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基于SVG技术的电力系统可视化平台集成与方法库开发
  • ISSN号:1000-1026
  • 期刊名称:电力系统自动化
  • 时间:2012
  • 页码:76-81
  • 分类:TM[电气工程]
  • 作者机构:[1]电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室、清华大学,北京市100084, [2]山东电力调度中心,山东省济南市250001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51107059).
  • 相关项目:低碳电力调度的理论与方法研究
中文摘要:

先进的可视化技术是提高电网运行智能化水平的重要途径。文中以可缩放矢量图形(SVG)技术为核心,开发了统一、兼容、集成的电力系统可视化平台与标准的可视化方法库;构建了基于SVG技术的可扩展的可视化应用平台,可在一个统一的平台框架内兼容并集成多类可视化资源;开发了一整套基于SVG技术与地理信息图形的空间数据可视化方法,实现了与电网网架结构和数据模型的高效、自动匹配;形成了具有标准的面向对象接口的可视化方法库,具有高度的灵活性和可移植性,提高了开发效率;提出并实现了横向集成、纵向挖掘、学习式与预知式的智能人机交互方式,使可视化技术具有一定的感知能力,有利于提高电网运行人员对于电网运行数据与信息的感知能力与分析效率。

英文摘要:

Modern visualization technology is an important option to improve the intelligence of power system operation. Based on scalable vector graphics (SVG) technology, a unified, compatible, integrated power system visualization platform and standard visualization methods library are developed. The platform can supportvarious visualization technologies including SVG with better compatibility and integration of different types of visualization tools. A visualization methods library based on SVG and geographic information is developed, which automatically matches the actual power grid model and data format. The methods library is flexible, portable and efficient with a standard object-oriented interface. Moreover, integration is realized of intelligent human-computer interaction in the visualization platform and the method library, implementing technologies of similar information integration, data mining, machine learning and forecasting. The intelligent human-computer interaction is beneficial to improving the perceptive and analytic ability of system operators towards power system operation.

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期刊信息
  • 《电力系统自动化》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国电自动化研究院
  • 主编:薛禹胜
  • 地址:南京市江宁区诚信大道19号
  • 邮编:211106
  • 邮箱:aeps@nari-china.com
  • 电话:025-81093050 81093045
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1026
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1180/TP
  • 邮发代号:28-40
  • 获奖情况:
  • 1999年荣获首届“国家期刊奖”,1998年获“华东地区最佳期刊”称号,连继三届江苏省优秀期刊,中国期刊方阵“双高”期刊,第三届中国出版政府奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:73920