CN119171437B 一种基于中压配电网的智能供电规划方法 （广东电网有限责任公司佛山供电局）

局本发明提出了一种基于中压配电网的智能建数字孪生模型；生成自适应的动态克隆模型态负荷预测结果和根据综合评分计算的优先级2于特定的负载模式或状态下的预测，然后将多个预测模型定义为线性回归模型进行初始S24、设计基于误差的加权策略选择最适合当前状态的模型或融合多个模型的预测结S31、使用克隆模型池中的每个预测模型根据数字孪生模型输出的状态特征向量对未S41、根据多模态负荷预测结果和根据综合评分计算的优先级排序定义基于最小化供3步骤六、根据实时监控和反馈的数据，实施故障预测和构建状态空间模型表示数字孪生模型，所述状态空间模型用,通过不断调整权重，每个预测模型能够在多种负载模式下进行优化4首先，计算每个预测模型的预测误差，所述预测误差是实际负载最后，通过权重因子动态调整模型的影响力，综合各引入在线适应与扩展机制，当系统检测到某段时间内预测误差持续超出预设阈值时，,和电流；和(t)分别表示第i个节点的历史平均电压和电流，用于计算当前状态的偏离,5,调度策略的松弛程度；(u)表示第k次迭代的供电策略的优化目标；表示调度,,函数，表示在执行参数p(t+1)下观察到特征向量F(t+1)的可能性；表示先验概,其中，s(ry)表示自愈合策略的优先级得分；TSO(ty)表示策c(r)表示策略s,的恢复成本；u(tyE(t+1))表示策略对电网稳定性的影响函数，6根据优先级得分对所有自愈合策略进行排序，并选择得分最高7[0003]现有技术主要采用固定调度策略或基于历史数据的静态优化方法进行供电规显著提升中压配电网在复杂环境下的响应能力8[0011]S14、使用卡尔曼滤波算法通过结合预测的状态和实际观测数据修正数字孪生模[0012]步骤二、根据数字孪生模型的输出的状态数据生成自适[0016]S24、设计基于误差的加权策略选择最适合当前状态的模型或融合多个模型的预[0018]S31、使用克隆模型池中的每个预测模型根据数字孪生模型输出的状态特征向量[0020]S33、构建引入波动调节系数的动态模型集成策略，通过调整每个预测模型的权[0023]S41、根据多模态负荷预测结果和根据综合评分计算的优先级排序定义基于最小[0024]S42、在多模态负荷预测结果和根据综合评分计算的优先级排序中引入调度约束执行计划；9[0050]进一步地，所述自适应正则化项R(i)包含惩罚项、对电网当前负载波动性和历史电压和电流；和(t)分别表示第i个节点的历史平均电压和电流，用于计算当前状态的[0055]其中，I(u(t+1))表示供电策略u(t+1)函数的权重系数，反映每个指标的重要性；n表示节点总数；t表示当前时刻；B(t+1,u(t+1))表示在策略u(t+1)下，节点i的功率损耗；v(t+1,u(t+1))表示在策略整不同调度策略的松弛程度；(u)表示第k次迭代的供电策略的优化目标；表[0065]设定一个动态故障预测指标paa(t+1)，评估每个c(r)表示策略s,的恢复成本；u(tyE(t+1))表示策略对电网稳定性的影响函[0071]根据优先级得分s(ry)对所有自愈合策略进行排序，并选择得分最高的策略r"作为和调整不同运行场景下的负载预测和供电策略模型。该模型能够自适应地克隆和优化策[0076]利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限器，实时采集电网的电压、电流、功率、温度等参数。每个节点的数据包括多个维度：并消除短期波动，采用指数加权移动平均（ExponentiallyWeightedMovingAverage,[0088]进一步地，数字孪生模型的构建是使用预处理后的数据构建一个状态空间模型（StateSpaceModel,SSM该模型用于描述中压配电网的动态行为。状态空间模型的核确保模型的状态向量和估计误差协方差Rr与实际配电网的动态行为保持一致。模型的[0096]步骤二、根据数字孪生模型的输出的状态数据生成自适的状态估计向量和误差协方差矩阵Rr反映了电网当前的动态行为。这些数据提供了电[0100]⃞=v(t)I(t)v2(t)IZ(t)…va(t)I,(tT，可以动态调整模型的影响力，综合各模型的预测以得到更准确的最终[0118]进一步地，电网的负载模式和状态可能会随着时间和环境的变化而发生显著变[0121]通过这个方案，初步自适应动态克隆模型生成过程被系统化地设计为从数据提态克隆模型池以及步骤1中的数字孪生模型输出策略不仅考虑了每个模型的历史表现，还动态调整模型的权重c,(t)，通过新引入的波动调时调整权重c,(t)，能够更好地反映不同模型在不同时刻对预测的贡献，从[0133]进一步地，基于集成模型预测的未来负载(t+1)，本发明在数字孪生模型中模拟[0142]具体的，先确定优化目标与约束条件，输入是步骤3输出的精确负荷预测*(t+1)和调度策略优先级q"。这些数据提供了电网在未来时刻的负荷信息和优先执行的调度策项c(u(t+1),q")，该约束项结合了预测负荷$"(t+1)与调度策略优先级q"的信息。它确保表示调度策略调整的权重，控制不同策略之间的优先级。Q,(t+1,u(t够根据电网实时状态和负荷预测进行动态调整。算法的核心思想是结合粒子群优化平衡目标函数与约束之间的关系。[0166]监控系统将实时采集的数据M(t+1)传输至中央控制系统，以与预期的策略执行[0170]根据误差矩阵E(t+1)的大小和方向，通过调整策略参数p(t+1)来进行实时修[0171]p(t+1)-p(t+1)-y·E(t+1)，[0177]如果评估函数g(t+1)未达到预设的目标值，则系统会自动重新计算策略参数[0181]具体的，根据步骤五的实时监控反馈数据M(t+1)和修正后的执行参数p(t+1)。[0184]其中，F(t+1)表示故障预测特征向量，包含所有节点的电压(t+1)、电流[0185]其中，AV(t+1)=(t+1)-(⃞)，AI(t+1)=I(t+1)-I(⃞)表示节点i在时刻t+1的电压和电流变化率。算法Assve。该算法基于逐步学习的方式，对电网各节点的历史状态和当前状态进行对[0187]设定一个动态故障预测指标paa(t+1)，用于评[0191]进一步地，一旦检测到某个节点或多个节点的故障概[0195