CN111127665A - 一种面向电网运行风险管控过程的vr可视化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明电网运行可视化技术领域，具体是一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，通过人工智能技术运用，采用空间树的叶片节点配合电网运行的共同参数及差异参数进行相辅相成，从而可以在加载虚拟场景时，会对电网运行的共同参数及差异参数进行预估，根据提前预估配置文件的配置数据加载相应的空间树的叶片节点，即位置格数量，并对虚拟场景节点内的物件进行排序加载，从而实现了虚拟现实根据所需要求加载场景的问题，本发明只需根据配置数据加载N个位置格，不需要对所有数据进行全部加载，减少了加载数据量，进而避免了数据量较大导致加载缓慢或卡顿的问题，利用虚拟场景实现电网运行参数的可视化性。
Description
技术领域
本发明涉及电网运行可视化技术领域，具体是一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法。
背景技术
基于平面显示设备的增强现实技术能够融合设备的摄像头所拍摄的现实画面，并叠加虚拟的三维物体或多媒体信息，达到“增强现实”的效果，现在增强现实技术已经广泛应用于文化娱乐、教育、科研、军事、医疗等多个领域，随着我国电网的快速发展，目前已经初步形成特高压交直流、多直流混联格局，未来特高压交直流、多直流远距离、大容量输电格局将进一步增强。例如特高压交直流电网的快速发展给电网安全稳定运行带来极大的挑战，特高压直流故障情况下的多级调控机构协同处置手段较为匮乏，事后评估体系不够完善，缺乏对故障协同处置过程中电网运行方式、电力影响的综合性量化评估，可视化展示尚显不足，缺乏对电网运行监控设备的实时运行参数、设备状态、检修计划、设备缺陷、风险预警等信息的多维度可视化展示和把握。
而且在移动设备加载大量三维场景数据，由于移动设备的运算能力和传输速率有限，可能会降低VR系统运行的流畅，特别在移动终端上，会极大影响移动端VR程序的运行流畅，从而影响电网数据参数的可视化运行。因此，本领域技术人员提供了一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，建立电网区域链，在区域电网链上，建立若干个电网运行节点，并基于互联网基础将电网运行与VR场景建立连接，通过虚拟场景加载电网运行参数，形成可视化VR场景，具体包括以下步骤：
S1、收集若干个电网运行参数在虚拟现实中的运行操作，并对若干个电网运行参数在虚拟现实具体应用中的运行相关指标进行记录与大数据分析，逐步掌握电网运行的共同参数及差异参数；
S2、结合人工智能的深度学习方式逐步吸收电网运行的共同参数及差异参数；
S3、人工智能系统在VR场景或物体加载时，依据电网运行的共同参数，结合电网运行的差异参数，提前进行过程与操作预估，获取待加载的虚拟场景的配置文件；
S4、根据预估结果提前发出所需VR场景或物体的加载命令进行智能加载，并加载所述配置文件中记录的目标虚拟场景的配置数据，根据配置数据加载建立可视化虚拟场景。
作为本发明进一步的方案：所述配置文件用于记录目标虚拟场景的配置数据，其中所述配置数据包括：建立电网运行节点所在位置（即虚拟场景中的位置）的空间树，所述空间树上的每个叶片节点对应一个位置格，筛选出与电网运行节点之间的距离满足预设条件的N个位置格对应的叶片节点，得N个叶片节点，加载N个叶片节点所对应的位置格中物件的配置数据。
作为本发明再进一步的方案：通过建立的空间树形成加载队列：对N个叶片节点进行排序，得第1叶片节点、第2叶片节点……第N叶片节点，其中第1叶片节点所对应的位置格，即是电网运行节点所处的位置，第2叶片节点所对应的位置格位于电网运行节点的前方。
作为本发明再进一步的方案：上述S4中记载的加载所述配置文件记录目标虚拟场景的配置数据，其中所述配置数据包括：
获取虚拟场景中每个叶片节点所对应待加载物件的配置数据；
将每个待加载物件的配置数据输入到加载队列节点中；
确保每个叶片节点均对应有待加载物件的配置数据。
作为本发明再进一步的方案：S1中操作相关指标包括：电网重要断面裕度分析、故障协同处置准确性分析、安控策略准确性分析、损失电量分析以及所在位置节点。
作为本发明再进一步的方案：所述VR场景与物体包括三维虚拟场景、全景深视频、三维虚拟物体，其中VR场景与物体加载包括必要加载和选择性加载两种。
作为本发明再进一步的方案：所述S4中虚拟场景的具体加载还包括：
A、通过对电网运行的共同参数及差异参数进行预估，并加载相应的位置格数量；
B、根据电网运行节点所在位置为空间树的第1叶片节点，电网运行节点前方为第2叶片节点，依次推理，根据电网运行的共同参数及差异参数进行加载相对应的叶片节点；
C、通过加载指令，优先加载电网运行节点前方对所对应的叶片节点内的待加载物件，再按照空间树的叶片节点排列顺序依次加载，即可完成电网运行节点所处虚拟场景的加载，以实现电网运行风险管控的可视化。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明设计了一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，在实际操作时，通过人工智能技术运用，采用空间树的叶片节点配合电网运行的共同参数及差异参数进行相辅相成，从而可以在加载虚拟场景时，会对电网运行的共同参数及差异参数进行预估，根据提前预估配置文件的配置数据加载相应的空间树的叶片节点，即位置格数量，并对虚拟场景节点内的物件进行排序加载，从而实现了虚拟现实根据所需要求加载场景的问题，由此，本发明只需根据配置数据加载N个位置格，不需要对所有数据进行全部加载，减少了加载数据量，进而避免了数据量较大导致加载缓慢或卡顿的问题，进一步的，利用虚拟场景实现电网运行参数的可视化性，进而有利于工作人员对电网的管控性。
附图说明
图1为一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法的原理图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例中，一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，建立电网区域链，在区域电网链上，建立若干个电网运行节点，并基于互联网基础将电网运行与VR场景建立连接，通过虚拟场景加载电网运行参数，形成可视化VR场景，具体包括以下步骤：
S1、收集若干个电网运行参数在虚拟现实中的运行操作，并对若干个电网运行参数在虚拟现实具体应用中的运行相关指标进行记录与大数据分析，逐步掌握电网运行的共同参数及差异参数，其中操作相关指标包括：电网重要断面裕度分析、故障协同处置准确性分析、安控策略准确性分析、损失电量分析以及所在位置节点；
S2、结合人工智能的深度学习方式逐步吸收电网运行的共同参数及差异参数，并将电网运行的共同参数及差异参数分别存储到人工智能系统内，以便应用于虚拟场景的加载；
S3、人工智能系统在VR场景或物体加载时，依据电网运行的共同参数，结合电网运行的差异参数，提前进行过程与操作预估，获取待加载的虚拟场景的配置文件；
首先，VR场景与物体包括三维虚拟场景、全景深视频、三维虚拟物体，其中VR场景与物体加载包括必要加载和选择性加载两种，必要加载VR场景与物体是指根据电网运行的共同参数进行预估后，根据所选空间树的节点的发出的加载指令，选择性加载VR场景与物体是指根据电网运行的单个节点参数进行预估后，依据所选空间树的节点发出的加载指令；
其次，配置文件用于记录目标虚拟场景的配置数据，其中配置数据包括：建立电网运行节点所在位置（即虚拟场景中的位置）的空间树，空间树上的每个叶片节点对应一个位置格，筛选出与电网运行节点之间的距离满足预设条件的N个位置格对应的叶片节点，得N个叶片节点，加载N个叶片节点所对应的位置格中物件的配置数据；
通过建立的空间树形成加载队列：对N个叶片节点进行排序，得第1叶片节点、第2叶片节点……第N叶片节点，其中第1叶片节点所对应的位置格，即是电网运行节点所处的位置，第2叶片节点所对应的位置格位于电网运行节点的前方；
S4、根据预估结果提前发出所需VR场景或物体的加载命令进行智能加载，并加载配置文件中记录的目标虚拟场景的配置数据，根据配置数据加载建立可视化虚拟场景，其中配置数据包括：
1、获取虚拟场景中每个叶片节点所对应待加载物件的配置数据；
2、将每个待加载物件的配置数据输入到加载队列节点中；
3、确保每个叶片节点均对应有待加载物件的配置数据。
再根据配置数据加载建立所需虚拟场景，且虚拟场景的具体加载还包括：
A、通过对电网运行的共同参数及差异参数进行预估，并加载相应的位置格数量，每个位置格数对应每个叶片节点，即N个位置格，N的取值方法可以根据若干个电网运行节点共同参数以及差异参数进行选择，可以使N＝16、25、36、49、81等，不论N取值为多少，均是以第1叶片节点（即电网运行节点所处位置格）为中心；
B、根据电网运行节点所在位置为空间树的第1叶片节点，电网运行节点前方为第2叶片节点，依次推理，根据电网运行的共同参数及差异参数进行加载相对应的叶片节点；
C、通过加载指令，优先加载电网运行节点前方对所对应的叶片节点内的待加载物件，再按照空间树的叶片节点排列顺序依次加载，即可完成电网运行节点所处虚拟场景的加载，该空间树的叶片节点加载，会以电网运行节点所处位置格节点（即第1叶片节点）为基础，依次由第2叶片节点（即所对应的位置格前方）……第N叶片节点进行加载，并对相应叶片节点内的待加载物件进行加载，进而会优选加载电网运行节点前方的位置格中的物件，即可完成电网运行参数的虚拟场景加载，避免加载虚拟场景卡顿而影响虚拟场景效果的问题，从而实现电网运行风险管控的可视化。
综上所述，本发明通过人工智能技术运用，采用空间树的叶片节点配合电网运行的共同参数及差异参数数据进行相辅相成，从而可以在加载虚拟场景时，会对电网运行的共同参数及差异参数进行预估，根据提前预估配置文件的配置数据加载相应的空间树的叶片节点，即位置格数量，并对虚拟场景节点内的物件进行排序加载，从而实现了虚拟现实根据所需要求加载场景的问题，由此，本发明只需根据配置数据加载N个位置格（即N可以为16、25等），不需要对所有数据进行全部加载，减少了加载数据量，进而避免了数据量较大导致加载缓慢或卡顿的问题，同时也提高了虚拟场景的视觉效果，并利用电网运行的共同参数及差异参数配合空间树的运行，实现电网运行参数的可视化展示，以便工作人员的管控。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (7)
1.一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，其特征在于，建立电网区域链，在区域电网链上，建立若干个电网运行节点，并基于互联网基础将电网运行与VR场景建立连接，通过虚拟场景加载电网运行参数，形成可视化VR场景，具体包括以下步骤：
S1、收集若干个电网运行参数在虚拟现实中的运行操作，并对若干个电网运行参数在虚拟现实具体应用中的运行相关指标进行记录与大数据分析，逐步掌握电网运行的共同参数及差异参数；
S2、结合人工智能的深度学习方式逐步吸收电网运行的共同参数及差异参数；
S3、人工智能系统在VR场景或物体加载时，依据电网运行的共同参数，结合电网运行的差异参数，提前进行过程与操作预估，获取待加载的虚拟场景的配置文件；
S4、根据预估结果提前发出所需VR场景或物体的加载命令进行智能加载，并加载所述配置文件中记录的目标虚拟场景的配置数据，根据配置数据加载建立可视化虚拟场景。
2.根据权利要求1所述的一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，其特征在于，所述配置文件用于记录目标虚拟场景的配置数据，其中所述配置数据包括：建立电网运行节点所在位置（即虚拟场景中的位置）的空间树，所述空间树上的每个叶片节点对应一个位置格，筛选出与电网运行节点之间的距离满足预设条件的N个位置格对应的叶片节点，得N个叶片节点，加载N个叶片节点所对应的位置格中物件的配置数据。
3.根据权利要求2所述的一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，其特征在于，通过建立的空间树形成加载队列：对N个叶片节点进行排序，得第1叶片节点、第2叶片节点……第N叶片节点，其中第1叶片节点所对应的位置格，即是电网运行节点所处的位置，第2叶片节点所对应的位置格位于电网运行节点的前方。
4.根据权利要求3所述的一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，其特征在于，上述S4中记载的加载所述配置文件记录目标虚拟场景的配置数据，其中所述配置数据包括：
获取虚拟场景中每个叶片节点所对应待加载物件的配置数据；
将每个待加载物件的配置数据输入到加载队列节点中；
确保每个叶片节点均对应有待加载物件的配置数据。
5.根据权利要求1所述的一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，其特征在于，S1中操作相关指标包括：电网重要断面裕度分析、故障协同处置准确性分析、安控策略准确性分析、损失电量分析以及所在位置节点。
6.根据权利要求1所述的一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，其特征在于，所述VR场景与物体包括三维虚拟场景、全景深视频、三维虚拟物体，其中VR场景与物体加载包括必要加载和选择性加载两种。
7.根据权利要求1所述的一种面向电网运行风险管控过程的VR可视化方法，其特征在于，所述S4中虚拟场景的具体加载还包括：
A、通过对电网运行的共同参数及差异参数进行预估，并加载相应的位置格数量；
B、根据电网运行节点所在位置为空间树的第1叶片节点，电网运行节点前方为第2叶片节点，依次推理，根据电网运行的共同参数及差异参数进行加载相对应的叶片节点；
C、通过加载指令，优先加载电网运行节点前方对所对应的叶片节点内的待加载物件，再按照空间树的叶片节点排列顺序依次加载，即可完成电网运行节点所处虚拟场景的加载，以实现电网运行风险管控的可视化。
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