基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的方法及装置。所述方法包括：从电力大数据平台中获取地形数据和电力系统数据，生成三维地理场景、电力网架及设备三维模型；通过三维仿真引擎加载至预设的三维可视化仿真系统中，仿真得到地理场景和电力系统的初始三维场景；获取跳闸输电线路的多源数据集，将所述多源数据集及其关联规则经过三维仿真引擎计算，对计算结果进行渲染，得到跳闸输电线路的三维场景图；在所述三维场景图中，将每个受该输电线路跳闸影响的变电站在地理场景中进行标示。本发明专利技术能够快速全面从电力系统产生的大数据中获取有效的输电线路跳闸影响范围信息。

Method and device for determining the impact range of transmission line tripping based on large data

The invention relates to a method and device for determining the impact range of a transmission line tripping based on large data. The method comprises: acquiring data, terrain data and power system from the power of big data platform, 3D Geographic scene, three-dimensional model of power grid and equipment; through the 3D visual simulation system of loading 3D simulation engine to preset the initial 3D scene simulation, geographic environment and power system; multi-source data acquisition transmission line tripping set the multi-source data sets and association rules through 3D simulation engine calculation, rendering results, 3D scene diagram of transmission line trip; in the 3D scene graph, the substation will be affected by the influence of the transmission lines of each trip are marked in the geographical scene. The invention can quickly and comprehensively obtain effective transmission line tripping information from the large data generated by the power system.

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的方法及装置
本专利技术涉及电力系统
，还涉及大数据信息处理
，特别是涉及基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的方法、装置、存储介质及计算机设备。
技术介绍
在电力系统输电过程中，输电线路极易受到强雷击、台风等恶劣天气的影响，造成线路跳闸，为了更好的维护电网的整体运行，避免雷击或其它自然灾害等原因引起跳闸无法及时处理而导致后续事故的发生，有必要做好跳闸事故的综合分析。同时，随着现代信息技术的迅猛发展，在电力系统获取的电网运行以及设备等各种信息数据庞大，各类信息数据之间存在信息孤岛，以致电力系统产生大数据正面临着处理效率低下的难题，从而无法在海量电力数据中及时获取有效信息，例如获取输电线路跳闸影响范围等信息。
技术实现思路
基于此，本专利技术提供了基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的方法及装置，能够快速全面从电力系统产生的大数据中获取有效的输电线路跳闸影响范围信息。本专利技术方案包括：一种基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的方法，包括：从电力大数据平台中获取地形数据和电力系统数据，根据地形数据、电力系统数据分别生成三维地理场景、电力网架及设备三维模型；通过三维仿真引擎将所述三维地理场景、电力网架及设备三维模型加载至预设的三维可视化仿真系统中，仿真得到地理场景和电力系统的初始三维场景；从所述电力大数据平台中获取跳闸输电线路的多源数据集，通过关联挖掘技术得出所述多源数据集中的关联规则，将所述多源数据集和关联规则经过三维仿真引擎计算，并结合初始三维场景对计算结果进行渲染，得到跳闸输电线路的三维场景图；在所述三维场景图中，将跳闸输电线路在地理场景中进行标示，并将每个受该输电线路跳闸影响的变电站在地理场景中进行标示；根据所述三维场景图确定对应输电线路的跳闸影响范围。一种基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的装置，包括：初始场景生成模块，用于从电力大数据平台中获取地形数据和电力系统数据，根据地形数据、电力系统数据分别生成三维地理场景、电力网架及设备三维模型；通过三维仿真引擎将所述三维地理场景、电力网架及设备三维模型加载至预设的三维可视化仿真系统中，仿真得到地理场景和电力系统的初始三维场景；跳闸仿真模块，用于从所述电力大数据平台中获取跳闸输电线路的多源数据集，通过关联挖掘技术得出所述多源数据集中的关联规则，将所述多源数据集和关联规则经过三维仿真引擎计算，并结合初始三维场景对计算结果进行渲染，得到跳闸输电线路的三维场景图；在所述三维场景图中，将跳闸输电线路在地理场景中进行标示，并将每个受该输电线路跳闸影响的变电站在地理场景中进行标示；以及，跳闸影响范围确定模块，用于根据所述三维场景图确定对应输电线路的跳闸影响范围。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述方法的步骤。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述方法的步骤.上述技术方案，基于电力大数据平台中获取地形数据和电力系统数据，分别生成三维地理场景、电力网架及设备三维模型；通过三维仿真引擎将所述三维地理场景、电力网架及设备三维模型加载至预设的三维可视化仿真系统中，仿真得到地理场景和电力系统的初始三维场景；获取跳闸输电线路的多源数据集，通过关联挖掘技术得出所述多源数据集中的关联规则，将所述多源数据集和关联规则经过三维仿真引擎计算，并结合初始三维场景对计算结果进行渲染，得到跳闸输电线路的三维场景图；在所述三维场景图中，将跳闸输电线路在地理场景中进行标示，并将每个受该输电线路跳闸影响的变电站在地理场景中进行标示。由此可基于电力大数据平台中的海量数据，调用计算引擎进行分析得出跳闸影响因素的关联规则，最后将计算结果提交至三维可视化展示层，建立空间地图与电力系统结构的三维可视化场景，直观显示输电线路跳闸影响范围，由此能够快速全面从电力系统产生的大数据中获取有效的输电线路跳闸影响范围信息，进而为制订日常电网运行防护原则提供依据。附图说明图1为一实施例的基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的方法的示意性流程图；图2为一实施例的三维可视化仿真系统整体框图；图3为图2三维可视化仿真系统在一应用场景下的三维可视化仿真流程图；图4为另一实施例的基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的方法的整体流程图；图5为一应用场景下的输电线路跳闸影响范围三维场景图；图6为一实施例的基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的装置的示意性结构图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术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专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术中的步骤虽然用标号进行了排列，但并不用于限定步骤的先后次序，除非明确说明了步骤的次序或者某步骤的执行需要其他步骤作为基础，否则步骤的相对次序是可以调整的。图1为一实施例的基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的方法的示意性流程图；如图1所示，本实施例中的基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的方法包括步骤：S11，从电力大数据平台中获取地形数据和电力系统数据，根据地形数据、电力系统数据分别生成三维地理场景、电力网架及设备三维模型；通过三维仿真引擎将所述三维地理场景、电力网架及设备三维模型加载至预设的三维可视化仿真系统中，仿真得到地理场景和电力系统的初始三维场景.可选地，所述三维仿真引擎为开源分布式计算引擎。S12，从所述电力大数据平台中获取跳闸输电线路的多源数据集，通过关联挖掘技术得出所述多源数据集中的关联规则，将所述多源数据集和关联规则经过三维仿真引擎计算，并结合初始三维场景对计算结果进行渲染，得到跳闸输电线路的三维场景图；在所述三维场景图中，将跳闸输电线路在地理场景中进行标示，并将每个受该输电线路跳闸影响的变电站在地理场景中进行标示。S13，根据所述三维场景图确定对应输电线路的跳闸影响范围。在一实施例中，可通过OpenLayers和Cesium技术将所述三维地理场景、电力网架及设备三维模型加载至预设的三维可视化仿真系统中，仿真得到地理场景和电力系统的初始三维场景。在一实施例中，将每个受该输电线路跳闸影响的变电站进行标示显示，包括：按照电压暂降深度和持续时间在受影响的变电站处标出。在一实施例中，通过数据挖掘技术得出所述数据文件中的关联规则，包括：对所述数据文件进行频繁项挖掘、关联规则置信度和提升度的计算，得出有效的关联规则。具体例如：根据FP-Growth算法将多源数据集进行频繁项集的挖掘，生成频繁项集模式树，保留项集相关信息；计算项集的发生频次、置信度和提升度结果；根据预设阈值得到关联规则库.在关联规则挖掘中，一个事件称为一个项，首先要寻找事件中频繁出现的项的集合，称为频繁项集，再进行后续的发生频次、置信度和提升度结果的计算。例如本申请中，【跳闸】和【雷击】事件就属于一个频繁项集。在一实施例中，从所述电力大数据平台中获取跳闸输电线路的多源数据集，包括：从预设的电力大数据平台读取跳闸数据文件，提取其中的跳闸时间、站名、跳闸描述信息，添加到第一数据集；从预设的电力大数据平台读取电压暂降数据文件，提取其中的电压暂降发生时间、持续时间、站名，添本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的方法，其特征在于，包括：从电力大数据平台中获取地形数据和电力系统数据，根据地形数据、电力系统数据分别生成三维地理场景、电力网架及设备三维模型；通过三维仿真引擎将所述三维地理场景、电力网架及设备三维模型加载至预设的三维可视化仿真系统中，仿真得到地理场景和电力系统的初始三维场景；从所述电力大数据平台中获取跳闸输电线路的多源数据集，通过关联挖掘技术得出所述多源数据集中的关联规则，将所述多源数据集和关联规则经过三维仿真引擎计算，并结合初始三维场景对计算结果进行渲染，得到跳闸输电线路的三维场景图；在所述三维场景图中，将跳闸输电线路在地理场景中进行标示，并将每个受该输电线路跳闸影响的变电站在地理场景中进行标示；根据所述三维场景图确定对应输电线路的跳闸影响范围。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的输电线路跳闸影响范围确定的方法，其特征在于，包括：从电力大数据平台中获取地形数据和电力系统数据，根据地形数据、电力系统数据分别生成三维地理场景、电力网架及设备三维模型；通过三维仿真引擎将所述三维地理场景、电力网架及设备三维模型加载至预设的三维可视化仿真系统中，仿真得到地理场景和电力系统的初始三维场景；从所述电力大数据平台中获取跳闸输电线路的多源数据集，通过关联挖掘技术得出所述多源数据集中的关联规则，将所述多源数据集和关联规则经过三维仿真引擎计算，并结合初始三维场景对计算结果进行渲染，得到跳闸输电线路的三维场景图；在所述三维场景图中，将跳闸输电线路在地理场景中进行标示，并将每个受该输电线路跳闸影响的变电站在地理场景中进行标示；根据所述三维场景图确定对应输电线路的跳闸影响范围。2.根据权利要求1所述的输电线路跳闸影响范围确定的方法，其特征在于，将每个受该输电线路跳闸影响的变电站进行标示显示，包括：按照电压暂降深度和持续时间在受影响的变电站处标出。3.根据权利要求1所述的输电线路跳闸影响范围确定的方法，其特征在于，通过关联挖掘技术得出所述多源数据集中的关联规则，包括：根据FP-Growth算法将多源数据集进行频繁项集的挖掘，生成频繁项集模式树，保留项集相关信息；计算项集的发生频次、置信度和提升度结果；根据预设阈值得到关联规则库。4.根据权利要求1至3任一所述的输电线路跳闸影响范围确定的方法，其特征在于，从所述电力大数据平台中获取跳闸输电线路的多源数据集，包括：从电力大数据平台读取跳闸数据文件，提取其中的跳闸时间、站名、跳闸描述信息，添加到第一数据集；从电力大数据平台读取电压暂降数据文件，提取其中的电压暂降发生时间、持续时间、站名，添加到第二数据集；将第一数据集，第二数据按照时间记录升序排列，对电压暂降与跳闸之间的关系进行标记，生成多源数据集。5.根据权利要求4所述的输电线路跳闸影响范围确定的方法，其特征在于，所述电力大...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫文雄，郭媛君，王红斌，胡金星，栾乐，何兵，刘俊翔，林裕杰，肖天为，杨戈，
申请(专利权)人：广州供电局有限公司，中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44