一种基于北斗网格码的海上风电桩基大数据检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于北斗网格码的海上风电桩基大数据检测方法，本发明专利技术通过定位、输出桩基附近的水下地形三维位置网格码，来确定桩基的坐标和编号，并通过构建网格风电机组运维信息系统来实现对风电机组运维的监控；在数据采集方面，运用网格码技术，对搜集到的水下地形数据进行编码、整理，以定位和描述风电桩基地理位置，与其周围水下环境地貌特点。通过建立基于空间网格模型的多源数据关联模型，来完成对气象、水文、水下地形数据的采集；获取有关台风路径信息、海浪预报、潮汐预报、天气预报；台风数值模型系统的信息；这更便于我们对风电桩基运维状态进行精准监控。风电桩基运维状态进行精准监控。风电桩基运维状态进行精准监控。

【技术实现步骤摘要】
一种基于北斗网格码的海上风电桩基大数据检测方法


[0001]本专利技术涉及海上风电桩基数据检测领域，具体为一种基于北斗网格码的海上风电桩基大数据检测方法。

技术介绍

[0002]我国海上风电发展前景十分广阔，据有关数据显示，截至2020年，我国海上风电新增装机量荣登第一宝座，占比达到了50％；同时累计装机量也高居第二。同时，海上风电的快速发展也带来了需要许多亟待解决的问题。海上风电场建成后，由于浪、流等水动力作用会对风机单桩基础产生严重的局部冲刷，使基础产生不均匀沉降而倾斜，从而影响风机基础的稳定性。
[0003]同时，我国海上发电产业正处于蓬勃发展的状态，海上风电运维市场规模正在飞速增长。2019年中国海上风电运维市场规模为4.9亿，2024年整体规模将达到37亿左右，年复合增长率达到45％左右。
[0004]当前，海上风电运维主要存在以下痛点问题：成本高、周期长、兼容性弱，关联和检索到风电机组的风轮、发电机；风轮中含叶片、轮毂、加固件等，以及水下桩基、海底电缆的冲刷等多源属性信息非常困难，尤其是更新组件、水下冲刷情况信息时，工作量大效率低，为此提供了一种基于北斗网格码的海上风电桩基大数据检测方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种基于北斗网格码的海上风电桩基大数据检测方法，以解决上述
技术介绍
提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于北斗网格码的海上风电桩基大数据检测方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1：导入所采集的点云数据文件，并通过程序读取该文件；如下公式所示：dms2＝x2[0]+x2[1]/60+x2[2]/3600；
[0008]若导入的点云数据文件经纬度坐标的数据格式是度分秒形式X2[0]°
x2[1]’
x2[2]”，则将其转换为小数点形式的经纬度坐标dms2；高度以米为计算单位；
[0009]步骤2：将导入的以小数点形式为经纬度坐标格式的点云数据文件的每条数据转换为对应的网格码形式；
[0010]步骤3：根据点云数据二维网格码的数据信息，和输入的分级数，计算出含有点云数据各网格的平均经度、纬度、高度；
[0011]步骤4：根据步骤3的计算结果，将其在可旋转三维坐标系上展现出来；
[0012]步骤5：通过降维后的数据，对其以高度进行排序，再筛选出异常值，通过对异常高度值的筛查发现有关裸露电缆的地理位置信息；
[0013]步骤6：对所涉及的桩基地理位置信息数据通过高级网格码进行数据处理，最终显示在中国地图或世界地图上；让每一个桩基(或每一个桩基所代表的点云数据文件的全部
信息)的信息便可以以一个点的形式显示在地图上；
[0014]步骤7：在桩基地理信息大数据展示的基础上，进一步通过建立基于空间网格模型的多源数据关联模型，来完成对气象、水文、水下地形数据的采集。
[0015]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤2的网格码形式包括二维网格码和三维网格码。
[0016]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤4解决大数据量文件数据在三维可视化呈现时出现的页面卡顿、操作延迟问题，同时也解决了稠密点云数据存在的数据丢失、噪声、不均匀采样问题。
[0017]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤5能达到提取几何结构的目的，再通过隐式曲面拟合方法，达到对稠密点云数据进行表面重建的目的，进而可以对其进行纹理映射，最终达到对点云数据进行三维重建的目的。
[0018]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤6在实现对小范围的桩基周围水下地形进行三维展示的同时，也实现对所涉及桩基的大范围的地理位置信息的大数据展示。
[0019]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤7采集的信息有：台风路径信息；海浪预报(浪高、浪级、浪向、水温)；潮汐预报(对应区域涨潮、退潮信息)；天气预报(气温、天气、风向、风速)；台风数值模型系统的信息。
[0020]本专利技术的有益效果是：本专利技术使用一组采集于海上风电桩基周围地形，并存储为csv格式的点云数据，共计409W条。采集数据精度在秒小数点后2位，对应距离约为北斗第八级网格码对应精度范围。通过对点云数据进行网格化处理，返回各个点的第八级网格码x、y、z平均值，并三维制成图像；通过筛选其中特征值较为明显的点，并通过其有关点云所在处形成的三维图像，来判断桩基的地理位置、裸露海缆，以及周围深坑所在的地理位置。
[0021]本专利技术通过定位、输出桩基附近的水下地形三维位置网格码，来确定桩基的坐标和编号，并通过构建网格风电机组运维信息系统来实现对风电机组运维的监控；在数据采集方面，运用网格码技术，对搜集到的水下地形数据进行编码、整理，以定位和描述风电桩基地理位置，与其周围水下环境地貌特点。
[0022]通过建立基于空间网格模型的多源数据关联模型，来完成对气象、水文、水下地形数据的采集；获取有关台风路径信息(实时更新)；海浪预报(浪高、浪级、浪向、水温)；潮汐预报(对应区域涨潮、退潮信息)；天气预报(气温、天气、风向、风速)；台风数值模型系统的信息；这更便于我们对风电桩基运维状态进行精准监控。
附图说明
[0023]图1为本专利技术北斗二维网格位置码编码结构与代码取值(截图取自北斗网格位置码国家标准“GB/T39409
‑
2020”)；
[0024]图2为本专利技术北斗三维网格位置码形式(截图取自北斗网格位置码国家标准“GB/T39409
‑
2020”)；
[0025]图3为本专利技术“网格码计算工具”主页面；
[0026]图4为本专利技术第8级网格码三维展示；
[0027]图5为本专利技术左侧为对应桩基位置；
[0028]图6为本专利技术右侧为对应深坑位置；
[0029]图7为本专利技术深坑数据大图；
[0030]图8为本专利技术桩基俯视图，右下角为裸露电缆可能处；
[0031]图9为本专利技术桩基裸露电缆。
具体实施方式
[0032]下面结合附图对本专利技术的较佳实施例进行详细阐述，以使本专利技术的优点和特征能更易被本领域人员理解，从而对本专利技术的保护范围做出更为清楚明确的界定。
[0033]实施例：本专利技术提供一种技术方案：一种基于北斗网格码的海上风电桩基大数据检测方法，
[0034]第一步，导入所采集的点云数据文件，并通过程序读取该文件；如公式所示：dms2＝x2[0]+x2[1]/60+x2[2]/3600，若导入的点云数据文件经纬度坐标的数据格式是度分秒形式X2[0]°
x2[1]’
x2[2]”，则我们将它转换为小数点形式的经纬度坐标dms2。高度以米为计算单位；
[0035]第二步，将导入的以小数点形式为经纬度坐标格式的点云数据文件的每条数据转换为对应的网格码形式；其中，二维网格码的转换格式如图1所示，三维网格码的转换格式如图2所示：
[0036本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于北斗网格码的海上风电桩基大数据检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：导入所采集的点云数据文件，并通过程序读取该文件；如下公式所示：dms2＝x2[0]+x2[1]/60+x2[2]/3600；若导入的点云数据文件经纬度坐标的数据格式是度分秒形式X2[0]
°
x2[1]
’
x2[2]”，则将其转换为小数点形式的经纬度坐标dms2；高度以米为计算单位；步骤2：将导入的以小数点形式为经纬度坐标格式的点云数据文件的每条数据转换为对应的网格码形式；步骤3：根据点云数据二维网格码的数据信息，和输入的分级数，计算出含有点云数据各网格的平均经度、纬度、高度；步骤4：根据步骤3的计算结果，将其在可旋转三维坐标系上展现出来；步骤5：通过降维后的数据，对其以高度进行排序，再筛选出异常值，通过对异常高度值的筛查发现有关裸露电缆的地理位置信息；步骤6：对所涉及的桩基地理位置信息数据通过高级网格码进行数据处理，最终显示在中国地图或世界地图上；让每一个桩基(或每一个桩基所代表的点云数据文件的全部信息)的信息便可以以一个点的形式显示在地图上；步骤7：在桩基地理信息大数据展示的基础上，进一步通过建立基于空间网格模型的多源数据关联模型，来完成对气象...

【专利技术属性】
技术研发人员：吉方正，孙佳龙，夏梓铭，朱国豪，赵思聪，胡家祯，于松，沈舟，鞠子夏，
申请(专利权)人：连云港蓝途智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：