基于BIM技术的变电站三维可视化建模研究

弓国军，符国晖，周亚敏

（深圳供电局有限公司，广东深圳，518048）

0 引言

随着我国电力工程智能化程度的不断深化，电网数据信息的三维可视化，已经成为电力企业数字化建设的重要基础。变电站作为电网体系中重要的组成结构，其内部包含了众多重要的电力基础设施[1]。当前，现有变电站已经实现三维建模方式的应用。通过多传感器采集变电站数据，在清洗、排序、标识数据后完成数据标准化处理，再利用3D MAXS软件及IHS算法构建变电站三维基础模型，利用包裹贴图技术及双线性光强插值法实现模型渲染填充处理[3]。 将变电站的地物模型投影生成正投影图，得到集群划分子集，利用聚合度函数进行聚合分析，结合多叉树混合结构进行数据索引，由此动态调度生成三维场景展示。上述方法可以针对变电站中一次设备和二次设备进行详细建模，同时能够为三维漫游和交互提供良好的数据支撑，利用虚拟现实技术实现可视化展示，实现变电站变电、输电以及配电功能。但上述建模方式存在建模周期长、模型重复利用价值低等问题[4]。

BIM技术是一种现代化的建模手段，结合BIM技术快速建模、高精度、高利用价值等优势，开展基于BIM技术的变电站三维可视化建模研究。首先，通过无人机倾斜摄影技术采集数据，并进行POS集成预处理，通过特征点匹配完成点云数据处理。然后，利用BIM技术融合点云数据与影像，对于不同空间的影像，采用半自动式拼接方式实现集合。通过IMU的空间姿态解算，实现了三维可视化闭环路径模型的优化。最后通过实验表明，设计方法能够高精度地构建变电站三维模型，具有一定的应用价值。

1 变电站三维可视化建模设计需求分析

构建变电站三维可视化模型，需要能够利用虚拟现实技术进行变电站各功能的实现及展示。对于变电站的各项数据需要融合，并可支撑功能的扩展，便于前期构建及后期的运维等，具体来说，应当注意以下原则：

(1)应用性：构建的变电站三维可视化模型应当可以实现变电站设备管理、远程操控、历史数据搜索、数据统计等功能。(2)稳定性：构建的变电站三维可视化模型可在不影响变电站正常运行的情况下进行相关的配置，各功能分批次上线，保证基础功能稳定可用。(3)安全性：输入的变电站数据能够分区存储，对于保密性要求较高的数据加密存储和传输，避免数据外泄、越级操作等。(4)便于扩展：对于不同的变电站，构建的变电站三维可视化模型可直接或简易修改后直接移植并部署配置，避免多次开发或编写。预留多端口等，可以随着技术迭代，扩展子功能子模块等。(5)便于配置：对于变电站的规模、位置、电压等级等参数能够进行分析，并采取不同的功能配置，实现不同类型变电站均可构建三维可视化模型，避免过度消耗资源。

2 基于BIM技术的变电站三维可视化建模

■2.1 变电站点云数据采集与处理

为了实现对变电站三维可视化模型的构建，应先针对性的进行变电站点云信息的获取与处理。在采集点云数据过程中，使用无人机倾斜摄影技术，从不同角度获取数据信息。在此基础上，对获取的数据信息进行POS集成，按照空三处理的方式，将数据信息映射在TIN区域，通过此种方式获取数据信息的清晰纹理[5]。为了确保数据可满足三维可视化建模需求，使用SLAM移动设备扫描信息，保持扫描设备的数量至少为3台，每个设备的扫描角度大于120.0°，将所获取的信息进行对接处理，确保输出的图像与信息呈现一种连续性特征。

在完成对变电站点云信息的获取后，根据IMU数据在空间中的表现方式，进行数据信息的点云匹配，在此过程中，对于相邻的点云数据，可直接通过特征点匹配实现全局最优解的计算。在计算过程中将误差值进行最小化处理，输出此时前端的连续点云信息。尽管通过上述操作获取到的点云数据为连续性数据，但由于变电站整体包含了多个房间结构和楼层，因此从空加上被迫分离，拆分成了若干个子工程项目。为了确保实现对各项工程的统一管理，需要对不同工程文件进行拼接，为进一步体现变电站的智能化，确保其运行效率的提升，可采用半自动化的方式实现拼接。具体而言，将获取到的点云数据按照变电站真实空间位置通过手动的

方式进行移动，并获取到准确的初始位置信息，再利用经典最近邻点算法的方式对其进行不断的迭代训练。通过构建对不同电源之间的映射关系，实现对变电站信息的融合，以此完成对完整空间点云的生成。在采用最近邻近算法计算时，还可引入最小二乘法当中的最优匹配方法，通过对旋转矩阵和平移矩阵进行转换的方式实现匹配。在求解的过程中可对迭代次数和误差的阈值进行定义，整个匹配过程均在两帧点云之间的位置上完成，得到最终的非线性结果。再使用闭环检测方式，匹配点云数据的帧数与平差值帧数，以此种方式降低IMU雷击数据的误差，通过此种方式有效降低IMU雷击数据误差。除此之外，配准获取点云数据的传感器与全景时空影像，只有配准成功，才能认为此时处理的数据可真实应用到三维可视化建模过程中。一旦在此过程中，出现数据配准问题，那么可认为数据处理过程存在帧数平差问题，需要将此部分存在异常的数据进行全局轨迹二次优化，在此基础上，提取变电站姿态参数。按照上述方式处理数据，直到数据配准结果完全匹配。

■2.2 基于BIM技术融合点云数据与影像

完成对变电站点云数据的采集后，为实现其可视化，利用BIM技术对点云数据和影像进行融合。在实际应用中，为了确保构建的模型具有连续性，考虑到真实变电站空间环境存在较多楼层和房间，使得整体空间被分割，分别构建不同空间当中的模型，并生成若干个工程文件[6]。针对不同工程文件，采用半自动式拼接方式，将点云数据集合按照变电站实际空间位置调整。将ICP算法融入到BIM模型当中，对点云数据和影像进行映射。假设两个点云数据集合为X和Y，其中X的表达式为X={x1，x2，…，xn}；Y的表达式为Y={y1，y2，…，yn}，利用ICP算法，计算X点云数据集合和Y点云数据集合的差异程度，其计算公式为：

式中，f(R,T)表示为X点云数据集合和Y点云数据集合的差异程度；R表示为点云坐标旋转矩阵；T表示为点云坐标平移矩阵；i表示为某一点云数据。在匹配过程中，设置差异程度阈值，若两个点云数据坐标的差异程度小于该阈值，则两个点云数据可以完成匹配，若两个点云数据坐标的差异程度大于设定阈值，则两个点云数据无法匹配，需要在点云数据集合当中重新选择坐标进行匹配。同时，点云匹配时，为确保其标准化，需要在两帧点云之间给出相应的位置约束条件，并结合非线性方法联合匹配结果得出最优的位姿。在完成对点云的匹配后，为了确保最终数据的匹配，还需要对不同空间结构当中的坐标进行转换。具体而言，将针对变电站现场空间图像进行扫描的装置对应坐标系转换为空间直角坐标系。在实际应用中，针对坐标系的转换可利用传感器装置实现，严格按照规定的轴系空间位置对传感器进行布设，并完成对全景图像以及全景图像当中点云的空间指向一致性，以此保证获取到的每一张变电站全景影响都能够有其相对应的空间点云数据。同时，在完成上述操作后，结合共线方程的方法针对不同点云赋予不同的色彩，以此通过色彩的表现实现对变电站三维空间中不同设备、空间结构等区分展现。同时，利用激光点云获取到的信息能够实现到实际物体绝对坐标上的直接转换，进一步降低了不同空间坐标系之间的转换运算难度。同时还可利用全景相机完成对变电站内部空间图像的获取，从相机中心点位置出发，发射一条光线到实际物体上，在该条光线上包含了实际物体点、球面图像点以及相机中心点，三者实现共线。通过共线方程求解的方式，求解出每一个点云对应的全景像素点，以此实现对点云颜色的匹配，并生成包含更多全景深度信息的图像。

在上述数据基础上，在BIM建模软件当中，构建一个三维立体的点云空间。为了确保构建的模型具备时间和空间上的一致性，需要确保在同一时刻内匹配点云数据和影像。在匹配过程中可利用时钟设备计时，并提取同一时刻下的点云和影像，在空间坐标上完成转换，以此确保构件的三维可视化模型在空间上的统一[7]。所有获取到的点云数据均为不同变电站运行设备自身配备的传感器采集到的数据，针对每一台全景影像获取设备，将摄影光心作为成像的平面中心点，将上述完成点云数据与影像融合的数据带入到该坐标系当中，为后续模型闭环路径提供条件。

■2.3 优化模型三维可视化闭环路径

在完成点云数据的融合处理后，需要解算处理IMU的空间姿态，通过解算可以得到点云数据匹配过程中数据帧的位置约束条件，综合需求条件，可以准确预判点云数据姿态，以此结果作为全局优化的结果，从而实现对三维点云空间与三维点云轨迹的直接生成。

在此过程中，由于数据的反复扫描处理会导致数据堆积，针对堆积的数据，倘若不及时处理，会影响三维可视化模型的准确度。因此，可在构建模型过程中，按照标准的闭环检测方式，对模型设计轨迹进行全过程校正，在此基础上，根据模型设计回路，约束闭环路径，提取在此过程中的最小误差，将其与模型进行对接，持续求解模型的非线性计算结果。通过对三维可视化模型的连续扫描与点云匹配，可以获得一个正确的三维设计轨迹。在此基础上，将多个传感器上的连续点进行数据转换，以此种方式得到一个标准的三维坐标系，将所有通过配准的信息与点云数据集成到标准坐标系中，从而实现对变电站三维可视化闭环线路的校正与优化，完成对三维可视化模型的设计。

3 两种建模方法实现效果对比

结合本文上述论述，完成对基于BIM技术的变电站三维可视化建模方法的理论设计。为进一步验证该方法在实际应用中是否能够实现对变电站整体三维可视化，进行仿真实验，以EV-Globe V5.0三维海量空间信息平台为基础，通过Java编程，硬件配置了Windows Core i7处理器，16GB内存，2.20Hz闪存，1TB硬盘，以某1000kV特高压直流输变电工程为数据来源，构建变电站三维可视化模型的数据库，数据量为2G。

选择将新的建模方法与传统基于SCD的建模方法针对同一变电站进行建模并实现可视化。为了验证两种建模方法的精度，选择将均方根误差作为精度评价指标。通过人为设定多个检查点的方式，对比两种方法完成建模后各个控制点与检测点之间的距离，实现对三维模型精度的检验，其计算公式为：

式中，R表示为检查点与控制点之间的均方根误差；m表示为检查点个数；P表示为模型中控制点的点云坐标；P'表示为真实测得的控制点对应检查点坐标。实验过程中共布设5个检查点，并获取坐标信息，如表1所示。

表1 检查点坐标对照表

分别利用两种建模方法完成对变电站三维可视化模型的构建后，在两个模型当中找出对应的5个控制点，并获取其各个点的坐标，计算均方根误差并统计数据结果，绘制成如图1所示的实验结果对比图。

图1 两种建模方法模型精度对比

从上述图1得出的实验结果可以看出，本文提出的建模方法在应用到实际变电站实验环境当中，构建的三维可视化模型的均方根误差明显小于传统建模方法。因此，通过对比实验证明，本文提出的基于BIM技术的变电站三维可视化建模方法在实际应用中能够得到精度更高的三维可视化模型，实现对变电站运行参数的高精度可视化展现。

4 结束语

在BIM技术的基础上，将变电站作为研究对象，提出一种全新的三维可视化建模方法。通过采集变电站工程的点云数据，利用BIM技术融合点云数据与影像，并通过闭环检测方式优化了模型的求解过程。通过实验进一步证明了该方法的实际应用效果。将本文提出的建模方法应用到实际变电站管控当中，可实现对各项数据进行高精度三维可视化展现，为变电站监管提供更加有利的数据条件。在后续的研究中还将针对BIM技术的应用不断优化，并进一步验证加载速度的性能，从而发挥其最大应用优势，实现更加便利的变电站三维可视化建模方法。