大數據可視化監控系統在電網集控運維中的應用

王文欣，郝鵬坤，宋亮亮

（國網陜西榆林電力分公司，陜西 榆林719000）

數據可視化技術迄今已發展了20余年，成為人們分析復雜問題強有力的武器。自2006 年起,可視化領域國際頂級開始每年舉辦“可視分析科學與技術”會議（IEEE conference on visual analytics science and technology，簡稱IEEE VAST）[1]。

人類從外界環境獲得的信息大概有百分之八十以上來自于視覺系統，一張圖勝過千言萬語。大數據、云計算、互聯網作為當前新興學術的研究熱點以外，美國人稱大數據是繼物聯網和云計算之后又一個革命性的信息技術。2018年數據可視化需求急劇暴增，特別是一些監控中心、指揮中心、調度中心等重要場所，大屏信息可視化已成為核心基礎系統，如何實現大數據的價值，從而幫助從業者實現管理、事前預警、集中指揮調度、事后分析研究等多方面提升智能決策能力。目前，大數據可視化技術已初見雛形，已廣泛應用于各個領域：城市交通、智能電網調度與監測、生物醫療、安全反恐、物流、電商、金融、互聯網等。

隨著我國電網容量的不斷擴大，電網結構更加復雜，電網智能化、智能變電站的大量建設和試運行，傳統靠人工經驗的電網監控運行分析將由更多的智能化的機器設備所取代，原有的基于人工監控的運行方式無法滿足大電網協同控制和一體化運維發展的要求，加之擴容導致的業務激增，避免大量人力物力的投入，智能化的電網大數據可視化監控系統迫在眉睫。電網大數據可視化技術經過多年的發展，已經取得了一些成果，可視化監控系統在特高壓電網、地鐵供電網中已被廣泛研究與應用［2-4］。

目前，國內國家電網已建構的電網智能大數據監控系統已在江蘇示范應用,系統應用方面，已完成4 大中心、5 類應用、51 個功能模塊。其中36 個功能模塊已經在四川、江蘇、浙江、遼寧、天津5 個試點調控中心上線運行，但是，截至目前，監控運行大數據分析系統研究與應用仍處于起步階段，仍需進一步研究和深化應用[5]。而大數據可視化系統目前尚處在數據可視化階段，重點在數據的可視化展示，缺乏對大量數據的分析、統計、計算；缺少挖掘數據、發現規律這些信息可視化的功能[6]。在大數據監控分析系統的基礎上實現可視化功能是本文研究的方向。

1 系統構建與功能模塊

1.1 大數據可視化分析的意義

大數據可視分析是指在大數據自動分析挖掘方法的同時，利用支持信息可視化的用戶界面以及支持分析過程的人機交互方式與技術，有效融合計算機的計算能力和人的認知能力，以獲得對于大規模復雜數據集的洞察力（insight）[7]。大數據可視化分析技術在利用計算機智能化分析數據的同時，結合人對可視化信息的認知能力的優勢，將人和計算機的各自強項有機結合，從而使人們更為直觀和高效地洞悉大數據背后的信息、知識和智慧。

1.2 該系統的構建與實現

本文設計了4 層系統模塊，分別是：第一層大數據的采集和接入；第二層數據的存儲，本文采用的存儲技術是用現在的云數據存儲技術進行歸類存儲；第三層數據的統計分析、挖掘、計算、管理，提供有數據備份的安全服務和專家分析、算法庫等分析服務；第四層是整合分類、聚類、關聯規則等各種數據算法后得出的信息，進行圖形化的可視化展示。

1.3 系統設計亮點

第三層和第四層是大數據可視化系統的重要關鍵技術。第三層的重點是算法，本文沒有采用單一的算法應用于所有模塊，而是根據某一數據模塊的特點及需要得出的結論，采用最優最適用于這一數據模塊的算法，本文準備采用到的算法有： Hadoop、MapReduce、全過程數據處理、大數據因果分析算法、自薦式自適應全壽命數據、數據集技術及混合計算技術等。第四層的重點是：本文準備引入國內外先進可視化技術，有文本可視化；時空數據可視化；多維度可視化；來實現多尺度、多焦點、多側面展示技術。

1.4 該系統功能模塊實現

本系統構建了5 大應用功能模塊，包括統計分析中心、趨勢預警中心、智能搜索中心、全景影像中心、可視化展示中心5 大類，功能全面，涵蓋準確。提高了設備實時監控全自動化水平；提升監控運維智能化水平；提高供電可靠性、穩定性；人員、設備安全性；提高減少人工、物料的投資、減能增效。大數據可視化監控系統功能體系如圖1所示。

圖1 大數據可視化監控系統功能體系

2 本系統采用的新的關鍵技術

2.1 三維建模

較以往的僅僅使用GPS 圖像、視頻采集方法，本系統采用無人機技術，使用無人機上的Street-View 全景攝像機+無人機GPS，獲取三維地表信息，作為三維建模的基數數據，優點是使得獲得的基礎數據更豐富、精確、方便快捷，建立的模型更精準。然后建立設備模型庫，結合真實地形繪制整個變電站三維模型。使用Autodesk 3d Max 軟件工具，對所在變電站的設備、建筑、周圍地形地貌等按照給定的建模標準進行高精細建模。本文提出的新方案是建模以后，再對模型進行紋理烘焙，能實時提升渲染效果，最終繪制出與現場一致的高精度的三維模型。

2.2 無人機全景影像數據處理

使用StreetView 全景攝像機系統進行整站全景影像數據采集，重點要采集變電站內關鍵部位的全景影像數據及屬性信息，同時對重點部位的位置信息在影像中進行標注，可以采用多次采集，然后使用圖像融合技術的方法得到更精確的圖像數據。最后使用圖像處理軟件Photo Shop 對采集數據進行全自動的結算處理，最終得到結算后的軌跡和校準后的全景影像。對有問題的數據，及時再重新進行采補再計算。

2.3 無人機遙感影像獲得

通過無人機的GPS 定位功能，獲取變電站所在區域內的設備、建筑以及周邊輸電線路的三維地形信息，從而建立地表地形模型，采用高分辨率的衛星遙感影像來達到高精細的建模要求。

3 可視化的人機交互界面

用C++語言作為編程語言，進行系統軟件方面的編程，構建大數據可視化監控系統軟件部分，實現面向應用的具有人機交互式的各種功能模塊，有統計分析中心、趨勢預警中心、智能搜索中心、全景影像中心等4個大的模塊及本文圖1 中的所示的4個大模塊下的各個子模塊的功能實現，然后經過大數據的采集并經過各種算法計算得到的4個數據并實現圖形展示，分別是監控設備信息展示、監控業務整體展示、監控分析業務展示、實時全景影像展示并實現各個界面間的切換功能，建構變電站大數據可視化監控軟件系統。

4 展望

未來人們的決策將日益依賴于大數據分析的結果，而不是單純的依靠人的經驗和直覺。大數據可視化監控技術在電網的應用將會普遍化，直觀并實時的展示每個設備的屬性信息、位置坐標和數據信息，模擬倒閘操作和生產操作，實時、動態、直觀、多視角、多層次地展示和管理變電站信息，從而提高集控、變電站一體化監控水平。進一步深化監控運行水平；提升監控全景可視化技術；實現交互軟件應用功能全面；體驗感好的軟件平臺等，真正由技術研究到軟件開發實現可以完全面向應用的變電站大數據可視化監控系統，是今后需要不斷努力改進、探索和研究的方向。