生产辅助性房屋电力基建环境远程可视化监控方法

张子建

(国网北京市电力公司，北京 100031)

加强对生产辅助性房屋的电力监管是促进施工项目安全稳定发展的重要方式之一。传统监控手段通常通过远程监控的方式来监管生产辅助性房屋的电力基建环境，时刻监管施工现场的电力变化情况，如秦旷宇等[1]进行了电网基建项目全过程智能化监控关键技术研究，完成电力设备的智能化监控。韩吉军等[2]基于RDU-Net深度学习模型，设计了电力基础设施风险特征提取方法，可及时发现问题并解决，在很大程度上提高了用电安全。但是对于位置偏远的地区来说，以上方法并不适用。

基于此，本文结合以往经验，针对生产辅助性房屋存在管理人员不足、用电量大、电力监管手段相对落后情况，在运程监控中引入了OpenGL可视化技术，通过图形学理论，实现电力基建环境潮流的可视化显示，绘制电力线路的潮流箭头和动态饼图，了解线路中潮流信号的走向以及电压的分布情况，远程监测和控制电力线路，提高了生产辅助性房屋的电力安全。

1 电力基建环境状态估计

1.1 电力基建环境混合状态估计

利用混合状态估计方程对电力基建环境进行状态估计，计算公式如式(1)所示：

z=h(x)+e

(1)

式中：z为量测相量；h(x)为状态估计方程系数矩阵；x为电力基建环境状态；e为高斯噪声。

通过加权最小平方算法对状态相量进行优化，即可得到：

(2)

式中：J为加权系数；R为量测误差协方差矩阵。

由此可得：

xk+1=xk+[G(xk)]-1HT(xk)R-1[z-h(xk)]

(3)

式中：H(x)为雅可比矩阵；G(x)为增益矩阵。

量测相量z中包含了同步量测结果与传统量测结果，同步量测结果中又包含了线电流相位以及电压相角等信息，而传统量测结果中则包含了电压的变化幅度、潮流节点信息以及输入电流功率等。用式(4)表示：

(4)

1.2 电力基建环境线性状态估计

如果电力基建环境在电源管理单元(Power Management Unit，简称PMU)量测下为完全可观的，那么可用线性状态估计方程对电力环境进行状态估计。为了确保PMU所得的电流量测结果与电力基建环境状态之间为线性关系，需要对电压相量进行转换[3]。关系表达式如式(5)所示：

(5)

式中：Vr、Vi分别为电力基建环境中电压的实部和虚部；Ir、Ii分别为电力基建环境中电流的实部和虚部。

综上所述，电力基建环境的加权最小二乘法的解为

x=(HTR-1H)-1HTR-1z

(6)

式中：T为电力基建环境状态周期。

2 电力基建环境远程可视化监控实现框架

2.1 可视化监控流程

首先，通过SCADA(数据采集和监控系统)对电力基建环境进行数据采集，并传送至能量管理系统(EMS)中；然后，通过潮流计算和静态安全分析[4]，得到节点电压值和支路潮流信号；最后，绘制潮流箭头和动态饼图，生动形象地展现出电力基建环境的潮流分布和电压分布情况。不仅如此，通过预警模块，可将监测到的异常情况展现在显示终端上，根据风险等级的不同以不同颜色的亮灯提醒工作人员及时查看，避免发生安全事故。

电力基建环境远程可视化监控流程如图1所示。

图1 电力基建环境远程可视化监控流程图

2.2 基于OpenGL的可视化信息转换

OpenGL技术利用顶点对几何图形单元进行转换，通过运算单元直接计算顶点数据，计算后通过光栅获得几何碎片信息；在像素图像处理过程中，首先对像素数据进行分析，并将分析结果保存在相应的存储文件中，然后利用光栅获取图形元素。

在上述的转换过程中，所有的图形片元都要经过光栅处理[5]，将处理后的像素数据引入到帧缓冲器中即可实现可视化的目的。

OpenGL可视化技术的框架搭建依托的是VC++6.0开发环境。虽然二者可以兼容在一起进行混合编程，但是对于坐标原点的选取二者之间存在显著的差异。OpenGL技术选取坐标原点的方式是通过确定屏幕的中心点坐标，而VC则是通过选取屏幕左上角顶点为坐标原点[6]。本文以OpenGL技术为主。在二维平面图上，转换关系如下所示：

(7)

(8)

式中：(dOpenGL，pOpenGL)为在OpenGL技术下选取的屏幕坐标原点；(dVC，pVC)为坐标原点在VC开发环境中的位置；DVC_max、PVC_max分别为VC开发环境中横纵坐标的最大范围值。

3 电力基建环境潮流可视化实现

对电力基建环境进行潮流计算的目的是了解电力线路中变压器、母线的负载情况以及有功、无功功率等信息。以往对这些数据的显示通常以单线图和列表的形式，给工作人员查看带来了巨大的工作量[7]。本文依托OpenGL可视化技术，绘制了潮流箭头和动态饼图，具体如下：

(1)在潮流箭头的绘制过程中，用箭头的指向、流动速度等信息表示潮流的流向和数量；

(2)通过绘制动态饼图表示当前线路的电压分布情况。

3.1 潮流箭头绘制

潮流箭头本质上来说就是一个小三角形，由三个顶点坐标构成，利用OpenGL技术中画三角形的原理画出箭头，并对其进行颜色的填充[8]。首先，随机选择一条输电线路，明确其长度值；然后，在该条线路上按照相同距离选取一个点，这个点即为潮流箭头其中的一个顶点，依据等边三角形思想，计算这个箭头的另外两个点的坐标信息。一个箭头的三个顶点坐标选取方法如图2所示。

图2 潮流箭头顶点坐标选取

(d0，p0)为以同等距离在线路上选取潮流箭头的其中一个顶点坐标，由等边三角形理论可求得另外两个顶点坐标，计算公式如式(9)、式(10)所示：

(d1，p1)=[d0+Lcos(θ+δ)，p0+Lsin(θ+δ)]

(9)

(d2，p2)=[d0+Lcos(θ-δ)，p0+Lsin(θ-δ)]

(10)

式中：L为等边三角形中边的长度；θ为潮流箭头在输电线路中的倾斜角大小；δ通常为30°，也就是潮流箭头顶点的一半。

3.2 动态饼图绘制

在实际的电力基建环境监测中，为了快速定位异常情况发生的部分，利用动态饼图绘制技术，可及时了解电力基建环境的各项数据信息，同时也起到了一定的数据挖掘作用。

绘制动态饼图的最根本目的就是为工作人员在工作中及时了解线路中的负载信息提供依据[9]。将单线图转换为百分比动态饼图，可以很清楚地得到当前输电线路中的负载率，进一步得到输电线路的备用容量情况。不仅如此，还可在绘制动态饼图时加入不同颜色和不同尺寸，来生动地表示电力基建环境的临界点信息。

在绘制动态饼图时，事先需要设定一个事故阈值和普戒值[10]，饼图中没有超过这两个值的部分用蓝色来填充；当超过这两个值时，以红色展现出来。蓝色还可以表示电力基建环境的正常状态，红色表示电力基建环境此时正处于负载状态下，需要对其进行检查利用颜色的变化，也可帮助工作人员清楚地了解到电力基建环境的状态信息。

在OpenGL的绘制过程中，饼图中的名称信息与线路是相互对应的，避免出现饼图信息混淆的问题。但是为了进一步确保饼图信息显示得更清楚，通常只在工作人员所负责的电力基建环境上进行动态饼图的显示。

3.3 可视化功能实现

1)OpenGL显示窗口

本文所提的电力基建环境远程可视化监控方法中，可视化显示窗口实现了多种功能，例如可视化图元的显示、操作按钮的显示、基础图形的显示等，支持不同的绘制需求和操作控件体系。

2)可视化图元与图形共享

在利用OpenGL技术绘制潮流箭头和动态饼图时，可以通过添加虚线的方式对子类进行重载，然后将图元与电力基建设备结合起来，完成图形的绘制与共享。

3)信息展示与人机交互

为了使基于OpenGL技术的可视化显示界面能更加清晰、明确地帮助工作人员及时了解电力基建环境的状态信息，本文引入色彩模块和动画模块，通过不同颜色和不同动画将异常情况进行突出显示，并且传送至预警模块，及时提醒工作人员查看。与此同时，本文还引入了智能的人机交互模式，例如点击显示窗口中的可视化图元按钮，即可看到此时电力基建环境的电压情况、负载情况等，提高工作人员的工作效率。

4)预警模块

当电力基建环境出现异常情况时，线路中母线j出现风险预警的严重度函数为

(11)

式中：Iij为j出现异常情况时产生的后果；Wv，j为j的异常权重因子；Uij为j的电压变化幅度；Uj，sche为j的标准电压值；ΔUj，lim为j的电压变化幅值；Nb为电力基建环境中的j数量。

对异常风险等级的划分如表1所示。

表1 异常风险等级划分

5)颜色图的绘制与显示

在绘制颜色图之前，要确定电力基建设备的类型和参数值，计算得到与之对应的潜在数据点。在绘制过程中，将数据点转换为图数据点或者网格点插值数据，最终再利用换算公式将其转换为颜色数值，此时即可绘制颜色图，并将其显示在可视化界面。电力基建设备在绘制颜色图时的部分设备类型和参数如表2所示。

表2 电力基建设备的部分类型和参数

4 仿真实验

为了验证本文方法在监测电力基建环境方面的合理、有效性，进行仿真实验验证。实验数据选取的是某大型施工现场中生产辅助性房屋的电力数据。在进行仿真实验之前，需先将来自于EMS和SCADA系统的状态数据整合，通过OpenGL技术，结合该项目所在地区的电网接线图、地理接线图以及母线接线图等信息，以潮流箭头和动态饼图的形式对电网潮流、母线电压以及变压器负载情况进行绘制，并在此基础上实现异常情况的预警提醒。

4.1 电力基建环境动态潮流可视化

实验中，在输电线路上绘制叠加箭头，箭头所指的方向即为潮流流动的方向，箭头的流向速度表示电网中潮流的数量，该条输电线路中动态潮流监视情况如图3所示。

图3 输电线路动态潮流监视

从图3中可以看出，本文方法通过OpenGL技术能够清晰、准确地将电力基建环境实际情况显示出来，建视图简单易懂，实用性非常强。当工作人员查看不同线路的电力情况时，直接点击潮流监视图中该条线路所在的位置即可，大大提高了工作人员的工作效率。通过对该项目生产辅助性房屋的电力基建环境进行远程可视化监控，可以清楚地看到每一天输电线路中潮流的变化趋势和传输方向，为线路优化、提高安全防护提供了可靠的依据。

4.2 预警模块性能测试

以某大型施工现场生产辅助性房屋电力基建环境为例，验证本文方法中的预警模块是否可以及时发现线路中的异常情况并报警提醒。该施工现场电力基建线路如图4所示。

图4 电力基建环境线路图

将异常情况的预警参数设置为：线路出现损坏的概率为0～0.01的随机数，Wv，j=1，N=1，Uj，sche=1.0pu，Uj，lim=0.05pu。在进行仿真实验时，假设共出现了44次异常情况，所得的电力基建环境风险图如图5所示。

图5 电力基建环境风险图

对应表1风险等级划分标准，从图5中可以看出，绝大部分异常情况都不会对电力线路产生很大的影响，大部分处于0.06以下，会以亮绿灯、蓝灯、黄灯、橙灯提醒工作人员，对整体电力基建环境不会造成严重后果。但是也有一小部分线路处于异常严重范围，32号节点高于0.06，将以亮红灯的形式发出提醒，31号节点接近于0.06，应当给予重点观察，将其调整到安全范围内。针对这两个节点，可采取以下措施进行改进：

(1)加强线路的检修工作，适当地添加继电保护器，降低线路出现异常情况的几率；

(2)通过减少这两个节点附近的负载量来降低风险值，使其恢复至可接受的范围内，避免对整个电力基建环境产生较大的影响。

实验中，通过减少31、32号节点附近30、33、34号节点的负载量，验证是否可以将风险节点降到可接受范围内进行了测试，结果如表3所示。

表3 风险等级前后对比

5 结 论

远程可视化监控技术的实现，提高了生产辅助性房屋的用电安全，促进了电力系统工作人员的工作效率，解决了施工现场管理人员不足、用电安全管理不到位的问题，在一定程度上降低了电力监管费用。各阶层管理人员，可以时刻关注现场电力基建环境，及时发现异常情况、及时规划解决方案，提高了用电安全的同时也提高了管理效率。