一种基于机器学习的厂站图自动生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的厂站图自动生成方法，对存量图形进行拓扑分析，识别出接线图的主特征与辅助特征，将主特征进行索引编码后写入图形特征库文件，将辅助特征及主特征索引写入特征描述文件；录入目标图形参数，对参数进行特征化处理，形成特征参数；将形成的特征参数与图形特征库的图形特征进行比对评估，获得与特征参数最相似的图形特征；对获得的图形特征单元进行复用、修改与扩展，完成图形的布局、布线。本发明专利技术能够生成准确、符合用户绘图习惯、图模型一体的高质量厂站接线图，有效解决了调度自动化应用中静态图纸运维工作量大、容易出错等一系列问题，为电网厂站接线图的自动化运维提供辅助技术支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的厂站图自动生成方法
本专利技术属于电力系统
，特别涉及一种基于机器学习的厂站图自动生成方法。
技术介绍
电网厂站接线图对电网的运行管理人员非常重要，运行管理人员可以直观地通过电网厂站图对电网进行管理、方式调度及事故处理等工作。目前厂站接线图多采用人工绘制的方式，首先通过dbi工具在数据库中建立各电器设备的模型信息，然后通过EMS中提供的手工绘图工具绘制电网厂站接线图，最后通过检索器实现图形中设备与数据库中的模型设备的关联。虽然人力手工绘制的潮流图比较符合调度运行人员的认知习惯，但这种方式维护工作量过大，并可能会出现不及时、不准确等问题，给电网调度运行人员的工作带来不便。在我国的众多学术机构、科研院所，有很多针对电力系统图形自动生成的研究，主要集中在配网单线图、电网潮流图自动布局方面，在厂站图自动生成的研究方面相对较少。厂站接线图中设备类型多，母线接线方式复杂，而且各个地方又都有自己的图形绘制习惯，基于现有拓扑模型信息，单纯利用布局与布线算法来实现电网厂站接线图很难满足应用需求以及替代人工绘制。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于机器学习的厂站图自动生成本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器学习的厂站图自动生成方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1、特征模型的建立：对存量图形进行拓扑分析，识别出接线图的主特征与辅助特征，将主特征进行索引编码后写入图形特征库文件，将辅助特征及主特征索引写入特征描述文件；步骤2、目标图形特征参数的生成：录入目标图形参数，对参数进行特征化处理，形成特征参数；步骤3、特征评估：将形成的特征参数与图形特征库的图形特征进行比对评估，获得与特征参数最相似的图形特征；步骤4、图形生成与绘制：对获得的图形特征单元进行复用、修改与扩展，完成图形的布局、布线。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的厂站图自动生成方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1、特征模型的建立：对存量图形进行拓扑分析，识别出接线图的主特征与辅助特征，将主特征进行索引编码后写入图形特征库文件，将辅助特征及主特征索引写入特征描述文件；步骤2、目标图形特征参数的生成：录入目标图形参数，对参数进行特征化处理，形成特征参数；步骤3、特征评估：将形成的特征参数与图形特征库的图形特征进行比对评估，获得与特征参数最相似的图形特征；步骤4、图形生成与绘制：对获得的图形特征单元进行复用、修改与扩展，完成图形的布局、布线。2.根据权利要求1所述的基于机器学习的厂站图自动生成方法，其特征在于，步骤1中，主特征包括母线进出线间隔特征、母联间隔特征、母分间隔特征和母线附属设施间隔，辅助特征包括主变个数、各电压等级的母线数量和母线接线方式。3.根据权利要求1所述的基于机器学习的厂站图自动生成方法，其特征在于，步骤1中，主特征的索引由二段组成，即type:id，其中type标识间隔的种类，id标识组成该类间隔的构成图元，计算公式为：其中，n为间隔中包含图元种类个数，但不包括连接线、母线...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗俊，封波，刘翌，熊浩，蒋宇，范青，王元，徐善荣，江华，姜骞，苏运光，葛王飞，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司，国家电网公司，国电南瑞南京控制系统有限公司，国电南瑞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32