基于云平台的变电站沉降监测管理系统

邱浩扬，钱 泱，朱悦林，陈俊涛，肖 明，张晓春

(1. 武汉大学水利水电学院，湖北 武汉 430072； 2. 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂，浙江 丽水 323000)

随着我国电网的互联程度与规模不断的扩大，国内建设了越来越多的变电站。部分变电站运行后，由于各种原因发生基础沉降问题，对基础上部承载电气设备硬联接部位或操作机构的长期可靠运行造成一定的影响。故基础沉降观测和监测数据分析工作对于变电站至关重要，可确保变电站地基沉降的及时发现和尽早治理。

变电站的沉降监测工作依据国家水准测量规范[1]，采用精密水准测量方法，以永久稳定水准基点为基准点，量测各测点的高程变化。通过周期性监测所积累的大量数据进行定性和定量分析，进而评价基础的稳定性。

根据水准测量的原理，必须将测量得到的数据加以必要的修正，才能得到正确的高程。传统的高差改正数分配过程通常为人工分析处理数据，效率低下，难免出现人为误差。在监测流程的最后阶段需要考虑各监测点的历史数值，绘制大量图表，分析沉降趋势，得出沉降监测结论并撰写监测报告。而报告内数据的整合、排版等操作依旧需要人为操作，浪费了对监测目标及时做出评估与反应的黄金时间。

电力信息化管理要求在尽量短的时间内完成对监测目标信息、数据的采集、处理、分析、查询、安全评估和提出反馈报告以保证运行安全，同时对数据的共享性也提供较高的要求。因此迫切需要一套自动化、标准化管理系统为变电站安全稳定提供技术支撑。而云计算为这个问题提供了有效的解决思路。云计算的数据存储与计算都在云端进行，能有效提高资源利用率，安全性、可靠性高，数据共享性好[2]。国外在水利电力行业针对云计算技术的应用研究相对深入[3]，现已投入使用能对海量数据进行存储和简单处理的实际系统[4]。国内在水利电力行业也有大量的应用实例，如针对电网运行的大坝安全群控云平台[5]，输变电设备状态监测大数据处理云平台[4]，云平台变电站智能诊断系统[6]，智能电网信息平台[7]，水力模拟云平台HydroMP[8]等。由此可见，云平台可为解决变电站沉降监测数据的存储、分析、共享等提供高效的解决方案。

因此本文针对人工分析变电站沉降监测数据的繁琐和低效问题，基于云计算理念，搭建基于云平台的沉降监测管理系统；基于水准测量原理，通过编程实现包括高差改正数分配、高程计算等数据处理自动化功能；研究沉降监测工程中原始数据的获取与计算结果输出，实现监测报告自动化、标准化输出。最后根据实际工程进行实例分析与论证，验证云平台的可靠性和有效性。

1 沉降监测管理系统

1.1 系统模块设计

本系统以数据处理自动化、报告生成自动化为核心，针对变电站沉降监测分析的业务需求展开系统分析，设计了三大功能模块(见图1)，各模块功能如下：

图1 系统功能模块图

1)GUI交互模块。包括上传单期数据文件，下载单期计算表与多期监测报告、报表。

2)数据自动化处理模块。自动解析单期数据文件处理数据并更新数据库；从数据库得到多期监测数据并综合分析处理。

3)报告自动化生成模块。主要包括自动化生成图表，如沉降监测过程折线图与相应数据表，并自动化生成单期测量高程计算表与多期沉降监测工作报告、报表。

1.2 技术路线

依据图1的功能需求制定系统的研究技术路线(见图2)。系统采用目前流行的前、后端分离技术和B/S架构，前端通过HTML/CSS/TS和Angular等创建网页模板，通过PrimeNG设计交互界面；后端采用SpringBoot框架[9]进行开发，通过Apache POI库[10]读取前端上传的原始测量数据并自动解析，利用MyBatis对MySQL数据库进行数据的CRUD操作，通过自编算法模块处理监测数据，通过Aspose自动生成包含大量图表的Word，Excel、PDF[11]，实现报告自动化生成。

图2 技术路线图

1.3 系统架构设计

基于MVC设计模式的思想，系统总体架构划分为5层(见图3)。

图3 系统总体架构图

1)数据实体(Entity)层。设计合适的数据实体类、动态数组等数据结构，根据需求将数据库数据映射到内存中。

2)数据访问(Dao)层。通过MyBatis封装JDBC接口对数据库进行增删改查。

3)系统服务(Service)层。作为业务实现的接口，起中间作用，方便后期系统管理维护。

4)业务逻辑(Controller)层。系统的核心，包含了系统需要的全部功能的算法和计算过程，与数据访问层和表现层进行交互。

5)表现层。以Angular搭建前端网页框架作为客户端与用户进行交互。

1.4 数据库设计

数据库主要用于存储监测数据，提高数据的共享性和安全性，为后续生成监测报表提供数据支持。数据库主要由五张表组成(见图4)：mpdata数据表、mp测点表、line测线表、bp基准点表、site站点表，通过外键建立一对多联系。mpdata数据表存储基准点的所有监测数据，包括观测时间、高差中数、高程等；mp测点表包括测点id名称以及所在的测线、测点的位置(经纬度+高程坐标)、测点安装更改或作废时间等；line测线表包括测线id名称及其基准点、判断是否为支水准路线、路线建立修改或废除时间等；bp基准点表包括基准点id名称及其坐标；site站点表包括站点id名称及其位置。

图4 数据表结构及表间关系图

2 工程应用

本文以浙江静远电力实业有限公司负责的多个变电站或换流站为例开发分析与应用。针对业务流程，开展变电站沉降数据自动化管理系统主体功能的需求分析，主要包括如下：

1)上传由徕卡全站仪自动生成的单期测量数据表，服务器后台自动解析文件数据，生成单期测量高程计算表，并保存到数据库；

2)访问数据库获取多期监测数据进行沉降数据分析(结果包括沉降值、累计变形值、沉降过程线、特征值、间隔相邻位移测点、累计位移相邻测点等结果)，自动化生成多期监测报表、报告；

3)在网页端进行文件的上传与下载。

2.1 系统界面

通过Angular搭建前端框架，结合PrimeNG设计交互界面，界面包括文件上传、上传文件解析结果下载、生成监测报告、监测报告生成结果下载，界面如图5所示。

图5 前端网页界面图

2.2 单期数据自动化处理

①LS0→LD1→LD2→…→LD30→LD31→LS0；

②LS1→LD32→LD33→…→LD55→LD56→LS1；

③LG1→LD57→LD58→…→LD80→LD81→LG1；

④LG1→LD82→LD83→…→LD109→LD110→LG1。

另外设计了一条支水准路线：⑤LS1→LD111→LD112→LD113→LG1。

线路可分为三类：

1)永久水准基点普通线路如线路①②；

2)扩展水准基点普通线路③④；

Sun等[58]研究发现，在恶唑酮和二硝基氟苯引起的过敏性耳肿胀小鼠中，喂药枇杷核提取物可以显著抑制小鼠体内组胺和肿瘤坏死因子-α含量的增加，对小鼠的过敏性皮炎有拮抗作用。在过敏性鼻炎模型中，枇杷核提取物同样可以抑制大鼠肥大细胞释放组胺，降低打喷嚏的频率[59]。Kim等[60]研究了枇杷叶提取物对小鼠过敏的作用，发现枇杷叶提取物可以降低免疫球蛋白I个E介导的皮肤过敏反应并降低肥大细胞的组胺释放的含量，此外还可以降低因佛波醇12-肉豆蔻酸酯-13-乙酸盐和钙离子载体A23187刺激产生的肿瘤坏死因子的产生。

3)永久水准基点往返线路如线路⑤，扩展水准基点路线③④中存在支水准路线的基准点，需优先计算支水准路线⑤。

徕卡全站仪自动生成的原始测量数据具有特定格式(见表1)。通过POI读取测点列和测站高差列，以测站列读取的数据是否为整数为依据进行筛选，从中得到有效的测站编号和测站高差数据。

表1 原始测量数据表

1)对于支水准路线，由于没有校核条件，所以必须往返观测，两次观测高差之和应为0。不为0但小于限差时将其分配，并推算各点高程。通过POI读取测站数据，各取1/2，分别作为往返测数据，计算累计高差，取均值后再按高差中数进行自动分配，高差中数和高差改正数相加即得到高差最可靠值，用高差最可靠值加上水准路线中上一个点的高程，得到了本测点的高程，即可完成支水准路线的计算，如表2。

表2 支水准路线计算成果表

2)对于永久水准基点普通线路，通过POI读取闭合水准路线①②单期测量数据表，无需取其1/2，再重复上述高差改正数分配步骤得到相应测点的高差，加上永久水准基点高程即为测点高程，如表3。

表3 永久水准基点普通线路①计算结果表

3)对于扩展水准基点普通线路，从支水准路线⑤的计算结果获取扩展水准基点的起始高程数据，重复上述高差改正数分配步骤，到相应测点的高差，加上扩展水准基点的高程，即可得到测点高程，如表4。

表4 扩展水准基点普通线路④计算结果表

解析文件时对每一个数据都必须保持高精度处理，即采用java大数类型BigDecimal存储数据，才能保证在运算时不丢失精度。计算结果可通过读取上传文件名区分各测线，更新上传至数据库。

2.3 报告自动化生成

通过连接数据库，根据测线读取相应测点，并获取各测点的多期监测数据，进行运算得到各个测点的沉陷值、累计变形值、沉陷过程线、特征值、间隔相邻位移测点、累计位移相邻测点等结果用于输出报告、报表。

1)自动化生成Excel图表。通过Aspose.cell创建数据表(sheet)、行(row)列(col)，具体表格单元cell及为其赋予数值value与样式style。单期测量计算成果如1.2节所述，包括三类水准路线计算成果表。通过数据库读取多期监测数据，处理生成多期监测成果表包括沉降值、累计变形值、沉降过程线、特征值、间隔相邻位移测点、累计位移相邻测点6张sheet(见表5)。结合Aspose.cell的Chart绘制沉陷过程线的折线图见图6。

表5 多期监测成果表示意图(沉降表)

图6 多期监测沉降过程折线图(Excel)

2)自动化生成Word报告。变电站多期沉降监测工作报告，需事先创建一套word模板，在需要变动的数据、或文字处使用Word书签进行命名标记定位，后台处理好数据后，通过Aspose.word的DocumentBuilder根据书签名定位，Aspose.word可插入文本、段落、表格、分页符、图片、书签、字段、超链接等(见图7、表6)。

图7 沉降量折线图(Word)

表6 沉降累计位移变形值表(Word) mm

将Aspose.cell与Aspose.word生成的文档下载链接返回到前端GUI界面，以供下载(见图5)。

3 结 语

1)传统的变电站监测计算分析过程复杂，结果反馈迟缓，为此本文设计将云平台与变电站监测管理相结合，实现了数据存储共享化，数据处理自动化、报告生成自动化，取得良好的效果。

2)与传统的测量计算相比，大大提高了数据处理速度，通过模板自动化生成工作报告，数据前端展示，加快设备运行情况的信息反馈，提高了智能化运行管理的程度，缩短了事故判断和处理时间，工作效率得到显著提升，为变电站的安全正常运行提供有力保障，减少不必要的经济损失。

3)本平台今后还将结合互联网监测，通过传感器或摄影摄像技术实现数字化摄影测量，在线实时传输数据，分析处理，实现超前预报、及时预警，不断提高计算云平台的服务质量，在未来将有良好的发展前景与推广价值。