一種基于圖的電力數(shù)據(jù)可視分析方法

李文芳，程 鑫，路 強(qiáng)2,

?

一種基于圖的電力數(shù)據(jù)可視分析方法

李文芳1,2，程 鑫3，路 強(qiáng)2,3

(1. 國(guó)網(wǎng)安徽省電力有限公司合肥供電公司，安徽 合肥 230022； 2. 合肥市電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用工程技術(shù)研究中心，安徽 合肥 230031； 3. 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院VCC研究室，安徽 合肥 230601)

將可視化分析技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)可以有效地解決由電力系統(tǒng)發(fā)展帶來(lái)的海量電力數(shù)據(jù)分析及顯示等問題，從而輔助電力部門進(jìn)行決策。針對(duì)城市電力數(shù)據(jù)，提出了一種基于圖的電力數(shù)據(jù)可視分析方法。首先對(duì)城市供電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；然后對(duì)城市供電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模；最后根據(jù)可視化原則針對(duì)城市供電網(wǎng)絡(luò)中的多種電力數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)不同的可視化方法進(jìn)行可視化與分析。根據(jù)合肥市某區(qū)域的電力數(shù)據(jù)的案例分析，表明該方法可以有效地反映某一區(qū)域的電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和電力客戶分布情況。

電力數(shù)據(jù)；可視分析；圖；城市供電網(wǎng)絡(luò)

隨著現(xiàn)代電力系統(tǒng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，系統(tǒng)數(shù)據(jù)日益增多。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，電力系統(tǒng)需要通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行電網(wǎng)運(yùn)行規(guī)律的探索。有關(guān)電力數(shù)據(jù)的研究已經(jīng)取得了很大進(jìn)展，特別是可視化分析技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)，可以有效地解決電力系統(tǒng)發(fā)展帶來(lái)的海量數(shù)據(jù)分析及顯示等問題。

近年來(lái)將時(shí)空數(shù)據(jù)的可視化分析分為鏈接視圖和集成視圖2種方法。在鏈接視圖中，將數(shù)據(jù)的空間屬性映射在一個(gè)窗口中，其他信息(如空間)映射在其他窗口中，在用戶分析時(shí)可以鏈接那些視圖并發(fā)現(xiàn)可能的關(guān)聯(lián)。在集成視圖中，可將地圖和時(shí)空信息集于一個(gè)顯示器中，以便時(shí)空模式的發(fā)現(xiàn)。本文使用集成視圖，直接將信息堆疊在地圖上或以三維的形式進(jìn)行展示。

本文的目標(biāo)是結(jié)合可視化技術(shù)從大量的電力線路及電力數(shù)據(jù)中選擇感興趣的部分，并分析電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)以及展示電力系統(tǒng)在不同時(shí)段內(nèi)的運(yùn)行狀態(tài)。電力數(shù)據(jù)的空間分布性有助于分析人員對(duì)電網(wǎng)的整體運(yùn)行狀況做到直觀了解。

1 相關(guān)工作

1.1 城市電力數(shù)據(jù)可視化

大量的可視化方式已被應(yīng)用于電力數(shù)據(jù)研究中，如曲線圖、柱狀圖、條形圖、扇形圖和單線圖等[1-5]。一些傳統(tǒng)的可視化方法，可用于電力數(shù)據(jù)結(jié)果分析；地理信息可視化技術(shù)如等值線、地理數(shù)據(jù)視圖等，可用于數(shù)據(jù)的展示。能源管理系統(tǒng)(energy management system，EMS)和能源世界模擬器(power world simulator)是電力行業(yè)中廣泛使用的兩種可視化工具。

在城市電力系統(tǒng)中，電力數(shù)據(jù)主要包括變電站、變電站覆蓋電力線路和線路下連接的電力用戶。GEGNER等[6]對(duì)變電站和供電線路進(jìn)行可視化采用的是餅圖、線路潮流圖、熱力圖的方式；文獻(xiàn)[7]采用了散點(diǎn)圖和折線圖的方式對(duì)城市供電態(tài)勢(shì)進(jìn)行了可視化；LI等[8]采用了基于OpenGL的可視化方法對(duì)電力線路潮流進(jìn)行可視化。

很多研究工作將圖可視化方法應(yīng)用到電力系統(tǒng)當(dāng)中。文獻(xiàn)[9]將地圖可視分析技術(shù)分為3大類：直接描述、總結(jié)和模式提取。地圖的信息密度大，且符合人們的認(rèn)知習(xí)慣，是展示基于空間分布數(shù)據(jù)的強(qiáng)大可視化工具。文獻(xiàn)[10]回顧了卡通圖的發(fā)展歷程，并對(duì)其現(xiàn)狀做了全面的介紹。卡通圖將統(tǒng)計(jì)信息與地理信息相結(jié)合，地理區(qū)域的面積按照比例與人口、收入等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)。本文基于地圖可視化工作和圖領(lǐng)域的知識(shí)，面向電力數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。

1.2 路線可視化方法

從可視化角度看，電力線路與交通流量、軌跡信息等具有一定的相似性。文獻(xiàn)[11]采用歐拉圖的方法分析某地理網(wǎng)絡(luò)中的人群流動(dòng)并從手機(jī)數(shù)據(jù)中提取出社交網(wǎng)絡(luò)，來(lái)說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)流量的動(dòng)態(tài)演化。

近幾年來(lái)，如何利用可視化技術(shù)對(duì)龐大而復(fù)雜的移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析成為了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。很多研究集中于稀疏交通軌跡數(shù)據(jù)的可視化分析，如文獻(xiàn)[12]提出了一種利用交通單元記錄稀疏交通軌跡數(shù)據(jù)的可視化分析系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)包含了城市主要道路上幾乎所有的移動(dòng)車輛，將節(jié)點(diǎn)和小區(qū)之間的鏈路抽象地看作邊。為了避免視覺混亂，只對(duì)滿足一定流量的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。文獻(xiàn)[13]提出一種稱為路線縮放的可視化技術(shù)，可以無(wú)縫地嵌入時(shí)空信息到地圖中，以實(shí)現(xiàn)時(shí)空數(shù)據(jù)的無(wú)遮擋可視化。該技術(shù)可以擴(kuò)展到在地圖上選定一特定路線，通過整體道路網(wǎng)絡(luò)變形來(lái)實(shí)現(xiàn)。

綜上，有關(guān)路線可視化方法的研究可分為2類：①路線輪廓保持不變，在道路上疊加可視化元素來(lái)表達(dá)某種數(shù)據(jù)；②對(duì)路線輪廓進(jìn)行變形，嵌入一些圖形元素來(lái)表達(dá)數(shù)據(jù)。本文主要采用第一種方法，保持電力線路基本輪廓不變，僅對(duì)電力線路做一些細(xì)微的改變，如可對(duì)線路的顏色、寬度等進(jìn)行可視化編碼，并在線路上疊加某種表達(dá)形式(扇形圖、箭頭、熱點(diǎn)區(qū)域等)來(lái)顯示電力數(shù)據(jù)。

2 電力數(shù)據(jù)處理

2.1 數(shù)據(jù)類型

由于電力數(shù)據(jù)涉密，本文數(shù)據(jù)來(lái)自供電公司的SG186營(yíng)銷系統(tǒng)、PMS系統(tǒng)、SCADA系統(tǒng)的16個(gè)供電園區(qū)，3萬(wàn)多電力用戶，1 000多專用用戶。通過分析各系統(tǒng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，了解工作日和非工作日電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和用戶的用電行為。

變電站數(shù)據(jù)主要來(lái)自PMS系統(tǒng)，數(shù)據(jù)屬性包括：變電站名稱、變電站主變及容量。通過和SCADA系統(tǒng)關(guān)聯(lián)衍生屬性有主變負(fù)載率、主變年重載天數(shù)、主變年最大持續(xù)重載天數(shù)、主變?nèi)罩剌d次數(shù)等，詳見表1。通過分析主變負(fù)載率可以統(tǒng)計(jì)出變電站的負(fù)載情況。

表1 變電站屬性表

其中，變電站負(fù)載率超過80%的為重載，變電站年最大載率=主變年最大負(fù)荷/主變?nèi)萘俊?00%。

供電線路數(shù)據(jù)來(lái)自PMS系統(tǒng)，數(shù)據(jù)屬性包括：線路名稱、額定電流、停電信息等，通過和SCADA系統(tǒng)關(guān)聯(lián)衍生屬性包含線路負(fù)載率、線路重載天數(shù)、線路日重載次數(shù)等。表2為供電線路部分屬性數(shù)據(jù)表。

表2 線路屬性表

其中供電線路負(fù)載率超過80%的為重載，線路年最大載率=線路年最大電流/線路額定電流×100%。

一般數(shù)據(jù)中包括3種數(shù)據(jù)：

(1) 遺失值。記錄中沒有測(cè)量到的數(shù)據(jù)域。

(2) 非法值。記錄中某些數(shù)據(jù)不符合規(guī)范或者為錯(cuò)誤值。

(3) 冗余值。記錄中在某些數(shù)據(jù)域中存在完全相同或重復(fù)的值。

經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和消除上述非法記錄之后，大概可刪除3%的記錄。同時(shí)在數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取和寫入數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)執(zhí)行校驗(yàn)操作，發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)會(huì)舍棄讀取的值，并進(jìn)行重新讀取操作。執(zhí)行其他操作時(shí)會(huì)與之前的數(shù)據(jù)做比較，將不一致的數(shù)據(jù)及操作記錄寫進(jìn)日志文件中，方便以后進(jìn)行對(duì)比分析。

2.2 方法描述

本文方法總體流程如圖1所示。

圖1 電力數(shù)據(jù)可視化方法流程

在數(shù)據(jù)處理時(shí)，需完成電力數(shù)據(jù)的讀取、存儲(chǔ)及預(yù)處理工作，并使用圖的可視化方法對(duì)電力數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。其包括供電線路負(fù)載圖、電力客戶分布圖和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化視圖，3種視圖分別從不同的方面反映電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和電力數(shù)據(jù)。任務(wù)分析包括全局感知和異常分析，用戶可以對(duì)某區(qū)域的供電狀況、客戶分布情況和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，然后從中選擇感興趣的部分并識(shí)別出異常信息。

3 可視化設(shè)計(jì)

3.1 設(shè)計(jì)原則

本文從不同的方面展示電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，如不同時(shí)段某一地區(qū)所有變電站的供電情況。通過展示選定的變電站所連接的供電線路的情況，結(jié)合其層次性對(duì)線路和用戶進(jìn)行可視化，可以了解變電站的電力輸送和用戶用電情況，對(duì)于選定的變電站供電線路中的異常情況進(jìn)行分析和監(jiān)測(cè)。

本文的設(shè)計(jì)原則如下：

(1) 概括化簡(jiǎn)。可視化設(shè)計(jì)應(yīng)該直觀、有效，便于用戶識(shí)別感興趣的部分。由于電力數(shù)據(jù)非常龐大，在視圖中描述每一條電力數(shù)據(jù)是沒有必要且不可行的，因此在其可視化之前需進(jìn)行簡(jiǎn)化與抽象。也因?yàn)殡娏€路和圖模型有一定的相似性，因此其可視化可以利用圖模型進(jìn)行建模。以合肥市電力線路網(wǎng)絡(luò)為例，將其看作為一個(gè)無(wú)向圖。可將其包含的一些變電站、開閉所以及電力線路看作無(wú)向圖中的節(jié)點(diǎn)，供電路線等可以看作連接節(jié)點(diǎn)的邊。圖2為構(gòu)造出的無(wú)向圖，以模擬當(dāng)前電力線路的狀態(tài)。

圖2 使用圖來(lái)表達(dá)電力線路

(2) 供電線路信息表達(dá)。本文采用模擬城市電力線路的圖模型方法，在地理空間中進(jìn)行交互式分析，其前提是需正確保持電力線路的連通性。對(duì)于電力領(lǐng)域?qū)＜壹坝脩魜?lái)講，可視化結(jié)果能夠正確地表達(dá)供電線路信息有意義且直觀，同時(shí)蘊(yùn)含較多的電力信息。

在處理大量的城市電力線路以及電力數(shù)據(jù)時(shí)，表達(dá)目標(biāo)應(yīng)該最優(yōu)化地表達(dá)以下內(nèi)容，即可視化表達(dá)結(jié)果適宜進(jìn)行其分析與探索，不需要進(jìn)行大量的二次操作及計(jì)算；計(jì)算和渲染速度應(yīng)該盡量的快，足以進(jìn)行交互式可視化分析。

(3) 多層次的可視化方法。為了便于進(jìn)行多尺度的探索分析，應(yīng)遵循信息尋求規(guī)則。首先進(jìn)行整體概述，然后通過縮放和過濾等操作進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明，便于用戶探索更多、更深層次的細(xì)節(jié)。允許用戶交互性探索重要區(qū)域和不同時(shí)間段內(nèi)整個(gè)電力線路或感興趣區(qū)域的電力線路運(yùn)行狀態(tài)，并有效地查詢、選擇和過濾是提供不同層次可視化結(jié)果之間的平滑過渡。

層次細(xì)節(jié)(levels of detail，LOD)模型是可視化領(lǐng)域中常用的模型。使用其進(jìn)行可視化渲染時(shí)，程序會(huì)根據(jù)物體模型的節(jié)點(diǎn)及顯示環(huán)境中所處的位置和重要度，決定物體的渲染程度，降低非重要物體的可視化程度，從而獲得高效率的渲染速度與可視化結(jié)果。LOD模型在不同的層次水平上對(duì)電力線路模擬圖進(jìn)行可視分析，對(duì)不需要用戶關(guān)心的區(qū)域降低其可視化程度，以便用戶發(fā)現(xiàn)電力線路模擬圖中的細(xì)節(jié)信息并進(jìn)行信息比較。

3.2 可視化設(shè)計(jì)

(1) 負(fù)載率可視化設(shè)計(jì)。負(fù)載率是電力系統(tǒng)的重要屬性。供電線路可視化中主要關(guān)注供電線路及變電站的負(fù)載率情況。負(fù)載率為一個(gè)大于0的數(shù)值，其數(shù)值表明電力設(shè)備處于不同的工作狀態(tài)。當(dāng)電力設(shè)備長(zhǎng)期超負(fù)載率閾值工作時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)異常。因此對(duì)負(fù)載率進(jìn)行可視化，成為了分析電力線路運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)鍵。

使用顏色對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼是可視化領(lǐng)域中常用的方法。本文采用顏色映射關(guān)系對(duì)負(fù)載率進(jìn)行編碼，其中，紅色代表負(fù)載率超過80%，黃色為30%~80%之間，綠色為低于30%。

(2) 電力設(shè)備狀態(tài)可視化。電力線路、變電站及其他電力設(shè)備的工作狀態(tài)均需合理地進(jìn)行表述。電力線路存在停電、設(shè)備毀壞等異常現(xiàn)象，如何對(duì)其進(jìn)行可視化是研究的關(guān)鍵。借鑒其他設(shè)備中經(jīng)常使用信號(hào)燈來(lái)表征運(yùn)行狀態(tài)，若信號(hào)燈呈綠色表示設(shè)備工作正常，而紅色表示異常。而在電力負(fù)載圖中使用灰色表示某電力線路處于停電狀態(tài)。

(3) 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化。為了更全面地對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行分析，需要對(duì)電力線路和變電站在一段時(shí)間內(nèi)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，是非常有意義的。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括：變電站在一年內(nèi)的重載天數(shù)、一天內(nèi)的重載次數(shù)及某供電線路在一段時(shí)間內(nèi)的負(fù)載率變化情況等。電力系統(tǒng)中的某些變化和某些數(shù)據(jù)具有周期性，因此研究數(shù)據(jù)的周期性是非常必要的。環(huán)形圖是進(jìn)行周期性規(guī)律探索的一種非常好的可視化方式，本文在基本的環(huán)形圖上進(jìn)行了改進(jìn)，以適合電力數(shù)據(jù)周期性規(guī)律的分析。

4 模擬效果評(píng)估

通過3個(gè)案例驗(yàn)證可視化模擬效果的有效性和實(shí)用性。本文軟件采用B/S架構(gòu)，以JSP頁(yè)面的形式展示，其中可視化視圖使用D3.js繪制。使用Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)電力數(shù)據(jù)，并結(jié)合Hadoop云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)。

4.1 某區(qū)域供電情況分析

圖3為2017 年合肥某區(qū)域的供電情況。在電子地圖的基礎(chǔ)上，結(jié)合電力系統(tǒng)的地理位置信息，展示了變電站及下屬供電線路負(fù)載情況，并使用顏色對(duì)不同的負(fù)載率進(jìn)行編碼。年最大負(fù)載率小于0.3的為綠色；超過0.8的為紅色；處于0.3~0.8之間的為黃色。圖中共有3座變電站，其中，220 kV級(jí)和110 kV 2座變電站處于高負(fù)載率的狀態(tài)，局部供電線路因負(fù)載較高呈現(xiàn)紅色線路較多，說(shuō)明當(dāng)前該區(qū)域的供電情況較為緊張。持續(xù)高負(fù)載可能導(dǎo)致某些電力故障的發(fā)生，需要采取改進(jìn)措施如給某電力線路加開關(guān)或?qū)⒛畴娏υO(shè)備連接到其他的線路上分擔(dān)用電壓力，以保障電力系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

合肥另一區(qū)域的供電情況模擬效果如圖4所示。圖中顯示該區(qū)域黃色和綠色線路較多，說(shuō)明該區(qū)域的供電狀況良好，不存在負(fù)載過高的現(xiàn)象。管理人員可以考慮將高負(fù)載率線路連接到該區(qū)域的線路下，從而緩解高負(fù)載區(qū)域的供電壓力。

圖3 合肥市某區(qū)供電情況

圖4 合肥市某區(qū)供電情況

4.2 某區(qū)域客戶分布情況

圖5為合肥市某地區(qū)的客戶分布渲染情況。圖中電力客戶分為3類，依次為容量新增客戶、存量客戶、分布式光伏客戶。容量新增客戶指的是最近向供電管理部門申請(qǐng)報(bào)裝且申請(qǐng)流程還在進(jìn)行中的高壓客戶；存量客戶是已經(jīng)申請(qǐng)并完成投產(chǎn)的高壓客戶；分布式光伏客戶是擁有分布式光伏電源的客戶。圖中亮青色表示容量新增客戶，黃色為存量客戶，藍(lán)色為分布式光伏。在電子地圖的基礎(chǔ)上，結(jié)合電力客戶的地理位置信息，將電力客戶分布情況繪制在地圖上。圖中使用圓形半徑表征電力客戶的運(yùn)行容量情況，運(yùn)行容量越大，圓形的半徑就越大。其中較大的黃色圓圈表示的用戶運(yùn)行容量在 10萬(wàn)千伏安以上；中等藍(lán)色的圓圈表示用戶運(yùn)行容量為幾千千伏安；最小的青色圓圈代表運(yùn)行容量更小，管理人員可以點(diǎn)擊圓圈查看具體的用電信息。圖中右上角的黃圈顯示某有限公司的合同容量較大，其運(yùn)行狀況影響著區(qū)域的供電穩(wěn)定性，是管理人員重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象。

圖5 某區(qū)域客戶分布情況

4.3 某區(qū)域變電站的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化

電力系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)非常重要且具有某種周期性。通過使用扇形圖和環(huán)形圖對(duì)合肥市某地區(qū)的變電站負(fù)載情況進(jìn)行可視化。本方法具有一定的可擴(kuò)展性，如可同時(shí)分析多個(gè)變電站在某天內(nèi)的重載情況，以及某個(gè)變電站在多天內(nèi)的重載情況。

圖6是變電站的負(fù)載情況。圖中圓環(huán)的一周代表一天24 h，由內(nèi)到外的圓環(huán)代表多個(gè)或一個(gè)變電站在一周內(nèi)每天的負(fù)載情況。使用顏色對(duì)變電站負(fù)載率進(jìn)行編碼，其中紅色表示處于重載情況；黃色為正常；綠色為負(fù)載較低情況。其中，圖6(a)從內(nèi)到外的7個(gè)圓環(huán)為某變電站在一周內(nèi)7天的負(fù)載變化情況；圖6(b)從內(nèi)到外的3個(gè)圓環(huán)代表3個(gè)變電站在某天內(nèi)的負(fù)載情況。觀察圖6(a)可知，該變電站一周內(nèi)高負(fù)載集中于早8點(diǎn)至晚8點(diǎn)，屬正常高峰用電時(shí)段。觀察圖6(b)可知，如果選一年中該區(qū)域負(fù)載率最大的一天，可以發(fā)現(xiàn)由圈內(nèi)到圈外第1個(gè)變電站重載的時(shí)刻較多，且重載的影響大。第3個(gè)變電站一天內(nèi)基本處于低負(fù)載狀態(tài)，對(duì)于年最大重載的影響較小。因此，本方法用來(lái)分析電力數(shù)據(jù)中的周期性和變電站負(fù)載率對(duì)比是非常實(shí)用且有效的。

圖6 變電站負(fù)載情況

4.4 評(píng)估效果

可視化的目標(biāo)不僅僅是供電信息的呈現(xiàn)，也為用戶提供了直觀分析的手段。為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文可視分析方法的有效性和實(shí)用性，特邀請(qǐng)了5位電力專家、5位園區(qū)經(jīng)理和20位具有電力系統(tǒng)背景的本科生和研究生參與了評(píng)估。首先進(jìn)行簡(jiǎn)單的背景介紹和系統(tǒng)講解，并以合肥市園區(qū)電力數(shù)據(jù)為輸入，分別給出反映該區(qū)總體供電態(tài)勢(shì)的供電狀況態(tài)勢(shì)圖、用戶分布圖以及變電站數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)視圖，然后讓用戶自由探索3種視圖，并完成調(diào)查問卷上的問題。

本文使用5等級(jí)李克特量表進(jìn)行評(píng)估，請(qǐng)用戶對(duì)5個(gè)問題進(jìn)行滿意度評(píng)分。其中5分表示非常滿意，4分為滿意，3分為中立，2分為不滿意，1分表示非常不滿意。問題描述如下：

問題1：視圖是否整潔、美觀；

問題2：視圖能否清晰地展現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的供電負(fù)載情況、用戶分布情況以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)情況；

問題3：視圖是否有良好的交互性；

問題4：視圖是否通俗易讀；

問題5：視圖是否方便電力部門開發(fā)人員進(jìn)行后續(xù)開發(fā)。

圖7為30位參與者對(duì)3種視圖的調(diào)查評(píng)分。結(jié)果顯示，大部分參與者對(duì)本文可視化視圖結(jié)果的美觀性、實(shí)用性和交互性表示滿意，對(duì)易讀性表示非常滿意，對(duì)再開發(fā)性表示滿意的人數(shù)也超過了半數(shù)。

圖7 用戶體驗(yàn)調(diào)查

可見，本文可視化方法在實(shí)用性、易讀性、交互性和實(shí)用性都取得了較好的評(píng)分，但在進(jìn)行再開發(fā)時(shí)還具有一定的難度。

5 總結(jié)和展望

本文面向電力數(shù)據(jù)提出了一種基于圖的電力數(shù)據(jù)可視化方法，幫助用戶分析電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)及電力客戶分布情況。可視分析結(jié)果及用戶評(píng)價(jià)進(jìn)一步驗(yàn)證了本文可視分析方法的有效性和實(shí)用性。其優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)為：

(1) 使用本文方法進(jìn)行電力數(shù)據(jù)建模與可視化，可以在一定程度上減少計(jì)算復(fù)雜度，提高程序渲染效率。

(2) 針對(duì)供電線路中的某些交叉區(qū)域進(jìn)行優(yōu)化和重新調(diào)整，可以有效地減少視覺混亂現(xiàn)象，方便用戶進(jìn)行交互和探索操作。

本文方法存在的不足：

(1) 隨著電力線路和關(guān)鍵電力系統(tǒng)設(shè)備數(shù)據(jù)的增加，建模及可視化所需的時(shí)間也隨之增長(zhǎng)，如何提高時(shí)間復(fù)雜度是未來(lái)的工作重點(diǎn)之一。

(2) 本文主要關(guān)注電力線路的負(fù)載率，未考慮更多的電力數(shù)據(jù)，如電壓幅值、分布式電源等。

在后續(xù)研究將致力于城市電力數(shù)據(jù)的可視化，特別關(guān)注多角度、多方位、美觀的城市電力數(shù)據(jù)可視分析方法。

[1] DRAPER G M, LIVNAT Y, RIESENFELD R F. A survey of radial methods for information visualization [J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2009, 15(5): 759-776.

[2] DU Y, MA C, WU C, et al. A visual analytics approach for station-based air quality data [J]. Sensors, 2017, 17(1): 30.

[3] CHO M, KIM B, BAE H J, et al. Stroscope: Multi-scale visualization of irregularly measured time-series data [J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2014, 20(5): 808-21.

[4] SANFTMANN H, WEISKOPF D. 3D scatterplot navigation [J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2012, 18(11): 1969-1978.

[5] 戚陸越, 吳升. 時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化研究綜述[J]. 微型機(jī)與應(yīng)用, 2015, 34(12): 7-10.

[6] GEGNER K M, OVERBYE T J, SHETYE K S, et al. Visualization of power system wide-area, time varying information [C]//Power and Energy Conference at Illinois (PECI). New York: IEEE Press, 2016: 1-4.

[7] DUTTA S, OVERBYE T J. Information processing and visualization of power system wide area time varying data [C]//Computational Intelligence Applications In Smart Grid (CIASG). New York: IEEE Press, 2013: 6-12.

[8] LI B, LIU W Y, XING J, et al. The opengl-based visualization of power system flow and alarm [C]//Power and Energy Engineering Conference (APPEEC). New York: IEEE Press, 2012: 1-4.

[9] ANDRIENKO G L, ANDRIENKO N V, DYKES J, et al. Geovisualization of dynamics, movement and change: Key issues and developing approaches in visualization research [J]. Information Visualization, 2008, 7(3): 173-180.

[10] NUSRAT S, KOBOUROV S. The state of the art in cartograms [J]. Computer Graphics Forum, 2016, 35(3): 619-642.

[11] MA Y, LIN T, CAO Z, et al. Mobility viewer: An eulerian approach for studying urban crowd flow [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2016, 17(9): 2627-2636.

[12] WANG Z, YE T, LU M, et al. Visual exploration of sparse traffic trajectory data [J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2014, 20(12): 1813-1822.

[13] SUN G, LIANG R, QU H, et al. Embedding spatio-temporal information into maps by route-zooming [J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2017, 23(5): 1506-1519.

A Graph-Based Method for Visual Analysis of Power Data

LI Wen-fang1,2, CHENG Xin3，LU Qiang2,3

(1. State Grid Hefei Electric Power Supply Company, Hefei Anhui 230022, China; 2. Hefei Engineering Research Center of Electric Power Data Application, Hefei Anhui 230031, China; 3.VCC Division, School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei Anhui 230601, China)

Applying visual analysis technology to the power system can effectively solve the massive power data analysis and display problems caused by the development of the power system, thereby assisting the power sector in making decisions. Based on the city power data, a graph-based power data visual analysis method is proposed. Firstly, the urban power supply data is preprocessed, then the urban power supply network is modeled. Finally, according to the visualization principle, different visualization methods are designed for the visualization and analysis of multiple power data in the urban power supply network. Based on the case study of power data in a certain area of Hefei City, it is shown that this method can effectively reflect the operating status of power systems and the distribution of power customers in a certain area.

power data; visual analysis; graph; urban power supply network

TP 391

10.11996/JG.j.2095-302X.2019010124

A

2095-302X(2019)01-0124-07

2018-07-03；

2018-07-17

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61472115)；安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(1708085MF158)；國(guó)家留學(xué)基金項(xiàng)目(201706695044)

李文芳(1971-)，女，安徽合肥人，學(xué)士，高級(jí)經(jīng)濟(jì)師。主要研究方向?yàn)殡娏κ袌?chǎng)等。E-mail：fhook@126.com