Проектирование базы пространственно-временных данных о магистральных электрических сетях Pоссии

https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-2-27-306-314

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

А.М. Карпачевский

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: karpach-am@yandex.ru

Г.С. Титов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: gherman.s.titov@gmail.com

Аннотация

Магистральные линии электропередач России имеют сложную пространственную структуру. Систематизированные и топологически согласованные пространственно-временные данные о них отсутствуют. При этом изучение их эволюции требует не только кропотливого сбора данных, но и детального проектирования структуры базы пространственно-временных данных. Структура должна обеспечивать экономичное хранение данных, быть удобной для заполнения базы и редактирования данных, предоставлять возможности реконструирования состояния сети на заданный период и применения методов пространственного анализа. Сбор данных выполняется на основе открытых источников, например, отчётов системного оператора ЕЭС, схем и программ развития электроэнергетики ЕЭС и отдельных регионов, материалов Публичной кадастровой карты, информации Ситуационно-аналитического центра Минэнерго, и данных дистанционного зондирования очень высокого пространственного разрешения.

Пользователи не имеют прямого доступа к базе данных, а обращаются к ней с помощью типовых запросов. Взаимодействие с базой данных осуществляется через программный интерфейс (API, Application Programming Interface). Это позволяет не только выгружать данные из базы, но и встраивать их во внешние системы, в частности подключать к ним инструменты анализа, создавать на их основе картографические веб-приложения.

Предварительная обработка данных выполняется с использованием языка программирования Python, модуля Arcpy, база данных создаётся с использованием СУБД PostgreSQl, работа программного интерфейса для обращения пользователей к сведениям из базы данных обеспечивается PostgREST.

Согласованная многовременная пространственную база данных, которая послужит основой для анализа структурных особенностей электрических сетей, даст возможность визуализировать историю развития энергосистемы с привязкой к территории в рамках интерактивного картографического веб-приложения, позволит выполнять геоинформационную обработку и расчёты с помощью специальных инструментов сетевого анализа. Возможность детального изучения эволюции магистральных электросетей необходима в долгосрочных стратегиях развития электросетевого комплекса.

За рубежом исследования эволюции электрических сетей, как правило, оперируют схематичным графом сети без привязки к реальной пространственной геометрии, поэтому проблема проектирования структуры пространственно-временных данных не стоит так остро. Однако игнорирование топоморфологических отношений в сети ведёт к потере информации о своеобразной мозаичности электрических сетей, что в свою очередь обуславливает ухудшение качества пространственного анализа.

Ключ. слова

географические сети, геоинформационный анализ, сетевой анализ, эволюция сети, энергосистема.

Список литературы

  1. Каргашин П.Е., Новаковский Б.А., Прасолова А.И., Карпачевский А.М. Изучение пространственной конфигурации электросетей по космическим снимкам. Геодезия и картография, 2016. № 3. С. 50-55.
  2. Фаддеев А.М. Оценка уязвимости энергосистем России, стран ближнего зарубежья и Европы к каскадным авариям. Вестник Московского университета. Серия 5: География, 2016. № 1. С. 46–53.
  3. Buzna L. The evolution of the topology of high-voltage electricity. International Journal of Critical Infrastructures, 2009. V. 5. No. 1/2. P. 72–85.
  4. Crucitti P., Latora V., Marchiori M. Locating critical lines in high-voltage electrical power grids. Fluctuation and Noise Letters, 2005. No. 2 (5). P. 201–208.
  5. George B., Shekhar S. Time-Aggregated Graphs for Modeling Spatio-temporal Networks. Journal on Data Semantics XI. Lecture Notes in Computer Science, 2008, V. 5383. P. 191–213. DOI: 10.1007/978-3-540-92148-6_7.
  6. Medjroubi W., Vogt T. Open source data and models for a sustainable power grid modelling and analysis. 1st Int. Conf. on Large-Scale Grid Integration of Renewable Energy, New Delhi, India, 2017.
  7. Rosas-Casals M. Power grids as Complex Networks: Topology and Fragility. Complexity in Engineering, 2010. P. 21–26. DOI: 10.1109/COMPENG.2010.23.
  8. Rosas-Casals M., Valverde S., Solé R.V. Topological vulnerability of the European power grid under errors and attacks. International Journal of Bifurcation and Chaos in Applied Sciences and Engineering, 2007. V. 17 (7). P. 2465–2475.
  9. Wang E., Cook D., Hyndman R.J. A new tidy data structure to support exploration and modeling of temporal data. Journal of Computational and Graphical Statistics, 2020. V. 29. No. 3. P. 466-478.
  10. Wickham H. Tidy data. Journal of statistical software. 2014. V. 59. No. 10. P. 1–23.

Для цитирования: Карпачевский А.М., Титов Г.С. Проектирование базы пространственно-временных данных о магистральных электрических сетях Pоссии ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 2. С. 306–314. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-2-27-306-314

For citation: Karpachevskiy A.M., Titov G.S. Spatio-temporal database design for backbone power grid of Russia InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2021. V. 27. Part 2. P. 306–314. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-2-27-306-314 (In Russian)