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文档简介
一种基于数字孪生的电网支撑性能评估系2所述数据采集与处理模块，用于采集物理电网中设备的实时状态宏观层模型，用于全网负荷平衡及发电调度的孪生模所述多场景仿真与预测评估模块，用于生成复杂场景下的电网运行仿真所述智能调度与故障预测模块，用于通过深度强化学习算法优化电所述性能评估与优化决策模块，用于基于电压稳定性、功率损耗和所述可视化与人机交互模块，用于展示电网的实时运行述数字孪生模型构建与集成模块的微观层模型通过以下状态方程进行设备的运行状态模,,3,,v为折扣因子。,,10.一种基于数字孪生的电网支撑性能评估方法，依据权利要求1～9任一项所述的一4[0005]因此，本领域技术人员提供一种基于数字孪生的电网支5所述多源数据融合与大数据分析模块，通过扩展卡尔曼滤波对多源数据进行融,[0010]优选的，所述中观层模型通过以下潮流方程描述局部电网的电压和功率流动：,[0011]优选的，所述宏观层模型通过以下优化调度公式确定全网发电机的功率输出：,定义为：,,v为折扣因子。6,,7请参阅附图1附图3，本发明实施例提供一种基于数字孪生的电网支撑性能评估数字孪生模型构建与集成模块的好处实现对电网由设备级到全网级的全面动态智能调度与故障预测模块的好处能根据电网实时数据和历史数据自适应调整电8云端数据同步单元的好处能对来自多边缘节点的数据进行整合分析和进一步处[0026]数字孪生模型构建与集成模块的微观层模型通过以下状态方程进行设备的运行设备的性能、健康状况，判断是否存在异常或潜在故障；通过对状态方程中的控制输入实时状态向量x(t)精确判断其是否处于正常工作状态，识别潜在的性能下降或异常行为；状态方程的控制输入u;(t)使系统能根据电网的实时需求对设备状态进行调整和优化，有,[0029]中观层模型潮流方程的作用描述电网中的功率流动情况，且根据系统导纳矩阵9,宏观层模型优化调度公式的好处系统根据不同发电机的成本特性动态分配功率[0032]多场景仿真与预测评估模块采用蒙特卡洛方法生成场景集，场景集定义为：,,v为折扣因子。[0035]深度强化学习算法公式的好处系统能根据实际运行情况自主学习和调整调度策藏状态更新方程为：hp=O(Mh·xt+uh·hr-1+bn)，[0038]多源数据融合与大数据分析模块通过扩展卡尔曼滤波算法进行多源数据的状态扩展卡尔曼滤波能对多源异构数据进行融合，使得系统能利用不
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