[发明专利]一种电力规划多源数据集成的方法在审
申请号: | 202010832391.9 | 申请日: | 2020-08-18 |
公开(公告)号: | CN111968011A | 公开(公告)日: | 2020-11-20 |
发明(设计)人: | 祁晖;冯伟;杨乐;段小峰;马宁;李振宇;王惟;翁蓓蓓;鞠玲;梅鑫 | 申请(专利权)人: | 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司;国网江苏省电力有限公司 |
主分类号: | G06Q50/06 | 分类号: | G06Q50/06;G06Q10/06;G06K9/62;G06F16/215;G06F16/29;G06F16/28;G06F16/22;G06F16/21;G06F40/295 |
代理公司: | 北京天盾知识产权代理有限公司 11421 | 代理人: | 杨本官 |
地址: | 225309*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电力 规划 数据 集成 方法 | ||
1.一种电力规划多源数据集成的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1.多源数据资料的分析与评价
具体是指,对资料进行详细的分析,提出资料的质量评价标准,保证数据源的正确选择;所述分析与评价包括:分析源数据中的内容分类与分级是否匹配当前通用的标准;检查各个要素尤其是关键要素表达的数量和精密程度是否达到要求;检查数据的适应性和精确性;分析兴趣要素的表达是否与真实匹配;各个要素的图形是否有代表性;精度是否满足要求,步骤S1用于筛选出精度更高、更为详细的资料样本;
步骤S2.统一多源数据的空间基准
具体是指:使用地理信息系统软件和图形编辑软件对数据的坐标系统进行转换;
步骤S3.高效组织与管理多源数据
具体是指:对于纸质版的地图资料,使用GIS软件的矢量化功能进行扫描矢量化,转换成GIS软件对应的矢量数据文件格式;对矢量化后的等高线赋予高程值,道路、湖泊等地物添加注记并划分好图层;
步骤S4.精密快捷进行多源数据融合
具体是指:采用基于地理要素几何位置和特征的融合技术:具体包括实体匹配,找出同名实体,然后将匹配后的同名实体合并。
2.根据权利要求1所述一种电力规划多源数据集成的方法,其特征在于,所述步骤S1中检查数据的完备性,具体包括:检查数据的现势性,分析数据样本的时效性,使用多样化的数据进行验证,用具有更高现势性和时效性的数据检验目标样本数据;构建信息评价体系判定,确定各类资料使用原则,判断是否符合质量评价标准。
3.根据权利要求1所述一种电力规划多源数据集成的方法,其特征在于,步骤S2中所述的技术方案具体指使用地理信息系统软件和图形编辑软件AutoCAD,对数据的坐标系统进行转换。
4.根据权利要求3所述一种电力规划多源数据集成的方法,其特征在于,所述坐标系统转换包括:采用的投影类型为高斯-克吕格投影,坐标轴为中央经线和赤道投影线,坐标原点为中央经线和赤道交点;比例尺大于1:1万的图纸使用3°带投影,比例尺小于1:1万的图纸使用6°带投影。
5.根据权利要求1所述一种电力规划多源数据集成的方法,其特征在于,所述步骤S3中,对于电子版的矢量、栅格数据,如果是AutoCAD的格式,则需导入GIS软件,做好图层划分管理;
对于纸质版的各种报告,包括输电线路和变电站可研、初设和施工图报告;统一文档命名:“线路名称+科研/初设/施工图报告”,格式为.doc,批量导入文档数据库,并建立索引,作为图形要素属性;采用Python编程技术,对文档进行批处理,形成规划区域现有线路的一览表,包括线路名称、电压等级、线路长度、建成日期;
对于视频、音频、动画等数据资料,专门建立多媒体数据库,建立数据记录,作为图形要素的属性,以备查询。
6.根据权利要求5所述一种电力规划多源数据集成的方法,其特征在于,还包括建立海量数据高效的空间索引与检索机制的步骤,对于电力规划系统中的海量数据,科学存储和管理,建立有效的数据索引以能够快速显示和浏览信息;利用大型关系数据库Oracle管理系统和相应的数据引擎来管理多源数据,并针对不同的应用建立数据存储优化机制。
7.根据权利要求1所述一种电力规划多源数据集成的方法,其特征在于,所述S4中,匹配的依据包括距离度量、几何形状、拓扑关系、图形结构、属性;具体而言,首先对数据源的几何精度进行评估,选取几何精度高的数据;对于几何精度相近的数据源,分点、线、面进行合并;点状物合并参照坐标进行,线状物的合并采用特征点融合和缓冲区融合,面状物体合并采用边界线的合并。
8.根据权利要求1所述一种电力规划多源数据集成的方法,其特征在于,所述步骤S4中,几何特征包括地理要素之间的距离、形状描述、方向趋势;采用欧几里得距离指标衡量点实体间的相似度,采用Hausdorff距离法匹配线实体;利用包括面积、曲率、转折点、不变距与实心度等在内的面要素的形状特征对面实体进行匹配;利用智能仿真算法中的蚁群算法,将道路网匹配问题转化为全局寻优的数学优化问题,利用距离和拓扑结构度量目标间的相似性。
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