電力大數據的可視化展現技術探討

劉瓊 張娜

摘要：在整體電力運維的過程中，數據分析、數據調控是管理與控制操作中的重要組成部分，它始終貫穿于電力可視化技術的運行與實踐中，從而提高了數據框架的穩定性。由此可見，細化大數據的可視化內容的分析與研究，結合新時期的管理、建設思路進行創新，有利于保證電網的穩定性。同時，大數據與電路大數據的控制體系相互結合，利用有效的應用途徑進行創新，能夠確保平臺監控機制更為有效。

關鍵詞：電力大數據;可視化展現技術;探討

1輸變電數據可視化研究思路

電力大數據可視化組件研發完成后，其它電網系統只要將該組件加入到系統中并且做少量配置就可以無縫集成多數據源配置管理、數據分析流程化可視化等功能。需要對外提供一些接口，這些接口包括后端的接口，也包括前端的接口。各種類型的接口都有合理的分類，接口中心可以實現對接口的管理和查詢。會產生很多與外部系統或者是套件之間的交互操作，接口體系負責封裝這些交互所需的數據和服務。涉及到對電力大數據相關服務的調用，也涉及到對外提供標準化的數據接口，這兩者之間的整合需要涉及到數據過濾、數據適配等功能和步驟。

對于一些基礎功能，組件會提供一些關鍵參數的配置。對于一些特殊功能，組件不僅會提供參數配置，還會提供可插拔的控制配置，讓用戶自由使用和加載組件體系里的一些特殊功能。

電力大數據可視化組件主要提供的是可視化相關的一些功能，至于數據計算、挖掘等大數據分析相關的一些功能，該組件需要調用相關的分布式服務才能完成。和底層大數據相關的分布式服務的交互等功能將會被封裝在該體系里。

2基于大數據的可視化技術的實踐分析

2.1層次數據化的整合實踐

由于配電網的數據參數較多復雜，且數據本身具有一定的空間價值。因此，對于某些用電數據參數、管理參數、設備配置參數的處理中，則可以借助層次化的數據模型進行統計、匯總并進行二處理，從而提高層次化處理的目標效用。在此過程中，由于空間數據的用電數量也存在一定的差異，需根據實際電量的分布情況進行統計，這對于了解特殊部分的用電數據有積極的意義。同時，需通過不同空間數據的載件進行指標測算，明確信息過載情況而導致不同級別數據情況的記錄與分析。如可以在此操作中對某些隱藏的信息情況進行處理，借助跨系統的方式進行指標功能的二次分組，從而確立了可視化所需求的基本數據形式，而這些形式能夠在調度設計、組件擴充以及保護分析等方面的功能，從而將各類計模型數據以計算的形式進行表現。

2.2關鍵技術的實踐方法

首先，需調動SQL數據庫中的數據源情況，分析各類數據源的儲存信息、工作信息、設備模型的信息參數等功能，以有效的管理與實踐進行目標管理，從而在主體端口中確立了一個空間數據庫的要求形式，這對于實現框架數據的建立、數據的存儲與調度以及各類空間是用戶及的快速處理有積極意義。通過將可視化據以樹狀框架的形式進行呈現，利用三維模式的數據調度系統幫助數據形成更為快速的數據管理，從而全面實踐了有效的調度機制。同時，需結合三維GIS技術將地理數據信息以空間的形式進行體現，借助表層的數據管理進行模型的分析與評測，使三維空間的技術形式能夠以虛擬現實技術（VR）將各類數據信息體現出來。另外，對于VR技術的使用中，主體將各類電網數據進行整合，利用GAVE的數據信息將大數據組件中的信息進行呈現，從而將各類編程數據模式以立體化的模式進行體現，有利于將各電路、配電數據的信息承接到屏顯數據當中。該技術實踐中主體將遙感技術和傳感技術進行有效的綜合，以沉浸式的模式呈現不同的數據內容，借助中央數據端口的管理控制，從而實現了各類硬件、軟件的信息分析與整合，保證各類數據信息能夠借助數字化的軟件呈現不同功能的標準額度和標準數據價值。如可以對線路故障處理、主體業務的匯總、核心數據及空間位置的模型的分析與維護，引導各類數據資源以深度交錯的信息共享模式進行數據決策的管理。

2.3三維點坐標的可視化的實踐方法

三維點坐標的實踐需設立inti（i1、i2、i3）的字符串，將各類數據所呈現的價值信息走勢以空間坐標的內容。如電量損耗情況及其使用規則的分析中，則可利用該趨勢呈現不同方向的數據價值，以便后期技術人員進行管理制定和數據匯總的評定管理，最后利用對應的編碼轉化將點位呈現在空間當中，從而實現可視化管理的目標。利用數據的空間信息對數據進行三維空間上的展示，根據數據包含的三維空間信息，實現對數據在空間上的展示。基于此，能夠對數據實現空間上的精準的狀態監測和分析，利用機器學習技術，結合大樣本庫，計算或推測出原本無法直接測量的狀態或指標。大數據和人工只能的結合也能夠對數據進行建模分析，對問題進行分析、診斷，查找問題原因，結合傳感器的歷史數據及設備故障特征，對問題進行預測，為數據決策提供全面的支持。三維技術的引入，可以在此基礎上增加上空間特征，從而對故障的區域特征進行更為精確化的分析，達到不同區域故障的差異化分析的效果。

2.4數據層次化的體現

電力部門需要將不同時期的用電量及用電量參數進行目標性的整理。因此，在數據層次化的體現過程中，需將用電數據會匯總到相應的月度、季度、年度報表當中，從而提升不同層級化的數據模型。由此，需分析出不同時期的用電規劃情況，結合有效的方法分析出區域內的用電規劃程度，從而降低由于數據過載而導致數據失效情況的發生。同時，在不同層級用電量的核算與額定數據的測試過程中，需集合Linux系統模型進行系統整合。主要是因為系統的內存需耗較小，能夠在空間中進行數據填充和數據處理。通過對應的模型分析出空間的連接情況，從而達到相應的產業需求。由此可見，通過可視化的統計圖分析出不同時期的用電情況，并利用不同的標識方法凸顯出欠費、正常用電的情況，有利于后期工作人員進行數據處理和數據整合。另外，將不同數據以不同的坐標模型進行數據處理，并結合不同操作和不同方向的箭頭進行表示，從而凸顯出圖繪的算法價值。總的來說，將方向額度以合理的方法進行效果表示，不僅能夠展示項目標識的內容，還能起到方案控制的效用。

3結束語

綜上所述，充分認知電力大數據可視化的價值內容，依據相應的方法流程、將實踐技術進行項目匯總，從而將各類數據進行可視化的呈現，有利于提高數據精準度。

參考文獻

[1]張建業，劉奎，張建廣等.電網大數據可視化技術的研究與實現[J].科學技術創新，2017（29）：11-12.

[2]張新陽，孫夢覺，牛斌.大屏可視化技術在電力系統中的應用研究[J].貴州電力技術，2017，20（10）：61-64.

[3]周開河，徐孝忠，方云輝.可視化技術在電網信息通信專業展示中的應用[J].電子科技，2017，30（9）：159-161.

[4]陳文偉，黃金才數據倉庫與數據挖掘[M].北京：北京人民郵電出版社，2004.

[5]涂聰大數據時代背景下的數據可視化應用研究[J].電子制作，2013（05）：118.

[6]范金城.梅長林數據分析[M].北京：科學出版社，2002：1-7.

[7]陳為，張嵩.魯愛東數據可視化的基本原理與方法[M].北京：科學出版社，2013.

[8]李曉梅，黃朝暉，蔡勛等并行與分布式可視化技術及應用[M].北京：北京國防工業出版社，2001.