平行视觉框架下的高压输电网供电均衡性可视化方法

董海山, 韩玉锋, 冯雯雯

(国网泰安供电公司,山东,泰安 271000)

0 引言

高压输电网是保证供电安全可靠的一个重要设备,受到自然环境的影响,很容易出现一些事故和问题,往往需要及时的检修和保养[1]。在目前的电力系统中,利用供电均衡性分析高压输电网是否安全可靠,也是一种比较常见的方法,特别是随着信息技术的更新换代,逐渐出现不同形式的可视化技术,利用可视化技术直观地观察到高压输电网供电均衡性的变化情况,既能保证技术人员的人身安全,又实现了对目标的实时监管[2-5]。

在国内外研究中,电气单线可视化方法比较常见,即从输电网络的布局布线入手进行可视化处理,如文献[6]提到的基于三维激光雷达的可视化方法,通过三维激光雷达技术的应用,实现了对输电网内供电数据的精确采集,提高了可视化方法的精度,但是在实际应用中,对于一些过载比较大的线路,可视化框架比较脆弱,在可视化界面中供电节点之间连通性比较差。文献[7]利用物联网技术在GPS技术的支持下对高压输电网进行定位,为供电均衡性可视化提供准确的信息,提高了工作效率,但是可视化框架脆弱问题并没有得到解决。文献[8]提出了一种图的可视化方法,作为一个比较新颖的可视化方法,其整体对数据的把控更为准确,但是并没有解决可视化连通性差的问题。

因此,本文提出平行视觉框架下的高压输电网供电均衡性可视化方法,解决上述存在的问题。

1 平行视觉框架下的高压输电网供电均衡性可视化方法设计

1.1 建立高压输电网供电均衡性可视化对象

在平行视觉框架下,以平行管理的方式将虚拟与现实连接在一起,借助可视化技术将现实中的高压输电网供电均衡性虚拟化处理,通过计算机展示出来,实现目标的可视化。平行视觉框架如图1所示。

图1 平行视觉框架结构示意图

依据图1展示的平行视觉框架,以高压输电网真实的数据集作为依据,构建出可视化对象。使用CCD图像传感器,采集高压输电网真实的供电信息,在获得真彩图像后,对图像进行灰度变换,得到图像的灰度值[9-11]。计算式如下:

V=0.2989×R+0.587×G+0.114×B

(1)

式(1)中,R、G、B表示真彩图像中的红、绿、蓝。图像经过灰度处理后,将最前端灰度跳跃为背景噪声,在后续处理前将其滤除掉,得到无噪声干扰的目标图像[12-14]。将目标图像作为依据,构建灰度共生矩阵,用以描述不同状态下2个像素的分布频率,表示为

(2)

式(2)中,ω表示方向角,l表示不同像素的距离,(x,y)和(x′,y′)表示2个像素目标,i和j分别表示2个像素目标的灰度值,Tr和Tc分别表示目标图像的行数和列数,#表示包含的元素数[15]。将灰度共生矩阵作为可视化对象,配置地理接线图,可视化高压输电网供电均衡性。

1.2 配置地理接线图

利用图像传感器获得地理接线图实景信息,根据高压输电网设备间的拓扑连接关系,将设备添加到网格中,网格化处理高压输电网地理接线图。其主要内容为离散化处理设备连续坐标,使用离散化坐标值代替原有的坐标值。离散化处理示意图如图2所示。

图2(a)表示离散处理前设备的坐标位置。图2(b)表示离散处理后设备的坐标位置。在离散化处理过程中,注意不要出现坐标点重叠的情况,当发现目标坐标点被一个设备占据时,将该设备离散坐标点附近的空位置作为坐标点。在离散化处理完成后,按照主干线、分支的顺序生成线路图,确定主干线纵坐标位置,表示为

(3)

式(3)中,ymax和ymin分别表示馈线上节点最大纵坐标和节点最小纵坐标。在确定主干线纵坐标位置后,将各个节点映射到y=y0水平线上,沿着潮流方向,确定各个节点的横坐标,在所有节点映射完毕后,生成一条水平放置的主干线。

对于不同级别的分支线,按照不同等级,采用不同的配置方式。对于1线分支,在主干线右侧布置首节点,以潮流流动的方向为主;对于2线分支,分为两种情况,当潮流方向向右时,将首节点配置在1线分支的左侧,如果潮流方向向左,将首节点配置在1线分支的右侧。2种级别的分支线影响方法与主干线相同。在完成地理接线图的配置后,对输电网供电均衡性进行可视化处理。

1.3 可视化输电网供电均衡性

在明确可视化对象,完成地理接线图的配置后,针对高压输电网供电均衡性进行可视化。假设以数学函数g表示供电均衡性,g=1时,表示供电均衡,g=0时,表示供电不均衡。可视化处理中,g将设置为目标函数,将高压输电网运行状态、输电网负载均衡度作为参数,引入目标函数中。其中,输电网运行状态表示为

(4)

输电网负载均衡度表示为

g2=ε·U

(5)

(6)

式(4)～式(6)中,α表示与运行状态等值的运行系数,m表示时间幂数,εa和εb表示负载均衡偏差强度,p表示负载均衡度,U表示负载均衡强度基值。由此得到表示供电均衡性的目标函数为

g=g1+g2

(7)

将上述中输电网运行状态参数和负载均衡度通过平行视觉框架展示在人机交互界面上,在技术操作过程中,可直观地观察到高压输电网均衡性的变化情况。

至此,平行视觉框架下的高压输电网供电均衡性可视化方法设计完成。

2 实验

2.1 实验参数设置

在高压输电网供电均衡性可视化方法设计完成后,为了判断可视化方法在实际应用中是否能满足供电均衡性的标准要求。采用IEEE-6节点系统作为实验算例,以3种常见的可视化方法作为对比项,结合设计的可视化方法共同研究自身的连通性。实验中使用的IEEE-6节点系统结构如图3所示。

图3 IEEE-6节点系统线路示意图

图3中显示的数字表示IEEE-6系统内节点的有功出力和带负荷能力,以图3中显示的系统作为目标,设置相关实验参数。具体内容如表1所示。

表1 IEEE-6节点系统节点参数设置

在实验参数设置完成后,以节点加权值和可视化结构均衡度作为实验指标。在实验结束后,根据不同的可视化方法的节点加权值实验结果和可视化结构均衡度实验结果分析可视化方法的连通性。

2.2 可视化结构均衡度实验结果分析

在可视化结构均衡度实验中,使用不同的可视化方法处理实验目标,主要方法有基于三维激光雷达的可视化方法、基于物联网的可视化方法、基于图的可视化方法以及本文设计的可视化方法。由于实验的设计与研究主要目的在于验证本文设计的可视化方法的连通性,在实验目标处理完成后,输出本文设计的可视化方法的部分可视化结果。IEEE-6节点系统的平行视觉可视化如图4所示。

图4 IEEE-6节点系统的平行视觉可视化

图4中,本文设计的可视化方法在正常情况下可以运行,并且线路运行良好。以可视化结果作为依据,计算各个可视化方法的结构均衡度,以各个线路的支路作为计算目标。在计算前,为了保证不同可视化方法的性能公平性,利用公平函数表示不同可视化方法间的公平性,公平函数如式(8)、式(9):

(8)

(9)

式(8)～式(9)中,X表示所有目标节点的处理量,N表示节点数量,w表示节点编号,Ew表示节点w的处理量。在保证公平性指数在0.5以上的前提下,计算各个可视化方法的结构均衡度,实验结果如图5所示。

图5 不同可视化方法结构均衡度实验结果

图5中显示了不同的可视化方法在完成对目标的可视化后,得到的可视化结构均衡度结果。从图5可以明显看出,在4组实验结果中,1-2支路的结构均衡度是相近的,其他支路的结构均衡度出现了比较明显的差异,节点编号越大,差异越大,说明常见的可视化方法在对目标进行可视化时存在节点超负荷情况,导致可视化结构不均衡。这种情况极有可能导致供电系统负载的大范围变化,影响供电的稳定性和安全。只有本文设计方法在不同支路保持高水平的结构均衡度,整体可视化更加稳定。

2.3 节点加权值实验结果及分析

实验采用的IEEE-6节点系统比较单一,在实验设计中,设计2种节点规划方案:一种是50%以上的节点度数小于5,使节点系统整体平均节点度在3.0左右;另一种是50%以上的节点度大于5,使平均节点度在7.0左右。在2种不同节点度分布的条件下,验证各个可视化方法的节点加权值,加权度越高说明在可视化界面中连通性越好。实验结果如图6所示。

分别观察图6中2组实验结果,通过图6(a)可知,在方案1实验条件下,各个可视化方法的节点加权值处于中低水平,其中以基于三维激光雷达的可视化方法变化最为明显,在节点2位置出现了最低值,说明可视化结果中存在无效节点,严重影响供电均衡性分析;只有本文提出的可视化方法的节点加权值始终保持比较高的水平。

在图6(b)实验结果中,各个可视化方法的节点加权值均有了明显的提升,相比之下,常见的可视化方法存在比较大的波动,在节点4和节点6有明显的下降,而本文提出的可视化方法并没有出现这种情况。

3 总结

本文提出高压输电网供电均衡性可视化技术,实现了输电网供电均衡性可视化的展示。基于平行视觉框架,应用CCD图像传感器和可视化技术,按照不同等级采用不同的配置方式,一一配置主干线和分支线级别,结合地理接线图与供电均衡性目标函数,使其具有非常好的连通性,能够满足供电均衡性分析的需求。

但是可视化技术中包含二维可视化和三维可视化,在实际操作中,2种可视化形式是不可分割的,在本文中,并没有从两者结合的方向展开深入研究,可视化技术的潜力没有得到充分发挥,在后续研究中,将从更科学合理的角度展开深入探讨和研究,以完善可视化功能。