態(tài)勢圖及其可視化的概念設計研究范文

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1態(tài)勢感知及其可視化回顧

Endsley最早提出態(tài)勢感知定義，認為態(tài)勢感知是在特定時間和空間下，操作者基于對當前設備和環(huán)境的動態(tài)變化察覺（perception）和綜合（comprehension），運用基于分析（短時工作記憶）、聯(lián)想（長時記憶）、規(guī)則的預測方式（projection），實現(xiàn)任務連續(xù)情境的模式識別與匹配并采取相應的對策，進而達到圓滿完成任務的目的。Endsley也提出了適用于自動化及人機接口系統(tǒng)的態(tài)勢感知過程。態(tài)勢管理（situationmanagement，SM）是一個有目的的協(xié)同過程，包含搜集感官和信息、感知和識別態(tài)勢、分析過去和未來的態(tài)勢，以及論證、策劃和實施行動。信息可視化是最重要的視覺感知手段，能充分調動決策者的認知能力，強化對信息的感知和理解；可視化與態(tài)勢可視化，既存在共性和相互聯(lián)系，也存在著明顯的差異。態(tài)勢可視化是可視化的高級發(fā)展階段，尤其是指面向態(tài)勢感知的高級階段。態(tài)勢可視化被認為是以用戶為中心的強調態(tài)勢感知優(yōu)化的顯示（可視化），以有利于操作人員對當前態(tài)勢有“強健理解（arobustunderstanding）”。態(tài)勢可視化屬于可視化分析學范疇，關注的重點是意會和推理，其相關的可視化分析工具從海量、多維、多源、動態(tài)、時滯、異構、含糊不清、甚至矛盾的數(shù)據(jù)中綜合出信息并獲得深刻的見解，能發(fā)現(xiàn)期望看到的信息并覺察出沒有想到的信息，能提供及時的、可理解的評價，在實際行動中能有效溝通。在戰(zhàn)場指揮中，態(tài)勢感知的可視化技術可幫助快速對復雜的戰(zhàn)場進行綜合認為，態(tài)勢感知連續(xù)萃取環(huán)境信息，集成了以前的知識以形成一個連貫的畫面，并使用該畫面預測未來事件。本文認為，有助于態(tài)勢感知的信息可視化，均可稱為態(tài)勢可視化，或按照態(tài)勢感知基本理論，它應有助于：①反演歷史態(tài)勢；②分析當前態(tài)勢；③預測未來趨勢。態(tài)勢建模主要方法包括事件驅動的態(tài)勢描述和感知識別方法，以及基于本體的態(tài)勢建模方法。態(tài)勢可視化在電力系統(tǒng)的應用研究幾乎與態(tài)勢理論出現(xiàn)同步。

Overbye及以他為核心組建的PowerWorld公司是美國電力系統(tǒng)可視化的先驅。2008年美國能源部西北太平洋國家實驗室（PNNL）提出電力系統(tǒng)有意義態(tài)勢感知（sensemaking）的概態(tài)，認為對模糊態(tài)勢提出其含義的能力是至關重要的，應支持不確定條件下的決策，并理解人、地方和事件之間的關系，能夠預測它們的運動軌跡，以利于采用有效的行動。認為，以前的可視化基本上是設計者驅動的，能量管理系統(tǒng)（EMS）廠家提供的可視化界面人工維護工作量非常巨大，用戶自主性太弱，限制了用戶自主發(fā)現(xiàn)態(tài)勢的能力，因此，提出了“數(shù)據(jù)驅動”的可視化技術，主要內容包括基于公共信息模型（CIM）的數(shù)據(jù)進行單線圖的自動生成，以及提供可視化加工的專門服務系統(tǒng)。討論了電力系統(tǒng)運行狀態(tài)可視化，可分為數(shù)據(jù)顯示、運行安全狀態(tài)顯示和運行趨勢顯示3類。其中，數(shù)據(jù)顯示可歸結為網絡結構、節(jié)點數(shù)據(jù)和線路數(shù)據(jù)等3類基本顯示。認為電力系統(tǒng)信息可視化可分為2D與3D兩種方式，探索了3D空間可視化不同坐標軸物理量分配時的不同效果。研究了現(xiàn)代EMS常見的可視化主題設計，并對3D曲面差值算法進行了優(yōu)化改進。較為全面地論述了智能電網條件下的態(tài)勢感知與態(tài)勢可視化的關鍵問題，是本領域一個十分有價值的參考文獻。該文提出以調度員思維模式為框架，以可視化界面為功能模塊，以互動計算為系統(tǒng)核心的智能電網架構，認為電力系統(tǒng)的可視化將逐步向2D／3D圖形化、動畫發(fā)展；提出所謂電網態(tài)勢是指由各種電網設備運行狀態(tài)以及用戶行為等因素所構成的整個電網當前狀態(tài)和變化趨勢，電網態(tài)勢感知是指在大規(guī)模網絡環(huán)境中，對能夠引起電網態(tài)勢發(fā)生變化的安全要素進行獲取、理解、顯示以及預測未來的發(fā)展趨勢，態(tài)勢感知包括當前態(tài)勢元素提取、態(tài)勢評估、電網的能力態(tài)、可控態(tài)、未來發(fā)展趨勢預測幾個部分。該文提出當前態(tài)、發(fā)展態(tài)、能力態(tài)、可控態(tài)、評估態(tài)作為電網狀態(tài)特性。本文認為，其評估態(tài)可納入當前態(tài)，能力態(tài)、可控態(tài)可納入未來態(tài)，而要獲取十分優(yōu)秀的當前態(tài)、未來態(tài)的感知，對歷史態(tài)的研究尤其是其反演歸納能力至關重要，因此，本文仍以歷史態(tài)、當前態(tài)、未來態(tài)來提出對智能電網的態(tài)勢感知的基本要求。該文認為，態(tài)勢感知的結果是形成態(tài)勢分析報告和綜合電網態(tài)勢圖，但本文認為，它是態(tài)勢感知實踐的理想目標，現(xiàn)階段難以在工程中完全實現(xiàn)；正如該文指出的，作為信息融合的過程，電網態(tài)勢感知的可視化是一個從底層數(shù)據(jù)到抽象信息，再到獲取高層知識的過程，因此加強、加速該過程，是值得學術界、工程界高度關注的。目前，國內外電力系統(tǒng)可視化研究的主要領域在于EMS，通過對可視化的細節(jié)設計以及圖形的動態(tài)過程來研究其功效，并沒有建立起很好的理論體系；工程實踐主要也是從已有的可視化實踐案例進行模仿、改進。隨著智能電網時代到來，可視化應用將覆蓋智能電網規(guī)劃、設計、運行、控制、調度、營銷等各領域，更需要不斷實踐來進行歸納、總結和發(fā)展。

對以往的實踐大致可總結如下。1）單一元件或系統(tǒng)單一特征靜態(tài)與動態(tài)可視化靜態(tài)可視化，主要用于展示實物的二維圖紙或三維立體，揭示其結構參數(shù)或技術參數(shù)；而動態(tài)可視化，主要是元件的電氣、電能量或特性參數(shù)、特性曲線隨時間的變化。變化分為時間顯式或隱式，后者主要是特性曲線，如變壓器的絕緣特性曲線、電力系統(tǒng)的穩(wěn)定域等。2）網絡系統(tǒng)靜態(tài)與動態(tài)可視化這里的網絡應包括電力網絡，也應包括通信網絡以及信息流的虛擬網絡。目前電力網絡可視化得到了較高的應用。對于電力網絡而言，靜態(tài)可視化主要是基于某一個時間斷面各類量測的感應、感知的展示，主要對象是電網接線圖上2類抽象元件（即節(jié)點和線路）。而動態(tài)可視化，是指隨著時間變化的感應與感知的變化趨勢的可視化。3）指標的靜態(tài)與動態(tài)可視化指標可視化是智能電網可視化最高目標。指標靜態(tài)可視化是指某一時間斷面的指標可視化；而指標動態(tài)可視化是指其隨時間變化的指標變化。可視化的2個原則，可以歸納為如下2類。1）基于主題的可視化自動化、信息化覆蓋了依靠傳感、測量、傳輸、信息處理的全自動化過程，也覆蓋了人工參與的數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)處理，且可視化的使用場景與目的均有不同，可視化的形態(tài)形式也不盡相同，因此基于主題就成為可視化的一個原則。2）基于不同技術形態(tài)的可視化可視化技術一般可分為：①數(shù)據(jù)可視化，即將多維數(shù)據(jù)在2D或3D空間進行顯示的技術；②科學計算可視化，指利用計算機圖形學和圖像處理技術，將工程測量數(shù)據(jù)、科學計算過程中產生的數(shù)據(jù)及計算結果轉換為圖形圖像；③信息可視化，是指將非空間數(shù)據(jù)的信息對象的特征值抽取、轉換、映射、高度抽象與整合，用圖形圖像等方式表現(xiàn)；④知識可視化，是通過提供更豐富的表達人類所指導內容的方式，采用知識圖表、視覺隱喻等可視化技術，以促進群體知識的傳播。從目前全球的發(fā)展現(xiàn)狀看，智能電網態(tài)勢感知已逐漸成為未來研究的一個重點。

電網的可視化，可分為4個階段：①靜態(tài)可視；②動態(tài)可視；③動態(tài)可視的深度理解與可解釋；④動態(tài)知識發(fā)現(xiàn)與動態(tài)態(tài)勢可控。其后3個階段均屬于電網態(tài)勢可視化階段，是電網可視化發(fā)展的未來階段。態(tài)勢可視化和一般可視化一樣，都是基于物理智能電網（一次電網與二次、三次的信息通信網），其中反映物理電網的點元件、線元件等結構參數(shù)、技術參數(shù)、背景參數(shù)（如地理位置等），以及點線元件之間的連接關系，是態(tài)勢感知的宿主，其構成的圖形在本文中稱為態(tài)勢底圖，而在其上的任意動態(tài)參數(shù)或面向主題的目標參數(shù)，將作為態(tài)勢的表現(xiàn)層，在本文中被稱為態(tài)勢表現(xiàn)圖。基于這樣的分析，有可能形成態(tài)勢可視化工程的有序實現(xiàn)的軌道。另外基于態(tài)勢感知基本理論，態(tài)勢感應和態(tài)勢感知雖然存在著相互聯(lián)系，但也存在著明顯的差異。態(tài)勢感應，主要是指動態(tài)變化察覺，或基于量測和基于量測對物理系統(tǒng)的擴展計算（電力系統(tǒng)主要是指潮流計算）后的察覺；態(tài)勢感知，就重在對察覺后的基本數(shù)據(jù)進行綜合、解釋和基于不同主題的態(tài)勢評估。

2智能電網態(tài)勢管理概念模型

本文在Endsley的模型上對智能電網態(tài)勢管理進行了細化。智能電網態(tài)勢管理存在2個控制回路，即確定性控制回路和審慎控制回路，前者可采用閉環(huán)的全自動控制系統(tǒng)；而后者需要人類智慧與機器智慧結合才能決策。態(tài)勢感知與態(tài)勢可視化，是可視化的高級階段，主要用于審慎控制回路。

2．1態(tài)勢主題定義與態(tài)勢底圖、態(tài)勢感應源管理

態(tài)勢主題是指從智能電網業(yè)務需求出發(fā)，需要建立的態(tài)勢分析或態(tài)勢決策的主題；態(tài)勢主題獲取，主要由人為設定，或由機器智能通過大量數(shù)據(jù)挖掘所獲取的一些現(xiàn)象并加以分析歸納而確定的主題。態(tài)勢主題包括如下方面。1）態(tài)勢分析的對象：以態(tài)勢底圖的圖形化方式描述，而態(tài)勢底圖是指研究對象的物理特征或物理特征加載地理空間信息的圖形，包括對象的靜態(tài)圖形及靜態(tài)參數(shù)，如電網電氣設備及連接、智能設備及連接等。2）態(tài)勢分析目標：一般選擇為研究對象的某一個或一組性能特征或控制目標。3）態(tài)勢感應源管理：與研究對象態(tài)勢分析目標相關的感應數(shù)據(jù)或語義的來源、篩選原則、顆粒度選擇等。4）選擇的目標與其來源的基本關系、參數(shù)、識別的基本方法等，比如電網潮流計算模型，短路計算模型及參數(shù)，電網各類能力態(tài)、可控態(tài)、評估態(tài)等分析模型及參數(shù)等。

2．2態(tài)勢感應與可視化管理

研究對象的感應包括物理對象運動的全部表象量，如電網各節(jié)點和支路的電氣量、電能量等。目前的態(tài)勢感知源，以物理對象狀態(tài)可觀測為配置依據(jù)，也可能存在冗余配置，因此需要經過狀態(tài)估計、潮流計算等，才能獲取整個物理系統(tǒng)的全部感應。態(tài)勢感應的可視化，主要是對這些表象量的可視化，比如電壓等高線及著色圖等。

2．3態(tài)勢感知與可視化管理

態(tài)勢感知，主要基于整個物理系統(tǒng)感應信息之上進行信息挖掘形成與主題密切相關的感知數(shù)據(jù)，以探索解析這些感應的內在原因，比如電網電壓穩(wěn)定裕度等。

2．4態(tài)勢歷史與可視化管理

對歷史感應、感知進行記錄，并可以進行可視化回顧播放。

2．5態(tài)勢預測與可視化管理

對未來態(tài)勢進行預測并可視化播放。

2．6態(tài)勢決策與可視化管理

與態(tài)勢預測結合，對未來增加改變態(tài)勢的決策選擇，并可視化播放。

2．7態(tài)勢記憶、態(tài)勢學習與挖掘管理

態(tài)勢感應、感知是態(tài)勢記憶與學習的主要樣本。如果對態(tài)勢預測也進行歷史記錄，則可從中進行態(tài)勢預測誤差分析，并進行知識萃取和學習等挖掘管理，以提煉、修正、校正態(tài)勢預測模型，從而提高態(tài)勢預測的精度。

2．8數(shù)據(jù)庫

用于存放數(shù)據(jù)、圖形、算法等數(shù)據(jù)和規(guī)則。

3態(tài)勢感知可視化對象建模及核心算法

3．1態(tài)勢模型

態(tài)勢模型由態(tài)勢感應、態(tài)勢感知、態(tài)勢歷史、態(tài)勢預測、態(tài)勢決策等子模型組成。態(tài)勢感知可視化有實時態(tài)、歷史態(tài)、未來態(tài)。實時態(tài)由感應可視化和感知可視化組成。歷史態(tài)可視化主要對歷史記錄的感應、感知圖序列按時間進行回放，以解析歷史事件與態(tài)勢。而未來態(tài)，基于預測的感應圖、感知圖序列，進行按時間地播放，以對未來的態(tài)勢進行分析和評估。

3．2態(tài)勢圖模型

所謂態(tài)勢圖，就是針對研究對象某一個局部或全部物體的特性或特征進行其時間或空間發(fā)展演變的圖形方式。態(tài)勢圖由態(tài)勢底圖和態(tài)勢表現(xiàn)圖構成。舉一個簡單例子：以電網架空線路為研究對象，其特性之一的電氣特性如線路電流，其長期帶負載的熱穩(wěn)定性是其特征；長期大電流通過，導線由于熱效應產生變形，下垂加大的趨勢一般不能直接測量，但需要感知。因此，電網架空線路將作為底圖，態(tài)勢感應圖就是基于電網系統(tǒng)對其線路通過的電流值隨時間的圖形描述，如采用電流—時間動態(tài)曲線，為感應態(tài)勢圖；而導線的下垂過程，如最低點到地面的高度隨時間的動態(tài)曲線，即是感知態(tài)勢圖。可見，態(tài)勢感應圖為態(tài)勢底圖疊加感應圖。實時感應、感知態(tài)勢圖由態(tài)勢底圖和感應圖、感知圖組成。歷史感應、感知態(tài)勢圖由歷史態(tài)勢底圖和歷史感應圖、歷史感知圖組成。預測感應、感知態(tài)勢圖由預測態(tài)勢底圖和預測感應圖、預測感知圖組成。

3．3態(tài)勢底圖分類

態(tài)勢底圖可分為如下幾類。1）研究對象及資源圖，主要繪制研究對象的功能特性、靜態(tài)特性、資源特性等。所謂功能特性，一般采用標準圖形標識，如電力系統(tǒng)圖里的變壓器、斷路器等。靜態(tài)特性，即設備的設計參數(shù)（額定值）、開關的設備態(tài)位置、電氣參數(shù)的上下限等。資源特性，主要是設備成組，表現(xiàn)為間隔、電壓等級、變電站等，可以以虛框或顏色以示區(qū)別。2）地理信息圖，如果底圖引入地理信息，則所有研究對象的位置坐標均需引入地理坐標，以與地理圖對應。3）參數(shù)空間：有一些研究對象是某一對象或系統(tǒng)的參數(shù)運動軌跡，此時其態(tài)勢底圖主要以參數(shù)空間形式出現(xiàn)，不同維度的參數(shù)空間可以引入二維、三維乃至多維的羅盤圖等。態(tài)勢底圖的屬性包括如下方面。1）電網的靜態(tài)模型，其屬性包括電網設備的功能、種類、技術參數(shù)等，對應的是電網單線圖；當某些屬性發(fā)生變化，需要重新繪制單線圖時，應啟動態(tài)勢底圖的重新生成。2）對應的地理背景特性，如道路、河流等；如果當某些屬性發(fā)生變化，而要重新繪制地理背景時，應啟動態(tài)勢底圖的自動生成。歷史態(tài)勢底層應有版本號，版本號可以是其自動生成的時間戳。在智能電網中，研究對象及資源圖至少可以分為6類：①電氣設備及連接層，即電氣設備及連接圖，是最關鍵的研究對象；②感知設備及通信連接圖，主要是指獨立存在的智能終端（智能電子設備）以及它們之間存在的通信網絡；③人力及作業(yè)資源圖，主要包括各種人力資源能力及位置、作業(yè)資源能及位置等；④其他設備資源圖，比如從電網設計角度出發(fā)，可開發(fā)利用的可再生能源資源分布等；⑤設備及系統(tǒng)特性，該圖相對于設備與系統(tǒng)的參數(shù)空間而言，描述設備的參數(shù)空間限制；⑥客戶資源圖，主要描述客戶的特性，如用戶類型、用電特征類型等，主要用于電網特性與客戶特性的匹配分析等。對于態(tài)勢底圖，可以是圖2所示的分層態(tài)勢圖的某一類圖，或某幾類圖的組合，其組合形式可以表現(xiàn)為帶地理信息的地理延布圖或帶地理相對位置的均勻圖等，也可以表現(xiàn)為不帶地理信息的系統(tǒng)單線圖等。這些組合往往需要根據(jù)主題的需求進行選擇，如帶精確地理信息的底圖，即由地理位置如經緯度的地理信息底圖與設備及接線地理延布圖所構成；此類底圖只適用于與檢修、派工相關的專題。

3．4態(tài)勢表現(xiàn)圖

所有態(tài)勢感應、感知、態(tài)勢預測圖均是在研究對象的分布面即態(tài)勢底圖的基礎上，對某一時刻、某一參數(shù)或指標的形勢進行其圖形繪制的，分別稱為感應圖、感知圖、預測圖，統(tǒng)稱為態(tài)勢表現(xiàn)圖。態(tài)勢圖由態(tài)勢底圖疊加態(tài)勢感應、感知或預測圖形構成。這些態(tài)勢表現(xiàn)圖又可分類為如下幾種。1）點線態(tài)勢圖：主要是態(tài)勢底圖的研究對象的點（如電網節(jié)點）、線（如電網支線）為態(tài)勢渲染目標，點渲染包括在節(jié)點上展示該節(jié)點的顏色、越限點閃絡或增設柱形標志、圓餅標志等方式，線渲染包括在線的中部位置加載動畫箭頭、線顏色、線粗細方式或增設柱形、圓餅等標志展示。如果對所有態(tài)勢底圖上的點、線都做渲染，可能使得識別率降低，因此一般點線需做篩選。要注意的是，點線渲染方式也存在一定的遮掩問題，需要在態(tài)勢底圖制作或渲染選擇時進行優(yōu)化選擇和設計。2）二維面等高線圖、二維管道等高線圖：前者在整個態(tài)勢底圖上進行等高線繪制和著色，后者僅在線路兩側形成一定寬度的區(qū)域進行等高線繪制和著色。3）三維地貌圖：三維地貌圖與等高線圖類似，但二維等高線圖沒有三維地貌圖的遮擋問題，為解決三維地貌圖的遮擋問題，必須引入圖形旋轉，因此，三維地貌圖盡管可立體和直觀化，但制作成本更為巨大，因此應用比較少；同時，二維等高線圖可以結合點線態(tài)勢渲染，因此應用效果更好。在許多場合，態(tài)勢感應與態(tài)勢感知必須同時展示，比如點線渲染時，常以點限制值、線限制值，或以實際感應值與目標值的對比，來感知目前形勢與理想形勢或危險形勢的距離。

3．5感應圖、感知圖和底圖的嚴重依賴關系

需要強調指出的是，對于大部分感應圖，如電壓等高線圖等，嚴重依賴于其電壓節(jié)點的坐標位置，或底圖的布局布線，因此感應圖嚴重依賴于底圖；同樣，感知圖不僅嚴重依賴于底圖，也依賴于感應圖，因為許多感知基于對感應圖的挖掘和分析的結果。舉一個簡單的例子，一段架空線路以直線圖形作為其態(tài)勢底圖和以實際彎曲線作為其態(tài)勢底圖的電壓與線路長度的感應或感知圖形態(tài)勢。

3．6態(tài)勢感知可視化對象建模

態(tài)勢感知可視化的統(tǒng)一建模語言（UML）建模。

3．7態(tài)勢計算及預測算法

1）態(tài)勢感應算法。由于量測需要投資和運行成本，因此，一般采用基于物理系統(tǒng)可觀察原則配置量測設備，并按物理系統(tǒng)本身物理規(guī)律，獲取其全貌的其他量；對于電力系統(tǒng)而言，潮流計算、狀態(tài)估計、短路計算、熱動穩(wěn)定校驗計算等都是態(tài)勢感應的主要算法。2）態(tài)勢感知算法，其輸入除了量測數(shù)據(jù)以及按照量測數(shù)據(jù)計算獲取的計算量等整個感應數(shù)據(jù)外，也包括從感應圖形提煉的信息；而后者可能挖掘出更多表明態(tài)勢規(guī)律的信息。3）態(tài)勢感應預測算法。該算法與態(tài)勢感應算法類似，即對所有的量測量采用預測方式或計劃運行方式等獲取。例如：預測期是未來的一天，則日前一般能較為準確地預測第2天的負荷過程，開關過程可能按照日前的電網計劃運行方式獲取；如果第2天存在涉及態(tài)勢底圖的計劃變更，也應該考慮在內，詳細內容在第5節(jié)還有描述。4）態(tài)勢感知預測算法。該算法與態(tài)勢感知算法類似，基于預測的態(tài)勢感應以及預測態(tài)勢感應圖，進行態(tài)勢感知預測。

4態(tài)勢圖生成、動畫播放、存儲機制

4．1態(tài)勢圖的靜態(tài)與動態(tài)展示方式

所謂靜態(tài)態(tài)勢圖，是指實時態(tài)勢圖在某一時刻的快照或圖片展示。如果這些靜態(tài)態(tài)勢圖按照時間滾動連續(xù)地展現(xiàn)其隨時間的變化過程，就具備動畫片播放功能，則會觀察到態(tài)勢隨時間的變化，即動態(tài)態(tài)勢圖的動畫展示方式。

4．2圖形自動生成算法

給出了態(tài)勢圖的生成、存儲時序。有如下4種圖形自動生成核心算法。1）態(tài)勢底圖自動生成：主要是按照態(tài)勢主題設計的研究對象生成一個能清晰表明研究物體的圖形。2）感應圖自動生成：根據(jù)量測量及計算獲取的感應量測數(shù)據(jù)，生成清晰的感應圖。同時，該算法也用于預測感應圖的自動生成。3）感知圖自動生成：根據(jù)計算的態(tài)勢感知信息，生成清晰的感知圖。同時，該算法也用于預測感知圖的自動生成。4）預測底圖自動生成：在未來預測時段內，如果存在態(tài)勢底圖的計劃變更，則底圖應該做相應地自動變更，即預測底圖的自動生成。

4．3實時態(tài)勢圖

實時態(tài)勢圖由實時態(tài)勢表現(xiàn)圖與最新版本的態(tài)勢底圖合成。

4．4歷史態(tài)勢圖及觸發(fā)存儲機制

歷史態(tài)勢圖，由觸發(fā)機制對實時態(tài)勢圖進行存儲自動形成。設計如下3種態(tài)勢圖觸發(fā)存儲機制。1）當電網拓撲發(fā)生變化時，態(tài)勢底圖應該重新生成；同時將實時態(tài)勢感應圖、感知圖命名加時間戳作為圖形文件擴展名存儲，形成歷史態(tài)勢底圖庫，其中的圖形文件稱為歷史底圖圖片。2）當有事件發(fā)生或開關發(fā)生變位時，將實時態(tài)勢感應圖、感知圖命名加時間戳作為圖形文件擴展名存儲。3）定時存儲，當定時計數(shù)器翻轉時，將實時態(tài)勢感應圖、感知圖命名加時間戳作為圖形文件擴展名存儲。后2項存儲的圖形形成歷史態(tài)勢感應圖庫及歷史態(tài)勢感知圖庫，其中的圖片稱為歷史感應圖片、歷史感知圖片。

4．5未來給定時段的態(tài)勢預測圖生成和刷新

假設未來態(tài)勢分析為一天，且未來一天：①可能發(fā)生的開關變位計劃已知；②定時時段的負荷已知；③可能發(fā)生靜態(tài)網絡拓撲變化或設備參數(shù)變化的時間已知；則對未來的定時時刻、每個開關變位時刻，以及每個靜態(tài)網絡拓撲變化或設備參數(shù)變化時刻，均進行潮流計算，同時對這些時刻的態(tài)勢感知、感應圖進行計算并自動成圖，并以感應、感知圖命名加時間戳作為圖形文件擴展名存儲。對網絡拓撲變化的態(tài)勢底圖進行計算并自動成圖，同時以態(tài)勢底圖命名加時間戳作為圖形文件擴展名存儲。以上形成的圖片將存放在專門的預測感應圖庫和預測感知圖庫，其中的圖片稱為預測感應圖片、預測感知圖片。對于這些預測感應圖片、預測感知圖片，除其本身所帶預測的時刻時間戳外，還需要增加一個生成圖片的時間戳，以記錄其進行預測的當時時刻，從而便于未來進行預測誤差分析。采用滾動預測的機制：在下一個周期中，如果環(huán)境沒有發(fā)生變化，即影響預測的網絡結構、負荷、開關位置等均沒有變化，則其預測圖片將沿用上一周期生成的預測圖片，且只需生成本周期新增一個定時周期的預測圖片即可，這樣可節(jié)省時間和存儲空間。如果下一個周期的預測環(huán)境發(fā)生變化，則需要進行全周期的預測計算，并重新制作預測感應圖片、預測感知圖片，存儲的圖片的擴展名為對象編號＋圖片性質＋預測時間戳＋修正序號＋制作時間戳，這樣可導入：①基于態(tài)勢預測誤差分析；②基于誤差分析的態(tài)勢預測改進算法。

4．63個可視化插件或播放器

1）實時態(tài)勢播放器。最新版本的態(tài)勢底圖疊加實時感應圖，形成態(tài)勢感應圖形界面；最新版本的態(tài)勢底圖疊加實時感知圖，形成態(tài)勢感知圖形界面。2）歷史態(tài)勢播放器。對于給定的歷史時間段，對歷史底圖圖片、歷史感應圖片、歷史感知圖片進行檢索、拼接，形成該歷史時段的連續(xù)圖片，通過歷史態(tài)勢播放器以動畫播放形式進行播放。3）預測態(tài)勢播放器。對于給定的未來預測時間段，對歷史底圖圖片、歷史感應圖片、歷史感知圖片進行檢索、拼接，形成該歷史時段的連續(xù)圖片，通過歷史態(tài)勢播放器以動畫播放形式進行播放。

4．7態(tài)勢數(shù)據(jù)與圖片存儲結構

采用底圖、感應圖、感知圖分離的圖片存儲方式最節(jié)省空間，且具有檢索快速、組裝及調用方便等優(yōu)點。圖片格式可采用可擴展矢量圖形（SVG）格式。

5態(tài)勢圖形設計的幾個關鍵評價指標

給出了針對可視化圖形的一些評估方法。本文從態(tài)勢圖形角度，提出新的評估算法。

5．1態(tài)勢底圖的可識別度

以電網各類單線圖為例，其識別的指標有：①線路交叉數(shù)量；②節(jié)點布局均勻度；③單線路的最長距離。

5．2態(tài)勢表現(xiàn)層的察覺度

等高線圖是山貌圖形的等高線在平面上的投影，因此是一一對應的，可統(tǒng)一采用等高線的察覺度指標：①二維等高線的峰、谷個數(shù)；②等高線數(shù)量；③閉合等高線的彎曲度。若三值數(shù)字較小，表現(xiàn)層的察覺度比較高。

5．3態(tài)勢表現(xiàn)層的遮掩度

無論是采用3D展示，或在2D平面上加載柱形或約束墻等標識，由于還是平面顯示，要考慮遮掩問題，或采用圖形可旋轉方式；這些均增加了圖形生成和展示的難度。另外，除了圖形的清晰度、態(tài)勢可察覺度外，算法的快速性也是最重要的指標。

6結語

中壓配電網是直接決定用戶供電質量和供電可靠性的電網。變電站10kV出線量測在變電站監(jiān)控中早已存在；隨著公用變壓器終端、專用變壓器終端全覆蓋，中壓配電網末梢的穩(wěn)態(tài)電氣量測就基本齊全了；同時，中壓網絡中的開閉所、環(huán)網柜、電纜分支箱的遠方采集也逐漸建立，另外架空線分支也開始安裝帶通信的故障指示儀，因此，中壓配電網靜態(tài)及故障態(tài)的態(tài)勢感知與態(tài)勢可視化已逐步具備了條件。利用這些量測數(shù)據(jù)進行每個時間斷面的配電網潮流計算，可以獲取網絡所有節(jié)點及線段的電氣量，可以制作即時態(tài)勢圖片，并進行在線實時態(tài)勢可視化展現(xiàn)。這些即時態(tài)勢圖片進行帶時標的圖片存儲，或利用歷史量測數(shù)據(jù)及潮流計算制作歷史態(tài)勢圖片，通過歷史給定時段內的態(tài)勢圖片的合成，可進行態(tài)勢可視化播放或歷史態(tài)勢反演，以了解和解析歷史態(tài)勢形成的原因。對于未來給定時段（如一天），如已知計劃停電等與配電網運行方式相關的預計操作，并進行給定時間間隔（如15min）的負荷預測，則可進行潮流計算，并制作未來各時段預測態(tài)勢圖片，再將它們合成，則可進行未來態(tài)勢圖播放，以預測未來態(tài)勢的發(fā)展。為此，專門開發(fā)了基于SVG的配電網態(tài)勢感知與態(tài)勢可視化平臺，并進行了應用。應用中也發(fā)現(xiàn)了基于現(xiàn)有地理接線圖或饋線單線圖作為態(tài)勢底圖的缺陷，因此，嘗試提出了適用于配電網態(tài)勢分析的以變電站為中心的配電饋線輻射圖形，取得了良好效果，將在后續(xù)文章中詳細介紹。智能電網態(tài)勢感知與態(tài)勢可視化是一個嶄新的課題，本文在其工程實踐實現(xiàn)路徑、關鍵技術總結的基礎上，嘗試在態(tài)勢可視化工程應用理論和方法上有所突破。

作者：章堅民陳昊陳建周明磊莊曉丹陳耀軍單位：杭州電子科技大學自動化學院國網浙江省電力公司信息通信分公司浙江創(chuàng)維自動化工程有限公司