电力调度自动化系统中可视化技术的应用分析

吉继梅

（南瑞科技股份有限公司，江苏 南京 210000）

0 引 言

随着高新技术的不断发展和更新，电力调度自动化系统中的各种调度数据呈现爆炸式增长态势，尤其是发生故障时，数据量会在短时间内急速增长。在有着庞大运行数据的系统中，工作人员需要迅速获取相关数据，掌握系统运行中各处的运行状态，对故障进行识别和处理[1]。

文献[2]提出了一种基于深度学习的电力控制保护系统可视化方法，能够识别系统图纸信息并进行图纸建模，通过数据库进行便捷化查询，实现数据检索效率的提升。文献[3]提出了一种电网可视化架构，实现了设备检修分析、设备故障、电网实时运维等应用场景的可视化支撑。综合已有的研究成果，设计一种电力调度自动化系统中可视化技术的应用方法。

1 电力调度自动化系统中可视化技术的应用方法

1.1 电压稳定分析结果可视化应用

通过电压稳定分析结果的可视化应用，可以直观获取电压稳定性信息。通过准确求取P-V曲线，得到电压数据变化情况。设计一种新的P-V曲线求取方法，先改变潮流收敛方向，然后添加一维潮流方程，实现鞍结分歧点相关雅可比矩阵奇异性的消除，从而完成电力调度自动化系统中电压稳定分析结果的可视化应用。P-V曲线示例如图1所示。

图1 P-V曲线示例

1.2 等值色彩图快速动态可视化应用

设计一种改进的空间插值算法，完成电力调度自动化系统中等值色彩图在正方形背景平面上的绘制，实现其快速动态可视化应用。该算法由计算到渲染的步骤设计具体如下。

（1）要想对某未知点的值进行计算，所需的参数是可以对该点造成影响的已知节点与该点间的实际距离及节点值，因此需要对2个数组进行定义，对计算参数进行保存。

一是对Glubyte类型的1个三维数组进行定义，用Image[N][N][4]来表示，通过该数组对正方形背景平面中整数坐标点的Alpha透明成分与RGB颜色进行保存。在Image[N][N][4]中，N是正方形背景平面中边占据的整数像素个数，通过Image[·][·][0]、Image[·][·][1]、Image[·][·][2]分别对红色成分值、绿色成分值以及蓝色值成分进行存储，通过Image[·][·][3]对Alpha透明成分值进行存储。二是对vector类型的1个三维数组进行定义，用Param[N][N][2]来表示，用于对背景中平面整数坐标点实施插值时的计算参数进行保存。

（2）对各已知节点及其影响的圆形区域内各点之间的距离进行计算。具体计算公式为

式中：A是已知节点，坐标为(x1,y1)；B是受已知节点A影响的圆形区域内的点，其坐标为(x2,y2)。对于受到多个或1个已知节点影响的圆形区域内的各点，在Param[N][N][0]与Param[N][N][1]中添加多个或1个计算的距离参数[4]。对于处于所有影响区域外的点用(m,n)来表示，该点的Param[m][n][0]与Param[m][n][1]中未保存参数值。

（3）遍历处理背景平面内所有整数坐标，在Image数组中对颜色值信息进行填充。对Param数组进行遍历后，当某点在Param数组中无参数值时，根据全部节点的平均值，利用色彩映射表对其RGB值进行计算，并将其赋值给Image数组。当某点在Param数组中有参数值时，对该点的插值结果进行计算，公式为

式中：sq指该点的插值结果；df指全部已知节点的均值；cinf指圆形区域的半径；ci指第i个圆形区域中的扇形半径；cpi指等距离反比阈值；di指第i个节点的着色。根据计算结果，利用色彩映射表对其RGB值进行计算，并将其赋值给Image数组。Alpha透明成分仅会对等值色彩曲面表现时的透明度造成影响，因此不进行计算，根据实际情况将其设置为固定值。完成遍历后实现全部像素的填充，获得等值色彩位图的1个数组Image'。

（4）通过2D纹理贴图的形式将数组Image'中存储的位图信息贴到背景平面上。使用的纹理贴图函数为OpenGL中的glTexImage2D函数，可以完成等值色彩图的快速动态可视化应用。

1.3 区域负荷密度可视化应用

在点密度方式中，先在不规则区域通过某函数生成一定数量的随机点，接着对生成的随机点是否处于该区域内进行判断。当处于该区域时，则对该点进行输出；当不处于该区域时，则重新生成随机点并再次进行判断。电力调度自动化系统中，地理边界线呈现多点连接后构成的不规则多边形，因此需要利用以上方式对各点是否处于不规则多边形内部进行判断[5]。生成随机点的步骤具体如下。

（1）在可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics，SVG）文件中读取地理边界线给定区域的对应边界条件。

（2）在不规则多边形各顶点坐标中寻找横坐标和纵坐标的最小值与最大值，即

式中：Tamx指最大值的集合；xamx指横坐标的最大值；yamx指纵坐标的最大值；Tmin指最小值的集合；xmin指横坐标的最小值；ymin指纵坐标的最小值。

（3）生成随机点l（x',y'），其坐标范围为

（4）在l（x',y'）处引出向右的1条射线，对多边形边界与其交点数进行计数。当交点数是0或偶数时，则判断该点位于区域内，直接打印并输出；反之，则判断该点不在区域内，重复生成l（x',y'）。

2 实验验证

2.1 实验设计

对于设计的电力调度自动化系统中可视化技术的应用方法，测试其应用性能，验证其在系统中的应用价值。分别在电力调度自动化系统中应用各可视化技术进行实验地区故障时的电压稳定分析、等值色彩图展示以及区域负荷密度展示，测试设计方法可视化运行结果的3D渲染速度、数据实时更新速率。

实验地区的电网共有1 547个电力节点，其中有4个节点发生了电力系统低频振荡故障，分别对其实施电压稳定分析、等值色彩图展示以及区域负荷密度展示。通过模拟方式向电力调度自动化系统发送实验地区测试节点对应的实时数据帧，系统接收数据帧后，对其实施解析与数据可视化处理。通过数据发送模拟程序来实现数据帧的发送，使用的数据通信协议为用户数据报协议（User Datagram Protocol，UDP），数据帧发送频率为100 Hz。将本文所设计的方法（以下简称设计方法）与基于深度学习的电力控制保护系统可视化方法（以下简称方法1）、电网可视化架构方法（以下简称方法2）共同进行可视化效果测试，以获得更具说服力的实验结果。

2.2 3D渲染速度测试结果

测试3种方法的3D渲染速度，测试结果如图2所示。

图2 3D渲染速度测试结果

根据图2可知，在数据量不断增大的情况下，3种方法的3D渲染速度都有所下降。其中，设计方法的3D渲染速度最高可达120 帧/s，方法1的3D渲染速度最高可达84 帧/s，方法2的3D渲染速度最高可达80 帧/s。由此可知，设计方法的3D渲染速度最快，效果更好。

2.3 数据实时更新速率测试结果

测试3种方法的数据实时更新速率，即可视化显示中3种方法进行实时数据更新所需的时间，测试结果如图3所示。

图3 数据实时更新速率测试结果

根据图3可知，在数据量达到50 GB左右时，3种方法的数据实时更新时间均达到一个相对稳定值。整体来看，方法2的数据实时更新时间最长，方法1的数据实时更新时间偏低，而设计方法的数据实时更新时间最低，最终稳定在762 ms，说明设计方法的数据实时更新速率最快。

3 结 论

在电力调度自动化系统中，可视化技术的引入有着极大的应用价值，通过电压稳定分析、等值色彩图展示以及区域负荷密度展示对其应用价值进行深入探讨。经过实验分析，较快的3D渲染速度与数据实时更新速率能够实现用户所需数据的高效获取与展示，对人们处理电力调度自动化系统故障有着极大的帮助。