面向电力系统暂态分析的海量时间序列数据可视化方法技术方案

本发明专利技术公开了一种面向电力系统暂态分析的海量曲线可视化方法，包括如下步骤：首先读取电力系统暂态稳定分析涉及的时间序列数据并对时间序列数据进行幅值对齐；采用一种近似计算方法将时间序列转换成字符串并按照Trie树索引，通过查询Trie树进行快速聚类；聚类中心作为时间序列代表性并绘制成曲线；接下来利用GPU的并行能力实现核密度估计算法计算时间序列的整体密度分布；提供交互工具分类查看或选择兴趣区域查看时间序列数值。本发明专利技术通过核密度估计方法根据曲线在屏幕空间上的密度分布，将密度值映射到颜色空间进行可视化，消除了曲线之间的遮挡和视觉上的杂乱；面对上千条曲线，整个可视化过程可以在数十毫秒内完成，保证了交互的流畅性。

Visualization method of massive time series data for power system transient analysis

【技术实现步骤摘要】
面向电力系统暂态分析的海量时间序列数据可视化方法
本专利技术涉及电力系统暂态分析领域，特别涉及一种面向电力系统暂态分析的海量时间序列数据可视化方法。
技术介绍
电力系统暂态分析流程可概括为“控制参数、进行方式计算、监视分析重点元件、重新调整参数”的迭代过程。当前暂态分析主要通过曲线阅览室的功能，同时打开多个监视窗口，并且每个监视窗口中并排放置若干(<10)条监视曲线。图1显示了PSASP曲线阅览室并排放置的时间序列可视化视图，通常一个曲线窗口中最多只显示8个时间序列曲线。借助曲线阅览室工具分析暂态时间序列数据主要会产生两方面的问题：一、受人脑内存的限制，视觉能同时观察的曲线数量有限；二、凭借领域专家经验监视分析的重点元件，容易造成误判或漏判。这是因为暂态分析涉及的电力系统元件数量多且分析过程较长，重点元件数量远远超过十几个。举例说明，在某次三峡附近的电网仿真任务中，从曲线监视可看到，一个线路故障引起了系统电压经历跌落回升的震荡—平息—再震荡的过程，最后造成系统崩溃。现有的分析方法通常是根据分析人员的经验观察重点元件的监视曲线。然而本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向电力系统暂态分析的海量时间序列数据可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤一、读取指定电力系统场景下的每个物理量在不同时刻的数据，称为时间序列；/n步骤二、根据时间序列的幅值进行对齐，将时间序列变换成以0为初始值；/n步骤三、基于Trie树的近似聚类算法，找出代表性曲线；/n步骤四、根据中心点字符串画出每一类的代表性曲线，代表性曲线的取值为字符到取值范围的反向映射，取取值范围的中值；/n步骤五、通过核密度估计方法根据曲线在屏幕空间上的密度分布，将密度值映射到颜色空间进行可视化。/n

【技术特征摘要】
1.一种面向电力系统暂态分析的海量时间序列数据可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、读取指定电力系统场景下的每个物理量在不同时刻的数据，称为时间序列；
步骤二、根据时间序列的幅值进行对齐，将时间序列变换成以0为初始值；
步骤三、基于Trie树的近似聚类算法，找出代表性曲线；
步骤四、根据中心点字符串画出每一类的代表性曲线，代表性曲线的取值为字符到取值范围的反向映射，取取值范围的中值；
步骤五、通过核密度估计方法根据曲线在屏幕空间上的密度分布，将密度值映射到颜色空间进行可视化。


2.如权利要求1所述的面向电力系统暂态分析的海量时间序列数据可视化方法，其特征在于，所述步骤三的具体过程如下：
步骤3.1，根据时间序列取值范围[xmin,xmax]设定m个子空间，每个子空间的长度为(xmax-xmin)/m；
步骤3.2，将每个时间序列的值量化为分段区间的编号，编号按字母序表示；
步骤3.3，根据每个时间序列量化后的字符串建立Trie树索引，索引叶节点为时间序列；
步骤3.4，随机选定k个时间序列，将其量化成字符串，从Trie树中查找具有最长公共子串的m个时间序列，即为查询时间序列的相似近邻集合；
步骤3.5，计算近邻集合的中心点，取每个字母对应下标的整数平均值作为新中心点字母的下标；
步骤3.6，根据中心点字符串从Trie树中找出相似近邻集合，重复步骤3.5-3.6，直到每个相似近邻集合不再有新时间序列加入为止。


3.如权利要求1所述的面向电力系统暂态分析的海量时间序列数据可视化方法，其特征在于，所述步骤五的...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑文庭，汪飞，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33