一种电力系统降损调控结果可视化方法及系统与流程

本发明涉及电力数据分析处理领域，尤其涉及一种电力系统降损调控结果可视化方法及系统。

背景技术：

1、随着国民经济的不断发展，配电网负荷逐渐增长。再过去，人们偏向于注重配电网系统的安全性及可靠性，忽视了经济性，即缺乏统一的电网规划，使得配电网系统的运行不够经济。其中，配电网系统的电能损耗为，配电网系统在整个电能的输送过程中，在每个输变电元件及各个输送环节上的电能损耗。由于配电网运行经济性是实现电力工业节能降损的重要保证，是电力企业提高竞争力重要手段，因此为了全面掌握配电网运行的经济性，指导电网运行、建设与改造，有必要对配电网进行降损。

2、现有的可视化配电网降损系统，主要是通过对电力系统的线损监测计算后进行异常诊断制定降损策略，最后根据可行的降损策略进行降损调控，从而实现降损准确调控，但调控结果呈数据报告形式，需要花费时间对数据进行阅读，从而对调控结果进行理解，降低了对调控结果的读取效率。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种电力系统降损调控结果可视化方法及系统，利用实时测量或采集到的显示模型的显示亮度、所处环境的光照强度和显示范围的场景图片中人员头部的特征信息，调整显示模型的显示亮度和显示角度，以适应性地满足观看显示模型的不同用户的观感。

2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种电力系统降损调控结果可视化方法，包括：

3、根据电力系统的运行数据，对所述电力系统的线损进行异常诊断，得到诊断结果；

4、当所述诊断结果为异常时，对所述运行数据进行降损分析，并基于分析得到的降损策略，对所述电力系统进行降损调控，得到调控结果；

5、对所述调控结果进行建模处理，得到显示模型；

6、实时测量所述显示模型的当前显示亮度和所述显示模型所处环境的当前光照强度，并根据所述当前光照强度与所述当前显示亮度的差值，对所述显示模型的显示亮度进行调整；

7、实时采集所述显示模型在显示范围的场景图片，然后对所述场景图片进行特征提取，并根据提取得到的第一头部特征的位置信息，对所述显示模型的显示角度进行调整；

8、其中，所述运行数据是对所述电力系统的线损进行实时监测而得到的，所述第一头部特征是所述场景图片中的人员头部的特征信息。

9、实施本发明实施例，根据实时监测电力系统的线损而得到的运行数据，对电力系统进行异常诊断，当诊断结果为异常时，对运行数据进行降损分析，并基于分析得到的降损策略，对电力系统进行降损调控而得到调控结果，然后对调控结果进行建模处理，得到显示模型，实现对调控结果的可视化，以便管理者或者其他人员直观地读取电力系统的调控结果。另外地，实时测量显示模型的当前显示亮度和显示模型所处环境的当前光照强度，并根据当前光照强度与当前显示亮度的差值，对显示模型的显示亮度进行调整，并实时采集显示模型在显示范围的场景图片，然后对场景图片进行特征提取，并根据提取得到的第一头部特征的位置信息，对显示模型的显示角度进行调整，从而为正在观看显示模型的用户提供一个显示亮度和显示角度都适合于该用户的显示模型，以便满足观看显示模型的不同用户的需求。

10、作为优选方案，所述实时采集所述显示模型在显示范围的场景图片，然后对所述场景图片进行特征提取，并根据提取得到的第一头部特征的位置信息，对所述显示模型的显示角度进行调整，具体为：

11、实时采集所述显示模型在显示范围的所述场景图片，并对所述场景图片进行特征提取，得到对应的所述第一头部特征；

12、将所述第一头部特征对应的头部位置信息与所述场景图片的中心点的位置信息进行对比，得到对比差值，根据所述对比差值，控制调整所述显示模型的显示角度，直至所述第一头部特征的头部位置处于所述场景图片的中心点。

13、实施本发明实施例的优选方案，实时采集显示模型在显示范围的场景图片，并对场景图片进行特征提取，得到对应的第一头部特征，然后将第一头部特征对应的头部位置信息与场景图片的中心点的位置信息进行对比，并根据对比得到的对比差值，控制调整显示模型的显示角度，直至第一头部特征的头部位置处于场景图片的中心点，使得正在观看显示模型的用户的视觉中心与显示模型的中心尽可能相近，从而提升用户的观感。

14、作为优选方案，所述对所述场景图片进行特征提取，得到对应的所述第一头部特征，具体为：

15、使用第一样本数据集，对预先构建的神经网络模型进行训练验证，得到特征提取模型；

16、基于所述特征提取模型的输入格式要求，对所述场景图片的格式进行调整，并将完成格式调整的所述场景图片输入至所述特征提取模型，以使所述特征提取模型对完成格式调整的所述场景图片进行特征提取并最终输出所述场景图片对应的所述第一头部特征；

17、其中，所述第一样本数据集包括若干张待处理图片和各所述待处理图片对应的第二头部特征，所述待处理图片是包含人脸的图像。

18、实施本发明实施例的优选方案，使用包括若干张待处理图片和各张待处理图片对应的第二头部特征的第一样本数据集，对预先构建的神经网络模型进行训练验证，得到特征提取模型，以提升特征提取模型对图像的头部特征提取性能，然后基于特征提取模型的输入格式要求，对场景图片的格式进行调整，以使特征提取模型能够更好地提取出场景图片对应的所述第一头部特征。

19、作为优选方案，所述实时测量所述显示模型的当前显示亮度和所述显示模型所处环境的当前光照强度，并根据所述当前光照强度与所述当前显示亮度的差值，对所述显示模型的显示亮度进行调整，具体为：

20、实时测量所述显示模型的所述当前显示亮度和所述显示模型所处环境的所述当前光照强度，并将所述当前光照强度与所述当前显示亮度相减，得到对应的亮度差值；

21、当所述亮度差值不为零时，控制调整所述显示模型的显示亮度，直至所述显示模型的显示亮度达到目标亮度。

22、实施本发明实施例的优选方案，实时测量显示模型的当前显示亮度和显示模型所处环境的当前光照强度，并将当前光照强度与当前显示亮度相减，得到对应的亮度差值，然后当亮度差值不为零时，控制调整显示模型的显示亮度，直至显示模型的显示亮度达到目标亮度，以在保护正在观看显示模型的用户的视力，并节约电能。

23、作为优选方案，所述当所述诊断结果为异常时，对所述运行数据进行降损分析，并基于分析得到的降损策略，对所述电力系统进行降损调控，得到调控结果，具体为：

24、当所述诊断结果为异常时，从所述运行数据中提取多个线损影响因素，并根据所有所述线损影响因素，构建高维随机矩阵；

25、对所述高维随机矩阵进行特征提取，得到用于表征配电网运行状态的高维随机矩阵特征，然后将所述高位随机矩阵特征输入至降损分析模型，以使所述降损分析模型输出对应的所述降损策略；

26、使用所述降损策略，对所述电力系统进行降损调控，得到所述调控结果。

27、实施本发明实施例的优选方案，当诊断结果为异常时，从运行数据中提取多个线损影响因素，并根据所有线损影响因素构建高维随机矩阵，接着对高维随机矩阵进行特征提取，得到用于表征配电网运行状态的高维随机矩阵特征，然后将高位随机矩阵特征输入至降损分析模型，以使降损分析模型输出能针对配电网运行状态的有效降损策略，并使用该降损策略，对电力系统进行降损调控，从而提升对电力系统的降损调控效果。

28、作为优选方案，所述根据电力系统的运行数据，对所述电力系统的线损进行异常诊断，得到诊断结果，具体为：

29、对所述运行数据进行特征提取，得到所述运行数据中的关键特征；

30、基于异常诊断模型的输入格式要求，对所述关键特征进行格式调整，得到对应的输入特征，并将所述输入特征输入至所述异常诊断模型，以使所述异常诊断模型对所述输入特征进行异常诊断并最终输出对应的所述诊断结果；

31、其中，所述异常诊断模型是对预先构建的学习向量量化网络进行训练而得到的。

32、实施本发明实施例的优选方案，提取运行数据中的关键特征，然后基于异常诊断模型的输入格式要求，对关键特征进行格式调整，得到对应的输入特征，并将输入特征输入至异常诊断模型，以提升异常诊断模型的异常诊断精度。此外，异常诊断模型是对预先构建的学习向量量化网络进行训练而得到的，而学习向量量化网络可以随机选择挂起的训练样本数据进行训练，通过使用学习向量量化网络可以降低存储整个训练数据集的内存要求。

33、作为优选方案，所述异常诊断模型的获取，具体为：

34、预先构建学习向量量化网络，并将第二样本数据集划分为训练集和验证集；

35、对所述学习向量量化网络进行迭代训练验证，每次迭代处理时利用当前的训练集，对当前的学习向量量化网络进行训练，得到预训练模型，然后利用当前的验证集，对当前的预训练模型进行验证，得到当前的预训练模型的诊断精度，然后对当前的训练集中的样本数据进行数据更新，并将当前的预训练模型作为学习向量量化网络，直至迭代次数到达预设次数则停止迭代，并将迭代过程中诊断精度最高的预训练模型作为所述异常诊断模型；

36、其中，所述第二样本数据集包括若干个所述样本数据，所述样本数据是对线损异常的历史运行数据进行预处理而得到的。

37、实施本发明实施例的优选方案，对历史线损异常问题和处理工作单进行预处理而得到样本数据，并将包括若干个样本数据的第二样本数据集划分为训练集和验证集，并利用训练集和验证集，对预先构建的学习向量量化网络进行迭代训练验证，从而优化异常诊断模型的异常诊断精度和效率等性能。

38、为了解决相同的技术问题，本发明实施例还提供了一种电力系统降损调控结果可视化系统，包括：

39、异常诊断模块，用于根据电力系统的运行数据，对所述电力系统的线损进行异常诊断，得到诊断结果；其中，所述运行数据是对所述电力系统的线损进行实时监测而得到的；

40、降损调控模块，用于当所述诊断结果为异常时，对所述运行数据进行降损分析，并基于分析得到的降损策略，对所述电力系统进行降损调控，得到调控结果；

41、建模模块，用于对所述调控结果进行建模处理，得到显示模型；

42、亮度调整模块，用于实时测量所述显示模型的当前显示亮度和所述显示模型所处环境的当前光照强度，并根据所述当前光照强度与所述当前显示亮度的差值，对所述显示模型的显示亮度进行调整；

43、角度调整模块，用于实时采集所述显示模型在显示范围的场景图片，然后对所述场景图片进行特征提取，并根据提取得到的第一头部特征的位置信息，对所述显示模型的显示角度进行调整；其中，所述第一头部特征是所述场景图片中的人员头部的特征信息。

44、作为优选方案，所述角度调整模块，具体包括：

45、特征提取单元，用于实时采集所述显示模型在显示范围的所述场景图片，并对所述场景图片进行特征提取，得到对应的所述第一头部特征；

46、角度调整单元，用于将所述第一头部特征对应的头部位置信息与所述场景图片的中心点的位置信息进行对比，得到对比差值，根据所述对比差值，控制调整所述显示模型的显示角度，直至所述第一头部特征的头部位置处于所述场景图片的中心点。

47、作为优选方案，所述降损调控模块，具体包括：

48、矩阵构建单元，用于当所述诊断结果为异常时，从所述运行数据中提取多个线损影响因素，并根据所有所述线损影响因素，构建高维随机矩阵；

49、降损分析单元，用于对所述高维随机矩阵进行特征提取，得到用于表征配电网运行状态的高维随机矩阵特征，然后将所述高位随机矩阵特征输入至降损分析模型，以使所述降损分析模型输出对应的所述降损策略；

50、降损调控单元，用于使用所述降损策略，对所述电力系统进行降损调控，得到所述调控结果。