基于云平臺的變電站沉降監測管理系統

邱浩揚，錢 泱，朱悅林，陳俊濤，肖 明，張曉春

(1. 武漢大學水利水電學院，湖北 武漢 430072； 2. 國網浙江省電力有限公司緊水灘水力發電廠，浙江 麗水 323000)

隨著我國電網的互聯程度與規模不斷的擴大，國內建設了越來越多的變電站。部分變電站運行后，由于各種原因發生基礎沉降問題，對基礎上部承載電氣設備硬聯接部位或操作機構的長期可靠運行造成一定的影響。故基礎沉降觀測和監測數據分析工作對于變電站至關重要，可確保變電站地基沉降的及時發現和盡早治理。

變電站的沉降監測工作依據國家水準測量規范[1]，采用精密水準測量方法，以永久穩定水準基點為基準點，量測各測點的高程變化。通過周期性監測所積累的大量數據進行定性和定量分析，進而評價基礎的穩定性。

根據水準測量的原理，必須將測量得到的數據加以必要的修正，才能得到正確的高程。傳統的高差改正數分配過程通常為人工分析處理數據，效率低下，難免出現人為誤差。在監測流程的最后階段需要考慮各監測點的歷史數值，繪制大量圖表，分析沉降趨勢，得出沉降監測結論并撰寫監測報告。而報告內數據的整合、排版等操作依舊需要人為操作，浪費了對監測目標及時做出評估與反應的黃金時間。

電力信息化管理要求在盡量短的時間內完成對監測目標信息、數據的采集、處理、分析、查詢、安全評估和提出反饋報告以保證運行安全，同時對數據的共享性也提供較高的要求。因此迫切需要一套自動化、標準化管理系統為變電站安全穩定提供技術支撐。而云計算為這個問題提供了有效的解決思路。云計算的數據存儲與計算都在云端進行，能有效提高資源利用率，安全性、可靠性高，數據共享性好[2]。國外在水利電力行業針對云計算技術的應用研究相對深入[3]，現已投入使用能對海量數據進行存儲和簡單處理的實際系統[4]。國內在水利電力行業也有大量的應用實例，如針對電網運行的大壩安全群控云平臺[5]，輸變電設備狀態監測大數據處理云平臺[4]，云平臺變電站智能診斷系統[6]，智能電網信息平臺[7]，水力模擬云平臺HydroMP[8]等。由此可見，云平臺可為解決變電站沉降監測數據的存儲、分析、共享等提供高效的解決方案。

因此本文針對人工分析變電站沉降監測數據的繁瑣和低效問題，基于云計算理念，搭建基于云平臺的沉降監測管理系統；基于水準測量原理，通過編程實現包括高差改正數分配、高程計算等數據處理自動化功能；研究沉降監測工程中原始數據的獲取與計算結果輸出，實現監測報告自動化、標準化輸出。最后根據實際工程進行實例分析與論證，驗證云平臺的可靠性和有效性。

1 沉降監測管理系統

1.1 系統模塊設計

本系統以數據處理自動化、報告生成自動化為核心，針對變電站沉降監測分析的業務需求展開系統分析，設計了三大功能模塊(見圖1)，各模塊功能如下：

圖1 系統功能模塊圖

1)GUI交互模塊。包括上傳單期數據文件，下載單期計算表與多期監測報告、報表。

2)數據自動化處理模塊。自動解析單期數據文件處理數據并更新數據庫；從數據庫得到多期監測數據并綜合分析處理。

3)報告自動化生成模塊。主要包括自動化生成圖表，如沉降監測過程折線圖與相應數據表，并自動化生成單期測量高程計算表與多期沉降監測工作報告、報表。

1.2 技術路線

依據圖1的功能需求制定系統的研究技術路線(見圖2)。系統采用目前流行的前、后端分離技術和B/S架構，前端通過HTML/CSS/TS和Angular等創建網頁模板，通過PrimeNG設計交互界面；后端采用SpringBoot框架[9]進行開發，通過Apache POI庫[10]讀取前端上傳的原始測量數據并自動解析，利用MyBatis對MySQL數據庫進行數據的CRUD操作，通過自編算法模塊處理監測數據，通過Aspose自動生成包含大量圖表的Word，Excel、PDF[11]，實現報告自動化生成。

圖2 技術路線圖

1.3 系統架構設計

基于MVC設計模式的思想，系統總體架構劃分為5層(見圖3)。

圖3 系統總體架構圖

1)數據實體(Entity)層。設計合適的數據實體類、動態數組等數據結構，根據需求將數據庫數據映射到內存中。

2)數據訪問(Dao)層。通過MyBatis封裝JDBC接口對數據庫進行增刪改查。

3)系統服務(Service)層。作為業務實現的接口，起中間作用，方便后期系統管理維護。

4)業務邏輯(Controller)層。系統的核心，包含了系統需要的全部功能的算法和計算過程，與數據訪問層和表現層進行交互。

5)表現層。以Angular搭建前端網頁框架作為客戶端與用戶進行交互。

1.4 數據庫設計

數據庫主要用于存儲監測數據，提高數據的共享性和安全性，為后續生成監測報表提供數據支持。數據庫主要由五張表組成(見圖4)：mpdata數據表、mp測點表、line測線表、bp基準點表、site站點表，通過外鍵建立一對多聯系。mpdata數據表存儲基準點的所有監測數據，包括觀測時間、高差中數、高程等；mp測點表包括測點id名稱以及所在的測線、測點的位置(經緯度+高程坐標)、測點安裝更改或作廢時間等；line測線表包括測線id名稱及其基準點、判斷是否為支水準路線、路線建立修改或廢除時間等；bp基準點表包括基準點id名稱及其坐標；site站點表包括站點id名稱及其位置。

圖4 數據表結構及表間關系圖

2 工程應用

本文以浙江靜遠電力實業有限公司負責的多個變電站或換流站為例開發分析與應用。針對業務流程，開展變電站沉降數據自動化管理系統主體功能的需求分析，主要包括如下：

1)上傳由徠卡全站儀自動生成的單期測量數據表，服務器后臺自動解析文件數據，生成單期測量高程計算表，并保存到數據庫；

2)訪問數據庫獲取多期監測數據進行沉降數據分析(結果包括沉降值、累計變形值、沉降過程線、特征值、間隔相鄰位移測點、累計位移相鄰測點等結果)，自動化生成多期監測報表、報告；

3)在網頁端進行文件的上傳與下載。

2.1 系統界面

通過Angular搭建前端框架，結合PrimeNG設計交互界面，界面包括文件上傳、上傳文件解析結果下載、生成監測報告、監測報告生成結果下載，界面如圖5所示。

圖5 前端網頁界面圖

2.2 單期數據自動化處理

①LS0→LD1→LD2→…→LD30→LD31→LS0；

②LS1→LD32→LD33→…→LD55→LD56→LS1；

③LG1→LD57→LD58→…→LD80→LD81→LG1；

④LG1→LD82→LD83→…→LD109→LD110→LG1。

另外設計了一條支水準路線：⑤LS1→LD111→LD112→LD113→LG1。

線路可分為三類：

1)永久水準基點普通線路如線路①②；

2)擴展水準基點普通線路③④；

Sun等[58]研究發現，在惡唑酮和二硝基氟苯引起的過敏性耳腫脹小鼠中，喂藥枇杷核提取物可以顯著抑制小鼠體內組胺和腫瘤壞死因子-α含量的增加，對小鼠的過敏性皮炎有拮抗作用。在過敏性鼻炎模型中，枇杷核提取物同樣可以抑制大鼠肥大細胞釋放組胺，降低打噴嚏的頻率[59]。Kim等[60]研究了枇杷葉提取物對小鼠過敏的作用，發現枇杷葉提取物可以降低免疫球蛋白I個E介導的皮膚過敏反應并降低肥大細胞的組胺釋放的含量，此外還可以降低因佛波醇12-肉豆蔻酸酯-13-乙酸鹽和鈣離子載體A23187刺激產生的腫瘤壞死因子的產生。

3)永久水準基點往返線路如線路⑤，擴展水準基點路線③④中存在支水準路線的基準點，需優先計算支水準路線⑤。

徠卡全站儀自動生成的原始測量數據具有特定格式(見表1)。通過POI讀取測點列和測站高差列，以測站列讀取的數據是否為整數為依據進行篩選，從中得到有效的測站編號和測站高差數據。

表1 原始測量數據表

1)對于支水準路線，由于沒有校核條件，所以必須往返觀測，兩次觀測高差之和應為0。不為0但小于限差時將其分配，并推算各點高程。通過POI讀取測站數據，各取1/2，分別作為往返測數據，計算累計高差，取均值后再按高差中數進行自動分配，高差中數和高差改正數相加即得到高差最可靠值，用高差最可靠值加上水準路線中上一個點的高程，得到了本測點的高程，即可完成支水準路線的計算，如表2。

表2 支水準路線計算成果表

2)對于永久水準基點普通線路，通過POI讀取閉合水準路線①②單期測量數據表，無需取其1/2，再重復上述高差改正數分配步驟得到相應測點的高差，加上永久水準基點高程即為測點高程，如表3。

表3 永久水準基點普通線路①計算結果表

3)對于擴展水準基點普通線路，從支水準路線⑤的計算結果獲取擴展水準基點的起始高程數據，重復上述高差改正數分配步驟，到相應測點的高差，加上擴展水準基點的高程，即可得到測點高程，如表4。

表4 擴展水準基點普通線路④計算結果表

解析文件時對每一個數據都必須保持高精度處理，即采用java大數類型BigDecimal存儲數據，才能保證在運算時不丟失精度。計算結果可通過讀取上傳文件名區分各測線，更新上傳至數據庫。

2.3 報告自動化生成

通過連接數據庫，根據測線讀取相應測點，并獲取各測點的多期監測數據，進行運算得到各個測點的沉陷值、累計變形值、沉陷過程線、特征值、間隔相鄰位移測點、累計位移相鄰測點等結果用于輸出報告、報表。

1)自動化生成Excel圖表。通過Aspose.cell創建數據表(sheet)、行(row)列(col)，具體表格單元cell及為其賦予數值value與樣式style。單期測量計算成果如1.2節所述，包括三類水準路線計算成果表。通過數據庫讀取多期監測數據，處理生成多期監測成果表包括沉降值、累計變形值、沉降過程線、特征值、間隔相鄰位移測點、累計位移相鄰測點6張sheet(見表5)。結合Aspose.cell的Chart繪制沉陷過程線的折線圖見圖6。

表5 多期監測成果表示意圖(沉降表)

圖6 多期監測沉降過程折線圖(Excel)

2)自動化生成Word報告。變電站多期沉降監測工作報告，需事先創建一套word模板，在需要變動的數據、或文字處使用Word書簽進行命名標記定位，后臺處理好數據后，通過Aspose.word的DocumentBuilder根據書簽名定位，Aspose.word可插入文本、段落、表格、分頁符、圖片、書簽、字段、超鏈接等(見圖7、表6)。

圖7 沉降量折線圖(Word)

表6 沉降累計位移變形值表(Word) mm

將Aspose.cell與Aspose.word生成的文檔下載鏈接返回到前端GUI界面，以供下載(見圖5)。

3 結 語

1)傳統的變電站監測計算分析過程復雜，結果反饋遲緩，為此本文設計將云平臺與變電站監測管理相結合，實現了數據存儲共享化，數據處理自動化、報告生成自動化，取得良好的效果。

2)與傳統的測量計算相比，大大提高了數據處理速度，通過模板自動化生成工作報告，數據前端展示，加快設備運行情況的信息反饋，提高了智能化運行管理的程度，縮短了事故判斷和處理時間，工作效率得到顯著提升，為變電站的安全正常運行提供有力保障，減少不必要的經濟損失。

3)本平臺今后還將結合互聯網監測，通過傳感器或攝影攝像技術實現數字化攝影測量，在線實時傳輸數據，分析處理，實現超前預報、及時預警，不斷提高計算云平臺的服務質量，在未來將有良好的發展前景與推廣價值。