一种基于数字孪生的电网整合规划方法与流程

1.本发明涉及电网规划技术领域，具体是一种基于数字孪生的电网整合规划方法。


背景技术：

2.电网规划又称输电系统规划，以负荷预测和电源规划为基础。电网规划确定在何时、何地投建何种类型的输电线路及其回路数，以达到规划周期内所需要的输电能力，在满足各项技术指标的前提下使输电系统的费用最小。
3.但是，现有的发展速度极快，静态的电网规划过程适应能力较差，有可能五年左右就需要大的整改，每一次整改都是较大的工作量，如果能够实时获取供电状态并显示，可以极大地方便工作人员进行线路微调，从而提高电网规划过程的适应能力及适用时间。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的电网整合规划方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.一种基于数字孪生的电网整合规划方法，所述方法包括：
7.接收含有区域信息的供电请求，获取供电参数，根据所述供电参数确定该区域的供电节点；
8.根据预设的时间周期定时获取各供电节点的电力参数，根据所述电力参数确定各时间点的数字模型，连接各时间点的数字模型，得到动态模型；
9.根据动态模型确定巡检路径，将所述巡检路径向巡检端发送，接收巡检端反馈的图像信息；
10.对所述图像信息进行识别，根据识别结果调节各区域的供电节点。
11.作为本发明进一步的方案：所述接收含有区域信息的供电请求，获取供电参数，根据所述供电参数确定该区域的供电节点的步骤包括：
12.建立与备案数据库的连接通道，读取各供电节点的位置信息，根据所述位置信息生成节点模型；所述节点模型包含与各供电节点相连的负荷表；
13.接收用户发送的供电位置，计算所述供电位置与预设的供电节点之间的距离，根据所述距离对所述供电节点进行排序；
14.接收用户发送的需求供电量，根据所述需求供电量在排序后的供电节点中标记供电节点；
15.查询标记的供电节点的负荷表，根据所述负荷表确定供电节点。
16.作为本发明进一步的方案：所述查询标记的供电节点的负荷表，根据所述负荷表确定供电节点的步骤包括：
17.查询标记的供电节点的负荷表，在负荷表中读取该供电节点对应的所有供电位置及其供电量；
18.根据所述供电位置获取维护记录，根据所述维护记录计算各供电位置的稳定值；
19.依次将各供电位置的供电量及其稳定值输入训练好的评价模型，得到评价分；
20.根据所述评价分确定供电节点，并在该供电节点的负荷表中备案。
21.作为本发明进一步的方案：所述根据预设的时间周期定时获取各供电节点的电力参数，根据所述电力参数确定各时间点的数字模型，连接各时间点的数字模型，得到动态模型的步骤包括：
22.读取各供电节点的负荷表，根据负荷表安装采集设备，根据供电位置的供电量确定采集设备的采集频率；
23.基于所述采集频率定时接收各采集设备上传的电力参数，根据所述电力参数确定各供电位置的异常值；
24.统计同一供电节点中所有供电位置的异常值，得到该供电节点的异常值组；所述异常值组的下标由供电位置确定，所述异常值组的值为异常值；
25.读取节点模型，根据所述异常值组确定显示参数，得到数字模型；
26.根据时间对数字模型进行排序，得到以时间段为标签的动态模型。
27.作为本发明进一步的方案：所述基于所述采集频率定时接收各采集设备上传的电力参数，根据所述电力参数确定各供电位置的异常值的步骤包括：
28.基于所述采集频率定时接收各采集设备获取到的含有时间信息的电力参数；所述电力参数包括电压数据和电流数据；
29.根据所述电力参数生成波动曲线；
30.获取供电节点的电力参数，根据各供电位置的电路关系确定各供电位置的标准曲线；
31.比对所述标准曲线和所述波动曲线，根据比对结果确定各供电位置的异常值。
32.作为本发明进一步的方案：所述比对所述标准曲线和所述波动曲线，根据比对结果确定各供电位置的异常值的步骤包括：
33.分别生成所述标准曲线和所述波动曲线对应的导数曲线；
34.依次计算两个导数曲线在各自变量处的差值，将所述差值与预设的差值阈值进行比对；所述自变量为时间；
35.当所述差值达到预设的差值阈值时，标记该差值对应的时间点；
36.统计标记的时间点及其差值，确定异常值。
37.作为本发明进一步的方案：所述读取节点模型，根据所述异常值组确定显示参数，得到数字模型的步骤包括：
38.建立与异常值组的下标为映射关系的色值组；
39.建立与异常值组的值为映射关系的显示亮度；
40.读取节点模型，根据异常值组的数据个数对供电节点的显示区域进行切分；
41.根据所述色值组及相应的显示亮度对切分后的显示区域进行展示，得到数字模型。
42.作为本发明进一步的方案：所述根据动态模型确定巡检路径，将所述巡检路径向巡检端发送，接收巡检端反馈的图像信息的步骤包括：
43.显示动态模型，开放节点标记端口，基于节点标记端口确定用户标记的供电节点；
44.读取标记的供电节点的位置信息，根据迪杰斯特拉算法模型确定最短路径，作为巡检路径；
45.将所述巡检路径向巡检端发送，接收巡检端反馈的图像信息。
46.作为本发明进一步的方案：所述对所述图像信息进行识别，根据识别结果调节各区域的供电节点的步骤包括：
47.根据时间信息对同一供电节点的图像信息进行排序；
48.根据预设的转换公式将对排序后的图像信息进行数组转换，得到特征数组；
49.计算所述特征数组的平均值，并根据所述平均值计算特征数组的标准差；
50.将所述标准差与预设的标准差阈值之间进行比对，当所述标准差大于预设的标准差阈值时，将图像信息向人工端发送。
51.作为本发明进一步的方案：所述根据预设的转换公式将对排序后的图像信息进行数组转换，得到特征数组的步骤包括：
52.依次读取图像信息，对所述图像信息进行去色处理；
53.遍历去色处理后的图像信息中的像素点，将所述图像信息转换为灰度数组；所述灰度数组为二维数组；
54.计算所述灰度数组的均值，统计所述图像信息对应的均值，得到特征数组；所述特征数组为一维数组。
55.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明建立节点模型，获取供电节点的所有供电区域的电力参数，实时的在节点模型中调节各个供电节点的颜色和亮度，从而反映各供电区域的状态；根据工作人员确定的路径对各供电节点进行巡检，获取图像信息，便于工作人员实时把控电网状态。
附图说明
56.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。
57.图1为基于数字孪生的电网整合规划方法的流程框图。
58.图2为基于数字孪生的电网整合规划方法的第一子流程框图。
59.图3为基于数字孪生的电网整合规划方法的第二子流程框图。
60.图4为基于数字孪生的电网整合规划方法的第三子流程框图。
61.图5为基于数字孪生的电网整合规划方法的第四子流程框图。
具体实施方式
62.为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明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发明，并不用于限定本发明。
63.图1为基于数字孪生的电网整合规划方法的流程框图，本发明实施例中，一种基于数字孪生的电网整合规划方法，所述方法包括：
64.步骤s100：接收含有区域信息的供电请求，获取供电参数，根据所述供电参数确定
该区域的供电节点；
65.供电请求的发送方是以区域为单位的，比如，一个新建的园区或居住区，管理者发送统一的供电请求，根据该区域的供电参数确定该区域与哪个供电节点相连，进而进行线路布置，将该区域的变电器接入已有的供电节点；供电节点与城市的规划相关，在本发明技术方案中，视为默认存在；
66.步骤s200：根据预设的时间周期定时获取各供电节点的电力参数，根据所述电力参数确定各时间点的数字模型，连接各时间点的数字模型，得到动态模型；
67.当所有区域都接入供电节点后，定时的采集电力参数，根据电力参数可以确定各供电节点的状态，从而可以搭建一个数字模型，用于反映各供电节点的状态；根据时间信息依次显示数字模型，可以得到一个动态模型；
68.步骤s300：根据动态模型确定巡检路径，将所述巡检路径向巡检端发送，接收巡检端反馈的图像信息；
69.根据动态模型可以确定一个巡检路径，借助现有的智能化移动设备，也就是巡检端，可以对各个供电节点进行巡检，在巡检过程中，实时获取图像信息，基于图像识别技术可以确定各供电节点的状态；所述巡检端大都为无人机。
70.步骤s400：对所述图像信息进行识别，根据识别结果调节各区域的供电节点；
71.对所述图像信息进行识别，根据识别结果确定是否存在异常，进而调节各区域接入的供电节点。
72.图2为基于数字孪生的电网整合规划方法的第一子流程框图，所述接收含有区域信息的供电请求，获取供电参数，根据所述供电参数确定该区域的供电节点的步骤包括步骤s101至步骤s104：
73.步骤s101：建立与备案数据库的连接通道，读取各供电节点的位置信息，根据所述位置信息生成节点模型；所述节点模型包含与各供电节点相连的负荷表；
74.步骤s102：接收用户发送的供电位置，计算所述供电位置与预设的供电节点之间的距离，根据所述距离对所述供电节点进行排序；
75.步骤s103：接收用户发送的需求供电量，根据所述需求供电量在排序后的供电节点中标记供电节点；
76.步骤s104：查询标记的供电节点的负荷表，根据所述负荷表确定供电节点。
77.步骤s101至步骤s104对供电节点的确定过程进行了具体的描述，每个供电节点都有着自己的供电区域，这些供电区域都在它的负荷表中备案完成；当接收到用户发送的，新的供电位置时，根据供电位置确定几个较近的供电节点，然后在这些供电节点中选取能够满足供电要求的供电节点，最后，根据已备案的负荷表确定新的供电位置对应的供电节点。
78.进一步的，所述查询标记的供电节点的负荷表，根据所述负荷表确定供电节点的步骤包括：
79.查询标记的供电节点的负荷表，在负荷表中读取该供电节点对应的所有供电位置及其供电量；
80.根据所述供电位置获取维护记录，根据所述维护记录计算各供电位置的稳定值；
81.依次将各供电位置的供电量及其稳定值输入训练好的评价模型，得到评价分；
82.根据所述评价分确定供电节点，并在该供电节点的负荷表中备案。
83.上述内容对根据已备案的负荷表确定新的供电位置对应的供电节点的过程进行了限定，除了供电量方面的要求，还增设了稳定性这一判定要件，如果某个供电节点中各供电区域的维护频率较高，问题出现较为频繁，那么它的稳定值就会很低。
84.图3为基于数字孪生的电网整合规划方法的第二子流程框图，所述根据预设的时间周期定时获取各供电节点的电力参数，根据所述电力参数确定各时间点的数字模型，连接各时间点的数字模型，得到动态模型的步骤包括步骤s201至步骤s205：
85.步骤s201：读取各供电节点的负荷表，根据负荷表安装采集设备，根据供电位置的供电量确定采集设备的采集频率；
86.步骤s202：基于所述采集频率定时接收各采集设备上传的电力参数，根据所述电力参数确定各供电位置的异常值；
87.步骤s203：统计同一供电节点中所有供电位置的异常值，得到该供电节点的异常值组；所述异常值组的下标由供电位置确定，所述异常值组的值为异常值；
88.步骤s204：读取节点模型，根据所述异常值组确定显示参数，得到数字模型；
89.步骤s205：根据时间对数字模型进行排序，得到以时间段为标签的动态模型。
90.步骤s201至步骤s205对数字模型的生成过程进行了描述，首先，针对于同一供电节点的所有供电区域安装采集设备，根据供电量的多少确定采集设备的采集频率；然后，根据采集设备获取到的数据，可以确定供电区域在某一刻的异常值；最后，统计供电区域在所有时间的异常值，得到异常值组；统计所述供电区域对应的异常值组，可以得到供电节点的异常值；由供电节点的异常值结合节点模型，能够得到数字模型；根据时间信息对数字模型进行排序，可以得到动态模型。
91.进一步的，所述基于所述采集频率定时接收各采集设备上传的电力参数，根据所述电力参数确定各供电位置的异常值的步骤包括：
92.基于所述采集频率定时接收各采集设备获取到的含有时间信息的电力参数；所述电力参数包括电压数据和电流数据；
93.根据所述电力参数生成波动曲线；
94.获取供电节点的电力参数，根据各供电位置的电路关系确定各供电位置的标准曲线；
95.比对所述标准曲线和所述波动曲线，根据比对结果确定各供电位置的异常值。
96.异常值的计算过程比较简单，获取电压数据或电流数据，将它转换为波动曲线；然后，获取供电节点的电压数据或电流数据，根据设计时的电路串并联关系，可以计算出一些理论的电压数据或电流数据，将实际值与理论值进行比对，即可确定各供电位置的异常值。
97.具体的，所述比对所述标准曲线和所述波动曲线，根据比对结果确定各供电位置的异常值的步骤包括：
98.分别生成所述标准曲线和所述波动曲线对应的导数曲线；
99.依次计算两个导数曲线在各自变量处的差值，将所述差值与预设的差值阈值进行比对；所述自变量为时间；
100.当所述差值达到预设的差值阈值时，标记该差值对应的时间点；
101.统计标记的时间点及其差值，确定异常值。
102.波动曲线与标准曲线之间的值可能会由于一些外界干扰存在差距，但是它们的变
化趋势应该是相似的，导线曲线就能够反映这一趋势，标记趋势相差较大的时间段，结合具体的差距，可以确定出一个异常值；具体的确定公式由工作人员预先设置。
103.作为本发明技术方案的一个优选实施例，所述读取节点模型，根据所述异常值组确定显示参数，得到数字模型的步骤包括：
104.建立与异常值组的下标为映射关系的色值组；
105.建立与异常值组的值为映射关系的显示亮度；
106.读取节点模型，根据异常值组的数据个数对供电节点的显示区域进行切分；
107.根据所述色值组及相应的显示亮度对切分后的显示区域进行展示，得到数字模型。
108.上述内容对节点模型转换为数字模型的过程进行了具体的描述，数字模型与节点模型的不同点在于，它能够对供电节点的状态进行可视化显示，这一显示过程既能够反映某一供电节点中不同供电区域的区别，还需要能够反映出各供电区域的异常程度；引入色值组和显示亮度，可以实际这一功能；所述色值组对应的颜色可以是常见的颜色，比如红色、黄色和蓝色等等。
109.图4为基于数字孪生的电网整合规划方法的第三子流程框图，所述根据动态模型确定巡检路径，将所述巡检路径向巡检端发送，接收巡检端反馈的图像信息的步骤包括步骤s301至步骤s303：
110.步骤s301：显示动态模型，开放节点标记端口，基于节点标记端口确定用户标记的供电节点；
111.步骤s302：读取标记的供电节点的位置信息，根据迪杰斯特拉算法模型确定最短路径，作为巡检路径；
112.步骤s303：将所述巡检路径向巡检端发送，接收巡检端反馈的图像信息。
113.上述内容对巡检路径的确定过程进行了具体的描述，首先，显示动态模型，由工作人员确定需要巡检的供电节点，然后，借助迪杰斯特拉算法模型，可以确定一个距离最小的路径。所述迪杰斯特拉算法模型是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的，因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有权图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是从起始点开始，采用贪心算法的策略，每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点，直到扩展到终点为止。
114.图5为基于数字孪生的电网整合规划方法的第四子流程框图，所述对所述图像信息进行识别，根据识别结果调节各区域的供电节点的步骤包括步骤s401至步骤s404：
115.步骤s401：根据时间信息对同一供电节点的图像信息进行排序；
116.步骤s402：根据预设的转换公式将对排序后的图像信息进行数组转换，得到特征数组；
117.步骤s403：计算所述特征数组的平均值，并根据所述平均值计算特征数组的标准差；
118.步骤s404：将所述标准差与预设的标准差阈值之间进行比对，当所述标准差大于预设的标准差阈值时，将图像信息向人工端发送。
119.上述内容提供了一种图像识别过程，它实际上是一种预识别过程，在图像识别领域，真正准确的还是人工识别，预识别过程起到的功能是，降低识别人员的工作量；预识别
的过程是，将图像信息转换为一个值，然后统计一段时间内的值，计算这段时间内，图像是否发生大的变化；我们知道，对于供电节点来说，由于危险性较高，工作人员并不会出现在该区域，因此，该区域的图像变化几乎为零。
120.具体的，所述根据预设的转换公式将对排序后的图像信息进行数组转换，得到特征数组的步骤包括：
121.依次读取图像信息，对所述图像信息进行去色处理；
122.遍历去色处理后的图像信息中的像素点，将所述图像信息转换为灰度数组；所述灰度数组为二维数组；
123.计算所述灰度数组的均值，统计所述图像信息对应的均值，得到特征数组；所述特征数组为一维数组。
124.上述内容对确定图像信息的值的过程进行了具体的描述，首先，将图像去色，得到灰度图像，统计各点的灰度值，得到一个灰度数组；实际上，这个灰度数组在计算机的视角里，与图像是一个概念；然后，根据所有像素点的灰度值，即可计算出一个均值。
125.所述基于数字孪生的电网整合规划方法所能实现的功能均由计算机设备完成，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述基于数字孪生的电网整合规划方法的功能。
126.处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令，然后根据指令要求完成相应操作，产生一系列控制命令，使计算机各部分自动、连续并协调动作，成为一个有机的整体，实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果，这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成；所述存储器包括只读存储器(read－only memory，rom)，所述只读存储器用于存储计算机程序，所述存储器外部设有保护装置。
127.示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。
128.本领域技术人员可以理解，上述服务设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
129.所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。
130.上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等)等；
存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据(比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
131.终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read－only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
132.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
133.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。