[发明专利]一种机房3D可视化数据处理的方法及系统

权利要求书

1.一种机房3D可视化数据处理的方法，其特征在于，通过机房3D可视化数据处理系统对机房内所有配电设备及监测设备形成可视化3D模型显示，并对由每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据形成可视化云图显示，所述方法包括以下步骤：

所述机房3D可视化数据处理系统获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据所获取到的机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，仿真出机房内所有配电设备及监测设备的三维模型；

所述机房3D可视化数据处理系统获取每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据并对应划分出采样数据和验证数据后，将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据均输入基于神经网络的预测模型生成预测数据，且将每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据均与其对应采样数据生成的预测数据进行对比验证，进一步根据对比验证结果，选择每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据或由其对应生成的预测数据来形成云图；

所述机房3D可视化数据处理系统可视化显示所仿真出的三维模型，并可视化显示所形成的云图。

2.如权利要求1所述的机房3D可视化数据处理的方法，其特征在于，所述机房3D可视化数据处理系统获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据所获取到的机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，仿真出机房内所有配电设备及监测设备的三维模型的具体步骤包括：

获取机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，并根据所获取到的机房内所有配电设备及监测设备的结构参数，在预设的模型数据库中筛选出对应机房内所有配电设备及监测设备的基础模型；

将所筛选出的基础模型进行仿真，得到机房内所有配电设备及监测设备的三维模型。

3.如权利要求2所述的机房3D可视化数据处理的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

所述机房3D可视化数据处理系统对所筛选出的基础模型及其参数进行增减、修改及编辑操作。

4.如权利要求1所述的机房3D可视化数据处理的方法，其特征在于，所述机房3D可视化数据处理系统获取每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据并对应划分出采样数据和验证数据后，将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据均输入基于神经网络的预测模型生成预测数据，且将每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据均与其对应采样数据生成的预测数据进行对比验证，进一步根据对比验证结果，选择每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据或由其对应生成的预测数据来形成云图的具体步骤包括：

获取每一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据，并将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据均对应划分出采样数据和验证数据；

构建出基于神经网络的预测模型，并将所获取到的每一个监测设备所得的监测数据中的采样数据均输入所述基于神经网络的预测模型生成预测数据；其中，所述基于神经网络的预测模型是由某一个监测设备监测相应配电设备所得的监测数据采用误差的反向传播算法来训练直至神经网络收敛后得到的；

将每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据均与其对应采样数据生成的预测数据进行对比验证；

若当前验证出每一个监测设备所得的监测数据中的验证数据与其对应采样数据生成的预测数据之间的差值均在预设的误差范围内，则确定所述基于神经网络的预测模型准确，并选择所述基于神经网络的预测模型生成的预测数据来形成云图；

若当前验证出某一个监测设备所得的监测数据中的验证数据与其对应采样数据生成的预测数据之间的差值不在所述预设的误差范围内，则确定所述基于神经网络的预测模型不准确，并选择所述基于神经网络的预测模型之前输入的采样数据来形成云图。

5.如权利要求4所述的机房3D可视化数据处理的方法，其特征在于，所述选择所述基于神经网络的预测模型生成的预测数据来形成云图的具体步骤包括：

确定待绘制的云图，并对待绘制的云图以一定像素面积为单位进行划分，生成以等像素面积单元格表示的第一二维矩阵图；

将所述预测数据按照机房内监测设备所在的平面坐标填入在所述第一二维矩阵图所对应的坐标位置上；

根据所述第一二维矩阵图中各个坐标位置的预测数据以及预设的云图绘制规则，得到所述第一二维矩阵图中每个预测数据所对应的颜色，并绘制出云图。