CN112395716B - 一种基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法 - Google Patents

一种基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法 Download PDF

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Abstract

一种基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法,通过校验多源异构数据是否完整;生成本次拓扑解析需要的全局序号;并发处理待解析设备信息,进行拓扑解析,得到拓扑结果数据;根据设备类型,整理拓扑结果数据中的设备拓扑数据和设备档案数据;根据业务需求,实时调度获取设备生产环境的运行数据,补充运行数据到拓扑结果数据中,形成带有设备生产环境数据的完整拓扑解析结果;对完整拓扑解析结果进行数据持久化。本发明通过调度、营销、设备、GIS数据以及运行断面大数据,实时快速构建与配电网计算充分糅合的拓扑分析网,形成有流向、有状态、结构清晰的拓扑结构,为后续的电气计算提供数据支撑。

Description

一种基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法
技术领域
本发明涉及电网数据处理领域,尤其涉及一种基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法。
背景技术
“网上电网”是跨专业推动电网运行数据实用化的平台,整合各专业数据实现“电网一张图,数据一个源”,依托公司全业务数据中心实现运行数据接入,运行数据支撑五率指标计算,指标数据支撑电网诊断、规划设计、项目后评价等发展专业应用。以往的电气拓扑解析仅仅针对各个专业自己的数据拓扑解析,解析出的拓扑也是仅仅支持本专业使用,无法满足当下多源数据融合后的拓扑需求。
发明内容
本发明要解决上述现有技术存在的问题,提供一种基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法,基于多专业提供设备实时生产环境数据,集成应用到拓扑解析的过程中,生成对多专业有价值的电气拓扑,为电气计算等规划设计中重要步骤提供可靠依据。
本发明解决其技术问题采用的技术方案:这一种基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法,包括以下步骤:
步骤100,业务人员选择实时业务需求的数据条件;
步骤200,根据业务需求的数据条件从pis业务数据库中获取多源异构数据;
步骤300,校验多源异构数据是否完整;如果数据完整,则进行下一步;如果数据异常,则更新拓扑解析状态;
步骤400,生成本次拓扑解析需要的全局序号;
步骤500,并发处理待解析设备信息,进行拓扑解析,得到拓扑结果数据;根据设备类型,整理拓扑结果数据中的设备拓扑数据和设备档案数据;所述设备拓扑数据即GIS拓扑数据;
步骤600,根据业务需求,实时调度获取设备生产环境的运行数据,补充运行数据到拓扑结果数据中,形成带有设备生产环境数据的完整拓扑解析结果;
步骤700,对完整拓扑解析结果进行数据持久化。
为了进一步完善,所述多源异构数据包括结构化或非结构化的调度、营销和运检的数据。
进一步完善,所述业务需求包括:网架年份、设备运行数据时刻参数、负荷增长率、待解析变电站集合、待解析大馈线集合和规划版本号。
进一步完善,步骤300中的所述校验多源异构数据是否完整包括以下步骤:
步骤A100:校验是否存在规划版本拓扑数据;
步骤A200:校验是否有站内设备;
步骤A300:校验是否存在重复设备;
步骤A400:校验出线开关和大馈线数量是否一致;
步骤A500:校验是否存在一个大馈线存在多个出线开关。
进一步完善,步骤500中的所述待解析设备信息包括:网架年份、设备运行数据时刻参数、负荷增长率、待解析变电站集合、待解析大馈线集合、每个变电站站内设备数量、每条大馈线线上设备数量和规划版本号。
进一步完善,所述并发处理待解析设备信息的拓扑解析分为站内电气设备拓扑解析和站外电气设备拓扑解析。
进一步完善,所述站内电气设备拓扑解析,包括以下步骤:
步骤B100:获取站内设备档案数据、GIS拓扑数据;
步骤B200:转化站内设备档案数据和GIS拓扑数据结构,并提取出线开关节点信息;
步骤B300:解析站内拓扑,缓存孤立节点数据;
步骤B400:添加全局序号标记;
步骤B500:根据设备类型转换结果数据;
步骤B600:按不同类型设备整理设备拓扑数据和设备档案数据,根据业务需求,实时获取设备生产环境的运行数据。
进一步完善,所述站外电气设备拓扑解析,包括以下步骤:
步骤C100:获取站外设备档案数据、GIS拓扑数据;
步骤C200:转化站外设备档案数据和GIS拓扑数据结构;
步骤C300:获取站内拓扑解析时提取出的出线开关的节点信息,解析站外拓扑;
步骤C400:转换拓扑格式,添加全局序号标记;
步骤C500:处理孤立节点数据;
步骤C600:根据设备类型转换结果数据;
步骤C700:按不同类型设备整理设备拓扑数据和档案信息数据,根据业务需求,实时获取设备生产环境的运行数据。
进一步完善,所述拓扑解析,还包括以下步骤:
步骤D100:获取一个待解析出线开关节点信息;
步骤D200:循环遍历站内设备集合,找出所有和队列第一个节点关联的前后节点;
步骤D300:解析结束,返回结果。
进一步完善,所述数据持久化包括:将解析后的拓扑关系数据、设备的运行数据、孤立节点信息存入数据库中,为其他应用场景提供数据支持。
本发明有益的效果是:本发明基于多专业提供设备实时生产环境数据,包括调度、营销、设备、GIS数据以及运行断面大数据,集成应用到拓扑解析的过程中,生成对多专业有价值的电气拓扑,实时快速构建与配电网计算充分糅合的拓扑分析网,形成有流向、有状态、结构清晰的拓扑结构,为后续的电气计算等规划设计中重要步骤提供可靠提供数据支撑。
附图说明
图1为拓扑解析整体数据流转图;
图2为拓扑解析整体业务流程图;
图3为站内拓扑解析流程图;
图4站外拓扑解析流程图;
图5拓扑解析逻辑图;
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明:
在本发明的描述中,设计的基本概念如下:
现状态:当前设备状态,影响设备运行数据获取;
规划态:规划版本年份,影响设备运行数据获取;
最悲观时刻:设备运行负荷最高的时刻,影响设备运行数据获取;
孤立节点:属于变电站或者线路,但是找不到拓扑关系的设备。
参照附图2:本实施例是基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法的一个示例:
步骤100,业务人员选择实时业务需求的数据条件;
步骤200,根据业务需求的数据条件从pis业务数据库中获取多源异构数据;
步骤300,校验多源异构数据是否完整;如果数据完整,则进行下一步;如果数据异常,则更新拓扑解析状态;
步骤400,生成本次拓扑解析需要的全局序号;
步骤500,并发处理待解析设备信息,进行拓扑解析,得到拓扑结果数据;根据设备类型,整理拓扑结果数据中的设备拓扑数据和设备档案数据;所述设备拓扑数据即GIS拓扑数据;
步骤600,根据业务需求,实时调度获取设备生产环境的运行数据,补充运行数据到拓扑结果数据中,形成带有设备生产环境数据的完整拓扑解析结果;
步骤700,对完整拓扑解析结果进行数据持久化。所述数据持久化包括:将解析后的拓扑关系数据、设备的运行数据、孤立节点信息存入数据库中,为其他应用场景提供数据支持。
所述校验多源异构数据是否完整,包括:
步骤A100:校验是否存在规划版本拓扑数据;
具体的,同一个设备在数据库中可能存在多个版本,根据业务人员选择的网架年份、规划版本编号获取当前规划版本详细数据得到结果集,结果集不为空说明存在该规划版本,可以进行接下来的校验和解析。
步骤A200:校验是否有站内设备;
具体的,站内设备解析是拓扑解析必不可少的一步,根据设备变电站信息不为空,大馈线信息为空条件查询得到结果集,结果集不为空说明存在站内设备,说明该指标无异常。
步骤A300:校验是否存在重复设备;
步骤A400:校验出线开关和大馈线数量是否一致;
具体的,依据规划版本分别查询出线开关的个数和大馈线的个数,数量一致说明该指标无异常。
步骤A500:校验是否存在一个大馈线存在多个出线开关;
具体的,依据规划版本和大馈线信息统计大馈线上的出线开关数,如果所有大馈线都仅有一个出现开关,说明该指标无异常。
所述并发处理待解析设备信息的拓扑解析分为站内电气设备拓扑解析和站外电气设备拓扑解析。站内拓扑解析为站外拓扑解析提供接入点,是站外设备拓扑解析的前置条件。
如附图3所示,所述站内电气设备拓扑解析,包括以下步骤:
步骤B100:获取站内设备档案数据、GIS拓扑数据;
具体的,并发处理每个变电站站内拓扑,根据变电站ID获取站内设备档案数据和GIS拓扑关系数据;
步骤B200:转化站内设备档案数据和GIS拓扑数据结构,并提取出线开关节点信息;
具体的,找出该变电站的所有起始节点并缓存到集合中,以备下一步站内拓扑解析使用,转换数据格式为Map<Node,GisNode>集合格式;
步骤B300:解析站内拓扑,缓存孤立节点数据;
具体的,以一个出线开关为起点向上找关联设备,直到所有起始开关都存在拓扑中或找寻过关系后结束一个变电站的站内拓扑解析。
步骤B400:添加全局序号标记;
具体的,根据生成的拓扑,以出线开关为起点往上标记数字类型的startId和endId;
步骤B500:根据设备类型转换结果数据;
步骤B600:按不同类型设备整理设备拓扑数据和设备档案数据,根据业务需求,实时获取设备生产环境的运行数据。
具体的,根据业务数据选择,存在运行时刻条件的调用国电通接口获取设备运行状数据。
如附图4所示,所述站外电气设备拓扑解析,包括以下步骤:
步骤C100:获取站外设备档案数据、GIS拓扑数据;
具体的,并发处理每个大馈线拓扑,根据大馈线ID获取设备档案数据和GIS拓扑关系数据;
步骤C200:转化站外设备档案数据和GIS拓扑数据结构;
具体的,转换数据格式为Map<Node,GisNode>集合格式;
步骤C300:获取站内拓扑解析时提取出的出线开关的节点信息,解析站外拓扑;缓存孤立节点数据;
步骤C400:转换拓扑格式,添加全局序号标记;
具体的,根据生成的拓扑,以出线开关为起点往下标记数字类型的startId和endId;
步骤C500:处理孤立节点数据;
步骤C600:根据设备类型转换结果数据;
步骤C700:按不同类型设备整理设备拓扑数据和档案信息数据,根据业务需求,实时获取设备生产环境的运行数据。具体的,根据业务数据选择,存在运行时刻条件的调用国电通接口获取设备运行状数据。
如附图5所示,所述拓扑解析,还包括以下步骤:
步骤D100:获取一个待解析出线开关节点信息;
具体的,从缓存中获取出线开关节点信息。站内拓扑解析获取未解析的出线开关集合中的节点信息放入待解析队列;站外拓扑解析时,从站内拓扑缓存的出线开关获取大馈线对应的出线开关节点信息放入待解析。
步骤D200:循环遍历站内设备集合,找出所有和队列第一个节点关联的前后节点;
具体的,从待解析队列获取节点信息,从设备列表寻找所有和该节点关联的节点,将这些关联的节点放入待解析队列,并将该节点放入关联的节点的父节点字段,遍历结束,将该节点从设备集合删除。
步骤D300:解析结束,返回结果。具体的,返回拓扑结束的拓扑关系集合和孤立点集合。
虽然本发明已通过参考优选的实施例进行了图示和描述,但是,本专业普通技术人员应当了解,在权利要求书的范围内,可作形式和细节上的各种各样变化。

Claims (5)

1.一种基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法,其特征是,包括以下步骤:
步骤100,业务人员选择实时业务需求的数据条件;
步骤200,根据业务需求的数据条件从pis业务数据库中获取多源异构数据;
步骤300,校验多源异构数据是否完整;如果数据完整,则进行下一步;如果数据异常,则更新拓扑解析状态;
步骤400,生成本次拓扑解析需要的全局序号;
步骤500,并发处理待解析设备信息,进行拓扑解析,得到拓扑结果数据;根据设备类型,整理拓扑结果数据中的设备拓扑数据和设备档案数据;所述设备拓扑数据即GIS拓扑数据;
步骤600,根据业务需求,实时调度获取设备生产环境的运行数据,补充运行数据到拓扑结果数据中,形成带有设备生产环境数据的完整拓扑解析结果;
步骤700,对完整拓扑解析结果进行数据持久化;
步骤300中的所述校验多源异构数据是否完整包括以下步骤:
步骤A100:校验是否存在规划版本拓扑数据;
步骤A200:校验是否有站内设备;
步骤A300:校验是否存在重复设备;
步骤A400:校验出线开关和大馈线数量是否一致;
步骤A500:校验是否存在一个大馈线存在多个出线开关;
所述并发处理待解析设备信息的拓扑解析分为站内电气设备拓扑解析和站外电气设备拓扑解析;
所述站内电气设备拓扑解析,包括以下步骤:
步骤B100:获取站内设备档案数据、GIS拓扑数据;
步骤B200:转化站内设备档案数据和GIS拓扑数据结构,并提取出线开关节点信息;
步骤B300:解析站内拓扑,缓存孤立节点数据;
步骤B400:添加全局序号标记;
步骤B500:根据设备类型转换结果数据;
步骤B600:按不同类型设备整理设备拓扑数据和设备档案数据,根据业务需求,实时获取设备生产环境的运行数据;
所述站外电气设备拓扑解析,包括以下步骤:
步骤C100:获取站外设备档案数据、GIS拓扑数据;
步骤C200:转化站外设备档案数据和GIS拓扑数据结构;
步骤C300:获取站内拓扑解析时提取出的出线开关的节点信息,解析站外拓扑;
步骤C400:转换拓扑格式,添加全局序号标记;
步骤C500:处理孤立节点数据;
步骤C600:根据设备类型转换结果数据;
步骤C700:按不同类型设备整理设备拓扑数据和档案信息数据,根据业务需求,实时获取设备生产环境的运行数据;
所述拓扑解析,还包括以下步骤:
步骤D100:获取一个待解析出线开关节点信息;
步骤D200:循环遍历站内设备集合,找出所有和队列第一个节点关联的前后节点;
步骤D300:解析结束,返回结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法,其特征是:所述多源异构数据包括结构化或非结构化的调度、营销和运检的数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法,其特征是:所述业务需求包括:网架年份、设备运行数据时刻参数、负荷增长率、待解析变电站集合、待解析大馈线集合和规划版本号。
4.根据权利要求1所述的一种基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法,其特征是:步骤500中的所述待解析设备信息包括:网架年份、设备运行数据时刻参数、负荷增长率、待解析变电站集合、待解析大馈线集合、每个变电站站内设备数量、每条大馈线线上设备数量和规划版本号。
5.根据权利要求1所述的一种基于多源异构生产数据的配电网拓扑结构生成方法,其特征是:所述数据持久化包括:将解析后的拓扑关系数据、设备的运行数据、孤立节点信息存入数据库中,为其他应用场景提供数据支持。
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