摘要：大数据时代的到来，对于数据分析以及数据展示都是极大的挑战。数据可视化是应对这一挑战非常有效的方法。从海量数据中获得有价值的关键信息，及时洞察已存在的异常和潜在的事故隐患，减少反应时间，从而更好地监视控制整个电网已成为电网研究的热点。
关键词： Data V; 大屏可视化; 电力数据
1、传统数据大屏可视化存在的问题
随着大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具如 D3，Highcharts，Echarts，SVG等，仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息，并且传统可视化技术学习门槛都比较高，从后端数据查询处理，到前端展现布局等都需要有扎实的编程技术水平的软件开发人员才能实现。这对决策者快速了解行业信息，挖掘数据价值和管理决策提出了更高的要求。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性:
(1) 实时性: 数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新;
(2) 简单操作: 数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点;
(3) 更丰富的展现: 数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求;
(4) 多种数据集成支持方式: 数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。
2、Data V大屏可视化技术
相比于传统图表与数据仪表盘，如今的数据可视化致力于用更生动、友好的形式，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。Data V 旨让更多的人看到数据可视化的魅力，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用。提供丰富的可视化模板，满足会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
Data V实现多数据源配置管理及数据接入应用，为数据分析提供多源数据的灵活配置。实现分析数据库、关系型数据库、Restful API、CSV、静态JSON等多种数据来源接入，且支持动态请求，可以选择数据源的不同字段，也可以对数据源做相应的转换、逻辑判断、映射等处理，实现大数据实时计算、监控的需求。
通过配置管理读取编辑器配置的数据配置和布局样式配置来获取页面布局、样式、数据查询语句等参数，再通过连接组件库和数据中心渲染出前端页面，同时，通过应用管理+编辑器，实现每个可视化应用各项参数的快速增删改查。所见即所得式的配置方式，通过拖拽即可实现灵活的可视化布局，无需编程能力，即可创造出专业的可视化应用。以Web GL技术作为支撑，能够绘制海量数据下的地理轨迹、飞线、热力、区块、3D地图/地球，支持多层叠加，自由搭配。创建的可视化应用能够发布分享，并能够通过URL 参数控制数据变量，让不同的用户看到不同的数据页面。
Data V增加了新的数据代理协议，旨在提供更安全的数据查询。它将SQL查询字符串和数据库id加密后传到这个应用，而后这个应用连接数据库将查询后的结果返回到Data V的页面中。能够接入包括分析型数据库，关系型数据库，本地CSV上传和在线API的接入，且支持动态请求。满足各类大数据实时计算、监控的需求，充分发挥大数据计算的能力。
3、分析处理流程可视化
Data V提供可视化工作流设计器、ODPS 代码编辑器，通过拖拽节点（ODPS SQL、OPEN MR、数据同步、SHELL和虚拟节点）和连线的方式来构建上下游依赖关系。建立可拖拽式的流程配置，用户能够随意构建自己的流程，通过组合数据处理服务，构建复杂任务，同时支持自动验证流程合法性，通过上传至后台自动执行。展开二三维GIS融合展现研究，网架融合地图展示等可视化展现见图 1。
图1 、Data V 分析处理流程可视化
用一个虚拟节点作为工作流起始根节点，3个数据同步任务依赖虚拟节点，多个数据同步任务导入的源表经过ODPS SQL任务加工产出，这3个数据同步任务没有依赖关系，ODPS SQL加工任务依赖3个同步任务。鼠标点击画布空白区可拖拽整个DAG图的坐标位置，可通过鼠标连线的方式来创建上下游依赖关系。当鼠标放至父节点底部突出的小圆点时鼠标将呈十字型，此时可以点击引出连线并拖拽线到子节点图上松开，即可完成节点节点依赖关系配置。
选中节点右键可以查看节点代码（进入代码编辑区）、保存节点、删除节点。当工作流处于锁定状态时，右键菜单只有查看节点代码选项。工作流调度配置，主要是配置工作流各种调度属性。节点调度配置，鼠标单击选中某个节点后会出现节点属性组件，主要是配置节点基本属性。数据同步节点只需选择数据源，选择目标数据表，建立映射关系，建立通道控制，开始同步即可进行数据，从数据同步到数据加工、再到自动化报表展现的全套链路，可与多种数据源兼容，提高运算和查询的速度。
4、基于 Data V的电力数据大屏可视化
电力大数据可视化主要涉及到电网资产管理统计分析，电网实时运行数据统计分析，电网设备状态监控等几方面的数据。
电网资产管理统计分析主要目的是将电网系统经过分析、计算、统计之后得到的结果展示给用户，其本身更专注于友好的数据展现方式和美观的展现界面。
电网实时运行数据统计分析是电网中实时产生的一些数据，通过大数据平台获取、存储、处理之后，可以动态的传输给Data V相关的组件，对这些实时的数据做一个统计和展示。
根据前面的介绍，进入管理控制台，找到Data V数据可视化，新建可视化，现在模板或者选择空白模板，在模板中添加常规图表，地图，T文字，指标，网络关系，辅助图形等，设置好页面整体风格和属性，接下来就是配置具体模块的样式，数据源，数据处理等，这里特别强调，数据源提供多种格式的数据源，可以是静态数据也可以是实时数据，通过选择数据库，编写sql过滤查询统计等，发布阅览即可实现大屏可视化。
5、结语
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。特别是在涉及大数据的监控、指挥、调度等方面，大屏显示系统已经成为大数据分析不可或缺的核心基础系统。如何实现电网的实时监测、预警、调度和智能化资源配置，就需要充分利用电力行业大数据，基于指挥监控中心大屏可视化，实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理; 满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。实现了电网运行信息从静态、二维平面、孤立数据的展示方式到动态、三维立体、连续图形的展示方式的转变，全面提高电力行业管理的及时性和准确性，更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
参考文献：
[1]沈国辉，李立新，狄方春，等.特高压电网调度自动化系统的数据集成和可视化展示［J］.电力系统自动化，2009，32( 23) : 94－97．
[2]沈国辉，刘金波，陈光，等.特高压调度运行支持系统关键技术［J］.电网技术，2009，33( 20) : 33－37．
论文作者:程大闯
论文发表刊物:《防护工程》2018年第35期
论文发表时间:2019/3/4
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