本发明涉及一种变电站虚拟现实场景的构建方法和系统，属于变电站技术领域。
背景技术：
虚拟现实技术在电网领域有着广阔的应用前景，通过构建近乎真实的虚拟环境，开展不同作业模拟演练。变电站是电网系统的核心场所，变电站虚拟现实场景构建是虚拟现实技术在电网领域应用的基础工作。
随着电网的发展，变电站规模越来越庞大，包含变压器、断路器、隔离开关、互感器等不同类型设备，数量庞大，传统基于纯手工方式建立所有复杂设备虚拟现实模型，构建变电站场景的工作量巨大且繁琐，效率低。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种变电站虚拟现实场景的构建方法和系统，解决现有技术中构建变电站场景工作量大且繁琐、效率低下的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种变电站虚拟现实场景的构建方法，包括如下步骤：
获取变电站现场的电力设备数据；
构建电力设备虚拟现实模型，获得标准电力设备虚拟现实模型组件库；
将所述电力设备数据与所述标准电力设备虚拟现实模型组件库相匹配，根据匹配结果获取现场电力设备虚拟现实模型；
按照现场电力设备的排布规则将现场电力设备虚拟现实模型连接，构建完整的虚拟变电站场景。
进一步的，获得标准电力设备虚拟现实模型组件库的具体方法如下：
构建电力设备单体组件的三维虚拟模型和电力设备分类表；
根据所述电力设备分类表对所述三维虚拟模型进行分类，获得标准电力设备虚拟现实模型组件库。
进一步的，所述现场电力设备虚拟现实模型的获取方法如下：
将所述电力设备数据与所述标准电力设备虚拟现实模型组件库相匹配：如果匹配，将所述标准电力设备虚拟现实模型组件库中相匹配的组件模型作为现场电力设备虚拟现实模型；如果不匹配，校核与所述标准电力设备虚拟现实模型组件库中匹配度最高的组件模型，获得校核组件模型，根据所述校核组件模型获取现场电力设备虚拟现实模型。
进一步的，校核与所述标准电力设备虚拟现实模型组件库中匹配度最高的组件模型，获得校核组件模型之后还包括：
将所述校核组件模型添加至所述标准电力设备虚拟现实模型组件库中。
进一步的，根据所述校核组件模型获取现场电力设备虚拟现实模型的具体方法如下：
提取电力设备特征，将所述电力设备特征与标准电力设备虚拟现实模型组件库中的组件模型特征相匹配，获取与所述电力设备相匹配的组件模型集合；
计算所述电力设备与相匹配的所述组件模型集合的匹配距离指标，选取匹配距离指标最小的组件作为匹配结果目标；
将所述匹配结果目标与变电站现场电力设备的属性信息进行核对，若核对无误，直接将所述匹配结果目标作为现场电力设备虚拟现实模型，否则，修改所述匹配结果目标的标准电力设备虚拟现实模型，并将修改后的所述匹配结果目标的虚拟现实模型作为现场电力设备虚拟现实模型。
进一步的，提取电力设备特征的具体方法如下：
扫描采集变电站现场电力设备的三维点云数据；
预处理所述三维点云数据，获得初始三维点云数据；
从所述初始三维点云数据中提取电力设备特征。
优选的，根据变电站的电力设备的型号、类别查询电力设备分类表，获取与所述电力设备相匹配的组件模型集合。
优选的，采用数据匹配算法计算所述电力设备与相匹配的所述组件模型集合的匹配距离指标。
进一步的，所述排布规则具体包括：现场电力设备之间的电气连接关系、空间布局和组合关系。
本发明还提供了一种变电站虚拟现实场景的构建系统，包括：
数据获取模块：用于获取变电站现场的电力设备数据；
模型构建模块：用于构建电力设备虚拟现实模型，获得标准电力设备虚拟现实模型组件库；
匹配模块：用于将所述电力设备数据与所述标准电力设备虚拟现实模型组件库相匹配，根据匹配结果获取现场电力设备虚拟现实模型；
场景构建模块：用于按照现场电力设备的排布规则将现场电力设备虚拟现实模型连接，构建完整的虚拟变电站场景。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
通过电力设备数据构建虚拟模型，实现了准确有效地建立电力设备三维模型，大大减小了电力设备三维建模的工作量，提高了变电站的电力设备的建模的效率。
附图说明
图1为本发明提供的变电站虚拟现实场景的构建方法流程图；
图2为本发明提供的电力设备分类表的示意图；
图3为本发明提供的变电站虚拟现实场景的构建系统的结构框图；
图4为本发明提供的变电站虚拟现实场景规则化构建过程的电气连接识别的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，为变电站虚拟现实场景的构建方法流程图，包括如下步骤：
步骤100：建立适用于变电站中的电力设备虚拟现实模型的构建策略，获取变电站现场的电力设备数据。
步骤200：根据所述构建策略对变电站中的常规电力设备构建电力设备虚拟现实模型，获得标准电力设备虚拟现实模型组件库。
组件库的基本组成单位是电力设备单体，由于三维模型文件具有众多的格式，所以需要对各种类型的电力设备定义一套具有兼容性的标准化三维模型组件格式，从而使得变电站场景的构建过程能够快速读取应用组件库文件。
电力设备单体组件的三维模型e＝(model，f∑,r,tag,β)，其中，model表示设备组件的三维模型文件，存储三维模型的集合实体数据；f∑表示电力设备组件的属性集合，包括设备类型、电压等级、设备厂家名称、设备型号；r表示设备组件附加信息文件，表示三维模型的附加信息，包括：文件格式、源路径、建模坐标轴信息；tag表示设备组件的电气标识符；β表示设备组件的特征数据，主要用于变电站场景构建过程中对电力设备组件的快速匹配调用。
步骤300：将多个所述电力设备数据逐个与所述标准电力设备虚拟现实模型组件库相匹配，如果匹配，将所述标准电力设备虚拟现实模型组件库中相匹配的组件模型作为现场电力设备虚拟现实模型，否则，校核与所述标准电力设备虚拟现实模型组件库中匹配度最高的组件模型，获得校核组件模型，将所述校核组件模型添加至所述标准电力设备虚拟现实模型组件库中，将所述校核组件模型作为现场电力设备虚拟现实模型。
步骤400：按照现场所述电力设备的排布规则将现场电力设备虚拟现实模型连接，构建完整的虚拟变电站场景。
现场电力设备之间的电气连接关系、空间布局和组合关系。
按照电气连接关系和空间布局，通过组件式调用连接，构建形成最终变电站场景。由于变电站设备都是按照标准规范建造，具有通用的标准规则，同时现有存在二维平面图，能够为变电站三维场景提供丰富的数据信息来源，包括空间布置图、电气连接图等，既有严格精确的几何图形数据，又有完备的电气特性数据。建立规则化的变电站场景构建方法，能够实现对电气设备组件快速组合和场景构建，遵循“基础地形构建—电气连接识别—设备组件规则化组合—设备组件补充—细节特征补充”的步骤，具体方法流程如下。
地表基础构建：变电站地表是承载各种电力设备的基础，首先对地表基础进行构建，按照变电站规模尺寸比例开展，同时采用“区块化”方式，按照实际变电站设备种类总体布置情况，将变电站划分为主变设备区、gis设备区不同设备区域，形成清晰明确的变电站分区，并对每个分区，通过组件库调用的方式，建立变电站道路、植被、房屋等基础设施模型。
电气连接识别：如图4所示，通过对变电站二维电气接线图进行识别，根据变电站内各类设备电气连接特性，首先按照电压等级将变电站设备区分，同时每个电压等级设备可主要由“主变+母线+设备连接单元”构成，其中“设备连接单元”是指按照串联关系并接在母线上的一串设备，如图4框图中串联设备所示。基于设备电气特性区分识别，后续可按照规则完成各电气设备的组件模型调用和组合。
设备组件规则化组合：按照规则，实现对变电站各类电力设备进行快速组合构建，具体规则流程方法如下：
针对变电站最高电压等级设备进行组合构建，并对变电站内的“设备连接单元”进行顺序编号；
构建主变设备模型，调用基于点云数据识别后的变压器组件模型，按照平面布置图尺寸比例，构建变压器设备模型；
构建各个“设备连接单元”的电力设备模型，首先针对该电力设备连接单元的电气标识符，基于组件库模型的标识符属性定义，对识别后的相应电压等级的电力设备模型进行快速匹配，并按照电力连接顺序，依次调用构建电力设备组件模型，并实现“设备连接单元”的电气连接。按照上述步骤方法和顺序编号，依次完成所有“设备连接单元”的电力设备三维模型构建。
调用线路类一次设备子库，完成相应电压等级的母线、线路、杆塔等一次设备三维模型调用构建。
按照电压等级由高到低的顺序，完成各个电压等级的电力设备模型调用构建。
设备组件补充：针对其他遗漏部分电力设备，主要包括直接并联在母线上的单个设备元件补充建模，同样采用组件库的组件模型识别和调用方式进行。同时针对变电站二次设备，根据场景实际需要，人工调取组件库的二次设备模型，补充构建变电站二次小室的内部场景。
细节特征补充：针对建立完成的设备模型和场景，通过人工方式进行细节完善补充，主要包括几个方面：编辑优化电力设备模型的大小、方向、位置，使得各个电力设备模型之间能够良好匹配；完善电气设备之间的连接拓扑关系，修正其中出现的链接错误；针对不同电力设备的纹理映射真实性进行完善，人工添加影响设备真实性的细节纹理特征。
基于设备模型组件库和点云扫描数据的计算分析，通过采用组件快速准确调用的方式，整个变电站的虚拟现实三维场景可以按照一定规则快速构建完成，除了通过人工进行个别细节部分修正，总体上实现自动快速构建，减少电力设备三维建模工作量，提升变电站虚拟现实场景构建的效率提升。
所述根据所述构建策略对变电站中的常规电力设备构建虚拟模型，获得标准电力设备虚拟现实模型组件库具体包括：
构建电力设备单体组件的三维虚拟模型和电力设备分类表。
图2为分类表的示意图。
如图2所示，具体的分类方式为将整个电力设备模型组件库细分为6类子库，具体包括：线圈类一次设备库、开关类一次设备库、线路一次设备库、四小器一次设备库、二次设备库、辅助设施库，各子库的具体内容如图3所示。
根据所述电力设备分类表对所述三维虚拟模型进行分类，获得标准电力设备虚拟现实模型组件库，能够提高变电站场景构建对组件的调用效率和准确性。
所述步骤300：将多个所述电力设备数据逐个与所述标准电力设备虚拟现实模型组件库相匹配，如果匹配，将所述标准电力设备虚拟现实模型组件库中相匹配的组件模型作为现场电力设备虚拟现实模型，否则，校核与所述标准电力设备虚拟现实模型组件库中匹配度最高的组件模型，获得校核组件模型，将所述校核组件模型作为现场电力设备虚拟现实模型具体包括：
步骤301：扫描采集变电站现场的电力设备的三维点云数据，采用激光扫描系统能够快速得到变电站内设备的点云数据。
步骤302：预处理所述三维点云数据，获得初始三维点云数据。
预处理所述三维点云数据的具体步骤：
为所述三维点云数据集合建立一个长方体，能够包围所有点云数据，并采用八叉树技术将该长方体划分为八个大小相同的长方体，再把每个小长方体再划分为八个，照此进行递归八等分。
计算得到的每个小长方体的中心坐标，并根据所述中心坐标计算所述小立方体内所有点云数据点到中心点的距离，保留距离中心点最近的数据点，其他点数据删除，最终得到精简后的点云数据集合。
步骤303：从所述初始三维点云数据中提取电力设备特征。
点云数据分布表示电力设备虚拟现实模型几何形状，从三维点云中提取出描述设备的相关数字特征，用于对电力设备模型的量化匹配和快速识别。本方法采用点云数据的法向量作为电力设备特征值，表示三维点云及邻域的点组成平面的法向量，可以很好量化表征点云分布情况。
由于变电站设备点云数据量太大，法向量计算过程中的邻域求解相对比较费时间，本方法首先对变电站设备点云进行空间网格划分，将设备三维点云在空间上划分成5*5*20个网格，然后用第m个空间网格中的点云集dm作为该网格中点的邻域，计算该网格的法向量pm。求取该法向量特征的具体步骤：
(1)基于pcl求取第m个空间网格的法向量pm；
(2)计算空间网格法向量pm水平投影，计算它与x轴的夹角值
(3)计算空间网格法向量pm与z轴的夹角值
(4)计算所有空间网格法向量与x轴和z轴的夹角，形成点云数据的最终特征矩阵
步骤304：将所述电力设备特征与所述标准电力设备虚拟现实模型组件库中的组件模型特征相匹配，根据变电站的电力设备的型号类别查询所述电力设备分类表，获得与所述电力设备相匹配的组件模型集合。
步骤305：采用数据匹配算法，计算所述电力设备与相匹配的所述组件模型集合的匹配距离指标。
采用数据匹配算法，计算扫描采集设备与匹配对象组件的匹配距离指标。扫描设备点云数据提取得到的特征矩阵为α＝{αi,i＝1,2,l,k}，匹配对象组件mj的特征值矩阵为β＝{βi,i＝1,2,l,n}，两个矩阵规模不一定相等，匹配过程就是把其中一个坐标系不断地进行旋转和平移，找到旋转矩阵p和平移矩阵q，即β＝pα+q+ε。通过最小二乘法进行迭代计算，通过设定的拼接误差ε不超过一定阈值，来获得最佳的变换矩阵p和q，特征矩阵α和β的距离指标为
步骤306：选取距离指标最小的组件作为匹配结果目标。
步骤307：将所述匹配结果目标与变电站现场的电力设备的属性信息进行核对，若核对无误，直接将所述匹配结果目标作为所述电力设备的虚拟现实模型，否则，修改所述匹配结果目标的虚拟现实模型，并将修改后的所述匹配结果目标的虚拟现实模型作为所述电力设备的虚拟现实模型。
采用基于现场点云数据快速扫描和模型组件库，准确有效地得到电力设备的三维模型，降低了电力设备三维设备建模的工作量。
为了实现上述目的，本发明还提供了如下方案：
图3为变电站虚拟现实场景的构建系统的组成结构图。
如图3所示，一种变电站虚拟现实场景的构建系统，所述构建系统包括：
数据获取模1，用于建立适用于变电站中的电力设备虚拟现实模型的构建策略，获取变电站现场的电力设备数据。
模型构建模块2，用于根据所述构建策略对变电站中的常规电力设备构建虚拟模型，获得标准电力设备虚拟现实模型组件库。
匹配模块3，用于将多个所述电力设备数据逐个与所述标准电力设备虚拟现实模型组件库相匹配，如果匹配，将所述标准电力设备虚拟现实模型组件库中相匹配的组件模型作为现场电力设备虚拟现实模型，否则，校核与所述标准电力设备虚拟现实模型组件库中匹配度最高的组件模型，获得校核组件模型，将所述校核组件模型作为现场电力设备虚拟现实模型。
场景构建模块5，用于按照现场所述电力设备的排布规则将现场电力设备虚拟现实模型连接，构建完整的虚拟变电站场景。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。