基于BIM技術的變電站三維可視化建模研究

弓國軍，符國暉，周亞敏

（深圳供電局有限公司，廣東深圳，518048）

0 引言

隨著我國電力工程智能化程度的不斷深化，電網數據信息的三維可視化，已經成為電力企業數字化建設的重要基礎。變電站作為電網體系中重要的組成結構，其內部包含了眾多重要的電力基礎設施[1]。當前，現有變電站已經實現三維建模方式的應用。通過多傳感器采集變電站數據，在清洗、排序、標識數據后完成數據標準化處理，再利用3D MAXS軟件及IHS算法構建變電站三維基礎模型，利用包裹貼圖技術及雙線性光強插值法實現模型渲染填充處理[3]。 將變電站的地物模型投影生成正投影圖，得到集群劃分子集，利用聚合度函數進行聚合分析，結合多叉樹混合結構進行數據索引，由此動態調度生成三維場景展示。上述方法可以針對變電站中一次設備和二次設備進行詳細建模，同時能夠為三維漫游和交互提供良好的數據支撐，利用虛擬現實技術實現可視化展示，實現變電站變電、輸電以及配電功能。但上述建模方式存在建模周期長、模型重復利用價值低等問題[4]。

BIM技術是一種現代化的建模手段，結合BIM技術快速建模、高精度、高利用價值等優勢，開展基于BIM技術的變電站三維可視化建模研究。首先，通過無人機傾斜攝影技術采集數據，并進行POS集成預處理，通過特征點匹配完成點云數據處理。然后，利用BIM技術融合點云數據與影像，對于不同空間的影像，采用半自動式拼接方式實現集合。通過IMU的空間姿態解算，實現了三維可視化閉環路徑模型的優化。最后通過實驗表明，設計方法能夠高精度地構建變電站三維模型，具有一定的應用價值。

1 變電站三維可視化建模設計需求分析

構建變電站三維可視化模型，需要能夠利用虛擬現實技術進行變電站各功能的實現及展示。對于變電站的各項數據需要融合，并可支撐功能的擴展，便于前期構建及后期的運維等，具體來說，應當注意以下原則：

(1)應用性：構建的變電站三維可視化模型應當可以實現變電站設備管理、遠程操控、歷史數據搜索、數據統計等功能。(2)穩定性：構建的變電站三維可視化模型可在不影響變電站正常運行的情況下進行相關的配置，各功能分批次上線，保證基礎功能穩定可用。(3)安全性：輸入的變電站數據能夠分區存儲，對于保密性要求較高的數據加密存儲和傳輸，避免數據外泄、越級操作等。(4)便于擴展：對于不同的變電站，構建的變電站三維可視化模型可直接或簡易修改后直接移植并部署配置，避免多次開發或編寫。預留多端口等，可以隨著技術迭代，擴展子功能子模塊等。(5)便于配置：對于變電站的規模、位置、電壓等級等參數能夠進行分析，并采取不同的功能配置，實現不同類型變電站均可構建三維可視化模型，避免過度消耗資源。

2 基于BIM技術的變電站三維可視化建模

■2.1 變電站點云數據采集與處理

為了實現對變電站三維可視化模型的構建，應先針對性的進行變電站點云信息的獲取與處理。在采集點云數據過程中，使用無人機傾斜攝影技術，從不同角度獲取數據信息。在此基礎上，對獲取的數據信息進行POS集成，按照空三處理的方式，將數據信息映射在TIN區域，通過此種方式獲取數據信息的清晰紋理[5]。為了確保數據可滿足三維可視化建模需求，使用SLAM移動設備掃描信息，保持掃描設備的數量至少為3臺，每個設備的掃描角度大于120.0°，將所獲取的信息進行對接處理，確保輸出的圖像與信息呈現一種連續性特征。

在完成對變電站點云信息的獲取后，根據IMU數據在空間中的表現方式，進行數據信息的點云匹配，在此過程中，對于相鄰的點云數據，可直接通過特征點匹配實現全局最優解的計算。在計算過程中將誤差值進行最小化處理，輸出此時前端的連續點云信息。盡管通過上述操作獲取到的點云數據為連續性數據，但由于變電站整體包含了多個房間結構和樓層，因此從空加上被迫分離，拆分成了若干個子工程項目。為了確保實現對各項工程的統一管理，需要對不同工程文件進行拼接，為進一步體現變電站的智能化，確保其運行效率的提升，可采用半自動化的方式實現拼接。具體而言，將獲取到的點云數據按照變電站真實空間位置通過手動的

方式進行移動，并獲取到準確的初始位置信息，再利用經典最近鄰點算法的方式對其進行不斷的迭代訓練。通過構建對不同電源之間的映射關系，實現對變電站信息的融合，以此完成對完整空間點云的生成。在采用最近鄰近算法計算時，還可引入最小二乘法當中的最優匹配方法，通過對旋轉矩陣和平移矩陣進行轉換的方式實現匹配。在求解的過程中可對迭代次數和誤差的閾值進行定義，整個匹配過程均在兩幀點云之間的位置上完成，得到最終的非線性結果。再使用閉環檢測方式，匹配點云數據的幀數與平差值幀數，以此種方式降低IMU雷擊數據的誤差，通過此種方式有效降低IMU雷擊數據誤差。除此之外，配準獲取點云數據的傳感器與全景時空影像，只有配準成功，才能認為此時處理的數據可真實應用到三維可視化建模過程中。一旦在此過程中，出現數據配準問題，那么可認為數據處理過程存在幀數平差問題，需要將此部分存在異常的數據進行全局軌跡二次優化，在此基礎上，提取變電站姿態參數。按照上述方式處理數據，直到數據配準結果完全匹配。

■2.2 基于BIM技術融合點云數據與影像

完成對變電站點云數據的采集后，為實現其可視化，利用BIM技術對點云數據和影像進行融合。在實際應用中，為了確保構建的模型具有連續性，考慮到真實變電站空間環境存在較多樓層和房間，使得整體空間被分割，分別構建不同空間當中的模型，并生成若干個工程文件[6]。針對不同工程文件，采用半自動式拼接方式，將點云數據集合按照變電站實際空間位置調整。將ICP算法融入到BIM模型當中，對點云數據和影像進行映射。假設兩個點云數據集合為X和Y，其中X的表達式為X={x1，x2，…，xn}；Y的表達式為Y={y1，y2，…，yn}，利用ICP算法，計算X點云數據集合和Y點云數據集合的差異程度，其計算公式為：

式中，f(R,T)表示為X點云數據集合和Y點云數據集合的差異程度；R表示為點云坐標旋轉矩陣；T表示為點云坐標平移矩陣；i表示為某一點云數據。在匹配過程中，設置差異程度閾值，若兩個點云數據坐標的差異程度小于該閾值，則兩個點云數據可以完成匹配，若兩個點云數據坐標的差異程度大于設定閾值，則兩個點云數據無法匹配，需要在點云數據集合當中重新選擇坐標進行匹配。同時，點云匹配時，為確保其標準化，需要在兩幀點云之間給出相應的位置約束條件，并結合非線性方法聯合匹配結果得出最優的位姿。在完成對點云的匹配后，為了確保最終數據的匹配，還需要對不同空間結構當中的坐標進行轉換。具體而言，將針對變電站現場空間圖像進行掃描的裝置對應坐標系轉換為空間直角坐標系。在實際應用中，針對坐標系的轉換可利用傳感器裝置實現，嚴格按照規定的軸系空間位置對傳感器進行布設，并完成對全景圖像以及全景圖像當中點云的空間指向一致性，以此保證獲取到的每一張變電站全景影響都能夠有其相對應的空間點云數據。同時，在完成上述操作后，結合共線方程的方法針對不同點云賦予不同的色彩，以此通過色彩的表現實現對變電站三維空間中不同設備、空間結構等區分展現。同時，利用激光點云獲取到的信息能夠實現到實際物體絕對坐標上的直接轉換，進一步降低了不同空間坐標系之間的轉換運算難度。同時還可利用全景相機完成對變電站內部空間圖像的獲取，從相機中心點位置出發，發射一條光線到實際物體上，在該條光線上包含了實際物體點、球面圖像點以及相機中心點，三者實現共線。通過共線方程求解的方式，求解出每一個點云對應的全景像素點，以此實現對點云顏色的匹配，并生成包含更多全景深度信息的圖像。

在上述數據基礎上，在BIM建模軟件當中，構建一個三維立體的點云空間。為了確保構建的模型具備時間和空間上的一致性，需要確保在同一時刻內匹配點云數據和影像。在匹配過程中可利用時鐘設備計時，并提取同一時刻下的點云和影像，在空間坐標上完成轉換，以此確保構件的三維可視化模型在空間上的統一[7]。所有獲取到的點云數據均為不同變電站運行設備自身配備的傳感器采集到的數據，針對每一臺全景影像獲取設備，將攝影光心作為成像的平面中心點，將上述完成點云數據與影像融合的數據帶入到該坐標系當中，為后續模型閉環路徑提供條件。

■2.3 優化模型三維可視化閉環路徑

在完成點云數據的融合處理后，需要解算處理IMU的空間姿態，通過解算可以得到點云數據匹配過程中數據幀的位置約束條件，綜合需求條件，可以準確預判點云數據姿態，以此結果作為全局優化的結果，從而實現對三維點云空間與三維點云軌跡的直接生成。

在此過程中，由于數據的反復掃描處理會導致數據堆積，針對堆積的數據，倘若不及時處理，會影響三維可視化模型的準確度。因此，可在構建模型過程中，按照標準的閉環檢測方式，對模型設計軌跡進行全過程校正，在此基礎上，根據模型設計回路，約束閉環路徑，提取在此過程中的最小誤差，將其與模型進行對接，持續求解模型的非線性計算結果。通過對三維可視化模型的連續掃描與點云匹配，可以獲得一個正確的三維設計軌跡。在此基礎上，將多個傳感器上的連續點進行數據轉換，以此種方式得到一個標準的三維坐標系，將所有通過配準的信息與點云數據集成到標準坐標系中，從而實現對變電站三維可視化閉環線路的校正與優化，完成對三維可視化模型的設計。

3 兩種建模方法實現效果對比

結合本文上述論述，完成對基于BIM技術的變電站三維可視化建模方法的理論設計。為進一步驗證該方法在實際應用中是否能夠實現對變電站整體三維可視化，進行仿真實驗，以EV-Globe V5.0三維海量空間信息平臺為基礎，通過Java編程，硬件配置了Windows Core i7處理器，16GB內存，2.20Hz閃存，1TB硬盤，以某1000kV特高壓直流輸變電工程為數據來源，構建變電站三維可視化模型的數據庫，數據量為2G。

選擇將新的建模方法與傳統基于SCD的建模方法針對同一變電站進行建模并實現可視化。為了驗證兩種建模方法的精度，選擇將均方根誤差作為精度評價指標。通過人為設定多個檢查點的方式，對比兩種方法完成建模后各個控制點與檢測點之間的距離，實現對三維模型精度的檢驗，其計算公式為：

式中，R表示為檢查點與控制點之間的均方根誤差；m表示為檢查點個數；P表示為模型中控制點的點云坐標；P'表示為真實測得的控制點對應檢查點坐標。實驗過程中共布設5個檢查點，并獲取坐標信息，如表1所示。

表1 檢查點坐標對照表

分別利用兩種建模方法完成對變電站三維可視化模型的構建后，在兩個模型當中找出對應的5個控制點，并獲取其各個點的坐標，計算均方根誤差并統計數據結果，繪制成如圖1所示的實驗結果對比圖。

圖1 兩種建模方法模型精度對比

從上述圖1得出的實驗結果可以看出，本文提出的建模方法在應用到實際變電站實驗環境當中，構建的三維可視化模型的均方根誤差明顯小于傳統建模方法。因此，通過對比實驗證明，本文提出的基于BIM技術的變電站三維可視化建模方法在實際應用中能夠得到精度更高的三維可視化模型，實現對變電站運行參數的高精度可視化展現。

4 結束語

在BIM技術的基礎上，將變電站作為研究對象，提出一種全新的三維可視化建模方法。通過采集變電站工程的點云數據，利用BIM技術融合點云數據與影像，并通過閉環檢測方式優化了模型的求解過程。通過實驗進一步證明了該方法的實際應用效果。將本文提出的建模方法應用到實際變電站管控當中，可實現對各項數據進行高精度三維可視化展現，為變電站監管提供更加有利的數據條件。在后續的研究中還將針對BIM技術的應用不斷優化，并進一步驗證加載速度的性能，從而發揮其最大應用優勢，實現更加便利的變電站三維可視化建模方法。