论文部分内容阅读
摘要：随着配电网规模的扩大以及计算机技术的应用与发展，为了提高人员处理和分析配电供电区域数据的效率，可视化技术得到了广泛的应用。供电区域数据可视化技术将复杂的数据转换成为更加值观的图像，帮助工作人员更加直观地理解数据的含义。本文介绍了配电供电区域数据可视化技术的相关技术SVG技术、XML技术以及Java 3D技术，并针对目前配电供电区域数据可视化发展过程中存在的问题，提出合理的改善措施及方法，为之后的电网数据可视化技术的研究奠定了理论基础。
关键字：配电供电区域数据;可视化技术;SVG技术;XML技术;Java 3D技术
Research and Implementation of Data Visualization Technology in Distribution Power Supply Area
Abstract： In recent years， with the expansion of distribution network scale and the application and development of computer technology， in order to improve the efficiency of personnel processing and analysis of data in distribution and power supply areas， visualization technology has been widely used. The power area data visualization technology transforms complex data into more value-oriented images， helping staff to understand the meaning of the data more intuitively. This paper introduces SVG technology， XML technology and Java 3D technology related to data visualization technology of power distribution and power supply area， and proposes reasonable improvement measures and methods for the problems existing in the development process of data distribution area data distribution. The research on grid data visualization technology laid the theoretical foundation.
Keywords： distribution power supply area data; visualization technology; SVG technology; XML technology; Java 3D technology
0 引言
作为电网系统中最为重要的环节之一，配电网承担着为用户供电的重要任务，同时也是整个电网系统之中最基本的组成部分。在电力系统中，一般将便压缩低压侧直接或者经过降压处理之后提供给用户进行供电的网络称为配电网。根据电网的区域或者服务对象不同，可以将配电网分为城市配电网和农村配电网两种;根据电压的高低可以将配电网分为高压配电网、中压配电网以及低压配电网三种，其中高压配电网指的是电压为110KV、63KV以及35KV的配电网，中压为10KV和6KV，低压配电网为380V和220V。
我國经济的发展和人们生活水平的提高，居民生活中的电器数量增加，因此导致居民用电量快速增长，国家对于配电网建设的重视程度也愈来愈高，配电网规模日益扩大，也就导致电网运行过程中产生庞大数据量，工作调度人员容易遗漏一些潜在的数据信息。因而为了保障整个电网可靠、安全的运行，必须要提高调度人员对于电网区域数据的处理和分析效率和准确性，因而可视化技术在配电供电区域中的应用也就更加的广泛。
可视化技术就是将各种繁杂的数据转换成为更加清晰值观的图像或者图形方式，帮助人们更加值观的理解数据或者数据运行过程的含义的目的。通过目前研究表明，人们对于图像敏感程度要大于对数据的敏感程度，在配电供电区域中运用可视化技术，便于调度工作人员从可视化的图形之中及时地发现配电网络中存在的问题以及变化趋势，从而可以更快作出决策，提高决策的效率和安全性[1-2]。
1 可视化技术应用的关键技术
1.1SVG技术
SVG（Scalable Vector Graphics）技术是以XML语言为基础的一种矢量图形技术，通过SVG技术可在网页上显示出质量比较好的矢量图形，同时也可以将图形无限量放大且保证图形不会失真，仍然具有较高的分辨率。同时SVG技术还具有多项图像处理功能例如图像色彩渐变功能、滤镜功能等。由于SVG的诸多优势，近些年来在各行各业中SVG技术的应用都十分广泛，在电力数据可视化技术中，IEC提出要将SVG技术作为电力系统之中图形使用的唯一标准，之后SVG技术也必然在电力数据系统重的应用更为的广泛，尤其是在配电供电区域数据可视化技术系统中。
SVG技术对文字、图像、图形、过滤器操控、可重用单元以及色彩渐变六种对象，借助于这些对象，可以对图形进行编辑例如添加一些特殊的文字标注，同时可以将一些基础的图像进行组合生成更为专业复杂的图形，同时也可以通过这六种对象对图形进行集合变化等等。另外，SVG技术的交互功能也很强大，可以利用一些编程语言与外界环境实现交互从而实现系统所需要的功能，图1为SVG的基本绘图元素结构图。 图1 SVG的基本绘图元素结构图
1.2XLM技术
XLM（Extensible Markup Lauguage）是由W3C设计的用来描述数据的语言，类似于HTML超文本语言，目前，在计算机应用领域中XLM的应用非常广泛，主要用于数据的处理、交换和储存。
XML是一种文档数据的编码格式，其中含有多种数据信息，在使用的时候必须要利用特定的解析器才可以将文本中信息解读出来，因而对于XML的应用必须要利用专门的XML解析器。常用的XML解析方法有：DOM、JDOM、SAX和DOM4J，根据不同的场合应用不同的方法。图2为XML文档树型结构。
图2 XML文档树型结构
1.3Java3D技术
从本质上来讲，Java3D就是一个交互式三维图形应用的百年城接口，其可以与多个软件例如Swing、Java2D、AWT等等良好结合。Java3D是以场景图模型为基础的层次比较高的三维动画开发工具，在使用过程之中程序员可以更加关注三维空间的对象和布局方面，而避免被其他的色彩或者光照问题所困扰，其运用目标主要是：
（1）用户可以实现在浏览器中自由观看和操作三维动态图形;
（2）一次编译，多次运行;
（3）跨平台性质，适用于不同的软件平台。
Java3D技术数据结构采用的是一种以场景图为表现形式的数据结果，因而Java3D程序的编写十分简便，首先建立一个三维的场景图，之后对图形中的观察位置进行定义并且将观察参数进行设置正确，之后便可以在显示器上观看运行结果。
2 可视化技术正在配电供电区域中的应用
2.1 技术路线
配电网可视化平台展现出电网各部分的建设内容，展示出配电供电区域综合的建设成果，同时还能够对电网知识。配电供电区域可视化技术数据通过ETL抽取工具进行数据的展示、清理和转换。通过数据接口将各个系统例如区域新能源管理系统、用电信息采集系统、配网抢修管理系统、实时视频监控系统等集成，可以将用户用电的实时数据、用电信息以及设备的运行状况等电网系统的关键指标传输到可视化平台之中，并进行数据的挖掘和分析，通过可视化技术更加直观的展现出来。引导配电供电区域中的电力企业将系统的生产运行方式不断优化，进而推动电力企业的技术改革和发展，转变为耗能低、排放低、效率高的绿色企业。
目前配电供电区域必须以SG-ERP成果为基础，以开源分布式处理为基本框架，结合数据架构，对数据的存储功能、使用功能以及管理功能进行进一步的优化。将电力公司内外数据融合，集成数据的采集、存储、计算等工具，构建出一个公司大数据平台，为电网的生产、管理经营以及服务提供数据的实时采集、检测、分析等提供统一的数据和工具服务，提升电力公司的整体的数据支撑能力。
2.2 智能电网可视化平台基础体系架构
根据可视化平台构建原则以及配电供电区域电力企业的具体需求，初步设计出一个智能电网可视化平台架构如图3所示：
图3 智能电网可视化平台架构
智能电网可视化平台的构建有助于各个子系统或者子模块之间的独立性增强，同时这些子模块之间还可以根据用户需求进行动态的组合，子模块之间的组合并不是通过直接耦合的方式，而是通过数据库的联系经由框架进行组合，子模块的修改也只是模块内部进行的局部修改，并不会导致修改的进一步扩大，因而使得系统的可维护性大大提高，系统开发风险降低，系统安全性提高。
2.3 基于GIS技术的电力大数据可视化
GIS基于空间数据库、属性数据库以及其他应用数据库的公共基础平台。GIS技术拥有公共性和基础性，因而在这个平台上能够构建出满足各种需求的图形、空间分析等诸多功能的應用系统。因而基于平台的应用角度，GIS技术的电力大数据可视化的结构如下图4所示：
图4 基于GIS技术的电力大数据可视化示意图
2.4 应用场景
根据不同的业务需求，本文从用户、电力企业、监管部门以及政府的层面上，分析不同业务场景的需求。
2.4.1 设备关联与用电风险预警
配电供电区域可视化技术的利用可以对设备的故障进行实时关联分析并对故障风险进行预警分析。目前在配电企业中使用的几个主要系统为电网调度安全内控管理平台、配电图纸系统、配电自动化系统、调度主站系统、配电工作管理系统以及配网智能抢修指挥平台。但是这些系统在目前的应用之中关联性不强，数据不能够实现实时同步，且数据分析大多还是必须要依靠人工的分析，当数据量比较大的时候，工作人员的分子工作将十分繁重且准确度比较差。因而可以运用可视化技术，建立配电可视化平台在整个系统之中增加分析功能，并且能够及时给出一些解决的方案和建议。
2.4.2 新能源智能电网可视化平台建设
通过运用智能电网可视化平台，综合展示新能源、清洁能源例如风能、太阳能等的整体运行情况，通过将各类的新能源发电系统与自动化调度下系统集成，实现相关数据之间的共享，帮助工作人员可以更好掌握以及实时掌控新能源对电网的整体影响。
2.4.3 优质服务
通过FLASH等多媒体技术的运用可以介绍系能源在电动汽车经济型、掌上电力、电动汽车充电网站等生活的诸多方面的便捷服务以及优质服务。不仅可以展现出电力企业提供的优质服务，以及为了达到客户满意所作出的巨大努力，同时还可以使人们对智能电网所带来的便利之处有一个充分的认识。
2.4.4 用电行为分析
电力企业的营销部门可以根据用户的用电习惯，分析内在逻辑管理，例如分析反窃电行为，若是仅仅通过传统分析方法，那么最后的结果非常不准确，疑似窃电用户较多，因而只能对疑似窃电用户的大约5%进行检查确认。 针对大量的数据，可以利用电力大数据可视化技术对用户用电行为进行分析，并将其用电行为的历史数据储存到电力大数据可视化平台之中，进一步确定该用户是否具有异常用电行为。避免用户出现违规违章用电行为，最大程度降低偷窃电行为的出现概率，提高售电收入，同时针对窃电行为发生频繁的地区必须设置预警功能。
2.4.5 运检全覆盖
在对电网杆塔或者线路进行巡视时，尽管已经采用非开放平台和自有平台获得PAD支持，但是由于人力物力的局限性，并不能达到运检的全覆盖行，同时目前的杆塔和线路信息均是静态的，无法获取其动态信息，因而必须借助于电力大数据可视化技术，建立一个相对成熟的数据模型从而实现电网运检的全覆盖。
2.4.6 输配、营配贯通
目前我国大部分电力公司还不能实现输电与配电及输配与营配的贯通，利用电力大数据可视化技术，对资源进行整合，各部门工作协同，促进电力企业的营运、运检等部门在客户服务品质的提升，从而做到当出现故障时，可以准确定位客户报修位置、快速判断配网故障、可视化介入、制定科学配电计划，最终实现输配、营配贯通。
2.4.7 配网故障抢修
通过电力大数据可视化技术可以对配电设备的信息进行及时的监测及进行实时的反馈。同时与配电自动化系统结合，对配电网整体运行状态进行综合管控，利用多媒体技术，针对配网抢修的四个环节：用户的保修到抢修平台、故障点展示到抢修车辆轨迹进行仿真模拟，使用戶对配网故障抢修的全过程有一个更好的了解。
2.4.8 在线监测输电线路
基于GIS技术的电力大数据可视化可以获取电力相关数据，构建配电供电区域智能电网的电力设备分布图，实现精细化管理，将重点设施例如变电站、配电线路等在系统中通过建模展示出来，实时同步监测设施的运行状态，动态反映电网在某一时间点的运行状态。
2.4.9 由电力数据判断经济发展情况
经济部门可以利用基于GIS技术的电力大数据可视化对工商业用户的用电数据，结合当地的经济发展的数据，构建以电力数据为基础的不同地区、不同行业的经济预测模型，充分发挥出电力消费数据的前导效应，帮助政府预测经济发展的动向，及时进行产业的调整以及经济的调控。
3 结语
可视化技术是大数据挖掘分析技术的高级运用，因此引起电网企业的重视，并且可以实现大数据挖掘技术的最大潜力，推动我国智能电网的建设工作。目前在电网企业中大数据挖掘技术的发展十分迅速，但是将大量数据转化为高分辨率、高精度的更加直观的图像业务模型、图形处理以及智能算法的工具开发研究还不够深入，因而配电供电区域可视化系统功能还需进一步的研究。
参考文献：
[1]张建业， 刘奎， 张建广， 等. 电网大数据可视化技术的研究与实现[J]. 科学技术创新， 2017（29）：11-12.
[2]柴谦益， 郑文斌， 潘捷凯， 等. 基于大数据分析的智能配电网状态监测与故障处理方法研究[J]. 现代电子技术， 2018.
[3]孙梦觉， 徐敏， 牛斌. 电力大数据可视化研究设计[J]. 电子技术与软件工程， 2017：174.
[4]周倩， 吴楚， 贺柱. 配电网广域测量数据的可视化技术研究[J]. 电工技术， 2018， 484（22）：43-45+48.
[5]崔静安， 周通， 赵红庆， 等. 基于数据可视化技术的供电服务质量提升研究[J]. 电子科技， 2017（12）：143-146.
[6]杨志义. 配电网运行数据采集和监控平台的研究与实现[D]. 2017.
[7]闫小芹. 无线网络数据可视化分析系统的研究与实现[D].
[8]刘瑞. 电力大数据应用于决策分析及可视化技术研究[J]. 数字通信世界， 2018（2）.
[9]杨成顺， 黄淮， 戴宇辰， 等. 基于CIM的配电网三维可视化关键技术研究与实现[J]. 电力科学与工程， 2017（5）.
[10]刘长娥. 数据可视化技术在Web中的研究及应用[J]. 电脑知识与技术， 2017（18）.
[11]黄震， 孙伟， 白霄磊， 等. 基于三维场景的电力数据可视化研究[J]. 能源与环保， 2018.
[12]马庆峰， 徐磊， 王庭钧. 大数据可视化技术在保定·中国电谷的应用研究[J]. 通讯世界， 2017（5）.
[13]高斐， 陈梅， 苏晨. 多维数据可视化实现的方式探究[J]. 电脑知识与技术， 2017（32）：28-29+35.
[14]乔俊峰， 王一清， 杨佩， 等. 基于大数据技术的配电网全景监测系统的研究与实现[J]. 供用电， 2018.
[15]侯维捷. 采用动态规划技术实现配电网恢复供电研究[J]. 科技创新与应用， 2017（11）：193-193.
黄雄（1984-）男， 工程师、从事电力设备工作。
关键字：配电供电区域数据;可视化技术;SVG技术;XML技术;Java 3D技术
Research and Implementation of Data Visualization Technology in Distribution Power Supply Area
Abstract： In recent years， with the expansion of distribution network scale and the application and development of computer technology， in order to improve the efficiency of personnel processing and analysis of data in distribution and power supply areas， visualization technology has been widely used. The power area data visualization technology transforms complex data into more value-oriented images， helping staff to understand the meaning of the data more intuitively. This paper introduces SVG technology， XML technology and Java 3D technology related to data visualization technology of power distribution and power supply area， and proposes reasonable improvement measures and methods for the problems existing in the development process of data distribution area data distribution. The research on grid data visualization technology laid the theoretical foundation.
Keywords： distribution power supply area data; visualization technology; SVG technology; XML technology; Java 3D technology
0 引言
作为电网系统中最为重要的环节之一，配电网承担着为用户供电的重要任务，同时也是整个电网系统之中最基本的组成部分。在电力系统中，一般将便压缩低压侧直接或者经过降压处理之后提供给用户进行供电的网络称为配电网。根据电网的区域或者服务对象不同，可以将配电网分为城市配电网和农村配电网两种;根据电压的高低可以将配电网分为高压配电网、中压配电网以及低压配电网三种，其中高压配电网指的是电压为110KV、63KV以及35KV的配电网，中压为10KV和6KV，低压配电网为380V和220V。
我國经济的发展和人们生活水平的提高，居民生活中的电器数量增加，因此导致居民用电量快速增长，国家对于配电网建设的重视程度也愈来愈高，配电网规模日益扩大，也就导致电网运行过程中产生庞大数据量，工作调度人员容易遗漏一些潜在的数据信息。因而为了保障整个电网可靠、安全的运行，必须要提高调度人员对于电网区域数据的处理和分析效率和准确性，因而可视化技术在配电供电区域中的应用也就更加的广泛。
可视化技术就是将各种繁杂的数据转换成为更加清晰值观的图像或者图形方式，帮助人们更加值观的理解数据或者数据运行过程的含义的目的。通过目前研究表明，人们对于图像敏感程度要大于对数据的敏感程度，在配电供电区域中运用可视化技术，便于调度工作人员从可视化的图形之中及时地发现配电网络中存在的问题以及变化趋势，从而可以更快作出决策，提高决策的效率和安全性[1-2]。
1 可视化技术应用的关键技术
1.1SVG技术
SVG（Scalable Vector Graphics）技术是以XML语言为基础的一种矢量图形技术，通过SVG技术可在网页上显示出质量比较好的矢量图形，同时也可以将图形无限量放大且保证图形不会失真，仍然具有较高的分辨率。同时SVG技术还具有多项图像处理功能例如图像色彩渐变功能、滤镜功能等。由于SVG的诸多优势，近些年来在各行各业中SVG技术的应用都十分广泛，在电力数据可视化技术中，IEC提出要将SVG技术作为电力系统之中图形使用的唯一标准，之后SVG技术也必然在电力数据系统重的应用更为的广泛，尤其是在配电供电区域数据可视化技术系统中。
SVG技术对文字、图像、图形、过滤器操控、可重用单元以及色彩渐变六种对象，借助于这些对象，可以对图形进行编辑例如添加一些特殊的文字标注，同时可以将一些基础的图像进行组合生成更为专业复杂的图形，同时也可以通过这六种对象对图形进行集合变化等等。另外，SVG技术的交互功能也很强大，可以利用一些编程语言与外界环境实现交互从而实现系统所需要的功能，图1为SVG的基本绘图元素结构图。 图1 SVG的基本绘图元素结构图
1.2XLM技术
XLM（Extensible Markup Lauguage）是由W3C设计的用来描述数据的语言，类似于HTML超文本语言，目前，在计算机应用领域中XLM的应用非常广泛，主要用于数据的处理、交换和储存。
XML是一种文档数据的编码格式，其中含有多种数据信息，在使用的时候必须要利用特定的解析器才可以将文本中信息解读出来，因而对于XML的应用必须要利用专门的XML解析器。常用的XML解析方法有：DOM、JDOM、SAX和DOM4J，根据不同的场合应用不同的方法。图2为XML文档树型结构。
图2 XML文档树型结构
1.3Java3D技术
从本质上来讲，Java3D就是一个交互式三维图形应用的百年城接口，其可以与多个软件例如Swing、Java2D、AWT等等良好结合。Java3D是以场景图模型为基础的层次比较高的三维动画开发工具，在使用过程之中程序员可以更加关注三维空间的对象和布局方面，而避免被其他的色彩或者光照问题所困扰，其运用目标主要是：
（1）用户可以实现在浏览器中自由观看和操作三维动态图形;
（2）一次编译，多次运行;
（3）跨平台性质，适用于不同的软件平台。
Java3D技术数据结构采用的是一种以场景图为表现形式的数据结果，因而Java3D程序的编写十分简便，首先建立一个三维的场景图，之后对图形中的观察位置进行定义并且将观察参数进行设置正确，之后便可以在显示器上观看运行结果。
2 可视化技术正在配电供电区域中的应用
2.1 技术路线
配电网可视化平台展现出电网各部分的建设内容，展示出配电供电区域综合的建设成果，同时还能够对电网知识。配电供电区域可视化技术数据通过ETL抽取工具进行数据的展示、清理和转换。通过数据接口将各个系统例如区域新能源管理系统、用电信息采集系统、配网抢修管理系统、实时视频监控系统等集成，可以将用户用电的实时数据、用电信息以及设备的运行状况等电网系统的关键指标传输到可视化平台之中，并进行数据的挖掘和分析，通过可视化技术更加直观的展现出来。引导配电供电区域中的电力企业将系统的生产运行方式不断优化，进而推动电力企业的技术改革和发展，转变为耗能低、排放低、效率高的绿色企业。
目前配电供电区域必须以SG-ERP成果为基础，以开源分布式处理为基本框架，结合数据架构，对数据的存储功能、使用功能以及管理功能进行进一步的优化。将电力公司内外数据融合，集成数据的采集、存储、计算等工具，构建出一个公司大数据平台，为电网的生产、管理经营以及服务提供数据的实时采集、检测、分析等提供统一的数据和工具服务，提升电力公司的整体的数据支撑能力。
2.2 智能电网可视化平台基础体系架构
根据可视化平台构建原则以及配电供电区域电力企业的具体需求，初步设计出一个智能电网可视化平台架构如图3所示：
图3 智能电网可视化平台架构
智能电网可视化平台的构建有助于各个子系统或者子模块之间的独立性增强，同时这些子模块之间还可以根据用户需求进行动态的组合，子模块之间的组合并不是通过直接耦合的方式，而是通过数据库的联系经由框架进行组合，子模块的修改也只是模块内部进行的局部修改，并不会导致修改的进一步扩大，因而使得系统的可维护性大大提高，系统开发风险降低，系统安全性提高。
2.3 基于GIS技术的电力大数据可视化
GIS基于空间数据库、属性数据库以及其他应用数据库的公共基础平台。GIS技术拥有公共性和基础性，因而在这个平台上能够构建出满足各种需求的图形、空间分析等诸多功能的應用系统。因而基于平台的应用角度，GIS技术的电力大数据可视化的结构如下图4所示：
图4 基于GIS技术的电力大数据可视化示意图
2.4 应用场景
根据不同的业务需求，本文从用户、电力企业、监管部门以及政府的层面上，分析不同业务场景的需求。
2.4.1 设备关联与用电风险预警
配电供电区域可视化技术的利用可以对设备的故障进行实时关联分析并对故障风险进行预警分析。目前在配电企业中使用的几个主要系统为电网调度安全内控管理平台、配电图纸系统、配电自动化系统、调度主站系统、配电工作管理系统以及配网智能抢修指挥平台。但是这些系统在目前的应用之中关联性不强，数据不能够实现实时同步，且数据分析大多还是必须要依靠人工的分析，当数据量比较大的时候，工作人员的分子工作将十分繁重且准确度比较差。因而可以运用可视化技术，建立配电可视化平台在整个系统之中增加分析功能，并且能够及时给出一些解决的方案和建议。
2.4.2 新能源智能电网可视化平台建设
通过运用智能电网可视化平台，综合展示新能源、清洁能源例如风能、太阳能等的整体运行情况，通过将各类的新能源发电系统与自动化调度下系统集成，实现相关数据之间的共享，帮助工作人员可以更好掌握以及实时掌控新能源对电网的整体影响。
2.4.3 优质服务
通过FLASH等多媒体技术的运用可以介绍系能源在电动汽车经济型、掌上电力、电动汽车充电网站等生活的诸多方面的便捷服务以及优质服务。不仅可以展现出电力企业提供的优质服务，以及为了达到客户满意所作出的巨大努力，同时还可以使人们对智能电网所带来的便利之处有一个充分的认识。
2.4.4 用电行为分析
电力企业的营销部门可以根据用户的用电习惯，分析内在逻辑管理，例如分析反窃电行为，若是仅仅通过传统分析方法，那么最后的结果非常不准确，疑似窃电用户较多，因而只能对疑似窃电用户的大约5%进行检查确认。 针对大量的数据，可以利用电力大数据可视化技术对用户用电行为进行分析，并将其用电行为的历史数据储存到电力大数据可视化平台之中，进一步确定该用户是否具有异常用电行为。避免用户出现违规违章用电行为，最大程度降低偷窃电行为的出现概率，提高售电收入，同时针对窃电行为发生频繁的地区必须设置预警功能。
2.4.5 运检全覆盖
在对电网杆塔或者线路进行巡视时，尽管已经采用非开放平台和自有平台获得PAD支持，但是由于人力物力的局限性，并不能达到运检的全覆盖行，同时目前的杆塔和线路信息均是静态的，无法获取其动态信息，因而必须借助于电力大数据可视化技术，建立一个相对成熟的数据模型从而实现电网运检的全覆盖。
2.4.6 输配、营配贯通
目前我国大部分电力公司还不能实现输电与配电及输配与营配的贯通，利用电力大数据可视化技术，对资源进行整合，各部门工作协同，促进电力企业的营运、运检等部门在客户服务品质的提升，从而做到当出现故障时，可以准确定位客户报修位置、快速判断配网故障、可视化介入、制定科学配电计划，最终实现输配、营配贯通。
2.4.7 配网故障抢修
通过电力大数据可视化技术可以对配电设备的信息进行及时的监测及进行实时的反馈。同时与配电自动化系统结合，对配电网整体运行状态进行综合管控，利用多媒体技术，针对配网抢修的四个环节：用户的保修到抢修平台、故障点展示到抢修车辆轨迹进行仿真模拟，使用戶对配网故障抢修的全过程有一个更好的了解。
2.4.8 在线监测输电线路
基于GIS技术的电力大数据可视化可以获取电力相关数据，构建配电供电区域智能电网的电力设备分布图，实现精细化管理，将重点设施例如变电站、配电线路等在系统中通过建模展示出来，实时同步监测设施的运行状态，动态反映电网在某一时间点的运行状态。
2.4.9 由电力数据判断经济发展情况
经济部门可以利用基于GIS技术的电力大数据可视化对工商业用户的用电数据，结合当地的经济发展的数据，构建以电力数据为基础的不同地区、不同行业的经济预测模型，充分发挥出电力消费数据的前导效应，帮助政府预测经济发展的动向，及时进行产业的调整以及经济的调控。
3 结语
可视化技术是大数据挖掘分析技术的高级运用，因此引起电网企业的重视，并且可以实现大数据挖掘技术的最大潜力，推动我国智能电网的建设工作。目前在电网企业中大数据挖掘技术的发展十分迅速，但是将大量数据转化为高分辨率、高精度的更加直观的图像业务模型、图形处理以及智能算法的工具开发研究还不够深入，因而配电供电区域可视化系统功能还需进一步的研究。
参考文献：
[1]张建业， 刘奎， 张建广， 等. 电网大数据可视化技术的研究与实现[J]. 科学技术创新， 2017（29）：11-12.
[2]柴谦益， 郑文斌， 潘捷凯， 等. 基于大数据分析的智能配电网状态监测与故障处理方法研究[J]. 现代电子技术， 2018.
[3]孙梦觉， 徐敏， 牛斌. 电力大数据可视化研究设计[J]. 电子技术与软件工程， 2017：174.
[4]周倩， 吴楚， 贺柱. 配电网广域测量数据的可视化技术研究[J]. 电工技术， 2018， 484（22）：43-45+48.
[5]崔静安， 周通， 赵红庆， 等. 基于数据可视化技术的供电服务质量提升研究[J]. 电子科技， 2017（12）：143-146.
[6]杨志义. 配电网运行数据采集和监控平台的研究与实现[D]. 2017.
[7]闫小芹. 无线网络数据可视化分析系统的研究与实现[D].
[8]刘瑞. 电力大数据应用于决策分析及可视化技术研究[J]. 数字通信世界， 2018（2）.
[9]杨成顺， 黄淮， 戴宇辰， 等. 基于CIM的配电网三维可视化关键技术研究与实现[J]. 电力科学与工程， 2017（5）.
[10]刘长娥. 数据可视化技术在Web中的研究及应用[J]. 电脑知识与技术， 2017（18）.
[11]黄震， 孙伟， 白霄磊， 等. 基于三维场景的电力数据可视化研究[J]. 能源与环保， 2018.
[12]马庆峰， 徐磊， 王庭钧. 大数据可视化技术在保定·中国电谷的应用研究[J]. 通讯世界， 2017（5）.
[13]高斐， 陈梅， 苏晨. 多维数据可视化实现的方式探究[J]. 电脑知识与技术， 2017（32）：28-29+35.
[14]乔俊峰， 王一清， 杨佩， 等. 基于大数据技术的配电网全景监测系统的研究与实现[J]. 供用电， 2018.
[15]侯维捷. 采用动态规划技术实现配电网恢复供电研究[J]. 科技创新与应用， 2017（11）：193-193.
黄雄（1984-）男， 工程师、从事电力设备工作。