一种机房3D可视化数据处理的方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种机房3D可视化数据处理的方法，包括机房3D可视化数据处理系统首先获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据结构参数，仿真出配电设备及监测设备的三维模型；其次，获取每一个监测设备监测所得的监测数据并对应划分出采样数据和验证数据后，将每一个监测设备所得的采样数据均输入基于神经网络的预测模型生成预测数据，且将每一个监测设备所得的验证数据均与其对应采样数据生成的预测数据进行对比验证，选择采样数据或由其对应生成的预测数据来形成云图；最后，可视化显示三维模型及云图。实施本发明专利技术，大大降低了数据处理量，加快了数据可视化的进程，提升了用户体验。

A Method and System for 3D Visual Data Processing in Computer Room

【技术实现步骤摘要】
一种机房3D可视化数据处理的方法及系统
本专利技术涉及机房监控
，尤其涉及一种机房3D可视化数据处理的方法及系统。
技术介绍
随着电能应用领域的拓展，电力机房规模日益庞大，配电设备种类越来越多。为监控数量庞大的配电设备的运营状态，电力机房中除了必要的照明设备，安防设备及环境调节设备之外，新增了许多监测设备，监测设备可以实时向管理者反馈机房的运行状态。然而，对于管理者来说，监测设备提供的大量监测数据需要耗费大量的人力进行查看分析，如此，让机房的管理工作变得沉重繁杂。随着可视化3D机房的出现，数据可视化也出现了，数据可视化从很大程度上解决了监测数据查看分析费时费力的问题，但是由于数据可视化涉及的数据计算量过大，其对硬件设备提出了非常高的要求，且即使在高配置化的硬件设备支撑下，数据可视化的进程仍然十分缓慢，用户体验大大降低。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种机房3D可视化数据处理的方法及系统，大大降低了数据处理量，加快了数据可视化的进程，提升了用户体验。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种机房3D可视化数据处理的方法，通过机房3D可视化数据处理系统对机房内所有配电设备及监测设备形成可视化3D模型显示，并对由每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据形成可视化云图显示，所述方法包括以下步骤：所述机房3D可视化数据处理系统获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据所获取到的机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，仿真出机房内所有配电设备及监测设备的三维模型；所述机房3D可视化数据处理系统获取每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据并对应划分出采样数据和验证数据后，将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据均输入基于神经网络的预测模型生成预测数据，且将每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据均与其对应采样数据生成的预测数据进行对比验证，进一步根据对比验证结果，选择每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据或由其对应生成的预测数据来形成云图；所述机房3D可视化数据处理系统可视化显示所仿真出的三维模型，并可视化显示所形成的云图。其中，所述机房3D可视化数据处理系统获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据所获取到的机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，仿真出机房内所有配电设备及监测设备的三维模型的具体步骤包括：获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据所获取到的机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，在预设的模型数据库中筛选出对应机房内所有配电设备及监测设备的基础模型；将所筛选出的基础模型进行仿真，得到机房内所有配电设备及监测设备的三维模型。其中，所述方法进一步包括：所述机房3D可视化数据处理系统对所筛选出的基础模型及其参数进行增减、修改及编辑操作。其中，所述机房3D可视化数据处理系统获取每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据并对应划分出采样数据和验证数据后，将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据均输入基于神经网络的预测模型生成预测数据，且将每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据均与其对应采样数据生成的预测数据进行对比验证，进一步根据对比验证结果，选择每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据或由其对应生成的预测数据来形成云图的具体步骤包括：获取每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据，并将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据均对应划分出采样数据和验证数据；构建出基于神经网络的预测模型，并将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据均输入所述基于神经网络的预测模型生成预测数据；其中，所述基于神经网络的预测模型是由某一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据采用误差的反向传播算法来训练直至神经网络收敛后得到的；将每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据均与其对应采样数据生成的预测数据进行对比验证；若当前验证出每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据与其对应采样数据生成的预测数据之间的差值均在预设的误差范围内，则确定所述基于神经网络的预测模型准确，并选择所述基于神经网络的预测模型生成的预测数据来形成云图；若当前验证出某一个监测设备所得的监测数据中的验证数据与其对应采样数据生成的预测数据之间的差值不在所述预设的误差范围内，则确定所述基于神经网络的预测模型不准确，并选择所述基于神经网络的预测模型之前输入的采样数据来形成云图。其中，所述选择所述基于神经网络的预测模型生成的预测数据来形成云图的具体步骤包括：确定待绘制的云图，并对待绘制的云图以一定像素面积为单位进行划分，生成以等像素面积单元格表示的第一二维矩阵图；将所述预测数据按照机房内监测设备所在的平面坐标填入在所述第一二维矩阵图所对应的坐标位置上；根据所述第一二维矩阵图中各个坐标位置的预测数据以及预设的云图绘制规则，得到所述第一二维矩阵图中每个预测数据所对应的颜色，并绘制出云图。其中，所述选择所述基于神经网络的预测模型之前输入的采样数据来形成云图的具体步骤包括：确定待绘制的云图，并对待绘制的云图以一定像素面积为单位进行划分，生成以等像素面积单元格表示的第二二维矩阵图；将所述采样数据按照机房内监测设备所在的平面坐标填入在所述第二二维矩阵图所对应的坐标位置上；其中，所述第二二维矩阵图包括已填入所述采样数据的单元格和空白单元格；确定每一空白单元格距离最近的三个已填入所述采样数据的单元格的像素值并赋予相应的权重，且进一步根据每一空白单元格距离最近的三个已填入所述采样数据的单元格的像素值及其相应赋予的权重，计算出每一空白单元格的像素值并相应填入所述第二二维矩阵图中；根据所述第二二维矩阵图中各个坐标位置的像素值以及预设的云图绘制规则，得到所述第二二维矩阵图中各像素所对应的颜色，并绘制出云图。本专利技术实施例还提供了一种机房3D可视化数据处理的系统，对机房内所有配电设备及监测设备形成可视化3D模型显示，并对由每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据形成可视化云图显示，包括：设备3D仿真单元，用于获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据所获取到的机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，仿真出机房内所有配电设备及监测设备的三维模型；数据云图仿真单元，用于获取每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据并对应划分出采样数据和验证数据后，将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据均输入基于神经网络的预测模型生成预测数据，且将每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据均与其对应采样数据生成的预测数据进行对比验证，进一步根据对比验证结果，选择每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据或由其对应生成的预测数据来形成云图；3D可视化显示单元，用于可视化显示所仿真出的三维模型，并可视化显示所形成的云图。其中，所述设备3D仿真单元包括：基础模型处理模块，用于获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据所获取到的机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，在预设的模型数据库中筛选出对应机房内所有配电设备及监测设备的基础模型；3D模型仿真模块，用于将所筛选出的基础模型进行仿真，得到机房内所有配电设备及监测设备的三维模型。其中，所述设备3D仿真单元还包括：基础模型交互模块，用于对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机房3D可视化数据处理的方法，其特征在于，通过机房3D可视化数据处理系统对机房内所有配电设备及监测设备形成可视化3D模型显示，并对由每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据形成可视化云图显示，所述方法包括以下步骤：所述机房3D可视化数据处理系统获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据所获取到的机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，仿真出机房内所有配电设备及监测设备的三维模型；所述机房3D可视化数据处理系统获取每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据并对应划分出采样数据和验证数据后，将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据均输入基于神经网络的预测模型生成预测数据，且将每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据均与其对应采样数据生成的预测数据进行对比验证，进一步根据对比验证结果，选择每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据或由其对应生成的预测数据来形成云图；所述机房3D可视化数据处理系统可视化显示所仿真出的三维模型，并可视化显示所形成的云图。

【技术特征摘要】
1.一种机房3D可视化数据处理的方法，其特征在于，通过机房3D可视化数据处理系统对机房内所有配电设备及监测设备形成可视化3D模型显示，并对由每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据形成可视化云图显示，所述方法包括以下步骤：所述机房3D可视化数据处理系统获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据所获取到的机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，仿真出机房内所有配电设备及监测设备的三维模型；所述机房3D可视化数据处理系统获取每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据并对应划分出采样数据和验证数据后，将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据均输入基于神经网络的预测模型生成预测数据，且将每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据均与其对应采样数据生成的预测数据进行对比验证，进一步根据对比验证结果，选择每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据或由其对应生成的预测数据来形成云图；所述机房3D可视化数据处理系统可视化显示所仿真出的三维模型，并可视化显示所形成的云图。2.如权利要求1所述的机房3D可视化数据处理的方法，其特征在于，所述机房3D可视化数据处理系统获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据所获取到的机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，仿真出机房内所有配电设备及监测设备的三维模型的具体步骤包括：获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据所获取到的机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，在预设的模型数据库中筛选出对应机房内所有配电设备及监测设备的基础模型；将所筛选出的基础模型进行仿真，得到机房内所有配电设备及监测设备的三维模型。3.如权利要求1所述的机房3D可视化数据处理的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：所述机房3D可视化数据处理系统对所筛选出的基础模型及其参数进行增减、修改及编辑操作。4.如权利要求1所述的机房3D可视化数据处理的方法，其特征在于，所述机房3D可视化数据处理系统获取每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据并对应划分出采样数据和验证数据后，将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据均输入基于神经网络的预测模型生成预测数据，且将每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据均与其对应采样数据生成的预测数据进行对比验证，进一步根据对比验证结果，选择每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据或由其对应生成的预测数据来形成云图的具体步骤包括：获取每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据，并将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据均对应划分出采样数据和验证数据；构建出基于神经网络的预测模型，并将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据均输入所述基于神经网络的预测模型生成预测数据；其中，所述基于神经网络的预测模型是由某一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据采用误差的反向传播算法来训练直至神经网络收敛后得到的；将每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据均与其对应采样数据生成的预测数据进行对比验证；若当前验证出每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据与其对应采样数据生成的预测数据之间的差值均在预设的误差范围内，则确定所述基于神经网络的预测模型准确，并选择所述基于神经网络的预测模型生成的预测数据来形成云图；若当前验证出某一个监测设备所得的监测数据中的验证数据与其对应采样数据生成的预测数据之间的差值不在所述预设的误差范围内，则确定所述基于神经网络的预测模型不准确，并选择所述基于神经网络的预测模型之前输入的采样数据来形成云图。5.如权利要求4所述的机房3D可视化数据处理的方法，其特征在于，所述选择所述基于神经网络的预测模型生成的预测数据来形成云图的具体步骤包括：确定待绘制的云图，并对待绘制的云图以一定像素面积为单位进行划分，生成以等像素面积单元格表示的第一二维矩阵图；将所述预测数据按照机房内监测设备所在的平面坐标填入在所述第一二维矩阵图所对应的坐标位置上；根据所述第一二维矩阵图中各个坐标位置的预测数据以及...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱子良，闫梦秋，冷迪，黄建华，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44