CN112100225A - 基于大数据的配网线路全景可视化数据监控与分析系统 - Google Patents

Abstract

一种基于大数据的配网线路全景可视化数据监控与分析系统属于电力信息系统技术领域，尤其涉及一种基于大数据的配网线路全景可视化数据监控与分析系统。本发明主要包括两方面的目的：（1）实现信息化数据接口标准统一通过数据共享，实现配电网设备台帐和结构模型等的一致性维护，从根本上保证数据的准确性。将配电网设备的静态参数信息、动态运行信息与空间关系及位置信息相结合，减少生产人员重复维护数据的工作量，提高工作效率。（2）实现实景可视化在线监测与抢修融合在线路关键节点安装上监控摄像头，通过与对应三维模型可视化平台相融合，可实时监控现场配电设备运行状态，当实景覆盖范围内的用户有故障报修。

Description

基于大数据的配网线路全景可视化数据监控与分析系统

技术领域

本发明属于电力信息系统技术领域，尤其涉及一种基于大数据的配网线路全景可视化数据监控与分析系统。

背景技术

现有配网监控技术以配网线路二维可视化为主，通过对配网线路拓扑图进行分析，实现对线路的监测，该技术在使用过程中无法最大程度地利用生产人员的经验来对配网现场的实时监控，同时不能对配网现场的更多细节提供可视化远程监控。现有技术以各个业务系统数据为依托，各环节匹配度不高，各个功能比较独立，不利于管理决策的综合制定和计划的统筹安排。

发明内容

本发明主要包括两方面的目的：

(1)实现信息化数据接口标准统一

通过数据共享，实现配电网设备台帐和结构模型等的一致性维护，从根本上保证数据的准确性。将配电网设备的静态参数信息、动态运行信息与空间关系及位置信息相结合，减少生产人员重复维护数据的工作量，提高工作效率。

(2)实现实景可视化在线监测与抢修融合

在线路关键节点安装上监控摄像头，通过与对应三维模型可视化平台相融合，可实时监控现场配电设备运行状态，当实景覆盖范围内的用户有故障报修，抢修人员通过配备的移动终端，查看故障所处地理位置并迅速到达现场，缩短抢修时间，提高抢修效率。实现用户平均故障停电时间降至5分钟以内，供电可靠率RS-3达到99.999％，极大的减少停电时间，提高供电可靠性。

基于大数据的配网线路全景可视化数据监控与分析系统利用大数据技术和三维实景可视化在线监控系统，实现对在线监测数据、实时监控数据、巡检数据、全景影像数据和配网自动化数据相结合，在此基础上进行业务数据的计算统计、报表分析和数据挖掘。其系统架构包括以下部分：

1)第一步：数据整合，基于大数据技术，获取在线监测数据、实时监控数据、巡检数据、全景影像数据和配网自动化相关业务数据。具体如下：

(1)采用Orato8A、ETL组件初始化工具将一对一模型表的存量数据初始化至全域物理模型MPP数据库；

(2)采用RTsync、ETL组件将一对一模型表的增量数据加载至全域物理模型MPP数据库。

2)第二步：数据存储，基于大数据技术数据存储架构，采用HDFS分布式存储组件进行数据存储，调用存储过程进行数据库内部关联计算，将数据表关联结果拆分至MPP数据库中。

3)第三步：数据计算，配网线路全景可视化数据监控分析利用时序图展示数据变动趋势，实时掌握一手数据，给各运维人员提供有效参考。同时运用熵值法对历史问题设备进行二次分析以辅助决策关键监控因素，算法步骤如下：

(1)选取指标体系中n个样本，m个指标，x_ij代表第i个样本第j个指标的数值(i＝1,2…,n；j＝1,2,…,m)；

(2)计算第j项指标下第i个样本的得分。当指标有最佳值时，样本在这个指标上的得分为：

当指标没有最佳值时，如果指标值越大说明业务越好，那么以历史最大值作为参考，样本在这个指标上的得分为：

其中，(i＝1,2…,n；j＝1,2,…，m)。

(3)指标的标准化处理：异质指标同质化。由于各项指标的计量单位并不统一，因此在用它们计算综合指标前，我们先要对它们进行标准化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，并令x_ij＝|x_ij|，从而解决各项不同质指标值的同质化问题。而且，由于正向指标和负向指标数值代表的含义不同(正向指标数值越高越好,负向指标数值越低越好)，因此，对于高低指标我们用不同的算法进行数据标准化处理。其具体方法如下：

正向指标：

负向指标:

则x'_ij为第i个样本的第j个指标的数值的标准化结果，为了方便起见，仍记数据x′_ij＝x_ij。

(4)计算第j项指标下第i个样本占该指标的比重：

(5)计算第j项指标的熵值：

(6)计算第j项指标的信息效用值。指标的信息效用值越大，对方案评价的左右就越大，熵值就越小。定义信息效用值：

式中，

(7)求权重：

(8)采用加权和计算各样本的综合得分：

(9)按照各因素提取关键因子，最终建立针对各个关键点的监控系统，从而实现对关键故障点进行有效防范。

4)第四步：数据分析和展示，通过配网线路全景可视化系统与大数据结合。首先利用现场在线监测设备，从空中+地面多视角全景浏览电力设施，掌握现场周围环境，并完善电网影像信息。在此基础上，通过建立热点区域，查看具体细节，数据回传同时关联彼此孤立的数据，结合地图信息，将拍摄的多点位信息形成线路走廊。

接下来系统实现了三维建模功能，主要包括：空间测量、直接体现隐蔽工程及模拟停电分析。

空间测量：通过测量工具可以对杆高、档距进行测量。同时可以测量面积。

直观体现隐蔽工程：通过开挖功能可以直观的体现地下电缆埋设地理位置和敷设方式。

模拟停电分析：过模型闪烁，直观展现线变关系和负荷情况。

最后，系统实现了在线监控功能，对10kV电流数据、末端电压数据、分支运行数据、变压器温度实现高压电流数据的实时监控，为线损治理提供依据。采集集中器中电能表电压数据，为摸排治理末端低电压提供支撑。实现JP柜每条出线负荷的实时监控，为运检规划和升级提供依据。实现变压器、JP柜、开关接点温度的实时监控，预防变压器/JP柜过热起火事故。

本发明有益效果。

基于大数据的配网线路全景可视化数据监控与分析系统以国家电网公司配电网标准化管理体系为依据，在配网管理中突破传统二维数据局限，开创基于“实景建模”的720度三维可视化运检管理分析系统，本发明结合“二维全景影像”和“三维实景建模”技术，实现了空中+地面全景可视化，通过查看全景照片，达到对现场设备的720度浏览，提升资产精细化管理水平。本发明同时集成配网自动化、台区在线监测、PMS以及GIS等系统数据，利用大数据技术对故障数量进行分析，形成对配网线路的全景可视化数据监控支撑，对配网抢修实时调度，监控提供依据，提升设备状态管控能力和运检管理穿透力。

基于大数据的配网线路全景可视化数据监控与分析系统，应用大数据深入分析，更好的反映了现场实时数据情况。以深化运维检修业务应用为实例，有效完善可视化建模，提高配网精益化管理水平，提升了每一个步骤的运行效率，通过与配网自动化、抢修以及在线监测系统结合，数据实时回传，提前预判故障，真正做到防患于未然。实现跨业务、多类型、实时快速、灵活定制的数据关联分析，有效地缓解了基层单位运检人员抢修压力，满足公司在提升运检管理水平的需求。

基于大数据的配网线路全景可视化数据监控与分析系统通过全景影像分析生成全景台帐；通过在线监测、监控分析第一时间掌握设备实时运行情况和现场情况，完成对现场数据的实时在线监测预警，提升供电可靠性；在巡检过程中，通过照片采集直接可以读取射频标签或图像识别来获取杆号牌信息，并与对应全景照片绑定，实现全景拍摄和线路巡检一同完成，减少后期照片更新成本，实现智能巡检，提升运维巡检人员到岗率，降低工单超时率。通过三维模型，可以直观展现地下电缆分布情况，为隐蔽工程做有力支撑。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。本发明保护范围不仅局限于以下内容的表述。

图1基于大数据的配网线路全景可视化数据监控与分析系统架构

图2隐蔽工程区域体现

图3系统模拟停电功能

图4系统在线监控各项数据数值

具体实施方式

如图所示，本发明包括以下步骤：

1)第一步：数据整合，基于大数据技术，获取在线监测数据、实时监控数据、巡检数据、全景影像数据和配网自动化相关业务数据。具体如下：

(1)采用Orato8A、ETL组件初始化工具将一对一模型表的存量数据初始化至全域物理模型MPP数据库；

(2)采用RTsync、ETL组件将一对一模型表的增量数据加载至全域物理模型MPP数据库。

2)第二步：数据存储，基于大数据技术数据存储架构，采用HDFS分布式存储组件进行数据存储，调用存储过程进行数据库内部关联计算，将数据表关联结果拆分至MPP数据库中。

3)第三步：数据计算，配网线路全景可视化数据监控分析利用时序图展示数据变动趋势，实时掌握一手数据，给各运维人员提供有效参考。同时运用熵值法对历史问题设备进行二次分析以辅助决策关键监控因素，算法步骤如下：

(1)选取指标体系中n个样本，m个指标，x_ij代表第i个样本第j个指标的数值(i＝1,2…,n；j＝1,2,…,m)；

(2)计算第j项指标下第i个样本的得分。当指标有最佳值时，样本在这个指标上的得分为：

当指标没有最佳值时，如果指标值越大说明业务越好，那么以历史最大值作为参考，样本在这个指标上的得分为：

其中，(i＝1,2…,n；j＝1,2,…，m)。

(3)指标的标准化处理：异质指标同质化。由于各项指标的计量单位并不统一，因此在用它们计算综合指标前，我们先要对它们进行标准化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，并令x_ij＝|x_ij|，从而解决各项不同质指标值的同质化问题。而且，由于正向指标和负向指标数值代表的含义不同(正向指标数值越高越好,负向指标数值越低越好)，因此，对于高低指标我们用不同的算法进行数据标准化处理。其具体方法如下：

正向指标：

负向指标:

则x'_ij为第i个样本的第j个指标的数值的标准化结果，为了方便起见，仍记数据x′_ij＝x_ij。

(4)计算第j项指标下第i个样本占该指标的比重：

(5)计算第j项指标的熵值：

(6)计算第j项指标的信息效用值。指标的信息效用值越大，对方案评价的左右就越大，熵值就越小。定义信息效用值：

式中，

(7)求权重：

(8)采用加权和计算各样本的综合得分：

(9)按照各因素提取关键因子，最终建立针对各个关键点的监控系统，从而实现对关键故障点进行有效防范。

4)第四步：数据分析和展示，通过配网线路全景可视化系统与大数据结合。首先利用现场在线监测设备，从空中+地面多视角全景浏览电力设施，掌握现场周围环境，并完善电网影像信息。在此基础上，通过建立热点区域，查看具体细节，数据回传同时关联彼此孤立的数据，结合地图信息，将拍摄的多点位信息形成线路走廊。

接下来系统实现了三维建模功能，主要包括：空间测量、直接体现隐蔽工程及模拟停电分析。

空间测量：通过测量工具可以对杆高、档距进行测量。同时可以测量面积。

直观体现隐蔽工程：通过开挖功能可以直观的体现地下电缆埋设地理位置和敷设方式。

模拟停电分析：过模型闪烁，直观展现线变关系和负荷情况。

最后，系统实现了在线监控功能，对10kV电流数据、末端电压数据、分支运行数据、变压器温度实现高压电流数据的实时监控，为线损治理提供依据。采集集中器中电能表电压数据，为摸排治理末端低电压提供支撑。实现JP柜每条出线负荷的实时监控，为运检规划和升级提供依据。实现变压器、JP柜、开关接点温度的实时监控，预防变压器/JP柜过热起火事故。

下面结合实施例对本发明的具体实施方式作进一步详细说明：

本实例选取某配电站进行试验，选取8种设备作为样本，需要从电流、电压、温度、分支运行数据从4个指标中选取关键因素行监控。

(1)首先基于大数据技术，获取在线监测数据，并得出原始矩阵如下：

(2)计算第j个指标下的第i个项目的指标值的比重：

(3)计算各指标的熵值

电流、电压、温度、分支运行数据的熵值分别为：0.997632、0.9996、0.999757、0.991392。

(4)求信息效用值：

得出电流、电压、温度、分支运行数据4个指标的效用值分别为：0.002368、0.0004，0.000243、0.008608。

(5)求出指标权重

根据公式可得出电流、电压、温度、分支运行数据4个指标的权重分别为0.203802557、0.344341、0.020931921、0.740831422。

根据权重即可得出提取关键因子为分支运行数据，最终建立针对该关键点的监控系统，从而实现对关键故障点进行全面监控和有效防范。

可以理解的是，以上关于本发明的具体描述，仅用于说明本发明而并非受限于本发明实施例所描述的技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或等同替换，以达到相同的技术效果；只要满足使用需要，都在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.基于大数据的配网线路全景可视化数据监控与分析系统，其特征在于包括以下步骤：

1)第一步：数据整合，基于大数据技术，获取在线监测数据、实时监控数据、巡检数据、全景影像数据和配网自动化相关业务数据。具体如下：

(1)采用Orato8A、ETL组件初始化工具将一对一模型表的存量数据初始化至全域物理模型MPP数据库；

(2)采用RTsync、ETL组件将一对一模型表的增量数据加载至全域物理模型MPP数据库。

2)第二步：数据存储，基于大数据技术数据存储架构，采用HDFS分布式存储组件进行数据存储，调用存储过程进行数据库内部关联计算，将数据表关联结果拆分至MPP数据库中。

3)第三步：数据计算，配网线路全景可视化数据监控分析利用时序图展示数据变动趋势，实时掌握一手数据，给各运维人员提供有效参考。同时运用熵值法对历史问题设备进行二次分析以辅助决策关键监控因素，算法步骤如下：

(1)选取指标体系中n个样本，m个指标，x_ij代表第i个样本第j个指标的数值(i＝1,2…,n；j＝1,2,…,m)；

(2)计算第j项指标下第i个样本的得分。当指标有最佳值时，样本在这个指标上的得分为：

当指标没有最佳值时，如果指标值越大说明业务越好，那么以历史最大值作为参考，样本在这个指标上的得分为：

其中，(i＝1,2…,n；j＝1,2,…，m)。

(3)指标的标准化处理：异质指标同质化。由于各项指标的计量单位并不统一，因此在用它们计算综合指标前，我们先要对它们进行标准化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，并令x_ij＝|x_ij|，从而解决各项不同质指标值的同质化问题。而且，由于正向指标和负向指标数值代表的含义不同(正向指标数值越高越好,负向指标数值越低越好)，因此，对于高低指标我们用不同的算法进行数据标准化处理。其具体方法如下：

正向指标：

负向指标:

则x'_ij为第i个样本的第j个指标的数值的标准化结果，为了方便起见，仍记数据x'_ij＝x_ij。

(4)计算第j项指标下第i个样本占该指标的比重：

(5)计算第j项指标的熵值：

(6)计算第j项指标的信息效用值。指标的信息效用值越大，对方案评价的左右就越大，熵值就越小。定义信息效用值：

式中，

(7)求权重：

(8)采用加权和计算各样本的综合得分：

(9)按照各因素提取关键因子，最终建立针对各个关键点的监控系统，从而实现对关键故障点进行有效防范。

4)第四步：数据分析和展示，通过配网线路全景可视化系统与大数据结合。首先利用现场在线监测设备，从空中+地面多视角全景浏览电力设施，掌握现场周围环境，并完善电网影像信息。在此基础上，通过建立热点区域，查看具体细节，数据回传同时关联彼此孤立的数据，结合地图信息，将拍摄的多点位信息形成线路走廊。

接下来系统实现了三维建模功能，主要包括：空间测量、直接体现隐蔽工程及模拟停电分析。

空间测量：通过测量工具可以对杆高、档距进行测量。同时可以测量面积。

直观体现隐蔽工程：通过开挖功能可以直观的体现地下电缆埋设地理位置和敷设方式。

模拟停电分析：过模型闪烁，直观展现线变关系和负荷情况。

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