CN116361975B - 电网数字孪生图模型的构建方法、系统、装置及存储介质 - Google Patents

电网数字孪生图模型的构建方法、系统、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电网数字孪生图模型的构建方法、系统、装置及存储介质，所述方法包括获取电网模型数据；根据电网模型的特征，执行分层组织操作；在执行所述分层组织操作获得的多个层中构建节点；根据所述节点之间的拓扑连接关系以及包含层次关系，构建有向边。本发明根据海量电网模型的不同特征，执行分层组织操作，从而构建出电网数字孪生图模型，基于该电网数字孪生图模型的图数据库可作为电网数字孪生异构数据库的重要组成部分，为其提供索引支撑，支持数字孪生电网多层级海量模型检索场景的高效查询，有效提升了电网数据拓扑分析能力。本发明广泛应用于电力信息技术领域。

Description

电网数字孪生图模型的构建方法、系统、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及电力信息技术领域，特别涉及一种电网数字孪生图模型的构建方法、系统、装置及存储介质。
背景技术
为实现对实际电网全面、准确的感知与分析，需建立电网的数字孪生体。电网数字孪生体是指在数字空间中对实际电力系统进行建模，可在不影响实际物理电力系统的前提下，模拟并分析实际电网。
电网数字孪生体内包含电力设备模型数据、量测状态数据、业务数据、工作人员行为数据等海量数据，为组织存储这些多源异构数据，需建立相应的异构数据库。为对电网多源异构数据形成高效管理，可从电网数字孪生体中的核心数据——电力设备分析模型数据入手，为其建立图模型。
相关技术中主要基于电网CIM模型构建图模型，未面向PSD-BPA、DSP、PSCAD等多种分析引擎的电网分析模型构建其图模型，在构建相应图数据库的过程中也缺乏考虑其与整个电网数字孪生异构数据库的关系。
发明内容
为了解决至少一个上述相关技术中存在的技术问题，本发明提供了电网数字孪生图模型的构建方法、系统、装置及存储介质。
一方面，本发明实施例包括一种电网数字孪生图模型的构建方法，包括：
获取电网模型数据；所述电网模型数据包括厂站数据与电力设备分析模型数据；
根据电网模型的特征，执行分层组织操作；
在执行所述分层组织操作获得的多个层中构建节点；
根据所述节点之间的拓扑连接关系以及包含层次关系，构建有向边。
进一步地，所述方法还包括：
针对所述有向边的两端所述节点的指向关系，设定所述有向边的类型。
进一步地，所述根据电网模型的特征，执行分层组织操作这一步骤，具体包括：
根据电网模型的特征，划分组织为网架层、元件拓扑连接层、参数类型层、静态元件参数层以及动态元件参数层；
所述网架层用于描述厂站与厂站间线路的拓扑连接关系；
所述元件拓扑连接层用于描述电力设备模型间的拓扑连接关系；
所述参数类型层用于描述电力设备分析模型参数所用的方法类型；
所述静态元件参数层用于描述各种参数类型下的潮流计算相关静态模型；
所述动态元件参数层用于描述各种参数类型下的时域仿真相关动态模型。
进一步地，所述电力设备分析模型数据包括所述潮流计算相关静态模型以及所述时域仿真相关动态模型，所述在执行所述分层组织操作获得的多个层中构建节点这一步骤，具体包括：
在所述网架层中，将厂站以及厂站之间的线路构建为节点；
在所述元件拓扑连接层中，将具有拓扑连接关系的电力设备模型构建为节点
在所述参数类型层中，将不同的参数描述方法构建为节点；
在所述静态元件参数层中，将潮流计算相关的具体静态模型构建为节点；
在所述动态元件参数层中，将时域仿真相关的具体动态模型构建为节点。
进一步地，所述根据所述节点之间的拓扑连接关系以及包含层次关系，构建有向边这一步骤，具体包括：
针对所述网架层中具有拓扑连接关系的厂站节点以及厂站之间的线路节点，建立第一有向边；所述第一有向边为从所述厂站节点指向所述厂站之间的线路节点的有向边；
针对所述元件拓扑连接层中具有拓扑连接关系的计算节点和支路节点，建立第二有向边；所述第二有向边为从所述计算节点指向所述支路节点的有向边；所述计算节点包括交流节点和直流节点；所述支路节点包括变压器节点、交流线路节点和直流线路节点；
针对所述元件拓扑连接层中具有拓扑连接关系的负荷节点、发电机组节点和计算节点，建立第三有向边和第四有向边；所述第三有向边为从所述负荷节点指向所述计算节点的有向边；第四有向边为从所述发电机组节点指向所述计算节点的有向边；
针对具有包含层次关系的所述元件拓扑连接层中的所述计算节点和所述网架层中的所述厂站节点，建立第五有向边；所述第五有向边为从所述计算节点指向所述厂站节点的有向边；
针对具有包含层次关系的所述元件拓扑连接层中的所述变压器节点、所述负荷节点和所述发电机组节点以及所述网架层中的所述厂站节点，建立第六有向边、第七有向边以及第八有向边；所述第六有向边为从所述变压器节点指向所述厂站节点的有向边；所述第七有向边为从所述负荷节点指向所述厂站节点的有向边；所述第八有向边为从所述发电机组节点指向所述厂站节点的有向边；
针对具有包含层次关系的所述元件拓扑连接层中的所述交流线路节点和所述直流线路节点以及所述网架层中的所述厂站之间的线路节点，建立第九有向边和第十有向边；所述第九有向边为从所述交流线路节点指向所述厂站之间的线路节点的有向边；所述第十有向边为从所述直流线路节点指向所述厂站之间的线路节点的有向边；
针对所述参数类型层中的参数描述方法节点与所述元件拓扑连接层中的节点，建立第十一有向边；所述第十一有向边为从所述元件拓扑连接层中的节点指向所述参数描述方法节点的有向边；
针对所述静态元件参数层中的潮流计算相关的具体静态模型节点与所述参数类型层中的所述参数描述方法节点，建立第十二有向边；所述第十二有向边为从所述潮流计算相关的具体静态模型节点指向所述参数描述方法节点的有向边；
针对所述动态元件参数层中的时域仿真相关的具体动态模型节点与所述参数类型层中的所述参数描述方法节点，建立第十三有向边；所述第十三有向边为从所述时域仿真相关的具体动态模型节点指向所述参数描述方法节点的有向边。
进一步地，所述针对所述有向边的两端所述节点的指向关系，设定所述有向边的类型这一步骤，具体包括：
针对所述第一有向边，设定为第一类型；所述第一类型为在网架层相连；
针对所述第二有向边，设定为第二类型；所述第二类型为电气连接；
针对所述第三有向边和所述第四有向边，设定为所述第二类型；
针对所述第五有向边，设定为第三类型；所述第三类型为从属于厂站；
针对所述第六有向边、第七有向边以及第八有向边，设定为所述第三类型；
针对所述第九有向边和所述第十有向边，设定为第四类型；所述第四类型为从属于厂站间线路；
针对所述第十一有向边，设定为第五类型；所述第五类型为参数描述类型区分；
针对所述第十二有向边，设定为第六类型；所述第六类型为静态详细参数；
针对所述第十三有向边，设定为第七类型；所述第七类型为动态详细参数。
另一方面，本发明实施例还包括一种电网数字孪生图模型的构建系统，包括：
第一模块，用于获取电网模型数据；所述电网模型数据包括厂站数据与电力设备分析模型数据；
第二模块，用于根据电网模型的特征，执行分层组织操作；
第三模块，用于在执行所述分层组织操作获得的多个层中构建节点；
第四模块，用于根据所述节点的连接关系，构建有向边。
进一步地，所述系统还包括：
第五模块，用于针对所述有向边的两端所述节点的指向关系，设定所述有向边的类型。
另一方面，本发明实施例包括一种电网数字孪生图模型的构建装置，包括存储器与处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行本发明实施例所述方法。
还有一方面，本发明实施例还包括一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行本发明实施例所述方法。
本发明的有益效果是：根据海量电网模型的不同特征，执行分层组织操作，在执行分层组织操作获得的多个层中构建节点，根据所述节点之间的拓扑连接关系以及包含层次关系，构建有向边，从而构建出电网数字孪生图模型，基于该电网数字孪生图模型的图数据库可作为电网数字孪生异构数据库的重要组成部分，为其提供索引支撑，支持数字孪生电网多层级海量模型检索场景的高效查询，有效提升了电网数据拓扑分析能力。
附图说明
图1为本实施例电网数字孪生图模型的构建方法的步骤流程图；
图2为本实施例在检索场景1下的RedisGraph图模型与MySQL表模型检索时间结果对比图；
图3为本实施例在检索场景2下的RedisGraph图模型与MySQL表模型检索时间结果对比图；
图4为本实施例电网数字孪生图模型的构建系统的功能模块图；
图5为本实施例电网数字孪生图模型的构建装置的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
参照图1，一种电网数字孪生图模型的构建方法，包括以下步骤：
S1.获取电网模型数据；
S2.根据电网模型的特征，执行分层组织操作；
S3.在执行分层组织操作获得的多个层中构建节点；
S4.根据节点之间的拓扑连接关系以及包含层次关系，构建有向边。
本实施例中，电网模型数据包括厂站数据与电力设备分析模型数据，其中，电力设备分析模型数据可来源于PSD-BPA、DSP、PSCAD分析软件内的电网模型数据以及各类可通过中间件转换得到的电力设备分析模型数据，电力设备分析模型数据包括潮流计算相关静态模型以及时域仿真相关动态模型；厂站数据包括厂站基础信息与厂站归属信息，其中，厂站基础信息为厂站ID、厂站名、厂站类型、电压等级、所在区域、经度、纬度，厂站归属信息为每个电网计算节点的所属厂站。
本实施例中，所述方法还包括以下步骤：
S5.针对有向边的两端节点的指向关系，设定有向边的类型。
作为本实施例可选的实施方式，步骤S2，也就是根据电网模型的特征，执行分层组织操作这一步骤，具体包括：
S201.根据电网模型的特征，划分组织为网架层、元件拓扑连接层、参数类型层、静态元件参数层以及动态元件参数层。
本实施例步骤S201中，为便于对所获取的海量模型进行管理，根据电网模型的特征将数字孪生图模型分为网架层、元件拓扑连接层、参数类型层、静态元件参数层与动态元件参数层自上而下进行组织，网架层用于描述厂站与厂站间线路的拓扑连接关系；元件拓扑连接层用于描述电力设备模型间的拓扑连接关系；参数类型层用于描述电力设备分析模型参数所用的方法类型；静态元件参数层用于描述各种参数类型下的潮流计算相关静态模型；动态元件参数层用于描述各种参数类型下的时域仿真相关动态模型；从宏观的厂站拓扑连接到微观的具体设备模型参数，自上而下地组织海量电网模型。
作为本实施例可选的实施方式，步骤S3，也就是在执行分层组织操作获得的多个层中构建节点这一步骤，具体包括：
S301.在网架层中，将厂站以及厂站之间的线路构建为节点；
S302.在元件拓扑连接层中，将具有拓扑连接关系的电力设备模型构建为节点
S303.在参数类型层中，将不同的参数描述方法构建为节点；
S304.在静态元件参数层中，将潮流计算相关的具体静态模型构建为节点；
S305.在动态元件参数层中，将时域仿真相关的具体动态模型构建为节点。
本实施例中，上述步骤S301，将厂站构建为厂站节点，其节点属性包括所在层级、厂站ID、厂站名、厂站类型、电压等级、所在区域、经度、纬度；将厂站与厂站之间所有回线抽象成一条厂站之间的线路并将其构建为厂站之间的线路节点，其节点属性包括所在层级、厂站间线路ID、厂站间线路名、电压等级、厂站间线路类型、回路数。
本实施例中，上述步骤S302，具有拓扑连接关系的电力设备模型包括交流节点、直流节点、交流线路、直流线路、变压器、负荷、发电机组，将每个具有拓扑连接关系的电力设备模型构建为节点，其节点属性包括所在层级、设备模型ID、设备模型名、基准电压。
本实施例中，上述步骤S303，参数描述方法包括PSD-BPA、DSP、PSCAD以及各类中间件，将其构建为参数描述方法节点，节点属性包括所在层级、参数描述类型ID。
本实施例中，上述步骤S304，潮流计算相关的具体静态模型包括交流节点、直流节点、交流线路、直流线路、变压器，将其构建为节点，节点属性包括所在层级、静态模型ID、静态模型名、静态模型具体类型、基准电压。
本实施例中，上述步骤S305，时域仿真相关的具体动态模型包括同步发电机、励磁系统、电力系统稳定器、调速器和原动机、新能源发电、直流控制系统、电力电子设备、零序网络参数、负荷，将其构建为节点，节点属性包括所在层级、动态模型ID、动态模型名、动态模型具体类型、基准电压。
作为本实施例可选的实施方式，步骤S4，也就是根据节点之间的拓扑连接关系以及包含层次关系，构建有向边这一步骤，具体包括：
S401.针对网架层中具有拓扑连接关系的厂站节点以及厂站之间的线路节点，建立第一有向边；第一有向边为从厂站节点指向厂站之间的线路节点的有向边；
S402.针对元件拓扑连接层中具有拓扑连接关系的计算节点和支路节点，建立第二有向边；第二有向边为从计算节点指向支路节点的有向边；计算节点包括交流节点和直流节点；支路节点包括变压器节点、交流线路节点和直流线路节点；
S403.针对元件拓扑连接层中具有拓扑连接关系的负荷节点、发电机组节点和计算节点，建立第三有向边和第四有向边；第三有向边为从负荷节点指向计算节点的有向边；第四有向边为从发电机组节点指向计算节点的有向边；
S404.针对具有包含层次关系的元件拓扑连接层中的计算节点和网架层中的厂站节点，建立第五有向边；第五有向边为从计算节点指向厂站节点的有向边；
S405.针对具有包含层次关系的元件拓扑连接层中的变压器节点、负荷节点和发电机组节点以及网架层中的厂站节点，建立第六有向边、第七有向边以及第八有向边；第六有向边为从变压器节点指向厂站节点的有向边；第七有向边为从负荷节点指向厂站节点的有向边；第八有向边为从发电机组节点指向厂站节点的有向边；
S406.针对具有包含层次关系的元件拓扑连接层中的交流线路节点和直流线路节点以及网架层中的厂站之间的线路节点，建立第九有向边和第十有向边；第九有向边为从交流线路节点指向厂站之间的线路节点的有向边；第十有向边为从直流线路节点指向厂站之间的线路节点的有向边；
S407.针对参数类型层中的参数描述方法节点与元件拓扑连接层中的节点，建立第十一有向边；第十一有向边为从元件拓扑连接层中的节点指向参数描述方法节点的有向边；
S408.针对静态元件参数层中的潮流计算相关的具体静态模型节点与参数类型层中的参数描述方法节点，建立第十二有向边；第十二有向边为从潮流计算相关的具体静态模型节点指向参数描述方法节点的有向边；
S409.针对动态元件参数层中的时域仿真相关的具体动态模型节点与参数类型层中的参数描述方法节点，建立第十三有向边；第十三有向边为从时域仿真相关的具体动态模型节点指向参数描述方法节点的有向边。
本实施例步骤S401至步骤S409，根据电网模型的特征，以及节点之间的拓扑连接关系和包含层次关系，去建立多种有向边，以上述多种有向边为基础构建的电网数字孪生图模型，可以更好地去完成不同检索场景下的拓扑分析任务。
本实施例中，步骤S5，也就是针对有向边的两端节点的指向关系，设定有向边的类型这一步骤，具体包括：
S501.针对第一有向边，设定为第一类型；第一类型为在网架层相连；
S502.针对第二有向边，设定为第二类型；第二类型为电气连接；
S503.针对第三有向边和第四有向边，设定为第二类型；
S504.针对第五有向边，设定为第三类型；第三类型为从属于厂站；
S505.针对第六有向边、第七有向边以及第八有向边，设定为第三类型；
S506.针对第九有向边和第十有向边，设定为第四类型；第四类型为从属于厂站间线路；
S507.针对第十一有向边，设定为第五类型；第五类型为参数描述类型区分；
S508.针对第十二有向边，设定为第六类型；第六类型为静态详细参数；
S509.针对第十三有向边，设定为第七类型；第七类型为动态详细参数。
本实施例中，步骤S4和步骤S5，完成所有节点的构建后，根据节点间存在的拓扑连接关系与包含层次关系构建有向边，在有向边的类型中记录信息，所有有向边均不存储属性信息，有向边的类型与有向边是映射关系，一种有向边的类型可以对应多种有向边，对有向边的类型不加限制，可以自行规定，与有向边形成映射关系即可，本实施例的有向边的类型并不局限于上述多种有向边的类型。
本实施例中，下面以构建某区域电网的电网数字孪生图模型为例具体说明对上述方法的理解与实践应用。
本实施例中，构建某区域电网的电网数字孪生图模型的第一步，获取某区域电网的模型数据，包括2669个厂站、3486条厂站间线路、29640个静态设备模型、24744个动态设备模型，其中的电力设备分析模型数据来源于DSP分析软件内的某区域电网模型数据。
本实施例中，构建某区域电网的电网数字孪生图模型的第二步，在RedisGraph图数据库中构建电网数字孪生图模型。根据所获取电网模型的特征将数字孪生图模型分为网架层、元件拓扑连接层、参数类型层、静态元件参数层与动态元件参数层自上而下进行组织。构建电网数字孪生图模型的基本思路是将电网中的厂站与电力设备模型对象构建为节点并将节点类型信息记于节点标签中，将对象之间的拓扑连接关系与包含层次关系构建为边，将分层的组织结构作为节点的属性之一。
本实施例中，构建某区域电网的电网数字孪生图模型的第三步，在网架层中将厂站构建为节点，其节点属性包括所在层级、厂站ID、厂站名、厂站类型、电压等级、所在区域、经度、纬度；将厂站与厂站间所有回线抽象成一条厂站间线路并构建其为节点，其节点属性包括所在层级、厂站间线路ID、厂站间线路名、电压等级、厂站间线路类型、回路数，这些节点所在层级属性值，如表1所示。
表1——网架层内节点类型及其属性
节点类型 属性
厂站 所在层级、厂站ID、厂站名、厂站类型、电压等级、所在区域、经度、纬度
厂站间线路 所在层级、厂站间线路ID、厂站间线路名、电压等级、厂站间线路类型、回路数
本层级内（网架层）节点的“所在层级”属性值均记为“网架层”。
本实施例中，构建某区域电网的电网数字孪生图模型的第四步，在元件拓扑连接层中将具有拓扑连接关系的电力设备模型构建为节点，包括交流节点、直流节点、交流线路、直流线路、变压器、负荷、发电机组，其节点属性包括所在层级、设备模型ID、设备模型名、基准电压，如表2所示。
表2——元件拓扑连接层内节点类型及其属性
节点类型 属性
交流节点 所在层级、交流节点ID、交流节点名、基准电压
直流节点 所在层级、直流节点ID、直流节点名、基准电压
交流线路 所在层级、交流线路ID、交流线路名、基准电压
直流线路 所在层级、直流线路ID、直流线路名、基准电压
变压器 所在层级、变压器ID、变压器名、基准电压
负荷 所在层级、负荷ID、负荷名、基准电压
发电机组 所在层级、发电机组ID、发电机组名、基准电压
本层级内（元件拓扑连接层）节点的“所在层级”属性值均记为“元件拓扑连接层”；交流线路、直流线路、变压器这三种支路类模型的基准电压记其两端节点的基准电压，如“230-230”，后续支路类模型的基准电压也按此方法记录。
本实施例中，构建某区域电网的电网数字孪生图模型的第五步，在参数类型层中将不同的参数描述方法构建为节点，在本实施例中为DSP分析软件对应的电网模型参数描述方法，节点属性包括所在层级、参数描述类型ID，如表3所示。本层级内节点的“所在层级”属性值均记为“参数类型层”。
表3——参数类型层内节点类型及其属性
节点类型 属性
DSP参数 所在层级、参数描述类型ID
本层级内（参数类型层）节点的“所在层级”属性值均记为“参数类型层”。
本实施例中，构建某区域电网的电网数字孪生图模型的第六步，在静态元件参数层中将潮流计算相关的具体静态模型构建为节点，包括交流节点、直流节点、交流线路、直流线路、变压器，其节点属性包括所在层级、静态模型ID、静态模型名、静态模型具体类型、基准电压，如表4所示。
表4——静态元件参数层内节点类型及其属性
节点类型 属性
DSP交流节点 所在层级、交流节点ID、交流节点名、交流节点具体类型、基准电压
DSP直流节点 所在层级、直流节点ID、直流节点名、直流节点具体类型、基准电压
DSP交流线路 所在层级、交流线路ID、交流线路名、交流线路具体类型、基准电压
DSP直流线路 所在层级、直流线路ID、直流线路名、直流线路具体类型、基准电压
DSP变压器 所在层级、变压器ID、变压器名、变压器具体类型、基准电压
本层级内（静态元件参数层）节点的“所在层级”属性值均记为“静态元件参数层”；静态模型具体类型记录对应分析软件内的具体模型类型信息，例如，DSP交流节点的B卡、BQ卡、BS卡等，DSP直流节点的BD卡、BM卡等。
本实施例中，构建某区域电网的电网数字孪生图模型的第七步，在动态元件参数层中将时域仿真相关的具体动态模型构建为节点，包括同步发电机、励磁系统、电力系统稳定器、调速器和原动机、新能源发电、直流控制系统、电力电子设备、零序网络参数、负荷，其节点属性包括所在层级、动态模型ID、动态模型名、动态模型具体类型、基准电压，如表5所示。
表5——动态元件参数层内节点类型及其属性
节点类型 属性
同步发电机 所在层级、同步发电机ID、同步发电机名、同步发电机具体类型、基准电压
励磁系统 所在层级、励磁系统ID、励磁系统名、励磁系统具体类型、基准电压
电力系统稳定器 所在层级、电力系统稳定器ID、电力系统稳定器名、电力系统稳定器具体类型、基准电压
调速器和原动机 所在层级、调速器和原动机ID、调速器和原动机名、调速器和原动机具体类型、基准电压
新能源发电 所在层级、新能源发电ID、新能源发电名、新能源发电具体类型、基准电压
直流控制系统 所在层级、直流控制系统ID、直流控制系统名、直流控制系统具体类型、基准电压
电力电子设备 所在层级、电力电子设备ID、电力电子设备名、电力电子设备具体类型、基准电压
零序网络参数 所在层级、零序网络参数ID、零序网络参数名、零序网络参数具体类型、基准电压
负荷 所在层级、负荷ID、负荷名、负荷具体类型、基准电压
本层级内（动态元件参数层）节点的“所在层级”属性值均记为“动态元件参数层”；动态模型具体类型记录对应分析软件内的具体模型类型信息，例如，DSP同步发电机的M卡、MF卡、MG卡等，DSP励磁系统的F卡、FV卡、F#卡等。
本实施例中，构建某区域电网的电网数字孪生图模型的第八步，根据节点间存在的拓扑连接关系与包含层次关系构建有向边，在边的类型中记录信息，所有边均不存储属性信息。构建有向边的流程为：
（1）在网架层内，在具有拓扑连接关系的厂站节点与厂站之间的线路节点之间，构建类型表示为“在网架层相连”的有向边，方向由厂站节点指向厂站之间的线路节点；
（2）在元件拓扑连接层内，将交流节点、直流节点视为计算节点，将交流线路节点、直流线路节点、变压器节点视为支路节点；在具有拓扑连接关系的计算节点和支路节点之间，构建类型表示为“电气连接”的有向边，方向由计算节点指向支路节点；在具有拓扑连接关系的负荷节点、发电机组节点与计算节点之间，构建类型表示为“电气连接”的有向边，方向由负荷节点、发电机组节点指向计算节点；
（3）在元件拓扑连接层与网架层之间，在交流节点、直流节点、变压器节点、负荷节点、发电机组节点与其所属的厂站节点之间，构建类型表示为“从属于厂站”的有向边，方向由交流节点、直流节点、变压器节点、负荷节点、发电机组节点指向厂站节点；在交流线路节点、直流线路节点与其所属厂站之间的线路节点之间，构建类型表示为“从属于厂站间线路”的有向边，方向由交流线路节点、直流线路节点指向厂站之间的线路节点；
（4）在参数类型层与元件拓扑连接层之间，在元件拓扑连接层内节点与其存在的参数描述方法节点之间，构建类型表示为“参数描述类型区分”的有向边，方向由元件拓扑连接层内节点指向参数描述方法节点；
（5）在静态元件参数层与参数类型层之间，在静态元件参数层内节点与其所属参数描述方法节点之间，构建类型表示为“静态详细参数”的有向边，方向由静态元件参数层内节点指向参数描述方法节点；
（6）在动态元件参数层与参数类型层之间，在动态元件参数层内节点与其所属参数描述方法节点之间，构建类型表示为“动态详细参数”的有向边，方向由动态元件参数层内节点指向参数描述方法节点。
根据以上步骤完成构建的电网数字孪生图模型仅包含ID等基础信息，详细模型参数、PMU量测数据等信息可借助ID在其他异构数据库中进行快速查询，图数据库是基于图模型并使用图结构进行语义操作的非关系型数据库，因此基于本实施例电网数字孪生图模型的图数据库可作为电网数字孪生异构数据库的重要组成部分，为其提供索引支撑。
为体现本实施例基于电网数字孪生图模型的图数据库在数字孪生电网多层级海量模型检索场景下的高效查询能力与电网数据快速拓扑分析能力，将同一区域电网模型数据分别构建存放于RedisGraph图数据库与MySQL关系型数据库，对比其在以下的检索场景中的性能。测试环境为：Ubuntu 16.04.7操作系统，Inter Xeon Gold 5118的4核处理器，16GB运行内存，200GB HDD硬盘。
本实施例中，检索场景1：选定某一设备模型作为搜索起点，遍历检索特定深度内的所有设备模型。该检索场景常出现于电网运行方式调整、事故处理等业务中。
测试对比图模型与表模型在同一检索场景下的拓扑分析性能，每一检索深度均测试30次，取其均值作为测试结果。测试结果对比参照表6和图2。
表6——图模型与表模型在场景1下的检索性能对比
由检索场景1的测试结果可以看出，RedisGraph图模型检索速度均快于MySQL表模型；随着检索深度的增长，RedisGraph图模型仍能保持较好的检索性能，而MySQL表模型检索性能下降明显；在检索深度达到18时，RedisGraph图模型平均检索时间仍低于0.5s，保持较好的性能，而MySQL表模型平均检索时间已超过10s，已难以满足对实时性要求较高的业务需求。
本实施例中，检索场景2：选定某一厂站作为搜索起点，遍历检索特定深度内的所有厂站及其厂站内的设备模型。该检索场景常出现于事故影响范围分析、区域拓扑分析等业务中。
测试对比图模型与表模型在同一检索场景下的拓扑分析性能，每一检索深度均测试30次，取其均值作为测试结果。测试结果对比参照表7和图3。
表7——图模型与表模型在场景2下的检索性能对比
由检索场景2的测试结果可以看出，在不同检索深度的场景下，RedisGraph图模型检索速度均在MySQL表模型的10倍以上；随着检索深度的增长，RedisGraph图模型仍能保持较好的检索性能，而MySQL表模型检索性能下降明显。
请参阅图4，本实施例还提供了一种电网数字孪生图模型的构建系统，包括：
第一模块，用于获取电网模型数据；电网模型数据包括厂站数据与电力设备分析模型数据；
第二模块，用于根据电网模型的特征，执行分层组织操作；
第三模块，用于在执行分层组织操作获得的多个层中构建节点；
第四模块，用于根据节点的连接关系，构建有向边；
第五模块，用于针对有向边的两端节点的指向关系，设定有向边的类型。
本实施例中，一种电网数字孪生图模型的构建装置，包括存储器与处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行实施例所述方法。该装置可以为包括平板电脑、车载电脑等任意智能终端。
请参阅图5，图5示意了另一实施例的电网数字孪生图模型的构建装置的硬件结构，包括：
处理器901，可以采用通用的CPU(CentralProcessingUnit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本实施例所提供的技术方案；
存储器902，可以采用只读存储器（ReadOnlyMemory，ROM）、静态存储设备、动态存储设备或者随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)等形式实现。存储器902可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器902中，并由处理器901来调用执行本实施例的电网数字孪生图模型的构建方法；
输入/输出接口903，用于实现信息输入及输出；
通信接口904，用于实现本设备与其他设备的通信交互，可以通过有线方式（例如USB、网线等）实现通信，也可以通过无线方式（例如移动网络、WIFI、蓝牙等）实现通信；
总线905，在设备的各个组件（例如处理器901、存储器902、输入/输出接口903和通信接口904）之间传输信息；
其中处理器901、存储器902、输入/输出接口903和通信接口904通过总线905实现彼此之间在设备内部的通信连接。
本实施例中，一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行本发明实施例所述方法。
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
本实施例的有益效果是根据海量电网模型的不同特征，执行分层组织操作，在执行分层组织操作获得的多个层中构建节点，根据所述节点之间的拓扑连接关系以及包含层次关系，构建有向边，从而构建出电网数字孪生图模型，电网数字孪生图模型可作为电网数字孪生异构数据库的重要组成部分，为其提供索引支撑，支持数字孪生电网多层级海量模型检索场景的高效查询，有效提升了电网数据拓扑分析能力。
需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。此外，本公开中所使用的上、下、左、右等描述仅仅是相对于附图中本公开各组成部分的相互位置关系来说的。在本公开中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。此外，除非另有定义，本实施例所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本实施例说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，而不是为了限制本发明。本实施例所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件，但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一元件也可以被称为第二元件，类似地，第二元件也可以被称为第一元件。本实施例所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本发明的实施例，并且除非另外要求，否则不会对本发明的范围施加限制。
应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外，可按任何合适的顺序来执行本实施例描述的过程的操作，除非本实施例另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本实施例描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本实施例所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。
计算机程序能够应用于输入数据以执行本实施例所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明可选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。

Claims (8)

1.一种电网数字孪生图模型的构建方法，其特征在于，包括：
获取电网模型数据；所述电网模型数据包括厂站数据与电力设备分析模型数据；
根据电网模型的特征，执行分层组织操作；
在执行所述分层组织操作获得的多个层中构建节点；
根据所述节点之间的拓扑连接关系以及包含层次关系，构建有向边；
所述根据电网模型的特征，执行分层组织操作这一步骤，具体包括：
根据电网模型的特征，划分组织为网架层、元件拓扑连接层、参数类型层、静态元件参数层以及动态元件参数层；
所述网架层用于描述厂站与厂站间线路的拓扑连接关系；
所述元件拓扑连接层用于描述电力设备模型间的拓扑连接关系；
所述参数类型层用于描述电力设备分析模型参数所用的方法类型；
所述静态元件参数层用于描述各种参数类型下的潮流计算相关静态模型；
所述动态元件参数层用于描述各种参数类型下的时域仿真相关动态模型；
所述根据所述节点之间的拓扑连接关系以及包含层次关系，构建有向边这一步骤，具体包括：
针对所述网架层中具有拓扑连接关系的厂站节点以及厂站之间的线路节点，建立第一有向边；所述第一有向边为从所述厂站节点指向所述厂站之间的线路节点的有向边；
针对所述元件拓扑连接层中具有拓扑连接关系的计算节点和支路节点，建立第二有向边；所述第二有向边为从所述计算节点指向所述支路节点的有向边；所述计算节点包括交流节点和直流节点；所述支路节点包括变压器节点、交流线路节点和直流线路节点；
针对所述元件拓扑连接层中具有拓扑连接关系的负荷节点、发电机组节点和计算节点，建立第三有向边和第四有向边；所述第三有向边为从所述负荷节点指向所述计算节点的有向边；第四有向边为从所述发电机组节点指向所述计算节点的有向边；
针对具有包含层次关系的所述元件拓扑连接层中的所述计算节点和所述网架层中的所述厂站节点，建立第五有向边；所述第五有向边为从所述计算节点指向所述厂站节点的有向边；
针对具有包含层次关系的所述元件拓扑连接层中的所述变压器节点、所述负荷节点和所述发电机组节点以及所述网架层中的所述厂站节点，建立第六有向边、第七有向边以及第八有向边；所述第六有向边为从所述变压器节点指向所述厂站节点的有向边；所述第七有向边为从所述负荷节点指向所述厂站节点的有向边；所述第八有向边为从所述发电机组节点指向所述厂站节点的有向边；
针对具有包含层次关系的所述元件拓扑连接层中的所述交流线路节点和所述直流线路节点以及所述网架层中的所述厂站之间的线路节点，建立第九有向边和第十有向边；所述第九有向边为从所述交流线路节点指向所述厂站之间的线路节点的有向边；所述第十有向边为从所述直流线路节点指向所述厂站之间的线路节点的有向边；
针对所述参数类型层中的参数描述方法节点与所述元件拓扑连接层中的节点，建立第十一有向边；所述第十一有向边为从所述元件拓扑连接层中的节点指向所述参数描述方法节点的有向边；
针对所述静态元件参数层中的潮流计算相关的具体静态模型节点与所述参数类型层中的所述参数描述方法节点，建立第十二有向边；所述第十二有向边为从所述潮流计算相关的具体静态模型节点指向所述参数描述方法节点的有向边；
针对所述动态元件参数层中的时域仿真相关的具体动态模型节点与所述参数类型层中的所述参数描述方法节点，建立第十三有向边；所述第十三有向边为从所述时域仿真相关的具体动态模型节点指向所述参数描述方法节点的有向边。
2.根据权利要求1所述的电网数字孪生图模型的构建方法，其特征在于，还包括：
针对所述有向边的两端所述节点的指向关系，设定所述有向边的类型。
3.根据权利要求1所述的电网数字孪生图模型的构建方法，其特征在于，所述电力设备分析模型数据包括所述潮流计算相关静态模型以及所述时域仿真相关动态模型，所述在执行所述分层组织操作获得的多个层中构建节点这一步骤，具体包括：
在所述网架层中，将厂站以及厂站之间的线路构建为节点；
在所述元件拓扑连接层中，将具有拓扑连接关系的电力设备模型构建为节点；
在所述参数类型层中，将不同的参数描述方法构建为节点；
在所述静态元件参数层中，将潮流计算相关的具体静态模型构建为节点；
在所述动态元件参数层中，将时域仿真相关的具体动态模型构建为节点。
4.根据权利要求2所述的电网数字孪生图模型的构建方法，其特征在于，所述针对所述有向边的两端所述节点的指向关系，设定所述有向边的类型这一步骤，具体包括：
针对所述第一有向边，设定为第一类型；所述第一类型为在网架层相连；
针对所述第二有向边，设定为第二类型；所述第二类型为电气连接；
针对所述第三有向边和所述第四有向边，设定为所述第二类型；
针对所述第五有向边，设定为第三类型；所述第三类型为从属于厂站；
针对所述第六有向边、第七有向边以及第八有向边，设定为所述第三类型；
针对所述第九有向边和所述第十有向边，设定为第四类型；所述第四类型为从属于厂站间线路；
针对所述第十一有向边，设定为第五类型；所述第五类型为参数描述类型区分；
针对所述第十二有向边，设定为第六类型；所述第六类型为静态详细参数；
针对所述第十三有向边，设定为第七类型；所述第七类型为动态详细参数。
5.一种电网数字孪生图模型的构建系统，其特征在于，包括：
第一模块，用于获取电网模型数据；所述电网模型数据包括厂站数据与电力设备分析模型数据；
第二模块，用于根据电网模型的特征，执行分层组织操作；所述根据电网模型的特征，执行分层组织操作这一步骤，具体包括：
根据电网模型的特征，划分组织为网架层、元件拓扑连接层、参数类型层、静态元件参数层以及动态元件参数层；
所述网架层用于描述厂站与厂站间线路的拓扑连接关系；
所述元件拓扑连接层用于描述电力设备模型间的拓扑连接关系；
所述参数类型层用于描述电力设备分析模型参数所用的方法类型；
所述静态元件参数层用于描述各种参数类型下的潮流计算相关静态模型；
所述动态元件参数层用于描述各种参数类型下的时域仿真相关动态模型；
第三模块，用于在执行所述分层组织操作获得的多个层中构建节点；
第四模块，用于根据所述节点之间的拓扑连接关系以及包含层次关系，构建有向边；所述根据所述节点之间的拓扑连接关系以及包含层次关系，构建有向边这一步骤，具体包括：
针对所述网架层中具有拓扑连接关系的厂站节点以及厂站之间的线路节点，建立第一有向边；所述第一有向边为从所述厂站节点指向所述厂站之间的线路节点的有向边；
针对所述元件拓扑连接层中具有拓扑连接关系的计算节点和支路节点，建立第二有向边；所述第二有向边为从所述计算节点指向所述支路节点的有向边；所述计算节点包括交流节点和直流节点；所述支路节点包括变压器节点、交流线路节点和直流线路节点；
针对所述元件拓扑连接层中具有拓扑连接关系的负荷节点、发电机组节点和计算节点，建立第三有向边和第四有向边；所述第三有向边为从所述负荷节点指向所述计算节点的有向边；第四有向边为从所述发电机组节点指向所述计算节点的有向边；
针对具有包含层次关系的所述元件拓扑连接层中的所述计算节点和所述网架层中的所述厂站节点，建立第五有向边；所述第五有向边为从所述计算节点指向所述厂站节点的有向边；
针对具有包含层次关系的所述元件拓扑连接层中的所述变压器节点、所述负荷节点和所述发电机组节点以及所述网架层中的所述厂站节点，建立第六有向边、第七有向边以及第八有向边；所述第六有向边为从所述变压器节点指向所述厂站节点的有向边；所述第七有向边为从所述负荷节点指向所述厂站节点的有向边；所述第八有向边为从所述发电机组节点指向所述厂站节点的有向边；
针对具有包含层次关系的所述元件拓扑连接层中的所述交流线路节点和所述直流线路节点以及所述网架层中的所述厂站之间的线路节点，建立第九有向边和第十有向边；所述第九有向边为从所述交流线路节点指向所述厂站之间的线路节点的有向边；所述第十有向边为从所述直流线路节点指向所述厂站之间的线路节点的有向边；
针对所述参数类型层中的参数描述方法节点与所述元件拓扑连接层中的节点，建立第十一有向边；所述第十一有向边为从所述元件拓扑连接层中的节点指向所述参数描述方法节点的有向边；
针对所述静态元件参数层中的潮流计算相关的具体静态模型节点与所述参数类型层中的所述参数描述方法节点，建立第十二有向边；所述第十二有向边为从所述潮流计算相关的具体静态模型节点指向所述参数描述方法节点的有向边；
针对所述动态元件参数层中的时域仿真相关的具体动态模型节点与所述参数类型层中的所述参数描述方法节点，建立第十三有向边；所述第十三有向边为从所述时域仿真相关的具体动态模型节点指向所述参数描述方法节点的有向边。
6.根据权利要求5所述的电网数字孪生图模型的构建系统，其特征在于，还包括：
第五模块，用于针对所述有向边的两端所述节点的指向关系，设定所述有向边的类型。
7.一种电网数字孪生图模型的构建装置，其特征在于，包括存储器与处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行权利要求1-4任一项所述的方法。
8.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1-4任一项所述的方法。
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