CN115757513A - 一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法 - Google Patents

一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法 Download PDF

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CN115757513A
CN115757513A CN202211382677.7A CN202211382677A CN115757513A CN 115757513 A CN115757513 A CN 115757513A CN 202211382677 A CN202211382677 A CN 202211382677A CN 115757513 A CN115757513 A CN 115757513A
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蔡皓晴
尹鹏
张剑
王强
赵宏伟
杨博皓
张旭泽
刘浩宇
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State Grid Corp of China SGCC
State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Chengnan Power Supply Co of State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Chengnan Power Supply Co of State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明涉及一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法，包括以下步骤：步骤1、通过设置抽取条件，对电网数据进行数据信息抽取；步骤2、对步骤1抽取的电网数据进行数据分类，将电网设备属性信息、图形信息和连接关系进行结构化分析处理，最终形成结构化数据文件，为台区模型自主排布成图提供结构化基础数据；步骤3、将步骤2获得的结构化文件数据进行读取、解析复原、布局、转换操作，从而获取最终的台区模型图文件；步骤4、将最终的台区模型图进行发布。本发明能够提高台区模型成图效率和台区模型图的准确性。

Description

一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法
技术领域
本发明属于图纸自主生成技术领域，涉及一种台区模型自主排布成图方法，尤其是一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法。
背景技术
当前，台区方式图纸设计普遍采用了人工设计的方法，一般通过班组人员进行手工绘制台区方式图纸，并以图片格式文件留存。随着电网的不断建设，这种方法不但费时费力，还出现成图滞后、更新不及时的情况，更是在遇到规模大、电网结构复杂时，经常出现电网设备缺失、设备信息混乱的问题，存储的台区模型图纸往往无法满足灵活性、可靠性、合理性的要求，进而导致处理现场事故时转电和检修工作不易开展、停电时间过长等问题，大大降低工程效率和经济效益，工作量繁重且容易出错。
随着国网公司营配贯通工作的不断建设，营配工作重心已经由数据建设向数据应用过渡，而营配成果中海量的电网设备及地理位置，可以有效的支撑台区方式图纸设计工作，因此，本发明提出了一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法。
经检索，未发现与本发明相同或相似的现有技术的文献。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法，能够提高台区模型成图效率和台区模型图的准确性。
本发明解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：
一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法，包括以下步骤：
步骤1、通过设置抽取条件，对电网数据进行数据信息抽取；
步骤2、对步骤1抽取的电网数据进行数据分类，将电网设备属性信息、图形信息和连接关系进行结构化分析处理，最终形成结构化数据文件，为台区模型自主排布成图提供结构化基础数据；
步骤3、将步骤2获得的结构化文件数据进行读取、解析复原、布局、转换操作，从而获取最终的台区模型图文件；
步骤4、将最终的台区模型图进行发布。
而且，所述步骤1的抽取条件分为判定要素抽取和设备特征值抽取：
其中，所述判定要素抽取的具体步骤包括：
S1设定变压器出线开关为源头，判断是否存在开断状态，并判定开断设备的数量。
S2逆向追溯下一层级中存在连接关系的电网设备，判断是否存在开断状态，并判定开断设备的数量。
S3通过电网设备的开闭状态，判断设备类型，若属性信息出现开闭状态，则归为开断类设备，抽取相应的设备属性信息；若属性信息未出现开闭状态，则归为非开断类设备。
S4对两类设备进行属性信息抽取，并通过抽取的属性信息，识别电网设备类型，进行归纳。
S5属性信息抽取的同时，对开端类设备继续逆向追溯下一层级中存在连接关系的电网设备，重复S2、S3、S4步骤，直到逆向追溯到非开断类设备。
其中，所述设备特征值抽取的具体步骤包括：
S1抽取电网设备的特征值，所述特征值包括：台区ID、配变名称、配变别称、资产编号、是否独立建筑物、是否地下站、台区容量、台区地址、配变经度、配变纬度、线路类型、站房类型、是否有母联、母联对应台区、受总、母排、低压配电开关名称、低压配电开关状态、低压线路名称、低压配电箱名称、低压配电箱经度、低压配电箱纬度、出线点、刀闸、刀闸开关状态、上级连接关系类型、上级连接关系名称、连接关系类型、连接关系名称、接入点、接入点经度、接入点纬度、用户集名称。
S2通过抽取的设备特征值，判定设备类型及设备间连接关系；
S3通过设备连接关系追溯上级设备，直到变电站房设备，根据追溯结果确定设备所属站房及所属线路，并对追溯结果进行分类抽取。
而且，所述步骤2的具体步骤包括：
S1分类处理抽取数据的台区信息和变压器信息；
S2通过S1中处理的数据信息，分析变压器类型，确定变压器为箱式变压器、柱上变压器或土建变压器，根据分析结果分类处理各类型变压器的特征属性信息，其中箱式变压器信息包括受总、母排、低压配电开关名称、低压配电开关状态，土建变压器信息包括是否母联、母联对应台区、受总、母排、低压配电开关名称、低压配电开关状态。
S3根据S2判定的变压器类型，定义低压线路名称；其中箱式变压器、土建变压器连接的低压线路名称定义规则为“变压器名称#配电开关”，柱上变压器连接的低压线路名称定义规则为“变压器名称”。
S4根据S3中定义的低压线路，分类处理具有连接关系的相关设备信息，其中涉及到的设备信息包括低压配电箱、杆塔信息。
S5根据S4中处理的设备信息，判定是否存在接入点，若存在，则定义出线点名称与上级连接关系名称不同，且名称定义规则为“接入点信息”；若不存在，则出线点名称定义规则为“上级连接关系名称”。
S6根据S5判定连接关系类型及连接关系名称。
S7根据S6判定连接关系的下级设备是否为接入点，若判定是接入点，则分类处理接入点信息以及下级设备信息，下级设备信息包括接入点信息及计量箱信息。
S8根据S1-S7中处理结果搭建数据结构化存储架构，将处理的数据信息补全至数据结构化存储架构中，实现数据结构化分析。
而且，所述步骤3的具体步骤包括：
(1)数据读取
对结构化文件数据进行读取，根据结构化数据中的特征字段对设备进行查询锁定，筛选出符合要求的结构化数据。
(2)数据复原
通过对筛选数据的解析，按照变电站、出线开关、站房的分层方式，逐层对设备在台区模型图存储服务器中进行复原，通过对各图层数据的复原，得出最终需要的设备关系信息；
(3)数据预处理
针对复原后的数据，根据设备连接关系，按照设备属性信息，对电网设备分类重组并排序；
(4)画布构建
所述步骤3第(4)步的具体步骤包括：
S1根据站房数量及数据预处理结果，构建画布，将画布分成大小均等的网格；
S2提取思极地图中的地理元素，将其转化为点、线或面要素；
S3根据画布比例尺，将提取的要素转换为同比例点、线、面要素，通过图层叠加，叠加至画布中，并以表格形式进行记录，设定其为障碍物；
(5)自动排布成图
所述步骤3第(5)步的具体步骤包括：
S1根据变压器经度、纬度信息，判断不同变压器之间的实际距离，通过比例尺转换，确定其在画布中的位置点；
S2定义画布中具有连接关系的网格点矩阵
Figure BDA0003929149310000051
其中Ln*n表示网格点之间的距离；
设定
Figure BDA0003929149310000052
则矩阵
Figure BDA0003929149310000053
S3计算排布设备与变压器线路的连接线数量xj，根据xj，形成
Figure BDA0003929149310000054
Figure BDA0003929149310000055
其中，i表示变压器，j表示排布设备。
通过计算
Figure BDA0003929149310000056
保留
Figure BDA0003929149310000057
数值较小的排布方案。
S4假设画布中所有网格点具有相关性、S3保留的排布方案中连接线数量的平均值为
Figure BDA0003929149310000061
从而形成变量A。其中n表示
Figure BDA0003929149310000062
中保留的排布方案数；
Figure BDA0003929149310000063
S5通过获取的变量A，计算出参数值B；
Figure BDA0003929149310000064
其中，B值越小，越符合排布要求；选取B值最小的排布方案，确定排布设备在画布中的位置。
S6连接变压器i与排布设备j，记录连接线所经过的网格，对其进行校验；调取障碍物表格，从表格中查询连接线所经过的网格是否存在穿越障碍物的情况，若存在，则在考虑最小误差的情况下，避让i与j点间的障碍物，形成一次台区模型图；
S7将一次台区模型图进行节点修正、初步图形优化、排查独立设备的操作，得到二次台区模型图；
(6)数据转换操作
将二次台区模型图转化为矢量格式文件。对文件进行图形优化，包含点融合、边融合、T型连接、补面、去除多余设备的操作，并形成最终的台区模型图。
而且，所述步骤4的具体方法为：
将完成转换的台区模型图，通过数据发布模块，发布到相应服务中，完成结构化数据至台区模型自主排布成图。
本发明的优点和有益效果：
本发明提出一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法，根据设置抽取条件进行数据抽取，可将现有的电网数据进行有效利用；生成结构化文件，能够有效提高数据处理效率，且文件容量较小，便于保存；生成台区模型文件，可针对成果数据进行合理再应用，提高数据利用率；图形发布提高了数据的高效性和便捷性。该方法能够提高台区模型成图效率，解决成图滞后问题，减轻工作人员的绘制压力；提高台区模型图的准确性，使其更好的满足灵活性、可靠性、合理性的要求，进而解决处理现场事故时转电和检修工作不易开展、停电时间过长等问题。
附图说明
图1是本发明的步骤1的处理流程图；
图2是本发明的步骤2的处理流程图；
图3是本发明的步骤3的处理流程图；
图4是本发明的步骤3第(4)步画布构建的处理效果图；
图5是本发明的步骤3第(5)步自动排布成图的处理效果图；
图6是本发明的应用架构示意图；
图7是本发明的技术架构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例作进一步详述：
本发明采用基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法进行台区模型图纸设计及成图，包括电网数据抽取，结构化数据分析，自动处理以及图形发布等四个步骤。
一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法，如图1至图6所示，包括以下步骤：
步骤1、通过设置抽取条件，对电网数据进行数据信息抽取；
所述步骤1的抽取条件分为判定要素抽取和设备特征值抽取：
其中，所述判定要素抽取是针对建立连接关系的电网设备进行设备分层，并通过拓扑关系逆向追溯电网数据，实现对电网数据的抽取；
其具体步骤包括：
S1设定变压器出线开关为源头，判断是否存在开断状态，并判定开断设备的数量。
S2逆向追溯下一层级中存在连接关系的电网设备，判断是否存在开断状态，并判定开断设备的数量。
S3通过电网设备的开闭状态，判断设备类型(开断类设备或非开断类设备)，若属性信息出现开闭状态，则归为开断类设备，抽取相应的设备属性信息；若属性信息未出现开闭状态，则归为非开断类设备。
S4对两类设备进行属性信息抽取，并通过抽取的属性信息，识别电网设备类型，进行归纳。
S5属性信息抽取的同时，对开端类设备继续逆向追溯下一层级中存在连接关系的电网设备，重复S2、S3、S4步骤，直到逆向追溯到非开断类设备。
其中，所述设备特征值抽取的具体步骤包括：
S1抽取电网设备的特征值，其中特征值包括：台区ID、配变名称、配变别称、资产编号、是否独立建筑物、是否地下站、台区容量、台区地址、配变经度、配变纬度、线路类型、站房类型、是否有母联、母联对应台区、受总、母排、低压配电开关名称、低压配电开关状态、低压线路名称、低压配电箱名称、低压配电箱经度、低压配电箱纬度、出线点、刀闸、刀闸开关状态、上级连接关系类型、上级连接关系名称、连接关系类型、连接关系名称、接入点、接入点经度、接入点纬度、用户集(计量箱)名称等。
S2通过抽取的设备特征值，判定设备类型及设备间连接关系；
S3通过设备连接关系追溯上级设备，直到变电站房设备，根据追溯结果确定设备所属站房及所属线路，并对追溯结果进行分类抽取。
步骤2、对步骤1抽取的电网数据进行数据分类，将电网设备属性信息、图形信息、连接关系等进行结构化分析处理，最终形成结构化数据文件，为台区模型自主排布成图提供结构化基础数据；
所述步骤2的具体步骤包括：
S1分类处理抽取数据的台区信息(包括台区ID、配变名称、配变别名、资产编号、是否独立建筑物、是否地下站、台区容量、台区地址、配变经度、配变纬度等)，以及变压器信息(包括线路类型、站房类型、变压器类型等)。
S2通过S1中处理的数据信息，分析变压器类型，确定变压器为箱式变压器、柱上变压器或土建变压器，根据分析结果分类处理各类型变压器的特征属性信息，其中箱式变压器信息包括受总、母排、低压配电开关名称、低压配电开关状态，土建变压器信息包括是否母联、母联对应台区、受总、母排、低压配电开关名称、低压配电开关状态。
S3根据S2判定的变压器类型，定义低压线路名称；其中箱式变压器、土建变压器连接的低压线路名称定义规则为“变压器名称#配电开关”，柱上变压器连接的低压线路名称定义规则为“变压器名称”。
S4根据S3中定义的低压线路，分类处理具有连接关系的相关设备信息，其中涉及到的设备信息包括低压配电箱(低压配电箱名称、低压配电箱经度、低压配电箱纬度)、杆塔信息(同杆并架、杆塔类型、电压等级、杆塔编号、杆塔经度、杆塔纬度、物理杆塔OID)等。
S5根据S4中处理的设备信息，判定是否存在接入点，若存在，则定义出线点名称与上级连接关系名称不同，且名称定义规则为“接入点信息”；若不存在，则出线点名称定义规则为“上级连接关系名称”。
S6根据S5判定连接关系类型及连接关系名称。
S7根据S6判定连接关系的下级设备是否为接入点，若判定是接入点，则分类处理接入点信息(接入点名称、接入点经度、接入点纬度)以及下级设备信息，下级设备信息包括接入点信息及计量箱信息(计量箱名称、用户个数)。
S8根据S1-S7中处理结果搭建数据结构化存储架构，将处理的数据信息补全至数据结构化存储架构中，实现数据结构化分析。
在本实施例中，数据结构化分析依据字段如下：
(1)数据分类
Figure BDA0003929149310000111
(2)CABLETOPOLOGYNEW[电缆拓扑数据表]
序号 字段 名称 数据类型
1 TQID 台区ID VARchar2(50)
2 PBNAME 配变名称 VARchar2(50)
3 PBBC 配变别称 VARchar2(50)
4 ZCBH 资产编号 VARchar2(50)
5 ISDULI 是否独立建筑物 VARchar2(50)
6 ISUNDER 是否地下站 VARchar2(50)
7 TQRL 台区容量 VARchar2(50)
8 TQDZ 台区地址 VARchar2(200)
9 PBJD 配变经度 VARchar2(50)
10 PBWD 配变纬度 VARchar2(50)
11 XLLX 线路类型 VARchar2(50)
12 ZFLX 站房类型 VARchar2(50)
13 ISML 是否有母联 VARchar2(50)
14 MLDYTQ 母联对应台区 VARchar2(50)
15 SZ 受总 VARchar2(50)
16 MP 母排 VARchar2(50)
17 DYPDKGMC 低压配电开关名称 VARchar2(50)
18 DYPDKGZT 低压配电开关状态 VARchar2(50)
19 DYXLMC 低压线路名称 VARchar2(50)
20 DYPDXMC 低压配电箱名称 VARchar2(50)
21 DYPDXJD 低压配电箱经度 VARchar2(50)
22 DYPDXWD 低压配电箱纬度 VARchar2(50)
23 CXD 出线点 VARchar2(50)
24 DZ 刀闸 VARchar2(50)
25 DZKGZT 刀闸开关状态 VARchar2(50)
26 SJLJGXLX 上级连接关系类型 VARchar2(50)
27 SJLJGXMC 上级连接关系名称 VARchar2(50)
28 LJGXLX 连接关系类型 VARchar2(50)
29 LJGXMC 连接关系名称 VARchar2(50)
30 JRD 接入点 VARchar2(50)
31 JRDJD 接入点经度 VARchar2(50)
32 JRDWD 接入点纬度 VARchar2(50)
33 YHJNAME 用户集(计量箱)名称 VARchar2(50)
34 YHGS 用户个数 VAEchar2(50)
35 CREATETIME 创建时间 DATE
(3)HYBRIDTABLENEW[混合线路拓扑数据表]
序号 字段 名称 数据类型
1 TQID 台区ID VARchar2(50)
2 PBNAME 配变名称 VARchar2(50)
3 PBBC 配变别称 VARchar2(50)
4 ZCBH 资产编号 VARchar2(50)
5 ISDULI 是否独立建筑物 VARchar2(50)
6 ISUNDER 是否地下站 VARchar2(50)
7 TQRL 台区容量 VARchar2(50)
8 TQDZ 台区地址 VARchar2(200)
9 PBJD 配变经度 VARchar2(50)
10 PBWD 配变纬度 VARchar2(50)
11 XLLX 线路类型 VARchar2(50)
12 ZFLX 站房类型 VARchar2(50)
13 ISML 是否有母联 VARchar2(50)
14 MLDYTQ 母联对应台区 VARchar2(50)
15 SZ 受总 VARchar2(50)
16 MP 母排 VARchar2(50)
17 DYPDKGMC 低压配电开关名称 VARchar2(50)
18 DYPDKGZT 低压配电开关状态 VARchar2(50)
19 DYXLMC 低压线路名称 VARchar2(50)
20 DYPDXMC 低压配电箱名称 VARchar2(50)
21 DYPDXJD 低压配电箱经度 VARchar2(50)
22 DYPDXWD 低压配电箱纬度 VARchar2(50)
23 GTBH 杆塔编号 VARchar2(50)
24 GTJD 杆塔经度 VARchar2(50)
25 GTWD 杆塔纬度 VARchar2(50)
26 GTLX 杆塔类型 VARchar2(50)
27 TGBJ 同杆并架 VARchar2(50)
28 CXD 出线点 VARchar2(50)
29 DZ 刀闸 VARchar2(50)
30 DZKGZT 刀闸开关状态 VARchar2(50)
31 SJLJGXLX 上级连接关系类型 VARchar2(50)
32 SJLJGXMC 上级连接关系名称 VARchar2(50)
33 LJGXLX 连接关系类型 VARchar2(50)
34 LJGXMC 连接关系名称 VARchar2(50)
35 JRD 接入点 VARchar2(50)
36 JRDJD 接入点经度 VARchar2(50)
37 JRDWD 接入点纬度 VARchar2(50)
38 YRJNAME 用户集(计量箱)名称 VARchar2(50)
39 YHGS 用户个数 VARchar2(50)
40 CREATETIME 创建时间 DATE
41 DYDJ 电压等级 VARchar2(20)
42 GTOID 杆塔OID VARchar2(100)
(4)OVERHEADTOPOLGYNEW[架空台区拓扑数据表]
序号 字段 名称 数据类型
1 TQID 台区ID VARchar2(50)
2 PBNAME 配变名称 VARchar2(50)
3 PBBC 配变别称 VARchar2(50)
4 ZCBH 资产编号 VARchar2(50)
5 ISDULI 是否独立建筑物 VARchar2(50)
6 ISUNDER 是否地下站 VARchar2(50)
7 TQRL 台区容量 VARchar2(50)
8 TQDZ 台区地址 VARchar2(200)
9 PBJD 配变经度 VARchar2(50)
10 PBWD 配变纬度 VARchar2(50)
11 XLLX 线路类型 VARchar2(50)
12 DYXLMC 低压线路名称 VARchar2(50)
13 GTBH 杆塔编号 VARchar2(50)
14 GTJD 杆塔经度 VARchar2(50)
15 GTWD 杆塔纬度 VARchar2(50)
16 GTLX 杆塔类型 VARchar2(50)
17 TGBJ 同杆并架 VARchar2(50)
18 CXD 出线点 VARchar2(50)
19 DZ 刀闸 VARchar2(50)
20 DZKGZT 刀闸开关状态 VARchar2(50)
21 SJLJGXLX 上级连接关系类型 VARchar2(50)
22 SJLJGXMC 上级连接关系名称 VARchar2(50)
23 LJGXLX 连接关系类型 VARchar2(50)
24 LJGXMC 连接关系名称 VARchar2(50)
25 JRD 接入点 VARchar2(50)
26 JRDJD 接入点经度 VARchar2(50)
27 JRDWD 接入点纬度 VARchar2(50)
28 YHJNAME 用户集(计量箱)名称 VARchar2(50)
29 YHGS 用户个数 VARchar2(50)
30 CREATETIME 创建时间 DATE
31 DYDJ 电压等级 VARchar2(20)
32 GTOID 杆塔OID VARchar2(100)
(5)TOPOLOG_STEP[拓扑分步存储JSON信息]
序号 字段 名称 数据类型
1 TQID 台区ID VARchar2(100)
2 TABLE1JSON 前端第一步JSON CLOB
3 TABLE2JSON 前端第二步JSON CLOB
4 TABLE3JSON 前端第三步JSON CLOB
5 TABLE4JSON 前端第四步JSON CLOB
6 TABLE5JSON 前端第五步JSON CLOB
7 STEP 步数 VARchar2(100)
8 IS_DONE 是否完成 NUMBER
9 TABLEMOBILEJSON 移动端JSON CLOB
10 TQNAME 台区名称 VARchar2(100)
11 UPDATETIMH 更新时间 DATE
12 JLXJSON 计量箱JSON CLOB
13 SQXZJLX 申请新增计量箱 CLOB
14 USERINFO 用户信息 VARchar2(50)
(6)T_TQCOLLECTI0NDATA[属性拓扑数据临时表]
序号 字段 名称 数据类型
1 TQID 台区ID VARchar2(43)
2 PBMC 配变名称 VARchar2(200)
3 PBBM 配变别名 VARchar2(200)
4 ZCBH 资产编号 VARchar2(50)
5 SFDLJZW 是否独立建筑物 VARchar2(10)
6 SFDXZ 是否地下站 VARchar2(10)
7 TQRL 台区容量 NUMBER(38)
8 TQDZ 台区地址 VARchar2(50)
9 PBJD 配变经度 NUMBER(38，8)
10 PBWD 配变纬度 NUMBER(38，8)
11 XLLX 线路类型 VARchar2(10)
12 ZFLX 站房类型 VARchar2(10)
13 BYQLX 变压器类型 VARchar2(10)
14 SFML 是否母联 VARchar2(10)
15 MLDYTQ 母联对应台区 VARchar2(100)
16 SZ 受总 VARchar2(100)
17 MP 母排 VARchar2(100)
18 DYPDKGMC 低压配电开关名称 VARchar2(200)
19 DYPDKGZT 低压配电开关状态 VARchar2(50)
20 DYXLMC 低压线路名称 VARchar2(200)
21 DYPDXMC 低压配电箱名称 VARchar2(200)
22 DYPDXJD 低压配电箱经度 NUMBER(38，8)
23 DYPDXWD 低压配电箱纬度 NUMBER(38，8)
24 TGBJ 同杆并架 VARchar2(10)
25 GTBH 杆塔编号 VARchar2(200)
26 GTJD 杆塔经度 NUMBER(38，8)
27 GTWD 杆塔纬度 NUMBER(38，8)
28 CXDMC 出线点名称 VARchar2(200)
29 DZMC 刀闸 VARchar2(200)
30 DZKGZT 刀闸开关状态 VARchar2(50)
31 SJLJGXLX 上级连接关系类型 VARchar2(100)
32 SJLJGXMC 上级链接关系名称 VARchar2(200)
33 LJGXLX 连接关系类型 VARchar2(100)
34 LJGXMC 连接关系名称 VARchar2(200)
35 JRDMC 接入点名称 VARchar2(200)
36 JRDJD 接入点经度 NUMBER(38，8)
37 JRDWD 接入点纬度 NUMBER(38，8)
38 JLXMC 计量箱名称 VARchar2(200)
39 YHGS 用户个数 NUMBER(38)
40 EDITDATE 编辑时间 DATE
41 EDITFLAG 编辑标识：O标识未处理 NUMBER(38)
42 GTLX 杆塔类型 VARchar2(10)
43 DYDJ 电压等级 VARchar2(20)
44 GTOID 杆塔OID VARchar2(100)
(7)USER_COLLECTION[营销用户集合]
序号 字段 名称 数据类型
1 USER_ID 用户ID VARchar2(20)
2 USER_NAME 用户姓名 VARchar2(50)
3 BOX_ADDRESS 计量箱地址 VARchar2(50)
4 TABLE_NUMBNER 表条码 VARchar2(50)
5 USER_ADDERSS 用电地址 VARchar2(50)
6 BOX_NUMBER 计量箱编号 VARchar2(50)
7 TQ_ID VARchar2(50)
8 TRUE_BOXADDRESS 实际计量箱编号 VARchar2(50)
9 CREATETIMH 创建时间 DATE
10 HANG 所在行 VARchar2(10)
11 LIE 所在列 VARchar2(10)
12 JLXID 计量箱ID VARchar2(200)
13 JRDWD 接入点纬度 VARchar2(100)
14 HM 户名 VARchar2(1o0)
15 HH 户号 VARchar2(100)
16 ADDRESS 地址 VARchar2(100)
17 YDXZ 用电性质 VARchar2(1o0)
18 CBFS 抄表方式 VARchar2(100)
19 CBD 抄表段 VARchar2(100)
步骤3、将步骤2获得的结构化文件数据进行读取、解析复原、布局、转换操作，从而获取最终的台区模型图文件。
所述步骤3的具体步骤包括：
(1)数据读取
对表格化文件数据进行读取，根据结构化数据中的特征字段对设备进行查询锁定，筛选出符合要求的结构化数据。
(2)数据复原
通过对筛选数据的解析，按照变电站、出线开关、站房等的分层方式，逐层对设备在台区模型图存储服务器中进行复原，通过对各图层数据的复原，得出最终需要的设备关系信息，例如设备连接关系的复原、开关开断状态的复原、设备位置的复原等。
(3)数据预处理
针对复原后的数据，根据设备连接关系，按照设备属性信息，对电网设备分类重组并排序。
(4)画布构建
所述步骤3第(4)步的具体步骤包括：
S1根据站房数量及数据预处理结果，构建画布，将画布分成大小均等的网格；
S2提取思极地图中的地理元素，如建筑物、河流、绿地、湖泊等，将其转化为点、线或面要素；
S3根据画布比例尺，将提取的要素转换为同比例点、线、面要素，通过图层叠加，叠加至画布中，并以表格形式进行记录，设定其为障碍物；
(5)自动排布成图
针对复原后的数据，采用自动规划排布算法，对台区及低压配电箱等设备进行自动规划排布，并根据重新定义的图元效果在低压方式图存储服务器中进行展示，排布效果以满足美观并符合原有设备的相对位置为前提，其具体步骤包括：
S1根据变压器经度、纬度信息，判断不同变压器之间的实际距离，通过比例尺转换，确定其在画布中的位置点；
S2定义画布中具有连接关系的网格点矩阵
Figure BDA0003929149310000181
其中Ln*n表示网格点之间的距离；
设定
Figure BDA0003929149310000191
则矩阵
Figure BDA0003929149310000192
S3计算排布设备与变压器线路的连接线数量xj，根据xj，形成
Figure BDA0003929149310000193
Figure BDA0003929149310000194
其中，i表示变压器，j表示排布设备。
通过计算
Figure BDA0003929149310000195
保留
Figure BDA0003929149310000196
数值较小的排布方案。
S4假设画布中所有网格点具有相关性、S3保留的排布方案中连接线数量的平均值为
Figure BDA0003929149310000197
从而形成变量A。其中n表示
Figure BDA0003929149310000198
中保留的排布方案数；
Figure BDA0003929149310000199
S5通过获取的变量A，计算出参数值B；
Figure BDA00039291493100001910
其中，B值越小，越符合排布要求。选取B值最小的排布方案，确定排布设备在画布中的位置。
S6连接变压器i与排布设备j，记录连接线所经过的网格，对其进行校验；调取障碍物表格，从表格中查询连接线所经过的网格是否存在穿越障碍物的情况，若存在，则在考虑最小误差的情况下，避让i与j点间的障碍物，形成一次台区模型图；
S7将一次台区模型图进行节点修正、初步图形优化、排查独立设备等操作，得到二次台区模型图；
(6)数据转换操作
将二次台区模型图转化为矢量格式文件。对文件进行图形优化，包含点融合、边融合、T型连接、补面、去除多余设备等操作，并形成最终的台区模型图。
步骤4、将最终的台区模型图进行发布；
所述步骤4的具体方法为：
将完成转换的台区模型图，通过数据发布模块，发布到相应服务中，完成结构化数据至台区模型自主排布成图。
如图7所示，该方法通过服务层的GIS引擎、CAD引擎、图形引擎、消息队列进行数据读取，通过设置抽取条件，对电网数据进行台区数据、拓扑数据及层级关系等信息的数据抽取，对抽取数据进行结构化数据分析，将结构化数据存储至关系型数据库、分布式文件系统及Redis服务中，再根据数据存储层，筛选出符合要求的结构化数据，生成台区模型文件，发布到相应服务中，进行台区模型图管理、台区模型图展示及台区模型图下载。
需要强调的是，本发明所述实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims (5)

1.一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、通过设置抽取条件，对电网数据进行数据信息抽取；
步骤2、对步骤1抽取的电网数据进行数据分类，将电网设备属性信息、图形信息和连接关系进行结构化分析处理，最终形成结构化数据文件，为台区模型自主排布成图提供结构化基础数据；
步骤3、将步骤2获得的结构化文件数据进行读取、解析复原、布局、转换操作，从而获取最终的台区模型图文件；
步骤4、将最终的台区模型图进行发布。
2.根据权利要求1所述的一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法，其特征在于：所述步骤1的抽取条件分为判定要素抽取和设备特征值抽取：
其中，所述判定要素抽取的具体步骤包括：
S1设定变压器出线开关为源头，判断是否存在开断状态，并判定开断设备的数量；
S2逆向追溯下一层级中存在连接关系的电网设备，判断是否存在开断状态，并判定开断设备的数量；
S3通过电网设备的开闭状态，判断设备类型，若属性信息出现开闭状态，则归为开断类设备，抽取相应的设备属性信息；若属性信息未出现开闭状态，则归为非开断类设备；
S4对两类设备进行属性信息抽取，并通过抽取的属性信息，识别电网设备类型，进行归纳；
S5属性信息抽取的同时，对开端类设备继续逆向追溯下一层级中存在连接关系的电网设备，重复S2、S3、S4步骤，直到逆向追溯到非开断类设备；
其中，所述设备特征值抽取的具体步骤包括：
S1抽取电网设备的特征值，所述特征值包括：台区ID、配变名称、配变别称、资产编号、是否独立建筑物、是否地下站、台区容量、台区地址、配变经度、配变纬度、线路类型、站房类型、是否有母联、母联对应台区、受总、母排、低压配电开关名称、低压配电开关状态、低压线路名称、低压配电箱名称、低压配电箱经度、低压配电箱纬度、出线点、刀闸、刀闸开关状态、上级连接关系类型、上级连接关系名称、连接关系类型、连接关系名称、接入点、接入点经度、接入点纬度、用户集名称；
S2通过抽取的设备特征值，判定设备类型及设备间连接关系；
S3通过设备连接关系追溯上级设备，直到变电站房设备，根据追溯结果确定设备所属站房及所属线路，并对追溯结果进行分类抽取。
3.根据权利要求1所述的一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法，其特征在于：所述步骤2的具体步骤包括：
S1分类处理抽取数据的台区信息和变压器信息；
S2通过S1中处理的数据信息，分析变压器类型，确定变压器为箱式变压器、柱上变压器或土建变压器，根据分析结果分类处理各类型变压器的特征属性信息，其中箱式变压器信息包括受总、母排、低压配电开关名称、低压配电开关状态，土建变压器信息包括是否母联、母联对应台区、受总、母排、低压配电开关名称、低压配电开关状态；
S3根据S2判定的变压器类型，定义低压线路名称；其中箱式变压器、土建变压器连接的低压线路名称定义规则为“变压器名称#配电开关”，柱上变压器连接的低压线路名称定义规则为“变压器名称”；
S4根据S3中定义的低压线路，分类处理具有连接关系的相关设备信息，其中涉及到的设备信息包括低压配电箱、杆塔信息；
S5根据S4中处理的设备信息，判定是否存在接入点，若存在，则定义出线点名称与上级连接关系名称不同，且名称定义规则为“接入点信息”；若不存在，则出线点名称定义规则为“上级连接关系名称”；
S6根据S5判定连接关系类型及连接关系名称；
S7根据S6判定连接关系的下级设备是否为接入点，若判定是接入点，则分类处理接入点信息以及下级设备信息，下级设备信息包括接入点信息及计量箱信息；
S8根据S1-S7中处理结果搭建数据结构化存储架构，将处理的数据信息补全至数据结构化存储架构中，实现数据结构化分析。
4.根据权利要求1所述的一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法，其特征在于：所述步骤3的具体步骤包括：
(1)数据读取
对结构化文件数据进行读取，根据结构化数据中的特征字段对设备进行查询锁定，筛选出符合要求的结构化数据；
(2)数据复原
通过对筛选数据的解析，按照变电站、出线开关、站房的分层方式，逐层对设备在台区模型图存储服务器中进行复原，通过对各图层数据的复原，得出最终需要的设备关系信息；
(3)数据预处理
针对复原后的数据，根据设备连接关系，按照设备属性信息，对电网设备分类重组并排序；
(4)画布构建
所述步骤3第(4)步的具体步骤包括：
S1根据站房数量及数据预处理结果，构建画布，将画布分成大小均等的网格；
S2提取思极地图中的地理元素，将其转化为点、线或面要素；
S3根据画布比例尺，将提取的要素转换为同比例点、线、面要素，通过图层叠加，叠加至画布中，并以表格形式进行记录，设定其为障碍物；
(5)自动排布成图
所述步骤3第(5)步的具体步骤包括：
S1根据变压器经度、纬度信息，判断不同变压器之间的实际距离，通过比例尺转换，确定其在画布中的位置点；
S2定义画布中具有连接关系的网格点矩阵
Figure FDA0003929149300000041
其中Ln*n表示网格点之间的距离；
设定
Figure FDA0003929149300000051
则矩阵
Figure FDA0003929149300000052
S3计算排布设备与变压器线路的连接线数量xj，根据xj，形成
Figure FDA0003929149300000053
Figure FDA0003929149300000054
其中，i表示变压器，j表示排布设备；
通过计算
Figure FDA0003929149300000055
保留
Figure FDA0003929149300000056
数值较小的排布方案；
S4假设画布中所有网格点具有相关性、S3保留的排布方案中连接线数量的平均值为
Figure FDA0003929149300000057
从而形成变量A；其中n表示
Figure FDA0003929149300000058
中保留的排布方案数；
Figure FDA0003929149300000059
S5通过获取的变量A，计算出参数值B；
Figure FDA00039291493000000510
其中，B值越小，越符合排布要求；选取B值最小的排布方案，确定排布设备在画布中的位置；
S6连接变压器i与排布设备j，记录连接线所经过的网格，对其进行校验；调取障碍物表格，从表格中查询连接线所经过的网格是否存在穿越障碍物的情况，若存在，则在考虑最小误差的情况下，避让i与j点间的障碍物，形成一次台区模型图；
S7将一次台区模型图进行节点修正、初步图形优化、排查独立设备的操作，得到二次台区模型图；
(6)数据转换操作
所述步骤3第(6)步的具体方法为：
将二次台区模型图转化为矢量格式文件；对文件进行图形优化，包含点融合、边融合、T型连接、补面、去除多余设备的操作，并形成最终的台区模型图。
5.根据权利要求1所述的一种基于结构化数据的台区模型自主排布成图方法，其特征在于：所述步骤4的具体方法为：
将完成转换的台区模型图，通过数据发布模块，发布到相应服务中，完成结构化数据至台区模型自主排布成图。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117094915A (zh) * 2023-10-19 2023-11-21 天津市普迅电力信息技术有限公司 一种基于无人机正射影像的电网gis图形纠偏方法
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