程鹏

(国网廊坊供电公司，河北 廊坊 065000)

0 引 言

大数据挖掘技术目前已经在电网企业及电力系统的运行管理中广泛应用。但是如何利用大数据技术来深度挖掘这些数据的内在规律以及通过可视化技术来实现更好的电力系统管理是当前要解决的具有挑战性的问题。将可视化技术应用到电力大数据挖掘之中，能够突破传统二维图表在可视化及直观性上的局限性，解决传统可视化方法出现的重叠及密集区域[1-3]。为了能够更好展现电力设备的地理空间特性及设备的运行状态，应当考虑引入数据挖掘智能算法，实现电力大数据的全景状态数据展现，深度挖掘不同空间位置数据之间的相互关系。

1 三维场景模型可视化优化重建

1.1 算法优化设计

为了能够获得更快的刷新速度以及更快的场景绘制速度，需要利用场景漫游以及快速人际交互等多种技术[4]。在电力设备的三维模型构建中，由于这些电力设备大部分都具有多线圈结构且表面局部曲率很大，因而不能够过度简化，否则无法实现对场景重绘的目的效果[5-6]。在此情况下，考虑引入LOD(levels of detail)方法进行模型构建过程的简化，提高场景绘制的速度。首先分析模型结构，采用三角网格(mesh)开展数学描述，即M=(K,V)。对模型的简化，并非是进行E的简化，而是要逐渐过渡到E，需要对E进行量化分析，从而确定其重要程度。可以利用能量函数思想进行模型简化的逼近程度，并不断修正顶点数量变化权重。……