邱浩揚，錢 泱，朱悅林，陳俊濤，肖 明，張曉春

(1. 武漢大學水利水電學院，湖北 武漢 430072； 2. 國網(wǎng)浙江省電力有限公司緊水灘水力發(fā)電廠，浙江 麗水 323000)

隨著我國電網(wǎng)的互聯(lián)程度與規(guī)模不斷的擴大，國內建設了越來越多的變電站。部分變電站運行后，由于各種原因發(fā)生基礎沉降問題，對基礎上部承載電氣設備硬聯(lián)接部位或操作機構的長期可靠運行造成一定的影響。故基礎沉降觀測和監(jiān)測數(shù)據(jù)分析工作對于變電站至關重要，可確保變電站地基沉降的及時發(fā)現(xiàn)和盡早治理。

變電站的沉降監(jiān)測工作依據(jù)國家水準測量規(guī)范[1]，采用精密水準測量方法，以永久穩(wěn)定水準基點為基準點，量測各測點的高程變化。通過周期性監(jiān)測所積累的大量數(shù)據(jù)進行定性和定量分析，進而評價基礎的穩(wěn)定性。

根據(jù)水準測量的原理，必須將測量得到的數(shù)據(jù)加以必要的修正，才能得到正確的高程。傳統(tǒng)的高差改正數(shù)分配過程通常為人工分析處理數(shù)據(jù)，效率低下，難免出現(xiàn)人為誤差。在監(jiān)測流程的最后階段需要考慮各監(jiān)測點的歷史數(shù)值，繪制大量圖表，分析沉降趨勢，得出沉降監(jiān)測結論并撰寫監(jiān)測報告。而報告內數(shù)據(jù)的整合、排版等操作依舊需要人為操作，浪費了對監(jiān)測目標及時做出評估與反應的黃金時間。

電力信息化管理要求在盡量短的時間內完成對監(jiān)測目標信息、數(shù)據(jù)的采集、處理、分析、查詢、安全評估和提出反饋報告以保證運行安全，同時對數(shù)據(jù)的共享性也提供較高的要求。因此迫切需要一套自動化、標準化管理系統(tǒng)為變電站安全穩(wěn)定提供技術支撐。而云計算為這個問題提供了有效的解決思路。云計算的數(shù)據(jù)存儲與計算都在云端進行，能有效提高資源利用率，安全性、可靠性高，數(shù)據(jù)共享性好[2]。國外在水利電力行業(yè)針對云計算技術的應用研究相對深入[3]，現(xiàn)已投入使用能對海量數(shù)據(jù)進行存儲和簡單處理的實際系統(tǒng)[4]。國內在水利電力行業(yè)也有大量的應用實例，如針對電網(wǎng)運行的大壩安全群控云平臺[5]，輸變電設備狀態(tài)監(jiān)測大數(shù)據(jù)處理云平臺[4]，云平臺變電站智能診斷系統(tǒng)[6]，智能電網(wǎng)信息平臺[7]，水力模擬云平臺HydroMP[8]等。由此可見，云平臺可為解決變電站沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)的存儲、分析、共享等提供高效的解決方案。

因此本文針對人工分析變電站沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)的繁瑣和低效問題，基于云計算理念，搭建基于云平臺的沉降監(jiān)測管理系統(tǒng)；基于水準測量原理，通過編程實現(xiàn)包括高差改正數(shù)分配、高程計算等數(shù)據(jù)處理自動化功能；研究沉降監(jiān)測工程中原始數(shù)據(jù)的獲取與計算結果輸出，實現(xiàn)監(jiān)測報告自動化、標準化輸出。最后根據(jù)實際工程進行實例分析與論證，驗證云平臺的可靠性和有效性。

1 沉降監(jiān)測管理系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)模塊設計

本系統(tǒng)以數(shù)據(jù)處理自動化、報告生成自動化為核心，針對變電站沉降監(jiān)測分析的業(yè)務需求展開系統(tǒng)分析，設計了三大功能模塊(見圖1)，各模塊功能如下：

圖1 系統(tǒng)功能模塊圖

1)GUI交互模塊。包括上傳單期數(shù)據(jù)文件，下載單期計算表與多期監(jiān)測報告、報表。

2)數(shù)據(jù)自動化處理模塊。自動解析單期數(shù)據(jù)文件處理數(shù)據(jù)并更新數(shù)據(jù)庫；從數(shù)據(jù)庫得到多期監(jiān)測數(shù)據(jù)并綜合分析處理。

3)報告自動化生成模塊。主要包括自動化生成圖表，如沉降監(jiān)測過程折線圖與相應數(shù)據(jù)表，并自動化生成單期測量高程計算表與多期沉降監(jiān)測工作報告、報表。

1.2 技術路線

依據(jù)圖1的功能需求制定系統(tǒng)的研究技術路線(見圖2)。系統(tǒng)采用目前流行的前、后端分離技術和B/S架構，前端通過HTML/CSS/TS和Angular等創(chuàng)建網(wǎng)頁模板，通過PrimeNG設計交互界面；后端采用SpringBoot框架[9]進行開發(fā)，通過Apache POI庫[10]讀取前端上傳的原始測量數(shù)據(jù)并自動解析，利用MyBatis對MySQL數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)的CRUD操作，通過自編算法模塊處理監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過Aspose自動生成包含大量圖表的Word，Excel、PDF[11]，實現(xiàn)報告自動化生成。

圖2 技術路線圖

1.3 系統(tǒng)架構設計

基于MVC設計模式的思想，系統(tǒng)總體架構劃分為5層(見圖3)。

圖3 系統(tǒng)總體架構圖

1)數(shù)據(jù)實體(Entity)層。設計合適的數(shù)據(jù)實體類、動態(tài)數(shù)組等數(shù)據(jù)結構，根據(jù)需求將數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)映射到內存中。

2)數(shù)據(jù)訪問(Dao)層。通過MyBatis封裝JDBC接口對數(shù)據(jù)庫進行增刪改查。

3)系統(tǒng)服務(Service)層。作為業(yè)務實現(xiàn)的接口，起中間作用，方便后期系統(tǒng)管理維護。

4)業(yè)務邏輯(Controller)層。系統(tǒng)的核心，包含了系統(tǒng)需要的全部功能的算法和計算過程，與數(shù)據(jù)訪問層和表現(xiàn)層進行交互。

5)表現(xiàn)層。以Angular搭建前端網(wǎng)頁框架作為客戶端與用戶進行交互。

1.4 數(shù)據(jù)庫設計

數(shù)據(jù)庫主要用于存儲監(jiān)測數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的共享性和安全性，為后續(xù)生成監(jiān)測報表提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)庫主要由五張表組成(見圖4)：mpdata數(shù)據(jù)表、mp測點表、line測線表、bp基準點表、site站點表，通過外鍵建立一對多聯(lián)系。mpdata數(shù)據(jù)表存儲基準點的所有監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括觀測時間、高差中數(shù)、高程等；mp測點表包括測點id名稱以及所在的測線、測點的位置(經(jīng)緯度+高程坐標)、測點安裝更改或作廢時間等；line測線表包括測線id名稱及其基準點、判斷是否為支水準路線、路線建立修改或廢除時間等；bp基準點表包括基準點id名稱及其坐標；site站點表包括站點id名稱及其位置。

圖4 數(shù)據(jù)表結構及表間關系圖

2 工程應用

本文以浙江靜遠電力實業(yè)有限公司負責的多個變電站或換流站為例開發(fā)分析與應用。針對業(yè)務流程，開展變電站沉降數(shù)據(jù)自動化管理系統(tǒng)主體功能的需求分析，主要包括如下：

1)上傳由徠卡全站儀自動生成的單期測量數(shù)據(jù)表，服務器后臺自動解析文件數(shù)據(jù)，生成單期測量高程計算表，并保存到數(shù)據(jù)庫；

2)訪問數(shù)據(jù)庫獲取多期監(jiān)測數(shù)據(jù)進行沉降數(shù)據(jù)分析(結果包括沉降值、累計變形值、沉降過程線、特征值、間隔相鄰位移測點、累計位移相鄰測點等結果)，自動化生成多期監(jiān)測報表、報告；

3)在網(wǎng)頁端進行文件的上傳與下載。

2.1 系統(tǒng)界面

通過Angular搭建前端框架，結合PrimeNG設計交互界面，界面包括文件上傳、上傳文件解析結果下載、生成監(jiān)測報告、監(jiān)測報告生成結果下載，界面如圖5所示。

圖5 前端網(wǎng)頁界面圖

2.2 單期數(shù)據(jù)自動化處理

①LS0→LD1→LD2→…→LD30→LD31→LS0；

②LS1→LD32→LD33→…→LD55→LD56→LS1；

③LG1→LD57→LD58→…→LD80→LD81→LG1；

④LG1→LD82→LD83→…→LD109→LD110→LG1。

另外設計了一條支水準路線：⑤LS1→LD111→LD112→LD113→LG1。

線路可分為三類：

1)永久水準基點普通線路如線路①②；

2)擴展水準基點普通線路③④；

Sun等[58]研究發(fā)現(xiàn)，在惡唑酮和二硝基氟苯引起的過敏性耳腫脹小鼠中，喂藥枇杷核提取物可以顯著抑制小鼠體內組胺和腫瘤壞死因子-α含量的增加，對小鼠的過敏性皮炎有拮抗作用。在過敏性鼻炎模型中，枇杷核提取物同樣可以抑制大鼠肥大細胞釋放組胺，降低打噴嚏的頻率[59]。Kim等[60]研究了枇杷葉提取物對小鼠過敏的作用，發(fā)現(xiàn)枇杷葉提取物可以降低免疫球蛋白I個E介導的皮膚過敏反應并降低肥大細胞的組胺釋放的含量，此外還可以降低因佛波醇12-肉豆蔻酸酯-13-乙酸鹽和鈣離子載體A23187刺激產生的腫瘤壞死因子的產生。

3)永久水準基點往返線路如線路⑤，擴展水準基點路線③④中存在支水準路線的基準點，需優(yōu)先計算支水準路線⑤。

徠卡全站儀自動生成的原始測量數(shù)據(jù)具有特定格式(見表1)。通過POI讀取測點列和測站高差列，以測站列讀取的數(shù)據(jù)是否為整數(shù)為依據(jù)進行篩選，從中得到有效的測站編號和測站高差數(shù)據(jù)。

表1 原始測量數(shù)據(jù)表

1)對于支水準路線，由于沒有校核條件，所以必須往返觀測，兩次觀測高差之和應為0。不為0但小于限差時將其分配，并推算各點高程。通過POI讀取測站數(shù)據(jù)，各取1/2，分別作為往返測數(shù)據(jù)，計算累計高差，取均值后再按高差中數(shù)進行自動分配，高差中數(shù)和高差改正數(shù)相加即得到高差最可靠值，用高差最可靠值加上水準路線中上一個點的高程，得到了本測點的高程，即可完成支水準路線的計算，如表2。

表2 支水準路線計算成果表

2)對于永久水準基點普通線路，通過POI讀取閉合水準路線①②單期測量數(shù)據(jù)表，無需取其1/2，再重復上述高差改正數(shù)分配步驟得到相應測點的高差，加上永久水準基點高程即為測點高程，如表3。

表3 永久水準基點普通線路①計算結果表

3)對于擴展水準基點普通線路，從支水準路線⑤的計算結果獲取擴展水準基點的起始高程數(shù)據(jù)，重復上述高差改正數(shù)分配步驟，到相應測點的高差，加上擴展水準基點的高程，即可得到測點高程，如表4。

表4 擴展水準基點普通線路④計算結果表

解析文件時對每一個數(shù)據(jù)都必須保持高精度處理，即采用java大數(shù)類型BigDecimal存儲數(shù)據(jù)，才能保證在運算時不丟失精度。計算結果可通過讀取上傳文件名區(qū)分各測線，更新上傳至數(shù)據(jù)庫。

2.3 報告自動化生成

通過連接數(shù)據(jù)庫，根據(jù)測線讀取相應測點，并獲取各測點的多期監(jiān)測數(shù)據(jù)，進行運算得到各個測點的沉陷值、累計變形值、沉陷過程線、特征值、間隔相鄰位移測點、累計位移相鄰測點等結果用于輸出報告、報表。

1)自動化生成Excel圖表。通過Aspose.cell創(chuàng)建數(shù)據(jù)表(sheet)、行(row)列(col)，具體表格單元cell及為其賦予數(shù)值value與樣式style。單期測量計算成果如1.2節(jié)所述，包括三類水準路線計算成果表。通過數(shù)據(jù)庫讀取多期監(jiān)測數(shù)據(jù)，處理生成多期監(jiān)測成果表包括沉降值、累計變形值、沉降過程線、特征值、間隔相鄰位移測點、累計位移相鄰測點6張sheet(見表5)。結合Aspose.cell的Chart繪制沉陷過程線的折線圖見圖6。

表5 多期監(jiān)測成果表示意圖(沉降表)

圖6 多期監(jiān)測沉降過程折線圖(Excel)

2)自動化生成Word報告。變電站多期沉降監(jiān)測工作報告，需事先創(chuàng)建一套word模板，在需要變動的數(shù)據(jù)、或文字處使用Word書簽進行命名標記定位，后臺處理好數(shù)據(jù)后，通過Aspose.word的DocumentBuilder根據(jù)書簽名定位，Aspose.word可插入文本、段落、表格、分頁符、圖片、書簽、字段、超鏈接等(見圖7、表6)。

圖7 沉降量折線圖(Word)

表6 沉降累計位移變形值表(Word) mm

將Aspose.cell與Aspose.word生成的文檔下載鏈接返回到前端GUI界面，以供下載(見圖5)。

3 結 語

1)傳統(tǒng)的變電站監(jiān)測計算分析過程復雜，結果反饋遲緩，為此本文設計將云平臺與變電站監(jiān)測管理相結合，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)存儲共享化，數(shù)據(jù)處理自動化、報告生成自動化，取得良好的效果。

2)與傳統(tǒng)的測量計算相比，大大提高了數(shù)據(jù)處理速度，通過模板自動化生成工作報告，數(shù)據(jù)前端展示，加快設備運行情況的信息反饋，提高了智能化運行管理的程度，縮短了事故判斷和處理時間，工作效率得到顯著提升，為變電站的安全正常運行提供有力保障，減少不必要的經(jīng)濟損失。

3)本平臺今后還將結合互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測，通過傳感器或攝影攝像技術實現(xiàn)數(shù)字化攝影測量，在線實時傳輸數(shù)據(jù)，分析處理，實現(xiàn)超前預報、及時預警，不斷提高計算云平臺的服務質量，在未來將有良好的發(fā)展前景與推廣價值。