CN119419791A 基于时序动态解析的配电网结构动态推演方法及系统 （国网浙江省电力有限公司金华供电公司）

基于时序动态解析的配电网结构动态推演时序动态解析的配电网结构动态推演方法及系据特征主成分时序聚合表示和用户侧数据特征主成分时序聚合表示之间的时空显著联合表示2分别对所述发电侧数据的时间队列、所述电网侧数据分别对所述发电侧数据嵌入编码向量的时间队列、所述间队列和所述用户侧数据嵌入编码向量的时间队列进行动态主成分时序聚合以得到发电提取当前发电侧数据嵌入编码向量和历史发电侧数据嵌入编码向量的序列后进行主成分所述当前发电侧数据主成分表示向量和历史发电侧数据主成分表示向量的序列进行图主成分传播聚合以得到所述发电侧数据特征主成分时序聚合基于所述发电侧数据特征主成分时序聚合表示向量、所述电网侧数聚合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量之间的电网多源因素时空获取所述发电侧数据的时间队列，所述发电侧数据包括可再生获取所述电网侧数据的时间队列，所述电网侧数据包括线路负载使用发电侧数据嵌入编码器对所述发电侧数据的时间队列中的各个发电侧数据进行嵌入编码以得到所述发电侧数据嵌入编码向量的时间队列；使用电网侧数据嵌入编码器对所述电网侧数据的时间队列中的各个电网侧数据进行嵌入编码以得到所述电网侧数据嵌入编码向量的时间队列；使用用户侧数据嵌入编码器对所述用户侧数据的时间队列中的各个用户侧数据进行嵌入编码以得到所述用户侧数据嵌入编码向量的时间队列。从所述发电侧数据嵌入编码向量的时间队列中提取当前发电侧数据嵌入编码向量和历史发电侧数据嵌入编码向量的序列后进行主成分提取以得到当前发电侧数据主成分表示向从所述发电侧数据嵌入编码向量的时间队列中提取所述当前发电侧数据嵌入编码向3将所述发电侧数据嵌入编码向量的时间队列中的其他发电侧数据嵌入编码向量定义述历史发电侧数据嵌入编码向量的序列中的各个历史发电侧数据嵌入编码向量进行基于特征值的主成分提取以得到所述历史发电侧数据主成分表示向量的序列。对所述当前发电侧数据主成分表示向量和历史发电侧数据主成分表示向量的序列进行图计算所述历史发电侧数据主成分表示向量的序列中的各个历史发电侧数据主成分表示向量相对于所述当前发电侧数据主成分表示向量的时序传播衰减熵绝对因子以得到发基于所述历史发电侧数据主成分表示向量的序列中的各个历史发电侧数据主成分表示向量与所述当前发电侧数据主成分表示向量之间的时间跨度对所述发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子的序列中的各个发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子进行时间维度调制以得到发电侧数据时序跨度调制传播衰减熵因子的序列；将所述发电侧数据时序跨度调制传播衰减熵因子的序列输入基于门控函数的信息传递筛选模块以得到发电侧数据时序跨度调制传播衰减权重的序列；基于所述发电侧数据时序跨度调制传播衰减权重的序列，计算所述成分表示向量的序列的加权和以得到历史发电侧数据主成分计算所述历史发电侧数据主成分显著传递聚合表示向量和所述当前发电侧数据主成分表示向量的按位置加和以得到所述发电侧数据特征主其中，将所述发电侧数据时序跨度调制传播衰减熵因子将所述发电侧数据时序跨度调制传播衰减熵因子的序列中的各个发电侧数据时序跨度调制传播衰减熵因子与预定阈值进行比较以得到所述发电侧数据时序跨度调制传播衰减权重的序列；其中，响应于所述发电侧数据时序跨度调制传播衰减熵因子于所述预定阈值的所述发电侧数据时序跨度调制传播衰减熵因子输入sigmoid函数；响应预定阈值的所述发电侧数据时序跨度调制传播衰计算所述历史发电侧数据主成分表示向量的序列中的各个历史发电侧数据主成分表示向量相对于所述当前发电侧数据主成分表示向量的时序传播衰减熵绝对因子以得到发电侧将所述历史发电侧数据主成分表示向量与所述当前发电侧数据主成分表示向量的对应位置的特征值相除以得到发电侧数据时序特征计算所述发电侧数据时序特征主成分衰减向量的每个特征值的绝对值的以二为底的对数函数值以得到发电侧数据时序特征主成分4计算所述历史发电侧数据主成分表示向量与所述发电侧数据时序特征主成分衰减对计算以自然常数e为底的，所述发电侧数据时序传播衰减值为指数的指数函数以获得基于所述历史发电侧数据主成分表示向量的序列中的各个历史发电侧数据主成分表示向量与所述当前发电侧数据主成分表示向量之间的时间跨度对所述发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子的序列中的各个发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子进行时间维度调制以将所述当前发电侧数据主成分表示向量的时间戳与所述历史发电侧数据主成分表示计算以自然常数e为底的，所述发电侧数据时间跨度值为指数的指数函数以得到发电将所述历史发电侧数据主成分表示向量对应的发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子与所述发电侧数据时间跨度调制值进行相除以得到所述发电侧数据时序跨度调制传播衰表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量之间的电网多源因素时空显著将所述发电侧数据特征主成分时序聚合表示向量、所述电网侧合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量输入基于多层感知机模型的空间要素联合深度分析器以得到电网多源因素时空显著联合表示向量作为所述电网多源源因素时空显著联合表示向量输入基于解码器的动态演化模块以得到所述碳排放的短时配电网数据时间队列获取模块，用于获取发电侧数据的时间配电网数据时间队列嵌入编码模块，用于分别对网侧数据的时间队列和所述用户侧数据的时间队列进行嵌入编码以得到发电侧数据嵌入配电网数据动态主成分时序聚合模块，用于分别对所述发电侧5编码向量和历史发电侧数据嵌入编码向量的序列后进行主成分提取以得到当前发电侧数于对所述当前发电侧数据主成分表示向量和历史发电侧数据主成分表示向量的序列进行图主成分传播聚合以得到所述发电侧数据特征主碳排放短时预测模块，用于基于所述发电侧数据特征主成分时电网侧数据特征主成分时序聚合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向6[0003]传统对配电网的碳排放进行预测往往只考虑单一来源的数据，如发电量或用电[0006]根据本申请的一个方面，提供了基于时序动态解析的配编码向量的时间队列和用户侧数据嵌入编码向量的时的时间队列和所述用户侧数据嵌入编码向量的时间队列进行动态主成分时序聚合以得到列中提取当前发电侧数据嵌入编码向量和历史发电侧数据嵌入编码向量的序列后进行主成分提取以得到当前发电侧数据主成分表示向量和历史发电侧数据主成分表示向量的序图主成分传播聚合以得到所述发电侧数据特征主7时序聚合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量之间的电网多源因素队列中的各个发电侧数据进行嵌入编码以得到所述发电侧数据嵌入编码向量的时间队列；使用电网侧数据嵌入编码器对所述电网侧数据的时间队列中的各个电网侧数据进行嵌入用户侧数据的时间队列中的各个用户侧数据进行嵌入编码以得到所述用户侧数据嵌入编编码向量的时间队列中提取当前发电侧数据嵌入编码向量和历史发电侧数据嵌入编码向量的序列后进行主成分提取以得到当前发电侧数据主成分表示向量和历史发电侧数据主间队列中的其他发电侧数据嵌入编码向量定义为历史发电侧数据嵌入编码向量以得到所的各个历史发电侧数据嵌入编码向量进行基于特征值的主成分提取以得到所述历史发电侧数据主成分表示向量的序列。主成分表示向量和历史发电侧数据主成分表示向量的序列进行图主成分传播聚合以得到示向量的序列中的各个历史发电侧数据主成分表示向量相对于所述当前发电侧数据主成分表示向量的时序传播衰减熵绝对因子以得到发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子的序向量与所述当前发电侧数据主成分表示向量之间的时间跨度对所述发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子的序列中的各个发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子进行时间维度调制传播衰减熵因子的序列输入基于门控函数的信息传递筛选模块以得到发电侧数据时序跨算所述历史发电侧数据主成分表示向量的序列的加权和以得到历史发电侧数据主成分显8发电侧数据主成分表示向量的按位置加和以得到所述发电侧数据特征主成分时序聚合表据主成分表示向量的序列中的各个历史发电侧数据主成分表示向量相对于所述当前发电侧数据主成分表示向量的时序传播衰减熵绝对因子以得到发电侧数据时序传播衰减熵绝述发电侧数据时序特征主成分衰减向量的每个特征值的绝对值的以二为底的对数函数值时序传播衰减值为指数的指数函数以获得所述发电侧数据时序传播衰减熵绝据主成分表示向量的序列中的各个历史发电侧数据主成分表示向量与所述当前发电侧数据主成分表示向量之间的时间跨度对所述发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子的序列中的各个发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子进行时间维度调制以得到发电侧数据时序跨所述历史发电侧数据主成分表示向量的时间戳进行相减后向下取整以得到发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子与所述发电侧数据时间跨度调制值进行相除以得到所述发电侧数跨度调制传播衰减熵因子的序列输入基于门控函数的信息传递筛选模块以得到发电侧数因子的序列中的各个发电侧数据时序跨度调制传播衰减熵因子与预定阈值进行比较以得跨度调制传播衰减熵因子输入sigmoid函数；响应于所述发电侧数据时序跨度调制传播衰主成分时序聚合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量输入基于多层感知机模型的空间要素联合深度分析器以得到电网多源因素时空显著联合表示向量作为9示向量输入基于解码器的动态演化模块以得到所[0016]根据本申请的一个方面，提供了另基于时序动态解析的配电网结构动态推演系述电网侧数据的时间队列和所述用户侧数据的时间队列进行嵌入编码以得到发电侧数据量的时间队列；侧数据特征主成分时序聚合表示向量和用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量，包括：嵌入编码向量和历史发电侧数据嵌入编码向量的序列后进行主成分提取以得到当前发电侧数据主成分表示向量和历史发电侧数据主成分表示向量的序列；图主成分传播聚合单进行图主成分传播聚合以得到所述发电侧数据特征主成分时序聚碳排放短时预测模块，用于基于所述发电侧数据特征主成分时序聚合表示向量、所述电网侧数据特征主成分时序聚合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表特征主成分时序聚合表示和用户侧数据特征主成分时序聚合表示之间的时空显著联合表[0018]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、[0019]图1为根据本申请实施例的基于时序动态解析的配电网结构动态推演方法的流程[0020]图2为根据本申请实施例的基于时序动态解析的配电网结构动态推演方法的数据[0023]图5为根据本申请实施例的基于时序动态解析的配电网结构动态推演系统的框来对所述发电侧数据、所述电网侧数据和所述用户侧数据进行嵌入编码和主成分时序聚和用户侧数据特征主成分时序聚合表示之间的时空显著联合表示来智能地得到碳排放的[0028]图1为根据本申请实施例的基于时序动态解析的配电网结构动态推演方法的流程图。图2为根据本申请实施例的基于时序动态解析的配电网结构动态推演方法的数据流动据嵌入编码向量的时间队列和用户侧数据嵌入编码向量的时码向量的时间队列和所述用户侧数据嵌入编码向量的时间队列进行动态主成分时序聚合主成分时序聚合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量之间的电网多和所述用户侧数据的时间队列进行嵌入编码以得到发电侧数据嵌入编码向量的时间队列、数据嵌入编码器对所述发电侧数据的时间队列中的各个发电侧数据进行嵌入编码以得到的时间队列中的各个电网侧数据进行嵌入编码以得到所述电网侧数据嵌入编码向量的时行嵌入编码以得到所述用户侧数据嵌入编码向量的时间队列。特征映射到一个较低维度的空间中，使得在这个空间中可以更好地捕捉数据中的重要特用电网侧数据嵌入编码器对所述电网侧数据的时间队列中的各个电网侧数据进行嵌入编请的技术方案中使用用户侧数据嵌入编码器对所述用户侧数据的时间队列中的各个用户据嵌入编码向量的时间队列和所述用户侧数据嵌入编码向量的时间队列进行动态主成分侧数据特征主成分时序聚合表示向量和用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量的流程码向量的时间队列和所述用户侧数据嵌入编码向量的时间队列进行动态主成分时序聚合量的时间队列中提取当前发电侧数据嵌入编码向量和历史发电侧数据嵌入编码向量的序列后进行主成分提取以得到当前发电侧数据主成分表示向量和历史发电侧数据主成分表示向量的序列；S132,对所述当前发电侧数据主成分表示向量和历史发电侧数据主成分表示向量的序列进行图主成分传播聚合以得到所述发电侧数据特征主成分时序聚合表示向码向量的时间队列和所述用户侧数据嵌入编码向量的时间队列都是在时间维度上存在相互的关联依赖关系，并且不同时间点上的特征在整个时间范围内的重要性和影响力不同。列和所述用户侧数据嵌入编码向量的时间队列进行动态主成分时序聚合以得到发电侧数数据嵌入编码向量和历史发电侧数据嵌入编码向量的序列后进行主成分提取以得到当前前时间点的重要性是非常有用的，从而得到发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子的序列。基于当前发电侧数据主成分表示向量和各个历史发电侧数据主成分表示向量之间的时间跨度来对各个发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子进行时间维度调制以确保即使是时间基于传播衰减权重的序列来对历史发电侧数据主成分表示向量的序列进行加权和计算以此来充分整合短期和长期的特征趋势和变化以得到历史发电侧数据主成分显著传递聚合以充分整合历史数据中的长期趋势和当前数据中的即时变化生成发电侧数据特征主成分当前发电侧数据嵌入编码向量和历史发电侧数据嵌入编码向量的序列后进行主成分提取以得到当前发电侧数据主成分表示向量和历史发电侧数据主成分表示向量的序列，包括：对所述当前发电侧数据嵌入编码向量进行基于特征值的主成分提取以得到所述当前发电嵌入编码向量定义为历史发电侧数据嵌入编码向量以得到所述历史发电侧数据嵌入编码编码向量进行基于特征值的主成分提取以得到所述历史发电侧数据主成分表示向量的序侧数据主成分表示向量的序列进行图主成分传播聚合以得到所述发电侧数据特征主成分发电侧数据主成分表示向量相对于所述当前发电侧数据主成分表示向量的时序传播衰减主成分表示向量的序列中的各个历史发电侧数据主成分表示向量与所述当前发电侧数据主成分表示向量之间的时间跨度对所述发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子的序列中的各个发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子进行时间维度调制以得到发电侧数据时序跨度基于门控函数的信息传递筛选模块以得到发电侧数据时序跨度调制传播衰减权重的序列；历史发电侧数据主成分显著传递聚合表示向量和所述当前发电侧数据主成分表示向量的按位置加和以得到所述发电侧数据特征主成分时序聚合中的各个历史发电侧数据主成分表示向量相对于所述当前发电侧数据主成分表示向量的述历史发电侧数据主成分表示向量与所述当前发电侧数据主成分表示向量的对应位置的成分衰减向量的每个特征值的绝对值的以二为底的对数函数值以得到发电侧数据时序特指数函数以获得所述发电侧数据时序传播衰减熵绝中的各个历史发电侧数据主成分表示向量与所述当前发电侧数据主成分表示向量之间的时间跨度对所述发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子的序列中的各个发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子进行时间维度调制以得到发电侧数据时序跨度调制传播衰减熵因子的e为底的，所述发电侧数据时间跨度值为指数的指数函数以得到发电侧数据时间跨度调制所述发电侧数据时间跨度调制值进行相除以得到所述发电侧数据时序跨度调制传播衰减的序列输入基于门控函数的信息传递筛选模块以得到发电侧数据时序跨度调制传播衰减侧数据时序跨度调制传播衰减熵因子与预定阈值进行比较以得到所述发电侧数据时序跨输入sigmoid函数；响应于所述发电侧数据时序跨度调制传播衰减熵因子小于等于所述预定阈值，将小于等于所述预定阈值的所述发电侧数据时序跨度调制传播衰减熵因子置为,,,,,,,,是所述发电侧数据嵌入编码向量的时间队列中第1电侧数据主成分表示向量,为的转置向量，为所述发电侧数据嵌度，c;是对应的发电侧数据协方差矩阵，U;是对应的发电侧数据主成分正交矩阵，u?为的转置矩阵，为发电侧数据主成分向量的序列中各个发电侧数据主成分向量，A为,角线上元素为Aa,dz…dm的发电侧数据对角矩阵，Aa,dz…dm分别为各个发电侧数j为所述发电侧数据主成分表示向量的序列，D1D2…D…,DP分别是所述发电侧数据主成分表示向量的序列中第1个,第2个,...,第个,...,第个发电侧数为中各个位置的特征值，为v,中各个位置的特征值,为v:中特征值和之间的发电侧数据时序传播衰减熵绝对因子，tv和分别表示第p个和第i个是D:和v,之间的发侧数据嵌入编码向量的时间队列和所述用户侧数据嵌入编码向量的时间队列的处理方式也如上述公式所示。数据特征主成分时序聚合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量之间侧数据特征主成分时序聚合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量之述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量输入基于多层感知机模型的空间要素联合深度分析器以得到电网多源因素时空显著联合表示向量作为所述电网多源因素时空显著联据特征主成分时序聚合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量输入基于多层感知机模型的空间要素联合深度分析器以得到电网多源因素时空显著联合表示向侧数据特征主成分时序聚合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量输入基于多层感知机模型的空间要素联合深度分析器以得到电网多源因素时空显著联合表主成分时序聚合表示向量进行时空显著联合得到的电网多源因素时空显著联合表示来进所述电网侧数据特征主成分时序聚合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量输入基于多层感知机模型的空间要素据特征主成分时序聚合表示向量和所述用户侧数据特征主成分时序聚合表示向量之间存解码器的动态演化模块得到的碳排放的短时预测值的精显著联合表示向量进行L次随机采样以得到L个电网状态随机扰动特征值；将所述L个电网述电网状态能量调制特征值对所述电网状态随机扰动有序向量进行语义强度放缩以得到述电网多源因素时空显著联合表示向量的转置向量之间的乘积以得到电网状态最佳样例空显著联合表示向量之间的矩阵乘积以得到优化的电网多源因素时空显