CN117240305B - 一种管网拓扑数据压缩方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种管网拓扑数据压缩方法、装置、设备及可读存储介质，应用于数据处理技术领域，包括：根据管网拓扑数据构造目标无向图；根据目标无向图确定各个管道节点的度数；根据各个管道节点的度数对管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图；遍历所有不连通子图，根据每个不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道，利用多个新管道组成目标管网压缩数据。和当前利用DFS方法对全部节点进行搜索去合并拓扑压缩的方法相比，本申请由于会根据度数对大小对管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图，从而使得后续处理数据的逻辑只对部分管道节点处理，无需对所有管道节点进行遍历，故可以提高管网拓扑数据压缩的效率。

Description

一种管网拓扑数据压缩方法、装置、设备及可读存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种管网拓扑数据压缩方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

管网拓扑数据，一般以点表和线表构成。点表代表拓扑中各种类型的节点，点表中包含节点的ID（标识）、位置名称、类型、坐标等属性信息；线表代表连接节点的管道，线表中包含管道的ID管长、管径、壁厚、坐标等属性信息。

当前使用DFS（深度遍历）的方法去合并拓扑管网拓扑数据时，由于深度遍历逻辑是根据节点遍历，每个节点仅出现一次，使得环形管网拓扑或复杂管网拓扑时得到的拓扑会有管道或节点丢失的情况，且由于深度遍历是对全量数据一条一条的去循环，故导致拓扑合并时间较长。因此，当前合并压缩管网拓扑数据时，存在效率低的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种管网拓扑数据压缩方法、装置、设备及可读存储介质，解决了现有技术中管网拓扑数据压缩效率低的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种管网拓扑数据压缩方法，包括：

根据管网拓扑数据构造目标无向图；

根据所述目标无向图确定各个管道节点的度数；

根据所述各个管道节点的度数对所述管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图；

遍历所有所述不连通子图，根据每个所述不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道，利用所述多个新管道组成目标管网压缩数据。

可选的，所述根据管网拓扑数据构造目标无向图，包括：

对所述管网拓扑数据进行分组处理，得到分组数据；

对所述分组数据进行分组标记，得到标记分组数据；

根据所述标记分组数据构造所述目标无向图。

可选的，所述对所述管网拓扑数据进行分组处理，得到分组数据，包括：

根据管径和/或管材对所述拓扑数据进行分组处理，得到所述分组数据。

可选的，所述对所述分组数据进行分组标记，得到标记分组数据，包括：

对所述分组数据进行并行分组标记，得到所述标记分组数据；

相应的，所述根据所述标记分组数据构造所述目标无向图，包括：

根据所述标记分组数据并行构造所述目标无向图。

可选的，所述根据所述各个管道节点的度数对所述管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图，包括：

利用所述各个管道节点的度数对所述管网拓扑数据中每个管道节点进行标记，得到度数标记拓扑数据；

根据预设度数阈值对所述度数标记拓扑数据进行无限分割，得到所述不连通子图。

可选的，所述根据预设度数阈值对所述度数标记拓扑数据进行无限分割，得到所述不连通子图，包括：

将度数大于1作为所述预设度数阈值，对所述度数标记拓扑数据进行无限分割，得到所述不连通子图。

本发明还提供了一种管网拓扑数据压缩装置，包括：

目标无向图构造模块，用于根据管网拓扑数据构造目标无向图；

节点度数确定模块，用于根据所述目标无向图确定各个管道节点的度数；

不连通子图构造模块，用于根据所述各个管道节点的度数对所述管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图；

压缩数据模块，用于遍历所有所述不连通子图，根据每个所述不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道，利用所述多个新管道组成目标管网压缩数据。

可选的，所述目标无向图构造模块，包括：

分组单元，用于对所述管网拓扑数据进行分组处理，得到分组数据；

分组标记单元，用于对所述分组数据进行分组标记，得到标记分组数据；

目标无向图构造单元，用于根据所述标记分组数据构造所述目标无向图。

本发明还提供了一种管网拓扑数据压缩设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述的管网拓扑数据压缩方法。

本发明还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如上述的管网拓扑数据压缩方法。

可见，本发明通过根据管网拓扑数据构造目标无向图；根据目标无向图确定各个管道节点的度数；根据各个管道节点的度数对管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图；遍历所有不连通子图，根据每个不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道，利用多个新管道组成目标管网压缩数据。本申请和当前对全部节点搜索处理，利用DFS的方法去合并拓扑的方法相比，本发明由于会根据度数对大小对管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图，从而使得处理数据的逻辑只对部分节点处理，需对所有管道节点进行遍历，故可以提高合并压缩的效率。

此外，本发明还提供了一种管网拓扑数据压缩装置、设备及可读存储介质，同样具有上述有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种管网拓扑数据压缩方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种按照管径和管材分组对管网拓扑数据进行分组的流程示例图；

图3为本发明实施例提供的一种根据度数大于1的点进行无限分割的流程示例图；

图4为本发明实施例提供的一种度数确定的示意图；

图5为本发明实施例提供的另一种根据度数大于1的点进行无限分割的流程示例图；

图6为本发明实施例提供的一种对每个无限分割后的子图进行合并的流程示例图；

图7为本发明实施例提供的另一种管网拓扑数据压缩方法的流程图；

图8为本发明实施例提供的一种管网拓扑数据压缩方法的流程示例图；

图9为本发明实施例提供的一种管网拓扑数据压缩装置的结构示意图；

图10为本发明实施例提供的一种管网拓扑数据压缩设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

GIS，即地理信息系统，是能源行业必备的信息处理系统。以城市燃气行业为例，庞大复杂的城市天然气管网系统，连接着数以万计的用户和调压设施，如果管网的拓扑数据（即GIS数据）存在偏差，则无法进行准确有效的天然气管网仿真，那么燃气调度的数字化将会步履维艰。为此，进行城燃管网数据的检查操作，检查结果会帮助仿真和调度人员更加精准的进行GIS数据修复。

拓扑，通常是指在一个空间中研究点和线（或曲线）之间的相对关系和连接性的结构。这种拓扑在几何学和拓扑学中都有广泛的应用，它涉及了点的邻近关系以及线。这种包含点和线的拓扑结构可以应用于几何建模、地理信息系统、计算机图形学等领域，帮助我们理解和描述空间中的形状、连接关系和连通性。

管网拓扑数据，一般以点表和线表构成。前者代表拓扑中各种类型的节点，点表中包含节点的ID、位置名称、类型、坐标等属性信息；后者代表连接节点的管道，线表中包含管道的ID管长、管径、壁厚、坐标等属性信息。正常情况下，线表包含的所有节点与点表中的节点，在数量、ID、位置等方面应该完全一样，点表和线表的数据也无异常和缺失，但现实情况是，治理再好的GIS数据，也存在数据的异常、缺失以及点、边无法对应的等问题，而这些问题人为去检查修复会耗费大量的人力，而且检查结果也是不能保证的。因此，构建拓扑数据的自动化检查工具，是GIS检查的重点之一。

拓扑合并压缩，将一个大规模的复杂拓扑简化成一个较小规模的拓扑通常可以称为拓扑压缩。这种过程旨在保留原始拓扑中重要的结构和关系，同时减少拓扑的规模以提高可处理性和可视化效果。

在网络分析和图论领域，通过这些操作，可以创建一个更紧凑的、保留关键信息的小拓扑，以便更方便地进行分析、可视化或其他处理。当前使用DFS的方法去拓扑合并进行数据压缩的缺点是：遇到环形管网拓扑或复杂管网拓扑时得到的拓扑会有管道或节点丢失的情况；可以理解的是，深度遍历算法实现逻辑为，根据节点去遍历的，比如遇到节点为1、2、3构成的（1，2）(2，3)(3，1)的环网拓扑中，深度遍历得到的结果会缺失（3，1）这条边，深度遍历逻辑是根据节点遍历，每个节点仅出现一次，1节点最开始出现了，最后不会再遍历了，故不会走3-1这条路径，随之这条边也会丢失。当管网拓扑很大时，拓扑合并数据压缩时间太长；因为深度遍历需要对全量数据一条一条的去循环，数据量大导致数据压缩时间较长。

请参考图1，图1为本发明实施例提供的一种管网拓扑数据压缩方法的流程图。该方法可以包括：

S100，根据管网拓扑数据构造目标无向图。

该实施例并不限定根据管网拓扑数据构造目标无向图的具体过程。例如，可以直接利用管网拓扑数据构造目标无向图；或者，还可以对管网拓扑数据进行分组后，再并行构造目标无向图。

需要进一步说明的是，上述根据管网拓扑数据构造目标无向图，可以包括：对管网拓扑数据进行分组处理，得到分组数据；对分组数据进行分组标记，得到标记分组数据；根据标记分组数据构造目标无向图。该实施例并不限定进行分组的具体方式。例如，该实施例可以根据管径进行分组；或者该实施例还可以根据管材和管径进行分组；或者该实施例可以根据管道属性对管网拓扑数据进行分组。可以理解的是，该实施例对管网拓扑数据进行分组，得到分组数据后，根据组号对各个组中的数据进行标记，得到标记组号的标记分组数据，从而根据标记分组数据构造目标无向图，由于该实施例在对数据进行分组后再创建拓扑，所以再拓扑是环网之前该节点已经被分割了，所以不会出现环网的情况，故管道也不会丢失，提高了数据压缩的准确性。

需要进一步说明的是，上述对管网拓扑数据进行分组处理，得到分组数据，可以包括：根据管径和/或管材对拓扑数据进行分组处理，得到分组数据。可以理解的是，同时根据管径和管材对拓扑数据进行分组处理，可以提高分组数据的准确性，确保各管道节点可以准确连接。为便于理解，请参考图2，图2为本发明实施例提供的一种按照管径和管材分组对管网拓扑数据进行分组的流程示例图，可以包括：S200，读取管网拓扑数据；S201，根据管材和管径对管网拓扑数据进行分组，得到分组数据；S202，对各个分组数据中的数据进行标记处理，得到分组标记数据。该实施例对各个分组数据中的数据进行标记处理，以区分不同组的数据；S203，存储分组标记数据。

需要进一步说明的是，上述对分组数据进行分组标记，得到标记分组数据，可以包括：对分组数据进行并行分组标记，得到标记分组数据；相应的，根据标记分组数据构造所述目标无向图，可以包括：根据标记分组数据并行构造目标无向图。该实施例可以并行的构造目标无向图，提供了目标无向图的构造效率。

S101，根据目标无向图确定各个管道节点的度数。

该实施例可以根据目标无向图确定各个管道节点的度数。该实施例可以根据第三方开源库构建拓扑图，使用networkx（利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络、生成多种随机网络和经典网络、分析网络结构、建立网络模型、设计新的网络算法）的degree（度数）方法直接确定。

S102，根据各个管道节点的度数对管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图。

该实施例可以根据各个管道节点的度数对管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图。该实施例并不限定根据各个管道节点的度数对管网拓扑数据进行无限分割的具体过程。例如，可以根据度数大于1对管网拓扑数据进行无限分割；或者可以根据度数大于2对管网拓扑数据进行无限分割。为便于理解，请参考图3，图3为本发明实施例提供的一种根据度数大于1的点进行无限分割的流程示例图，可以包括：S300，根据管网拓扑数据构造无向图，得到每个管道节点的度数；S301，根据每个管道节点的度数，标记管网拓扑数据，得到标记管网拓扑数据；S302，对标记管网拓扑数据进行分组，得到度数标记分组数据；S303，根据度数大于1对度数标记分组数据进行无限分割，得到多个不连通子图。该实施例中度数确定的示意图见图4，图4为本发明实施例提供的一种度数确定的示意图，一根管道只有两个点，分别是起始节点和终止节点，所有节点都映射，确定度数很简单，使用networkx（一种对复杂网络进行创建、操作和学习的攻击）的degree（角度）方法直接确定；每个节点的度数与该节点连接管道的个数相关，如图4，气源A和用户B和用户C都是连接了1根管道，所以度数是1，三通节点连接了三根管道，度数为3。

需要进一步说明的是，上述根据各个管道节点的度数对管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图，可以包括：利用各个管道节点的度数对管网拓扑数据中每个管道节点进行标记，得到度数标记拓扑数据；根据预设度数阈值对度数标记拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图。该实施例会利用各个管道节点的度数对管网拓扑数据中每个管道节点进行标记，使得后续可以直接利用带度数的数据进行无限分割，得到不连通子图，提供了无限分割的效率。

需要进一步说明的是，上述根据预设度数阈值对度数标记拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图，可以包括：将度数大于1作为预设度数阈值，对度数标记拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图。该实施例将度数大于1作为预设度数阈值，可以使得无限分割的更全面，从而使得后续目标管网压缩数据更准确。为便于理解，请参考图5，图5为本发明实施例提供的另一种根据度数大于1的点进行无限分割的流程示例图，可以包括：S500，获取各个管道节点的度数；S501，根据各个管道节点的度数确定分组管网拓扑数据中线表点度数是否大于1；S502，当线表点度数大于1时，对该管道节点的度数进行标记；S503，利用带度数的分组管网拓扑数据构造无向图，得到多个孤立的子图区域；S504，当线表点度数不大于1时，拓扑数据不进行修改。

S103，遍历所有不连通子图，根据每个不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道，利用多个新管道组成目标管网压缩数据。

该实施例可以在遍历所有不连通子图时，可以利用一根小管道替代了多根管道，得到目标管网压缩数据。为遍历理解，请参考图6，图6为本发明实施例提供的一种对每个无限分割后的子图进行合并的流程示例图，可以包括：S600，遍历所有不连通的子图；S601，根据所有不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道；S602，将多个新管道进行存储，得到目标压缩管网拓扑数据。

本发明实施例提供的管网拓扑数据压缩方法，可以包括：S100，根据管网拓扑数据构造目标无向图；S101，根据目标无向图确定各个管道节点的度数；S102，根据各个管道节点的度数对管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图；S103，遍历所有不连通子图，根据每个不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道，利用多个新管道组成目标管网压缩数据。可见，和当前对全部节点搜索处理，利用DFS(深度遍历)的方法去合并拓扑的方法相比，本申请由于会根据度数对大小对管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图，从而使得处理数据的逻辑只对部分节点处理，无需对所有管道节点进行遍历，故可以提高通过拓扑合并进行数据压缩的效率。并且，可以对管网拓扑数据进行分组处理，得到分组数据，从而对分组数据进行数据压缩，由于对管网拓扑数据分组处理，可以使得分别对各组数据进行处理，提高数据处理的效率；并且，可以根据管径和/或管材对拓扑数据进行分组处理，得到分组数据，确保各个分组内的管道节点数据可以连接；并且，根据标记分组数据并行构造目标无向图，提高了目标无向图构造的效率；并且，利用各个管道节点的度数对管网拓扑数据中每个管道节点进行标记，使得后续可以直接使用标记好的数据进行无限分割处理，提高了无限分割的效率；并且，将度数大于1作为预设度数阈值，对度数标记拓扑数据进行无限分割，提高了无限分割的效率。

为了使本发明更便于理解，具体请参考图7，图7为本发明实施例提供的另一种管网拓扑数据压缩方法的流程图，具体可以包括：

S700，对管网拓扑数据进行分组处理，得到分组数据。

S701，对分组数据进行分组标记，得到标记分组数据。

S702，根据标记分组数据构造目标无向图。

S703，根据目标无向图确定各个管道节点的度数。

S704，根据各个管道节点的度数对管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图。

S705，遍历所有不连通子图，根据每个不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道，利用多个新管道组成目标管网压缩数据。

本发明实施例可以根据各个管道节点的度数对管网拓扑数据进行无限分割，由于管网拓扑数据主要与各个管道节点的连接节点相关，故利用度数对目标无向图进行无限分割，可以提高分割的全面性。

为了使本发明更便于理解，具体请参考图8，图8为本发明实施例提供的一种管网拓扑数据压缩方法的流程示例图，具体可以包括：

S800，获取管网拓扑数据，并根据管材和管径对拓扑数据进行分组，得到分组数据。

S801，对分组数据进行分组标记，得到标记分组数据，并存储标记分组数据。

S802，根据分组标记数据构造无向图，并根据无向图确定各个管道节点的度数。

S803，将各个管道节点的度数映射至标记分组数据中，得到度数标记分组数据。

S804，遍历度数标记分组数据，根据度数对度数标记分组数据进行无限分割，得到多个不连通子图。

S805，遍历所有不连通子图，将每个不连通子图中的起始端点和终止端点构成一根新的管道，得到目标合并压缩拓扑管道数据。

本发明实施例通过将拓扑按照管径和管材分组、无限分割拓扑、对每个无限分割后的子图进行合并、更新管道长度，基本上涵盖了拓扑合并压缩的情况。本发明的方法，相较于DFS遍历合并拓扑，执行效率准确，合并的结果也更加准确，大量节省了时间成本。

下面对本发明实施例提供的一种管网拓扑数据压缩装置进行介绍，下文描述的管网拓扑数据压缩装置与上文描述的管网拓扑数据压缩方法可相互对应参照。

具体请参考图9，图9为本发明实施例提供的管网拓扑数据压缩装置的结构示意图，可以包括：

目标无向图构造模块100，用于根据管网拓扑数据构造目标无向图；

节点度数确定模块200，用于根据所述目标无向图确定各个管道节点的度数；

不连通子图构造模块300，用于根据所述各个管道节点的度数对所述管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图；

压缩数据模块400，用于遍历所有所述不连通子图，根据每个所述不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道，利用所述多个新管道组成目标管网压缩数据。

进一步地，基于上述实施例，上述目标无向图构造模块，可以包括：

分组单元，用于对所述管网拓扑数据进行分组处理，得到分组数据；

分组标记单元，用于对所述分组数据进行分组标记，得到标记分组数据；

目标无向图构造单元，用于根据所述标记分组数据构造所述目标无向图。

进一步地，基于上述实施例，上述分组单元，可以包括：

分组子单元，用于根据管径和/或管材对所述拓扑数据进行分组处理，得到所述分组数据。

进一步地，基于上述实施例，上述分组标记单元，可以包括：

分组标记子单元，用于对所述分组数据进行并行分组标记，得到所述标记分组数据；

相应的，上述目标无向图构造单元，可以包括：

目标无向图构造子单元，用于根据所述标记分组数据并行构造所述目标无向图。

进一步地，基于上述任意实施例，上述不连通子图构造模块300，可以包括：

度数标记单元，用于利用所述各个管道节点的度数对所述管网拓扑数据中每个管道节点进行标记，得到度数标记拓扑数据；

不连通子图确定单元，用于根据预设度数阈值对所述度数标记拓扑数据进行无限分割，得到所述不连通子图。

进一步地，基于上述实施例，上述不连通子图确定单元，可以包括：

不连通子图确定子单元，用于将度数大于1作为所述预设度数阈值，对所述度数标记拓扑数据进行无限分割，得到所述不连通子图。

需要说明的是，上述管网拓扑数据压缩装置中的模块以及单元在不影响逻辑的情况下，其顺序可以前后进行更改。

本发明实施例提供的管网拓扑数据压缩装置，可以包括：目标无向图构造模块100，用于根据管网拓扑数据构造目标无向图；节点度数确定模块200，用于根据所述目标无向图确定各个管道节点的度数；不连通子图构造模块300，用于根据所述各个管道节点的度数对所述管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图；压缩数据模块400，用于遍历所有所述不连通子图，根据每个所述不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道，利用所述多个新管道组成目标管网压缩数据。可见，和当前对全部节点搜索处理，利用DFS（深度遍历）的方法去合并拓扑的方法相比，本申请由于会根据度数对大小对管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图，从而使得处理数据的逻辑只对部分节点处理，无需对所有管道节点进行遍历，故可以提高合并压缩的效率。并且，可以对管网拓扑数据进行分组处理，得到分组数据，从而对分组数据进行数据压缩，由于对管网拓扑数据分组处理，可以使得分别对各组数据进行处理，提高数据处理的效率；并且，可以根据管径和/或管材对拓扑数据进行分组处理，得到分组数据，确保各个分组内的管道节点数据可以连接；并且，根据标记分组数据并行构造目标无向图，提高了目标无向图构造的效率；并且，利用各个管道节点的度数对管网拓扑数据中每个管道节点进行标记，使得后续可以直接使用标记好的数据进行无限分割处理，提高了无限分割的效率；并且，将度数大于1作为预设度数阈值，对度数标记拓扑数据进行无限分割，提高了无限分割的效率。

下面对本发明实施例提供的一种管网拓扑数据压缩设备进行介绍，下文描述的管网拓扑数据压缩设备与上文描述的管网拓扑数据压缩方法可相互对应参照。

请参考图10，图10为本发明实施例提供的一种管网拓扑数据压缩设备的结构示意图，可以包括：

存储器10，用于存储计算机程序；

处理器20，用于执行计算机程序，以实现上述的管网拓扑数据压缩方法。

存储器10、处理器20、通信接口30均通过通信总线40完成相互间的通信。

在本发明实施例中，存储器10中用于存放一个或者一个以上程序，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令，在本发明实施例中，存储器10中可以存储有用于实现以下功能的程序：

根据管网拓扑数据构造目标无向图；

根据目标无向图确定各个管道节点的度数；

根据各个管道节点的度数对管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图；

遍历所有不连通子图，根据每个不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道，利用多个新管道组成目标管网压缩数据。

在一种可能的实现方式中，存储器10可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统，以及至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储使用过程中所创建的数据。

此外，存储器10可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括NVRAM。存储器存储有操作系统和操作指令、可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集，其中，操作指令可包括各种操作指令，用于实现各种操作。操作系统可以包括各种系统程序，用于实现各种基础任务以及处理基于硬件的任务。

处理器20可以为中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、特定应用集成电路、数字信号处理器、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件，处理器20可以是微处理器或者也可以是任何常规的处理器等。处理器20可以调用存储器10中存储的程序。

通信接口30可以为通信模块的接口，用于与其他设备或者系统连接。

当然，需要说明的是，图10所示的结构并不构成对本发明实施例中管网拓扑数据压缩设备的限定，在实际应用中管网拓扑数据压缩设备可以包括比图10所示的更多或更少的部件，或者组合某些部件。

下面对本发明实施例提供的可读存储介质进行介绍，下文描述的可读存储介质与上文描述的管网拓扑数据压缩方法可相互对应参照。

本发明还提供一种可读存储介质，该可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的管网拓扑数据压缩方法的步骤。

该可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应该认为超出本发明的范围。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系属于仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或者操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其他任何变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

以上对本发明所提供的一种管网拓扑数据压缩方法、装置、设备及可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (7)

1.一种管网拓扑数据压缩方法，其特征在于，包括：

根据管网拓扑数据构造目标无向图；

根据所述目标无向图确定各个管道节点的度数；

根据所述各个管道节点的度数对所述管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图；

遍历所有所述不连通子图，根据每个所述不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道，利用所述多个新管道组成目标管网压缩数据；

其中，所述根据管网拓扑数据构造目标无向图，包括：

对所述管网拓扑数据进行分组处理，得到分组数据；

对所述分组数据进行分组标记，得到标记分组数据；

根据所述标记分组数据构造所述目标无向图；

其中，所述对所述分组数据进行分组标记，得到标记分组数据，包括：

对所述分组数据进行并行分组标记，得到所述标记分组数据；

相应的，所述根据所述标记分组数据构造所述目标无向图，包括：

根据所述标记分组数据并行构造所述目标无向图；

其中，所述根据所述各个管道节点的度数对所述管网拓扑数据进行无限分割，得到不连通子图，包括：

利用所述各个管道节点的度数对所述管网拓扑数据中每个管道节点进行标记，得到度数标记拓扑数据；

根据预设度数阈值对所述度数标记拓扑数据进行无限分割，得到所述不连通子图。

2.根据权利要求1所述的管网拓扑数据压缩方法，其特征在于，所述对所述管网拓扑数据进行分组处理，得到分组数据，包括：

根据管径和/或管材对所述拓扑数据进行分组处理，得到所述分组数据。

3.根据权利要求1所述的管网拓扑数据压缩方法，其特征在于，所述根据预设度数阈值对所述度数标记拓扑数据进行无限分割，得到所述不连通子图，包括：

将度数大于1作为所述预设度数阈值，对所述度数标记拓扑数据进行无限分割，得到所述不连通子图。

4.根据权利要求1所述的管网拓扑数据压缩方法，其特征在于，所述遍历所有所述不连通子图，根据每个所述不连通子图中的起始端点和终止端点构成多个新管道，利用所述多个新管道组成目标管网压缩数据，包括：

根据每个所述不连通子图中的起始端点和终止端点构成所述多个新管道；

将所述多个新管道进行存储，得到所述目标管网压缩数据。

5.一种管网拓扑数据压缩装置，其特征在于，所述管网拓扑数据压缩装置用于实现如权利要求1至4任一项所述的管网拓扑数据压缩方法。

6.一种管网拓扑数据压缩设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的管网拓扑数据压缩方法。

7.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如权利要求1至4任一项所述的管网拓扑数据压缩方法。