电力建设时空大数据融合可视化智能地图
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作者:季彤天 陈树藩 唐易民 黄敏洧
摘要：电力建设的过程中包含大量的实时和历史数据，采集、融合大量异构数据，基于地图进行可视化，构建电力建设项目相关的可视化地理大数据系统，实现对海量的电力建设大数据甄别、提取、分析，完成决策。同时，利用历史项目数据，完成在建项目分析与预测，帮助管理人员及时发现问题做出预判。在电力建设工程中使用大数据顺应时代发展潮流，进行可视化符合人们习惯，有效解决电力建设中存在的各类问题。
关键词：电力建设;数据融合;可视化;地图
中图分类号：TP311.1 文I标识码：A
文章编号：1009-3044（2021）36-0014-06
开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
当前，城市高速发展的经济建设，民生的感受日趋受到重视，对电力建设工程项目开展的时间、空间上提出了严格的要求，建设投资的管理部门的管理方式逐步从粗放向精细转变，对建设项目从精准投资、项目推进、施工窗口、风险把控等方面都提出了更高的要求。
在目前的实际电力建设工作中，伴随着管理工作的进一步细化，随之而来的是大量信息数据的产生，管理人员每天面对海量的信息要从中做出甄别、提取、分析、决策，其工作强度极高并承担着遗漏缺失的决策风险。构建电力建设时空大数据智能地图，对电力建设过程中产生的大数据进行提炼，建立信息彼此间关联进而获得知识库，并对其高度概括的数据进行存储及可视化，既能在宏观上纵览全局，又能追踪某个电力建设项目的具体情况，帮助项目管理者选择正确的策略并做出决策，促进建设项目管理水平的提高。
1 系统简述
电力工程建设是个复杂的过程，从前期到施工再到最后竣工规划验收存在多个环节，需要遵守多个规范。从前期路线规划、拆迁赔偿、建设对周边影响评估;建设过程工期安排、监督评价;再到竣工期资料收集、规划验收。电力工程建设中无时无刻不在产生大量的数据，利用这些数据。因此电力建设时空大数据地图将多源多结构的数据更多地与地理信息一起融入地图，以研究电力建设中的数据应用。
电力建设大数据智能地图是一种全新的数据承载和表达形式，通过对多源异构数据进行收集整理，将电力规划、业务、建设、政策以及社会影响等数据与地理信息数据融合，为多源数据增加地理属性，以表达数据信息的物理分布、联系以及时间上的发展变化特征，提供面向不同电力建设需求的数据研究与应用。
通过对最为先进的地图应用的研究，可以发现智能地图的技术发展趋势主要表现为：
1）地理数据多维化，通过多个维度（空间三维化、室内细节化、时间序列化）的空间数据的支撑，让地理信息的表达更多样、更翔实;
2）用户对象个性化，智能地图通过对数据的筛选过滤，贴合用户使用习惯及需求，推送个性化的应用信息，提升用户体验，让决策变得更高效;
3）用户专业数据与地理数据的关联：利用数据挖掘的知识提取技术，找到内在的关联，帮助用户找到最佳策略;
4）利用机器学习、深度学习等人工智能的方法处理海量的多源数据，并在智能地图中图形化地表达出来。
综合电力工程建设特点和智能地图技术的发展趋势，设计大数据智能化地图的明确需求，以长三角地区为例：
1）辅助长三角地区整体的电力建设统筹规划，融合记录全区域包括已建成的、设计阶段的以及在建阶段的电力工程情况，展示电力建设布局及发展情况，信息共享，为长三角地区电网发展设计提供全局参照;
2）保留历史数据，建立历史案例数据库，通过机器学习的方式优化决策者可获得的推荐信息;
3）针对在设计阶段以及在建阶段的电力工程，智能化地图承载的数据应覆盖工程建设全程，在各阶段提供相应的数据服务，以下逐阶段进行阐述;
4）在电力工程的前期设计阶段，大数据智能化地图通过地理信息检索工程相关地区政策法规数据、根据工程基础数据匹配相似历史工程案例、收集近期相关社会新闻，以提供数据保证工程设计的合规性与可行性，预测工程涉及拆迁赔偿费用，从而优化设计决策;
5）在电力工程的施工前期，大数据智能化地图通过与工程属性与历史案例学习、周边工程的联系、气候数据、社会性事件的收集等要素，为施工工期预估与安排提供参考数据，将规避雨期、既定社会事件或周边工程影响可能会造成的停工等要素展现出来，为施工做好准备;
6）在电力工程的施工过程中，大数据智能化地图收集相似历史案例、实时天气、社会性新闻、施工人员上传信息等提供施工记录与提醒，如施工日志的记录与极端天气、突发事件等的预警。另一方面支持使用者利用地图分享建设信息，展示输入信息，形成电子白板;
7）在电力工程的竣工规划验收阶段，大数据智能化地图通过对历史案例、当前工程特性、竣工验收条例等信息的综合分析，提供针对工程的竣工验收办理步骤参考，提高竣工规划验收申请效率。
以上即为电力建设时空大数据地图在应用中的明确需求，除了以明确功能辅助电力建设生产外，智能化地图在实际应用中不断研究数据与建设之间的关系，以拓展更多的数据标签，进一步探索电力建设中大数据的融合和应用方法。
2 数据融合框架
2.1 电力建设大数据来源
我国国土面积大，同时人口密度也很大，因此在电力运输线路与相关的电力设备建设情况相对复杂。整理电力建设需求，对电力建设要素信息进行如下列举：
以上数据可以分为三类：
1）勘测数据，此类数据是通过实地勘测、无人机航拍、遥感图像、前期设计等手段获得的带有明显地理特征的工程基础地理信息数据。获得的数据格式有：dwg（CAD文件）、tiff（影像数据）、xlsx（坐标点位）、docx（说明文档）等。
2）专业数据，此类数据是带有电力领域专业性质，如管线、变电站、架空线路等电力建设专业要素的属性和标准，可从电力专业部门处获得结构标准、分类明确的电力工程专业数据。专业数据提供了电力工程建设最基本的专业要素和规则参考。而专业实体则常与勘测数据绑定，形成完整的电力建设工程设计图纸，提高地图主体功能的检索效率。借助SuperMap提供的SDK来为地理信息添加检索频率较高的专业属性，构建数据集，完成工程建设数据的基础融合。以图2的点数据集为例，每一条记录中以Sm开头的七个字段记录了工程中某一点的地理信息，其余字段则为与该点相关的工程专业数据，如该点塔基编号、属性等。
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