黑龙江三维可视化公司_2.5D-GIS技术

3D-GIS平台构建的技术路线

此次研究过程中，主要是利用三维GIS渲染技术、以神经网络为基础的机器学技术以及电力系统有效规划技术等，研制出一种以神经网络为基础的电力规划辅助系统。历经数十年的发展，电力系统规划在原有经验主导规划模式基础上逐渐跨越到大数据技术为基础的电力系统规划模式，而其未来发展主流方向是以人上智能为基础的电力系统最优规划。此次研究主要目的是结合当下比较盛行的GIS三维渲染技术，结合人上智能算法，研制出一种能够替代现有应用规划操作的辅助系统。

2.1 三维GIS渲染引擎技术

三维渲染引擎属于三维GIS内的关键组成内容。而场景图侧是有效解决各种问题的重要手段之一。其主要是以树形结构为主，通过树的方式合理组织各种较为复杂的场景。同时场景组织人员还可以充分结合自身显示需求，对具体结构进行合理设计，该种结构十分适用

于层次化结构的场景管理。

GIS中主要通过不规则网格以及规则网格来标识地形，在地形简化过程中也是结合相应的表示形式选择相应的简化算法。但因为TIN相关数据结构形式十分复杂，所以每次调节分辨率都会涉及各种三角剖分任务，需要进行大量的计算，为此在实际应用操作过程中，应该尽量选择GRID/DEM形式的规则网格进行表示。

针对场景内的各种物体，包括房屋建筑和地形等内容，在实施渲染之前需要实施椎体剔除，而具体的剔除措施是以物体包围盒为标准实施。分别判断包围盒六个面，假如全部的面都是在视椎体外围，便无需针对该物体实施渲染操作。

针对观察者面前剔除各种遮挡面，部分大体积的物体能够有效遮挡住各种小体积的物体，该种情况下便完全无需考虑对那此彻底被遮挡住的物体实施渲染操作。

因为场景中所设置的各种物体，其自身的纹理和构成材质各不相同，对于所选择的场景结构而言，存在一种较为明显的缺陷:渲染各种不同物体过程中，应该在各种渲染状态中实施灵活切换。但该种情况下会十分费时，同时处理效率也相对较低。为此需要制定合理的解决方案，结合物体的纹理特征对渲染物体进行合组织，严格按照相应的规则条件进行，比如对贴图纹理数量实施合理排序，从而在进行渲染过程中，便能够有效控制渲染状态，提升整体渲染效率。系统结合三维技术能够促进实现用户和之间顺利交互，系统把建筑物、城市街道、正射影响以及三维地形等物体的三维立体模型有机融合起来，囊括各种电网空间和资

源信息，了解电网运行、施工、设计、规划等数字资源，使用户可以通过终端观看真实的三维线路场景和设备。

2.2 以三维GIS为基础的电力规划辅助系统

以三维GIS为基础的电力规划辅助系统

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。