所述配用电数据进行处理，生成与所述配用电数据相对应的可视化图像数据；确定与所述可视化图像数据中的图形元素相对应的数据特征信息，并在所述可视化图像数据中设置与所述图形元素相对应的动态交互式的数据标签；显示模块，用于显示所述可视化图像数据，在接收到对于所述图形元素的选取指令时，显示与此所述图形元素对应的所述数据标签，用以通过所述数据标签显示与此所述图形元素对应的所述数据特征信息。

可选地，所述数据处理模块，用于对所述配用电数据进行预处理并对所述配用电数据进行检测，判断所述配用电数据是否有缺失，如果是，则基于预设的数据补全方法补全所述配用电数据的缺失部分；其中，所述数据补全方法包括：数据均值法；所述可视化处理模块，用于对所述配用电数据进行预处理，基于预设的可视化显示方式从预处理后的所述配用电数据中提取出图形元素以及所述图像元素所对应的数据，并将此数据与所述图形元素进行绑定，通过相应的布局算法绘制出所述可视化图像数据。

可选地，所述可视化处理模块，用于如果确定生成的所述可视化图像数据为网络图形数据，则基于社团发现算法获得所述可视化图像数据中的多个社团节点，并获得与所述社团节点相对应的数据规模以及所述社团节点之间的关联度；其中，所述社团发现算法包括：SLPA社团发现算法；基于所述数据规模以及所述社团节点之间的关联度对所述多个社团节点进行拓扑简化处理并进行显示；所述可视化处理模块，用于如果确定生成的所述可视化图像数据为高维数据，则采用降维算法对所述可视化图像数据进行处理；其中，所述降维算法包括：PCA和MDS降维算法。

可选地，所述可视化处理模块，用于将每个社团节点简化成一个图形点，基于与所述社团节点相对应的数据规模确此图形点的大小；基于所述社团节点之间的关联度确定所述社团节点之间的连接边的粗细；对于所述多个社团节点使用不同的颜色编码进行显示，其中，每个社团节点都为一个所述图形元素。

可选地，还包括：文件服务模块，用于从各业务系统中获取配用电数据文件，其中，所述配用电数据文件的格式包括：Excel、csv、json；对所述配用电数据文件的文件格式进行格式检查之后存储所述配用电数据文件，并记录所述配用电数据文件的信息以及存储路径；所述数据处理模块，用于基于所述存储路径获取所述配用电数据文件，从所述配用电数据文件提取需要进行可视化分析的配用电数据。

可选地，所述文件服务模块，用于提供对于所述配用电数据文件进行处理的服务，其中所述处理包括：上传、下载、删除、浏览文件；将所述可视化图像数据生成图片文件，并提供下载所述图片文件的服务，其中，所述图片文件的格式包括：png、jpg、svg。。

本发明的配用电数据可视化展示方法和系统，基于预设的可视化显示方式生成与配用电数据相对应的可视化图像数据，在可视化图像数据中设置与图形元素相对应的动态交互式的数据标签；显示可视化图像数据，在接收到对于图形元素的选取指令时，通过数据标签显示与此图形元素对应的数据特征信息；能够帮助用户更好地分析配用电数据，通过网络社团发现以及网络拓扑简化分析网络中社团的个数与社团之间的关系，帮助用户更好地理解数据特征以及其在图中的含义，使用户对配用电数据有一个直观地、全方位地了解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为根据本发明的配用电数据可视化展示方法的一个实施例的流程示意图；

图2为根据本发明的配用电数据可视化展示方法的一个实施例中的可视化处理的流程示意图；

图3为根据本发明的配用电数据可视化展示方法的一个实施例的实现的系统架构示意图；

图4和图5为根据本发明的配用电数据可视化展示方法的一个实施例的实际应用场景示意图；

图6为本发明的配用电数据可视化展示系统的一个实施例的模块示意图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

本发明实施例可以应用于计算机系统/服务器，其可与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。适于与计算机系统/服务器一起使用的众所周知的计算系统、环境和/或配置的例子包括但不限于：智能手机、个人计算机系统、服务器计算机系统、瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络个人电脑、小型计算机系统﹑大型计算机系统和包括上述任何系统的分布式云计算技术环境，等等。

计算机系统/服务器可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常，程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等等，它们执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型。计算机系统/服务器可以在分布式云计算环境中实施，分布式云计算环境中，任务是由通过通信网络链接的远程处理设备执行的。在分布式云计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。

图1为根据本发明的配用电数据可视化展示方法的一个实施例的流程示意图，如图1所示：

步骤101，获取配用电数据，基于预设的可视化显示方式对配用电数据进行处理，生成与配用电数据相对应的可视化图像数据。

可视化显示方式可以有多种，例如柱状图显示方式、饼图显示方式、网络图显示方式等，可视化图像数据包括柱状图数据、饼图数据、网络图数据等。

步骤102，确定与可视化图像数据中的图形元素相对应的数据特征信息，并在可视化图像数据中设置与图形元素相对应的动态交互式的数据标签。

例如，将配用电数据中的用电用户人数数据生成柱状图数据，柱状图数据中的一个柱状图像元素A用于标识某A市的用户，此柱状图像元素A相对应的数据特征信息为某A市的用户人数，在柱状图数据中设置与柱状图像元素A相对应的动态交互式的数据标签。

步骤103，显示可视化图像数据，在接收到对于图形元素的选取指令时，显示与此图形元素对应的数据标签，用以通过数据标签显示与此图形元素对应的数据特征信息。

例如，在浏览器中显示柱状图数据，在接收到对于柱状图像元素A的选取指令时，显示与柱状图像元素A对应的数据标签，用以通过数据标签显示与此柱状图像元素A对应的某A市的用户人数。

在一个实施例中，数据可视化是将源数据转换为可视化图像数据的过程，是数据可视化系统的核心内容。用户可以选择已经上传到服务器端的配用电数据文件，并选择可视化图像数据的类型，将转换后的可视化结果展示在浏览器上。可视化图像数据包括柱状图、饼图、折线图、散点图、雷达图、仪表盘、矩形树图、面积图、网络图、高维数据等10大类，如下表1所示：

表1-配用电数据转换的可视化图像数据的类型

图2为根据本发明的配用电数据可视化展示方法的一个实施例中的可视化处理的流程示意图，如图2所示：

步骤201，对配用电数据进行预处理并对配用电数据进行检测。

步骤202，判断配用电数据是否有缺失,如果是，则基于预设的数据补全方法补全配用电数据的缺失部分。

判断配用电数据是否有缺失的方法有多种。例如，在一段时间内的不同时标段内都有相应的数据，如果在一个时标段内没有数据，则数据有缺失。数据补全方法可以为数据均值法等。例如，数据均值法为基于前、后时标段内的数据并通过均值计算获得缺失数据的时标段内的数据。数据均值法可以采用现有的多种均值计算方法。

步骤203，基于预设的可视化显示方式从预处理后的配用电数据中提取出图形元素以及图像元素所对应的数据。例如，提取柱状图数据中的柱状图像元素，以及与柱状图元素对应的配用电数据。

步骤204，将此数据与图形元素进行绑定，通过相应的布局算法绘制出可视化图像数据。布局算法可以为现有的多种算法。

在一个实施例中，如果确定生成的可视化图像数据为网络图形数据，则基于社团发现算法获得可视化图像数据中的多个社团节点，并获得与社团节点相对应的数据规模以及社团节点之间的关联度，社团发现算法包括SLPA社团发现算法等。

社区发现(Community Detection)算法用来发现网络中的社区结构，也可以看做是一种聚类算法，可以采用现有的多种社区发现算法，例如，SLPA(Speaker-listenerLabel Propagation Algorithm)算法是一种社区发现算法，为对LPA算法(标签传播算法)的拓展。

基于数据规模以及社团节点之间的关联度对多个社团节点进行拓扑简化处理并进行显示。如果确定生成的可视化图像数据为高维数据，则采用降维算法对可视化图像数据进行处理。降维算法可以采用现有的多种降维算法，包括PCA(主成分分析)和MDS(是多维尺度分析)降维算法等。

对多个社团节点进行拓扑简化处理并进行显示的方法有多种。例如，将每个社团节点简化成一个图形点。基于与社团节点相对应的数据规模确此图形点的大小，基于社团节点之间的关联度确定社团节点之间的连接边的粗细，对于多个社团节点使用不同的颜色编码进行显示，每个社团节点都为一个图形元素，例如都为一个点。

在一个实施例中，对于如网络图与高维数据的可视化场景，用户难以直接观察与理解数据的特征，为此，可视化系统分别针对这两个场景提供了不同的可视分析工具。基于针对大规模复杂网络社团分析的SLPA社团发现算法，将社团发现结果使用不同的颜色编码展示。网络的拓扑简化是针对规模较大，视觉复杂度较高的网络的分析功能。拓扑简化将社团发现之后的每一个社团简化成一个点，点的大小表现社团规模的大小，社团之间的边的粗细表现社团之间关系的强弱。通过网络的拓扑简化，用户可以轻易的分析网络中社团的个数与社团之间的关系。

通过对高维数据进行降维处理，在用图形表现高维度的数据，并辅以交互手段，帮助人们对其分析和理解高维数据。集成了PCA与MDS降维算法，有助于解决高维数据维度过高难以理解，并且具有较高的视觉复杂度的问题，使高维数据在可视化时具有更好的表现力，更加直观并容易被用户理解。

在一个实施例中，从各业务系统中获取配用电数据文件，配用电数据文件的格式包括Excel、csv、json等。对配用电数据文件的文件格式进行格式检查之后存储配用电数据文件，并记录配用电数据文件的信息以及存储路径。基于存储路径获取配用电数据文件，从配用电数据文件提取需要进行可视化分析的配用电数据。提供对于配用电数据文件进行处理的服务，处理包括上传、下载、删除、浏览文件等。将可视化图像数据生成图片文件，并提供下载图片文件的服务，图片文件的格式包括png、jpg、svg等。

例如，配用电数据文件是进行可视化展示的源数据，包括Excel、csv、json等主流的数据格式。用户上传需要可视化的数据，系统对文件格式进行简单的格式检查之后存入服务器磁盘，并在数据库中记录文件信息与相应的路径等内容，方便后续的读取。系统设置了多种上传文件的接口，包括FTP接口、webservice接口、数据库接口、文本类数据接口等。

数据导出包括是源文件的导出和可视化结果的导出。提供下载源文件的功能，用户可以下载已经上传的源文件，以满足用户检查数据源的格式与数据的正确性的需求。提供导出可视化结果的功能，用户可将可视化的结果导出成png、jpg、svg等格式的图片文件，对图片文件进行后续的加工。

在一个实施例中，实现配用电数据可视化展示方法的系统架构如图3所示，包括数据层、业务逻辑层与表现层，其中数据层用来存储定期从各配用电相关业务系统收集而来的配用电数据，业务逻辑层可以定义数据接口，与高维数据的降维分析等处理工作，表现层向上提供系统与用户的交互界面，向下调用业务逻辑层定义的接口，完成用户的需求。

表现层包括可视化控件、数据处理控件与文件服务控件。可视化控件封装了多种数据可视化布局方法，将服务器端发送过来的预处理数据根据用户的需求进行展示。数据处理控件主要完成请求经过预处理后的数据、解析等功能。解析具体指将预处理数据再次处理，使之符合不同类型可视化控件数据格式的要求。文件服务控件向用户提供文件管理服务，用户通过该控件上传、下载、删除用户用于可视化的原数据。

表现层使用HTML、CSS、JavaScript、SVG等技术构建。可视化控件通过数据处理模块获取经过服务器预处理的数据，数据处理模块将预处理数据再次处理，提取出网络中的节点和边。可视化控件将处理完成的数据，根据不同的可视化展示方法绑定数据与图形元素，并通过相应的布局算法将图形在画布上绘制出来。

数据处理模块的功能分为两个部分，第一个部分是文件数据请求，根据用户选择的存储在服务器端的数据文件向服务器发出文件内容的请求。服务器经过最初步的解析(预处理)后返回文件内容。在发送文件内容请求之后，对数据进行是否缺失的判断与处理后获取服务器上的数据内容。对缺失部分的数据按照一定的规则补全，然后交给可视化组件进行渲染。第二部分为数据的解析，根据具体可视化场景的不同，对数据通过不同的算法进行再次处理。

文件服务模块完成文件列表浏览、文件删除和文件上传的功能。该控件在页面加载的时候异步地向服务器请求文件列表。例如，用户需要删除文件时，点击操作栏中的删除按钮，控件向服务器请求删除并把文件ID发送至服务器，由服务器的文件管理模块对磁盘上的数据文件执行具体的操作。

在一个实施例中，分级统计图是一种在地图分区上使用视觉符号(通常是颜色、阴影或者不同疏密的晕线)来表示一个范围值的分布情况的地图。在整个制图区域的若干个小的区划单元内(行政区划或者其他区划单位)，根据各分区的数量(相对)指标进行分级，并用相应色级或不同疏密的晕线，反映各区现象的集中程度或发展水平的分布差别，最常见于选举和人口普查数据的可视化，这些数据以省、市登地理区域为单位。

分级统计地图依靠颜色等来表现数据内在的模式，因此选择合适的颜色非常重要，当数据的值域大或者数据的类型多样时，选择合适的颜色映射相当有挑战性。现有的分级统计地图的问题在于数据分布和地理区域大小的不对称。通常大量数据集中于人口密集的区域，而人口稀疏的地区却占有大多数的屏幕空间，用大量的屏幕空间来表示小部分数据的做法对空间的利用非常不经济，这种不对称还常常会造成用户对数据的错误理解，不能很好地帮助用户准确得区分和比较地图上各个分区的数据值。

采用本发明的配用电数据可视化展示方法，统计某地区每个功能区块的用户，然后计算所有用户的用电量，最后计算每个功能区块的面积，用电量和面积的比值即为该区块的用电密度。把用电密度的数值范围划分为八段，用颜色进行编码得到某地区功能区块的用电密度图，如图4所示。

热力图(Heat Map)是矩形色块加上颜色编码。将热力图应用于电力数据，可以发现用电集中的区域，以对电力调度提供决策支持。为减缓浏览器渲染压力并降低服务器数据抽取时间，采用本发明的配用电数据可视化展示方法，首先对230万浦东用户数据根据地理位置坐标使用kmeans聚成1000类，用图中的1000个点表示。热力图层中每个热力点的热力值由类中所有样本每天的平均用电量决定，热力辐射半径由类中的样本数量决定，如图5所示。

在一个实施例中，如图6所示，本发明提供一种配用电数据可视化展示系统60，包括：数据处理模块61、可视化处理模块62、显示模块63和文件服务模块64。数据处理模块61获取配用电数据。可视化处理模块62基于预设的可视化显示方式对配用电数据进行处理，生成与配用电数据相对应的可视化图像数据。可视化处理模块62确定与可视化图像数据中的图形元素相对应的数据特征信息，并在可视化图像数据中设置与图形元素相对应的动态交互式的数据标签。显示模块63显示可视化图像数据，在接收到对于图形元素的选取指令时，显示与此图形元素对应的数据标签，用以通过数据标签显示与此图形元素对应的数据特征信息。

数据处理模块61对配用电数据进行预处理并对配用电数据进行检测，判断配用电数据是否有缺失，如果是，则数据处理模块61基于预设的数据补全方法补全配用电数据的缺失部分，数据补全方法包括：数据均值法。可视化处理模块62对配用电数据进行预处理，基于预设的可视化显示方式从预处理后的配用电数据中提取出图形元素以及图像元素所对应的数据，并将此数据与图形元素进行绑定，通过相应的布局算法绘制出可视化图像数据。

在一个实施例中，如果确定生成的可视化图像数据为网络图形数据，则可视化处理模块62基于社团发现算法获得可视化图像数据中的多个社团节点，并获得与社团节点相对应的数据规模以及社团节点之间的关联度，社团发现算法包括SLPA社团发现算法等。可视化处理模块62基于数据规模以及社团节点之间的关联度对多个社团节点进行拓扑简化处理并进行显示。可视化处理模块62如果确定生成的可视化图像数据为高维数据，则采用降维算法对可视化图像数据进行处理，降维算法包括PCA和MDS降维算法等。

可视化处理模块62将每个社团节点简化成一个图形点，基于与社团节点相对应的数据规模确此图形点的大小。可视化处理模块62基于社团节点之间的关联度确定社团节点之间的连接边的粗细，对于多个社团节点使用不同的颜色编码进行显示，每个社团节点都为一个图形元素。

文件服务模块64从各业务系统中获取配用电数据文件，配用电数据文件的格式包括：Excel、csv、json等。文件服务模块64对配用电数据文件的文件格式进行格式检查之后存储配用电数据文件，并记录配用电数据文件的信息以及存储路径。数据处理模块61基于存储路径获取配用电数据文件，从配用电数据文件提取需要进行可视化分析的配用电数据。

文件服务模块64提供对于配用电数据文件进行处理的服务，处理包括上传、下载、删除、浏览文件等。文件服务模块64将可视化图像数据生成图片文件，并提供下载图片文件的服务，图片文件的格式包括png、jpg、svg等。

上述实施例中的配用电数据可视化展示方法和系统，基于预设的可视化显示方式生成与配用电数据相对应的可视化图像数据，在可视化图像数据中设置与图形元素相对应的动态交互式的数据标签；显示可视化图像数据，在接收到对于图形元素的选取指令时，通过数据标签显示与此图形元素对应的数据特征信息；能够帮助用户更好地分析配用电数据，通过网络社团发现以及网络拓扑简化分析网络中社团的个数与社团之间的关系，帮助用户更好地理解数据特征以及其在图中的含义，使用户对配用电数据有一个直观地、全方位地了解。

可能以许多方式来实现本发明的方法和系统。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明的方法和系统。用于方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本发明的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本发明的方法的机器可读指令。因而，本发明还覆盖存储用于执行根据本发明的方法的程序的记录介质。

本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (12)

1.一种配用电数据可视化展示方法，其特征在于，包括：

获取配用电数据，基于预设的可视化显示方式对所述配用电数据进行处理，生成与所述配用电数据相对应的可视化图像数据；

确定与所述可视化图像数据中的图形元素相对应的数据特征信息，并在所述可视化图像数据中设置与所述图形元素相对应的动态交互式的数据标签；

显示所述可视化图像数据，在接收到对于所述图形元素的选取指令时，显示与此所述图形元素对应的所述数据标签，用以通过所述数据标签显示与此所述图形元素对应的所述数据特征信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成与所述配用电数据相对应的可视化图像数据包括：

对所述配用电数据进行预处理并对所述配用电数据进行检测，判断所述配用电数据是否有缺失，如果是，则基于预设的数据补全方法补全所述配用电数据的缺失部分；其中，所述数据补全方法包括：数据均值法；

基于预设的可视化显示方式从预处理后的所述配用电数据中提取出图形元素以及所述图像元素所对应的数据，并将此数据与所述图形元素进行绑定，通过相应的布局算法绘制出所述可视化图像数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

如果确定生成的所述可视化图像数据为网络图形数据，则基于社团发现算法获得所述可视化图像数据中的多个社团节点，并获得与所述社团节点相对应的数据规模以及所述社团节点之间的关联度；其中，所述社团发现算法包括：SLPA社团发现算法；

基于所述数据规模以及所述社团节点之间的关联度对所述多个社团节点进行拓扑简化处理并进行显示；

如果确定生成的所述可视化图像数据为高维数据，则采用降维算法对所述可视化图像数据进行处理；其中，所述降维算法包括：PCA和MDS降维算法。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述多个社团节点进行拓扑简化处理并进行显示包括：

将每个社团节点简化成一个图形点，基于与所述社团节点相对应的数据规模确此图形点的大小；

基于所述社团节点之间的关联度确定所述社团节点之间的连接边的粗细；

对于所述多个社团节点使用不同的颜色编码进行显示，其中，每个社团节点都为一个所述图形元素。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取配用电数据包括：

从各业务系统中获取配用电数据文件，其中，所述配用电数据文件的格式包括：Excel、csv、json；

对所述配用电数据文件的文件格式进行格式检查之后存储所述配用电数据文件，并记录所述配用电数据文件的信息以及存储路径；

基于所述存储路径获取所述配用电数据文件，从所述配用电数据文件提取需要进行可视化分析的配用电数据。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取配用电数据包括：

提供对于所述配用电数据文件进行处理的服务，其中，所述处理包括：上传、下载、删除、浏览文件；

将所述可视化图像数据生成图片文件，并提供下载所述图片文件的服务，其中，所述图片文件的格式包括：png、jpg、svg。

7.一种配用电数据可视化展示系统，其特征在于，包括：

数据处理模块，用于获取配用电数据；

可视化处理模块，用于基于预设的可视化显示方式对所述配用电数据进行处理，生成与所述配用电数据相对应的可视化图像数据；确定与所述可视化图像数据中的图形元素相对应的数据特征信息，并在所述可视化图像数据中设置与所述图形元素相对应的动态交互式的数据标签；

显示模块，用于显示所述可视化图像数据，在接收到对于所述图形元素的选取指令时，显示与此所述图形元素对应的所述数据标签，用以通过所述数据标签显示与此所述图形元素对应的所述数据特征信息。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，

所述数据处理模块，用于对所述配用电数据进行预处理并对所述配用电数据进行检测，判断所述配用电数据是否有缺失，如果是，则基于预设的数据补全方法补全所述配用电数据的缺失部分；其中，所述数据补全方法包括：数据均值法；

所述可视化处理模块，用于对所述配用电数据进行预处理，基于预设的可视化显示方式从预处理后的所述配用电数据中提取出图形元素以及所述图像元素所对应的数据，并将此数据与所述图形元素进行绑定，通过相应的布局算法绘制出所述可视化图像数据。

9.如权利要求7所述的系统，其特征在于，

所述可视化处理模块，用于如果确定生成的所述可视化图像数据为网络图形数据，则基于社团发现算法获得所述可视化图像数据中的多个社团节点，并获得与所述社团节点相对应的数据规模以及所述社团节点之间的关联度；其中，所述社团发现算法包括：SLPA社团发现算法；基于所述数据规模以及所述社团节点之间的关联度对所述多个社团节点进行拓扑简化处理并进行显示；

所述可视化处理模块，用于如果确定生成的所述可视化图像数据为高维数据，则采用降维算法对所述可视化图像数据进行处理；其中，所述降维算法包括：PCA和MDS降维算法。

10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，

所述可视化处理模块，用于将每个社团节点简化成一个图形点，基于与所述社团节点相对应的数据规模确此图形点的大小；基于所述社团节点之间的关联度确定所述社团节点之间的连接边的粗细；对于所述多个社团节点使用不同的颜色编码进行显示，其中，每个社团节点都为一个所述图形元素。

11.如权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括：

文件服务模块，用于从各业务系统中获取配用电数据文件，其中，所述配用电数据文件的格式包括：Excel、csv、json；对所述配用电数据文件的文件格式进行格式检查之后存储所述配用电数据文件，并记录所述配用电数据文件的信息以及存储路径；

所述数据处理模块，用于基于所述存储路径获取所述配用电数据文件，从所述配用电数据文件提取需要进行可视化分析的配用电数据。

12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，

所述文件服务模块，用于提供对于所述配用电数据文件进行处理的服务，其中所述处理包括：上传、下载、删除、浏览文件；将所述可视化图像数据生成图片文件，并提供下载所述图片文件的服务，其中，所述图片文件的格式包括：png、jpg、svg。