【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电网调控，涉及一种电力调度模型轻量化方法，尤其是一种元宇宙下电力调度模型轻量化方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、电力系统正在经历数字化和智能化的转型，面临能源结构转型和电网现代化的挑战。新型电力系统运行决策与气象环境时空的耦合关系日趋紧密和复杂，而现有的电网模型难以实现地理、气象、电网运行数据以及厂站设备状态等多源信息的有效集成及可视化展示，主要原因在于模型的加载和渲染效率低下，大规模的数据处理对硬件设备提出了更高的要求，增加了电力调控的建设和维护成本，因此需要对电力调度元宇宙三维模型进行轻量化处理。
2、经检索，未发现与本专利技术相同或相近似的现有技术的公开文献。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服上述现有技术的不足，提出一种元宇宙下电力调度模型轻量化方法、系统及存储介质，对电力调度元宇宙三维模型进行轻量化处理。
2、本专利技术解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：
3、一种元宇宙下电力调度模型轻量化方法，包括以下步骤：
4、基于深度学习的自适应减面压缩技术，结合纹理映射和曲线抽稀算法，对电力调度模型进行智能数据精简，获得保留关键特征的电力调度模型；
5、针对所述保留关键特征的电力调度模型，通过电网级联加载、可视剔除、异步加载和渲染，得到显示细节优化的电力调度模型；
6、对所述显示细节优化的电力调度模型，结合智能预加载与预测机制，应用多细节层次技术和渐进式加载技术实现电力调度模型的
7、而且，所述基于深度学习的自适应减面压缩技术，结合纹理映射和曲线抽稀算法，对电力调度模型进行智能数据精简，获得保留关键特征的电力调度模型的具体步骤包括：
8、根据模型的几何特性和视觉重要性动态决定简化的程度，对电力调度模型进行几何和拓扑分析，识别模型的纹理细节、边缘轮廓和形状，评估每个多边形对模型视觉效果的贡献，保留对整体外观影响显著的多边形和纹理细节，移除或简化其他多边形；
9、将高分辨率的纹理贴图转换为基于cpu的压缩格式，经过合理的贴图切割和优化，再采用纹理映射技术将二维的纹理映射到三维模型的表面；
10、采用曲线抽稀算法和电网场景下的最短路径算法对电网数据中的节点和线路进行采样，采取具有代表性的数据点，包括曲线的拐点、交叉点或与其他对象的接触点，以保持线路的形状和轮廓，删除冗余的数据点；计算线路的曲率分布，在曲率较低的区域进行抽稀操作。
11、而且，所述针对所述保留关键特征的电力调度模型，通过电网级联加载、可视剔除、异步加载和渲染，得到显示细节优化的电力调度模型的具体步骤包括：
12、首先按照电压等级对电网进行视觉优化处理，针对不同电压等级的电网站线采用区分度高的颜色或效果；其次，在展示电网模型时采用分层加载方式，优先显示高电压等级的线路，随着视角降低，逐渐显示低电压等级的线路；
13、根据相机的位置和视角范围确定哪些物体被遮挡或处于视野之外，仅对用户当前查看的区域的模型进行渲染；
14、延迟加载未显示区域的数据；在后台进行模型加载的同时，开始渲染其它已就绪的内容；利用多核处理器和多线程技术，并行处理多个渲染任务。
15、而且，所述对所述显示细节优化的电力调度模型，结合智能预加载与预测机制，应用多细节层次技术和渐进式加载技术实现电力调度模型的轻量化的具体步骤包括：
16、利用机器学习算法预测用户行为和视野变化，提前加载即将进入视野的模型和纹理资源；
17、将模型、纹理、光照和粒子视为不同的渲染层次，将背景、地形和建筑物等元素划分为不同的层次结构，随距离和视野变化采用不同级别的细节模型；
18、将三维引擎中的地图数据分为不同级别或分辨率的瓦片，每个瓦片代表地球表面的一个区域，根据用户视角和距离计算出当前需要显示的瓦片级别，动态调整展示的细节层次，远距离的瓦片采用低分辨加载；
19、当靠近地表或放大视图时，请求更高分辨率的瓦片数据替换当前显示的低分辨率瓦片。
20、而且，根据模型的几何特性和视觉重要性动态决定简化的程度，对电力调度模型进行几何和拓扑分析，识别模型的纹理细节、边缘轮廓和形状，评估每个多边形对模型视觉效果的贡献，优先保留对整体外观影响显著的多边形和纹理细节，移除或简化其他多边形的具体步骤为：
21、首先分析模型的几何分布，识别模型的边缘、角、纹理等关键特征，然后利用算法来确定哪些多边形被移除或合并。
22、一种元宇宙下电力调度模型轻量化系统，包括：
23、电力调度模型智能数据精简模块、电力调度模型资源管理和动态调度模块、电力调度模型精细化资源分配和细节管理模块。
24、而且，所述电力调度模型智能数据精简模块，用于智能精简电力调度模型数据；
25、所述电力调度模型资源管理和动态调度模块，用于动态调整优化电力调度模型的显示细节；
26、所述电力调度模型精细化资源分配和细节管理模块，用于实现电力调度模型的快速加载和渲染。
27、一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一个或多个指令，所述指令在由一个或多个计算机执行时使得所述一个或多个计算机实施权利要求1至5任一所述的方法。
28、本专利技术的优点和有益效果：
29、本专利技术提出一种元宇宙下电力调度模型轻量化方法、系统和存储介质，对电力调度元宇宙三维模型进行轻量化处理，通过先进的数据处理、资源调度技术和渲染优化策略，实现电网三维模型的高效加载和渲染，达成在普通办公的硬件条件下对气象数据、地理信息、电网运行数据和设备状态三维模型的实时高效渲染和集成展示的目标。
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1.一种元宇宙下电力调度模型轻量化方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的元宇宙下电力调度模型轻量化方法，其特征在于：所述基于深度学习的自适应减面压缩技术，结合纹理映射和曲线抽稀算法，对电力调度模型进行智能数据精简，获得保留关键特征的电力调度模型的具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的元宇宙下电力调度模型轻量化方法，其特征在于：所述针对所述保留关键特征的电力调度模型，通过电网级联加载、可视剔除、异步加载和渲染，得到显示细节优化的电力调度模型的具体步骤包括：
4.根据权利要求1所述的元宇宙下电力调度模型轻量化方法，其特征在于：所述对所述显示细节优化的电力调度模型，结合智能预加载与预测机制，应用多细节层次技术和渐进式加载技术实现电力调度模型的轻量化的具体步骤包括：
5.根据权利要求2所述的元宇宙下电力调度模型轻量化方法，其特征在于：根据模型的几何特性和视觉重要性动态决定简化的程度，对电力调度模型进行几何和拓扑分析，识别模型的纹理细节、边缘轮廓和形状，评估每个多边形对模型视觉效果的贡献，优先保留对整体外观影响显著的多边
6.一种元宇宙下电力调度模型轻量化系统，其特征在于：包括：
7.一种计算机存储介质，其特征在于：所述计算机存储介质存储有一个或多个指令，所述指令在由一个或多个计算机执行时使得所述一个或多个计算机实施权利要求1至5任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种元宇宙下电力调度模型轻量化方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的元宇宙下电力调度模型轻量化方法，其特征在于：所述基于深度学习的自适应减面压缩技术，结合纹理映射和曲线抽稀算法，对电力调度模型进行智能数据精简，获得保留关键特征的电力调度模型的具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的元宇宙下电力调度模型轻量化方法，其特征在于：所述针对所述保留关键特征的电力调度模型，通过电网级联加载、可视剔除、异步加载和渲染，得到显示细节优化的电力调度模型的具体步骤包括：
4.根据权利要求1所述的元宇宙下电力调度模型轻量化方法，其特征在于：所述对所述显示细节优化的电力调度模型，结合智能预加载与预测机制...
【专利技术属性】
技术研发人员：马世乾，郭凌旭，唐萍，李浩然，王天昊，郑骁麟，于建成，贺春，刘涛，陈亮，陈建，商敬安，宋海涛，郝博文，马万乐，李旭，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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