CN111984611A - 电网信息模型在线自动处理及共享方法及应用端 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了电网信息模型在线自动处理及共享方法及应用端，从GIM数据中提取结构化数据和非结构化三维模型数据，并记录结构化数据与非结构化三维模型数据的关联关系；存储结构化数据；将非结构化三维模型数据进行三维切片处理，得到3D Tiles数据。本发明通过对GIM数据进行处理，得到结构化数据和非结构化三维模型数据，将结构化数据进行存储，将非结构化三维模型数据进行三维切片处理，得到并输出3D Tiles数据，以直接在浏览器上进行三维展示，从而实现在浏览器不需要安装插件的情况下就可以进行电网信息模型的三维展示。
Description
技术领域
本发明涉及地理信息系统技术领域，特别涉及一种电网信息模型在线自动处理及共享方法及应用端。
背景技术
目前，国家电网已经从信息技术与工程技术的角度出发，系统地分析输变电工程信息化各阶段应用重点及数字化技术应用情况，从而提出了电网信息模型(grid-information model,GIM)概念。GIM是依托地理信息系统(geographic informationsystem,GIS)，将电网的组成元素数字化，以信息模型为载体，集成每个元素全寿命周期内的信息，实现信息的高效、准确且全面的应用。在三维GIS上面的应用主要局限于具有插件的三维GIS平台，由于现有高版本的浏览器上已经不再支持安装插件，使得客户端需要安装插件的三维GIS平台在高版本的浏览器上无法进行三维展示。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种电网信息模型在线自动处理及共享方法及应用端，实现在浏览器不需要安装插件的情况下就可以进行电网信息模型的三维展示。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
电网信息模型在线自动处理及共享方法，包括步骤：
S1、从GIM数据中提取结构化数据和非结构化三维模型数据；
S2、存储所述结构化数据；
S3、将所述非结构化三维模型数据进行三维切片处理，得到3D Tiles数据。
为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：
电网信息模型在线自动处理及共享应用端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的电网信息模型在线自动处理及共享方法。
本发明的有益效果在于：电网信息模型在线自动处理及共享方法及应用端，通过对GIM数据进行处理，得到结构化数据和非结构化三维模型数据，将结构化数据进行存储，将非结构化三维模型数据进行三维切片处理，得到并输出3DTiles数据，以直接在浏览器上进行三维展示，从而实现在浏览器不需要安装插件的情况下就可以进行电网信息模型的三维展示。
附图说明
图1为本发明实施例的电网信息模型在线自动处理及共享方法的主要流程示意图；
图2为本发明实施例的电网信息模型在线自动处理及共享方法的整体流程示意图；
图3为本发明实施例的电网信息模型在线自动处理及共享方法的对外服务示意图；
图4为本发明实施例的具体应用场景的框架示意图；
图5为本发明实施例的具体应用场景的对外服务示意图；
图6为本发明实施例的电网信息模型在线自动处理及共享应用端的结构示意图。
标号说明：
1、电网信息模型在线自动处理及共享应用端；2、处理器；3、存储器。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
其中，为了保证能理解本发明，对本发明中的部分名词解释如下：
(1)、3D Tiles：3D Tiles是用于流式传输大规模异构3D地理空间数据集的开放规范。为了扩展Cesium的地形和图像流，3D Tiles将用于流式传输3D内容，包括建筑物、树木、点云和矢量数据。
(2)、PostgreSQL：是一种特性非常齐全的自由软件的对象-关系型数据库管理系统(ORDBMS)。
(3)、json、obj、ifc、stl、glft：不同的数据交换格式。
(4)、LOD：即Levels of Detail的简称，意为多细节层次。
(5)、draco压缩算法：谷歌开源3D数据压缩算法，又称为三角网压缩。
(6)、crn纹理压缩算法：是基于dxt之上的二次压缩。
(7)、F5和Nginx：常见的两种负载均衡器。
请参照图1至图5，电网信息模型在线自动处理及共享方法，包括步骤：
S1、从GIM数据中提取结构化数据和非结构化三维模型数据；
S2、存储所述结构化数据；
S3、将所述非结构化三维模型数据进行三维切片处理，得到3D Tiles数据。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：通过对GIM数据进行处理，得到结构化数据和非结构化三维模型数据，将结构化数据进行存储，将非结构化三维模型数据进行三维切片处理，得到并输出3D Tiles数据，以直接在浏览器上进行三维展示，从而实现在浏览器不需要安装插件的情况下就可以进行电网信息模型的三维展示。
进一步地，所述步骤S2具体包括以下步骤：
将所述结构化属性数据转换为json格式或是直接存入PostgreSQL数据库。
从上述描述可知，将结构化属性数据转换为json格式或是直接存入PostgreSQL数据库，方便后续检索查询。
进一步地，所述步骤S3中三维切片处理具体包括以下步骤：
将所述非结构化三维模型数据转换中间格式，所述中间格式包括obj、ifc或stl；
将所述非结构化三维模型数据由中间格式统一转换成glft格式；
将glft格式的所述非结构化三维模型数据进行LOD切片处理，生成3D Tiles数据，所述LOD切片处理包括三维模型化简技术、八叉树和瓦片金字塔。
从上述描述可知，使用Cesium3D Tiles进行数据组织，进行多叉树调度，可减少三维模型在网络传输时的带宽占用，提高渲染速度，实现GIM三维模型在不同层级显示时的平滑流畅切换。
进一步地，所述步骤S3中在将所述非结构化三维模型数据进行三维切片处理之前还包括以下步骤：
S31、按照不同分块粒度、不同误差比率、不同精简比率和不同分块域值对所述非结构化三维模型数据中的数据进行处理，得到初步处理后的所述非结构化三维模型数据。
从上述描述可知，对不同数据进行针对性处理，可以提升数据加载和渲染性能。
进一步地，所述步骤S3中将所述非结构化三维模型数据进行三维切片处理具体包括以下步骤：
S32、通过draco压缩算法对初步处理后的所述非结构化三维模型数据进行顶点压缩，采用crn纹理压缩算法对顶点压缩后的所述非结构化三维模型数据进行纹理压缩；
S33、对纹理压缩后的所述非结构化三维模型数据进行三维切片处理，得到3DTiles数据。
从上述描述可知，通过draco压缩算法进行顶点压缩，降低三角网的硬盘存储和数据传输时间，采用crn纹理压缩算法降低纹理对显存的消耗。
进一步地，所述步骤S31具体包括以下步骤：
解析所述非结构化三维模型数据，得到变电站三维模型数据和线路三维模型数据，解析所述变电站三维模型数据得到土建模型数据和电气模型数据，解析所述线路三维模型数据得到线路模型数据和导线挂点数据；
按照网格分块的分块粒度、与电压等级对应设置的误差比率、1.0的精简比率以及200000KB的分块域值对所述土建模型数据进行数据处理，得到初步处理后的所述非结构化三维模型数据；
按照对象分块的分块粒度、与电气类型和电压等级对应设置的误差比率、1.2的精简比率以及20000KB的分块域值对所述电气模型数据进行数据处理，得到初步处理后的所述非结构化三维模型数据；
按照对象分块的分块粒度、与模型类型和电压等级对应设置的误差比率、1.2的精简比率以及20000KB的分块域值对所述线路模型数据进行数据处理，得到初步处理后的所述非结构化三维模型数据；
根据所述导线挂点数据里的杆塔、绝缘子、导线以及三者之间的挂接关系生成线路走廊场景，得到3D Tiles数据，根据所述线路走廊场景中杆塔、绝缘子、导线以及三者之间的挂接关系和弧垂数据得到线路矢量数据。
从上述描述可知，土建对象比较大比较粗，适合网格分块处理，电气设备比较小比较细，适合按对象分块，同样设置对应的误差比率、精简比率和分块域值来提升数据加载和渲染性能；同时，生成的线路矢量数据也可以对外共享。
进一步地，所述步骤S3之后包括以下步骤：
基于3D Tiles数据，将GIM数据中CGCS2000坐标系进行非线性偏移处理和跨域处理，并通过F5负载均衡器和Nginx负载均衡器来提供三维属性数据服务和三维切片数据服务。
从上述描述可知，通过将GIM数据中CGCS2000坐标系进行非线性偏移处理和跨域处理，保证共享数据安全，以符合数据安全要求；借助F5负载均衡器和Nginx负载均衡器，实现多机集群分布式计算来提升GIM自动处理的效率，从而构建满足大用户并发不同系统之间的数据共享的GIM三维切片数据服务，以满足不同终端的三维GIS应用需求。
进一步地，还包括以下步骤：
在创建GIM在线自动处理任务时，判断所述GIM在线自动处理任务的预估解析数据大小是否超过了系统预设最大阈值，若是，则在提交所述GIM在线自动处理任务时发出警示；
在执行单个所述GIM在线自动处理任务时，若所述GIM在线自动处理任务的实际解析数据大小超过了系统预设最大阈值，则停止所述GIM在线自动处理任务的线程，新增磁盘预警记录。
从上述描述可知，通过磁盘预警，避免在上传的工程任务较多时，存在磁盘空间不足而导致任务转换失败甚至磁盘损坏的风险。
进一步地，所述步骤S1具体包括以下步骤：
获取电网工程GIM数据，解析所述电网工程GIM数据得到电网工程结构化属性数据、空间参数信息和GIM非结构化模型数据，并记录电网工程结构化属性数据、空间参数信息和GIM非结构化模型数据的关联关系；
将电网工程结构化属性数据和空间参数信息转换为json格式或是直接存入PostgreSQL数据库，将GIM非结构化数据存储在非结构化管理平台；
从所述非结构化管理平台中下载通用模型GIM数据，解析所述通用模型GIM数据得到通用模型结构化属性数据和非结构化三维模型数据，并记录所述通用模型结构化属性数据与所述非结构化三维模型数据的关联关系；
所述步骤S2具体包括以下步骤：
将所述通用模型结构化属性数据转换为json格式或是直接存入PostgreSQL数据库。
从上述描述可知，针对国网总部和网省公司的不同GIM数据不断提取出结构化数据和非结构化数据，以实现对不同GIM数据的在线自动处理及共享。
请参照图6，电网信息模型在线自动处理及共享应用端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的电网信息模型在线自动处理及共享方法。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：通过对GIM数据进行处理，得到结构化数据和非结构化三维模型数据，将结构化数据进行存储，将非结构化三维模型数据进行三维切片处理，得到并输出3D Tiles数据，以直接在浏览器上进行三维展示，从而实现在浏览器不需要安装插件的情况下就可以进行电网信息模型的三维展示。
请参照图1至图5，本发明的实施例一为：
本实施例的具体应用场景为国网总部和网省公司。
电网信息模型在线自动处理及共享方法，包括步骤：
S1、从GIM数据中提取结构化数据和非结构化三维模型数据，并记录结构化数据与非结构化三维模型数据的关联关系；
如图4和图5所示，步骤S1具体包括以下步骤：
获取电网工程GIM数据，解析电网工程GIM数据得到电网工程结构化属性数据、空间参数信息和GIM非结构化模型数据，并记录电网工程结构化属性数据、空间参数信息和GIM非结构化模型数据的关联关系；
将电网工程结构化属性数据和空间参数信息转换为json格式或是直接存入PostgreSQL数据库，将GIM非结构化数据存储在非结构化管理平台；
从所述非结构化管理平台中下载通用模型GIM数据，解析所述通用模型GIM数据得到通用模型结构化属性数据和非结构化三维模型数据，并记录所述通用模型结构化属性数据与所述非结构化三维模型数据的关联关系；
即在国网时，在将电网工程结构化属性数据和空间参数信息转换为json格式或是直接存入PostgreSQL数据库，将GIM非结构化数据存储在非结构化管理平台之后，通过UEP发送处理具体GIM数据的指令、消息；使得图3所示部署在国网的GIM在线自动处理服务通过监听获取指令、消息，到非结构化管理平台上下载通用模型GIM数据进行在线自动处理，以解析得到通用模型结构化属性数据和非结构化三维模型数据，对应于图3中的电网工程GIM数据自动化处理服务；
在网省公司时，接收到分发的结构化数据和非结构化数据进行存储在网省非结构化管理平台上，使得图3所示部署在省网的GIM在线自动处理服务通过监听获取网省UEP平台的指令、消息，并到网省非结构化管理平台上下载GIM数据进行在线自动处理，以解析得到通用模型结构化属性数据和非结构化三维模型数据，对应于图3中的GIM通用模型数据处理服务；
S2、存储结构化数据；
如图2所示，步骤S2具体包括以下步骤：
将通用模型结构化属性数据转换为json格式或是直接存入PostgreSQL数据库，方便后续检索查询，对应于图3中的属性信息自动生成服务；
S3、将非结构化三维模型数据进行三维切片处理，得到3D Tiles数据。
如图2所示，步骤S3具体包括以下步骤：
S31、按照不同分块粒度、不同误差比率、不同精简比率和不同分块域值对非结构化三维模型数据中的数据进行处理，得到初步处理后的非结构化三维模型数据，以提升数据加载和渲染性能；
如图2所示，步骤S31具体包括以下步骤：
解析非结构化三维模型数据，得到变电站三维模型数据和线路三维模型数据，解析变电站三维模型数据得到土建模型数据和电气模型数据，解析线路三维模型数据得到线路模型数据和导线挂点数据；
按照网格分块的分块粒度、与电压等级对应设置的误差比率、1.0的精简比率以及200000KB的分块域值对土建模型数据进行数据处理，得到初步处理后的非结构化三维模型数据；
按照对象分块的分块粒度、与电气类型和电压等级对应设置的误差比率、1.2的精简比率以及20000KB的分块域值对电气模型数据进行数据处理，得到初步处理后的非结构化三维模型数据；
按照对象分块的分块粒度、与模型类型和电压等级对应设置的误差比率、1.2的精简比率以及20000KB的分块域值对线路模型数据进行数据处理，得到初步处理后的非结构化三维模型数据；
根据导线挂点数据里的杆塔、绝缘子、导线以及三者之间的挂接关系生成线路走廊场景，得到3D Tiles数据，根据线路走廊场景中杆塔、绝缘子、导线以及三者之间的挂接关系和弧垂数据得到线路矢量数据；
其中，土建对象比较大比较粗，适合网格分块处理，电气设备比较小比较细，适合按对象分块，同时，根据GIM数据是变电站还是线路分别调用不同的处理服务进行数据处理。不同类型的GIM数据的数据处理服务配置不同，图2也有详细体现。其中，电压等级不同，大小不同，误差比率(可见距离)就不同。设备类型不同，大小也存在差异，误差比率(可见距离)也会有所不同，这样有针对性的处理，可以提升数据加载和渲染性能。
如图2所示，生成的线路矢量数据也可以对外共享；
S32、通过draco压缩算法对初步处理后的非结构化三维模型数据进行顶点压缩，降低三角网的硬盘存储和数据传输时间；采用crn纹理压缩算法对顶点压缩后的非结构化三维模型数据进行纹理压缩，以降低纹理对显存的消耗；
其中，将步骤S31和步骤S32整理成一个处理服务模块，处理服务模块根据GIM数据特点自动按需组成整个处理服务，从而避免多次I/O，提升了GIM在线自动处理性能。
S33、对纹理压缩后的非结构化三维模型数据进行三维切片处理，得到3DTiles数据。
在本实施例中，步骤S3中三维切片处理具体包括以下步骤：
将非结构化三维模型数据转换中间格式，中间格式包括obj、ifc或stl；
将非结构化三维模型数据由中间格式统一转换成glft格式，对应于图3中的GIM数据转换服务；
将glft格式的非结构化三维模型数据进行LOD切片处理，生成3D Tiles数据，LOD切片处理包括三维模型化简技术、八叉树和瓦片金字塔，对应于图3中的三维模型自动切片服务。
其中，使用Cesium3D Tiles进行数据组织，进行多叉树调度，可减少三维模型在网络传输时的带宽占用，提高渲染速度，实现GIM三维模型在不同层级显示时的平滑流畅切换。
如图2所示，GIM数据处理与场景构建为单线程进行，为增强用户体验，实现在线自动化处理，系统支持批量提交，同时支持中断与顺序调整等切片管理操作。大规模的GIM数据处理采用单机处理服务效率仍然很低，我们将单机服务改造成分布式处理服务，具体如下：
基于3D Tiles数据，将GIM数据中CGCS2000坐标系进行非线性偏移处理和跨域处理，保证共享数据安全，以符合数据安全要求，并通过F5负载均衡器和Nginx负载均衡器来提供三维属性数据服务和三维切片数据服务，以实现多机集群分布式计算来提升GIM自动处理的效率，从而构建满足大用户并发不同系统之间的数据共享的GIM三维切片数据服务，以满足不同终端的三维GIS应用需求。
考虑到GIM模型处理生成的3D Tiles数据占用磁盘空间大的特点，当上传的工程任务较多时，存在磁盘空间不足而导致任务转换失败甚至磁盘损坏的风险。所以系统设计了如图3所示的磁盘监控预警服务，具体如下：
在创建GIM在线自动处理任务时，判断GIM在线自动处理任务的预估解析数据大小是否超过了系统预设最大阈值，若是，则在提交GIM在线自动处理任务时发出警示；
在执行单个GIM在线自动处理任务时，若GIM在线自动处理任务的实际解析数据大小超过了系统预设最大阈值，则停止GIM在线自动处理任务的线程，新增磁盘预警记录。
同时，如图3所示，还提供了日志管理服务，对GIM数据处理是否成功、异常情况等日志进行管理，便于运维问题定位。并提供了对外服务接口，对外提供GIM在线自动处理后的三维数据服务和属性信息服务接口，如电网工程数字化管理应用系统和自身三维GIS系统，都可以通过调用接口实现GIM在线解析和管理以及GIM在线自动处理服务化。
在本实施例中，在步骤S3之后，如果是在国网，则通过三维GIS服务集成到电网工程数字化管理应用系统上进行展示。如果是在省网，通过网省三维GIS服务集成到总部电网工程数字化管理应用系统上进行展示。
请参照图6，本发明的实施例二为：
电网信息模型在线自动处理及共享应用端1，包括存储器3、处理器2及存储在存储器3上并可在处理器2上运行的计算机程序，处理器2执行计算机程序时实现上述实施例一种的电网信息模型在线自动处理及共享方法。
综上所述，本发明提供的电网信息模型在线自动处理及共享方法及应用端，通过对GIM数据进行处理，得到结构化数据和非结构化三维模型数据，并记录两者之间的关联关系，将结构化数据进行存储，将非结构化三维模型数据进行针对性处理，以提升数据加载和渲染性能；之后通过draco压缩算法进行顶点压缩，降低三角网的硬盘存储和数据传输时间，采用crn纹理压缩算法降低纹理对显存的消耗；最后进行三维切片处理，得到并输出3DTiles数据，使用Cesium3DTiles进行数据组织，进行多叉树调度，可减少三维模型在网络传输时的带宽占用，提高渲染速度，实现GIM三维模型在不同层级显示时的平滑流畅切换，可以直接在浏览器上进行三维展示，从而实现在浏览器不需要安装插件的情况下就可以进行电网信息模型的三维展示；同时，提供模型切片管理、磁盘预警与异常日志管理等，提高了总部和网省公司GIM数据处理效率，极大降低GIM数据更新运维工作量。同时，点云数据、人工模型、倾斜摄影、BIM、GIM等数据都可以转换3D Tiles数据，基于开放的3D Tiles格式，将GIM数据中CGCS2000坐标系进行非线性偏移处理和跨域处理，保证共享数据安全，以符合数据安全要求；借助F5负载均衡器和Nginx负载均衡器，实现多机集群分布式计算来提升GIM自动处理的效率，从而构建满足大用户并发不同系统之间的数据共享的GIM三维切片数据服务，以满足不同终端的三维GIS应用需求，从而提升三维数据共享能力，进一步推进智能电网“信息流和业务流”的融合。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.电网信息模型在线自动处理及共享方法，其特征在于，包括步骤：
S1、从GIM数据中提取结构化数据和非结构化三维模型数据；
S2、存储所述结构化数据；
S3、将所述非结构化三维模型数据进行三维切片处理，得到3D Tiles数据。
2.根据权利要求1所述的电网信息模型在线自动处理及共享方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
将所述结构化属性数据转换为json格式或是直接存入PostgreSQL数据库。
3.根据权利要求1所述的电网信息模型在线自动处理及共享方法，其特征在于，所述步骤S3中三维切片处理具体包括以下步骤：
将所述非结构化三维模型数据转换中间格式，所述中间格式包括obj、ifc或stl；
将所述非结构化三维模型数据由中间格式统一转换成glft格式；
将glft格式的所述非结构化三维模型数据进行LOD切片处理，生成3D Tiles数据，所述LOD切片处理包括三维模型化简技术、八叉树和瓦片金字塔。
4.根据权利要求1所述的电网信息模型在线自动处理及共享方法，其特征在于，所述步骤S3中在将所述非结构化三维模型数据进行三维切片处理之前还包括以下步骤：
S31、按照不同分块粒度、不同误差比率、不同精简比率和不同分块域值对所述非结构化三维模型数据中的数据进行处理，得到初步处理后的所述非结构化三维模型数据。
5.根据权利要求4所述的电网信息模型在线自动处理及共享方法，其特征在于，所述步骤S3中将所述非结构化三维模型数据进行三维切片处理具体包括以下步骤：
S32、通过draco压缩算法对初步处理后的所述非结构化三维模型数据进行顶点压缩，采用crn纹理压缩算法对顶点压缩后的所述非结构化三维模型数据进行纹理压缩；
S33、对纹理压缩后的所述非结构化三维模型数据进行三维切片处理，得到3D Tiles数据。
6.根据权利要求4所述的电网信息模型在线自动处理及共享方法，其特征在于，所述步骤S31具体包括以下步骤：
解析所述非结构化三维模型数据，得到变电站三维模型数据和线路三维模型数据，解析所述变电站三维模型数据得到土建模型数据和电气模型数据，解析所述线路三维模型数据得到线路模型数据和导线挂点数据
按照网格分块的分块粒度、与电压等级对应设置的误差比率、1.0的精简比率以及200000KB的分块域值对所述土建模型数据进行数据处理，得到初步处理后的所述非结构化三维模型数据；
按照对象分块的分块粒度、与电气类型和电压等级对应设置的误差比率、1.2的精简比率以及20000KB的分块域值对所述电气模型数据进行数据处理，得到初步处理后的所述非结构化三维模型数据；
按照对象分块的分块粒度、与模型类型和电压等级对应设置的误差比率、1.2的精简比率以及20000KB的分块域值对所述线路模型数据进行数据处理，得到初步处理后的所述非结构化三维模型数据；
根据所述导线挂点数据里的杆塔、绝缘子、导线以及三者之间的挂接关系生成线路走廊场景，得到3D Tiles数据，根据所述线路走廊场景中杆塔、绝缘子、导线以及三者之间的挂接关系和弧垂数据得到线路矢量数据。
7.根据权利要求1所述的电网信息模型在线自动处理及共享方法，其特征在于，所述步骤S3之后包括以下步骤：
基于3D Tiles数据，将GIM数据中CGCS2000坐标系进行非线性偏移处理和跨域处理，并通过F5负载均衡器和Nginx负载均衡器来提供三维属性数据服务和三维切片数据服务。
8.根据权利要求1所述的电网信息模型在线自动处理及共享方法，其特征在于，还包括以下步骤：
在创建GIM在线自动处理任务时，判断所述GIM在线自动处理任务的预估解析数据大小是否超过了系统预设最大阈值，若是，则在提交所述GIM在线自动处理任务时发出警示；
在执行单个所述GIM在线自动处理任务时，若所述GIM在线自动处理任务的实际解析数据大小超过了系统预设最大阈值，则停止所述GIM在线自动处理任务的线程，新增磁盘预警记录。
9.根据权利要求1所述的电网信息模型在线自动处理及共享方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：
获取电网工程GIM数据，解析所述电网工程GIM数据得到电网工程结构化属性数据、空间参数信息和GIM非结构化模型数据，并记录电网工程结构化属性数据、空间参数信息和GIM非结构化模型数据的关联关系；
将电网工程结构化属性数据和空间参数信息转换为json格式或是直接存入PostgreSQL数据库，将GIM非结构化数据存储在非结构化管理平台；
从所述非结构化管理平台中下载通用模型GIM数据，解析所述通用模型GIM数据得到通用模型结构化属性数据和非结构化三维模型数据，并记录所述通用模型结构化属性数据与所述非结构化三维模型数据的关联关系；
所述步骤S2具体包括以下步骤：
将所述通用模型结构化属性数据转换为json格式或是直接存入PostgreSQL数据库。
10.电网信息模型在线自动处理及共享应用端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9任一所述的电网信息模型在线自动处理及共享方法。
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