甘肃2.5D地图制作_gis应用

三维GIS符号化表达系统总体设计

2.1系统框架

选择单机系统进行系统总体设计，开发语言选择C++，结合组件式GIS思想，在一个控件集合所有三维符号功能模块，提高整个GIS系统设计有效性。系统总体架构包含有4个层面:第一层，三维GIS符号化表达系统以符号化引擎为基础进行二次开发，建立用来展开符号化表达系统，使用C++进行功能接口的调用以及系统界面的编写;第二层，三维GIS符号化引擎主要用来进行三维符号化表达，能够生成三维符号，将二维符号转化为三维符号，分析三维空间等;第三层，依赖库。依赖库主要是用来进行栅格数据处理、解析矢量数据等操作，作为三维GIS符号化引擎基础，实现各类常用空间分析功能;第四层，多源数据层。多源数据层存在有纹理数据以及二维矢量数据，借助GDAL能够解析二维矢量数据，自动生成道路等数据以及属性信息，纹理数据主要是用来生成纹理贴图。

2.2三维符号化表达设计

在展开三维符号化表达设计时，需要与空间分布特征以及地理要素形态特征结合在一起，借助放样技术以及参数化技术，场景通过三维符号表达，完成三维符号库的建立，对符号化有效性以及通用性展开分析判断。三维符号化表达不仅能够用来规划场景，同时还能用来表达二三维一体化，满足相关数据自动生成以及各类空间要素符号表达需要。

2.2.1场景规划

在场景规划方面，三维场景自定义规划，在制定位置，使用相应符号进行三维符号的绘制，变化每一个符号矩阵，进行一系列选择、缩放以及平移。在点符号模块方面，以点状地理要素三维符号为主，根据设计需要选择相应位置完成三维符号的添加;线符号模块以线状地理要素为主，用鼠标绘制三维线状地理要素;在面符号模块方面，包含三维面状地理要素符号，通过鼠标绘制面状符号，填充纹理和要素。通过三维符号搭建的场景渲染速度快，有着非常好的应用效果，通过矩阵变化以及参数设置，设置相对应的三维点状线状符号，这种设计方式比较灵活;另外，还需要根据面状符号要素和纹理进行填充，包含三维符号化表达符号姿态等方面内容。

城市电网规划属于一种十分复杂的工程任务，其中涉及到大量的计算内容，存在诸多无法确定的元素，同时电网规划还涉及多种专业领域因为该行业的更新发展变化较快，该种复杂性也使传统模式下，单纯依靠规划人员经验进行的规划设计无法满足新时期的工作需求。而我国的城市电网上作正处于发展过程中，是专家干预和规划辅助系统有机融合到规划平台和日常化规划相结合之间的过渡阶段，日常化的规划上作也是新时期的规划发展卞要方向，为电力规划提出了挑战和全新的发展要求。为此需要积极研发出一种拥有良好扩展性、界面友好、结构科学的以GIS数据平台为基础的电网规划辅助系统，这项工作对于我国电力系统发展具有重要的意义。

从体系结构层面分析，此次系统卞要是B/S结构模式，具体可以分成四种层次，分别是表现层、应用层、平台层以及数据储存层。

其中数据储存空间的特点是服务器都是非结构化和结构化相结合的数据库形式。平台层特点是该层能够提供较高三维渲染效率的三维GIS平台和二维GIS平台，而平台主要是通过当下所拥有的成熟科学技术实施独立封装，创建自由知识产权的GIS平台，能够突显电网定制特征，同时还不会被GIS外部采购平台所限制，能够有效避免各种安全风险的影响。应用层的主要特征是，系统架构上层即应用系统，而客户端界面的朝向主要是广大用户，服务器端通过功能模块促进各种现实功能的有效落实。

表现层方面，整个系统能够分成经济评价、高压网络规划、负荷预测、数据采集、电力资源管理、变电站选址定容、分析高压现状、控制台等数个业务板块。系统将3D-GIS平台作为人机交互界面，通过容易平台和信息模型进行架构，将和电网存在一定联系的人文信息、社会信息、经济信息，以及电网广域实时信息输入到系统当中，联系营配信息、抄表信息、监控运行、故障诊断、客户服务、电网抢修、电网调度等多种异构数据信息，促进电网实现全景动态可视化呈现，从而为智能电网相关体系构建提供良好的信息管理平台和有效的数据信息。

2.3 以深度学习模型为基础的自动方案匹配

随着时代进步和科技发展，经验形式的电力规划模式逐渐成为一种过去式，传统形式的变电站与主网送电线路在实际规划过程中主要是以相关专家所拥有的工程经验进行合理的规划工作，此次研究过程中打算结合人工智能深度学习相关模型算法为基础，辅助城市电力

规划实施连结定容和选址选线等操作。

电力规划属于混合整数规划的问题，其主要特点是受约束性、多阶段和多目标。立足于数学角度层面进行分析，其也属于运筹学层面的问题。像是混合整数规划、线性规划措施以及整数规划等传统运筹学方法，尽管其数学原理十分严谨，但在实际应用中，处理变电站相关规划工作过程中，通常会不可避免出现搜索方向错误以及迭代发散各种问题。在变量不断增加的条件下，通常会陷入到一种组合爆炸的问题当中，该种方法也无法获得有效的问题优化方案。当下人工智能为基础的多种优化算法逐渐变成解析变电站规划数学模型的核心算法。

通过此次研究工作，创建一套以数据神经网络为基础的深度学习模型，并把电网架构历史数据输入其中，训练自动规划作为模型辅助，在实际应用操作中，进行合理修正，最终构建出自动化电网规划模型，形成神经网络系统，提升电网规划质量。

3、应用实例

以上述关键技术框架为基础构建的3D-GIS平台系统已经在我国部分城市的电力企业当中有所涉及，系统能够对电容、开关、配变、线路、电机、杆塔等设备信息进行台账管理。同时能够针对配电网图形信息进行调整、标注和测量，导出馈线的接线图，科学设计电网走线等功能。此外系统还能够设置巡检任务，进行实时监控和信息发布，对集成配电线路进行故障诊断，运行视频监控系统、集抄自动化系统，对供电企业、变电站、配变电和开关等运行状态进行合理检测，实时反馈各种故障信息。