CN118657045B 一种基于数字孪生的电力负荷监测与控制方法 （内蒙古浩普电力检修有限责任公司）

司一种基于数字孪生的电力负荷监测与控制本申请提供一种基于数字孪生的电力负荷据所述干扰区域内各个节点和边的敏感性权重2获取电网的历史负荷数据，并监测电网数据，根据所述获取对电网中各个节点和边存在的标记电子设备进行安全性和重要性评根据所述监测数据分析电网中的负荷变化，当识别出所述负荷变化大于预设阈值时，获取电网实时运行数据,通过基于卡尔曼滤波的负荷状态估计算法判断所述负荷变化在所述模拟电磁波传播过程中，采用时频域分析方法实时电磁波在各个节点和边上的能量密度分布数据，并结合各个节点和边的所述敏感性权重若识别出所述干扰区域，则根据所述干扰区域内各个节点和边的根据所述监测数据，识别所述电力负荷高于阈值的高负荷区域采用所述节点和边的映射数据，获取所述电网物理拓扑结构中各个节点的属性信息，关联到所述数字孪生模型中对应的节点上，实现节点属性信息与所述数字孪生模型的同通过所述映射到模型中的节点，获取所述电网物理拓扑结通过所述的节点属性信息和边属性信息的同步，将所述监测数据与所获取所述监测数据与所述数字孪生模型的关联结果，对所述历史负荷数据进行分析，3获取电网拓扑结构数据和电网实时运行数据，根据所采用所述标记电子设备的可靠性、数据完整性、通信安全性和供电采用层次分析法，对所述评估指标体系中各个指标的重要程度进行两两比较，将所述关键节点和所述关键边的敏感性级与电网实时运行数据动态采用时域有限差分法对电磁波传播过程进行数值模拟，所述传通过所述传播模型的仿真计算，得到电磁波在所述电网中传播的将所述电磁波传播模拟的结果与实际监测数据进行比对，采用机器在所述电磁波传播模拟过程中，采用并行计算方法，将所述4根据所述负荷变化的位置和影响范围对电网进行调度当所述负荷变化幅度大于预设负荷的阈值，或所述变化范围大于预设范围阈值节点根据所述电网拓扑结构数据生成电磁场仿真引擎所需的网格模型获取所述数字孪生模型中电网设备和材料的属性参数将所述属性参数映射到电磁场仿真引擎的材料属性库中，构建多物理根据所述负荷变化发生的位置和范围，在所述电磁场仿真引擎中所述激励信号的频率、幅度和相位根据实际负荷变化数据生成，通在所述电磁场仿真引擎中对所述电磁波传播过程进行时域一频提取所述电磁场仿真的结果数据，包括电场强度、磁感应强度和电流密度的时间序列分析电磁波在所述电网中的传播特性，所述传播特性将所述电磁场仿真结果与所述数字孪生模型中的电网拓扑和设备通过卷积神经网络，建立所述电磁场分布与负荷变化之间的映射关分析方法实时计算电网的电力负荷与模拟电磁波在各个节点和边上的能量密度分布数据，5在所述模拟电磁波传播过程中，根据所述能量密度分布数据将所述节点和边的电力负荷数据与电磁波能量密度数据进行匹配，利用数据融合算从数字孪生系统中获取各个所述节点和边的敏感性通过所述评估模型计算，识别出电磁波能量密度超过所述预设阈值的高敏感节点和根据所述节点和边的敏感性权重值，采用加权平均将所述标记电子设备的风险值与预设阈值进行比较，当所述风险值将所述撤离或负荷调整指令下发到所述数字孪生系统的对应模型进通过在变电站、配电室和用户端部署电力负荷监测装置，实时采根据所述电网的安全稳定运行限值，以及负荷的季节性和周期对所述识别出的高负荷区域，采用滑动时间窗口法统计所述高负荷区域获取所述持续性高负荷区域内的所有标记电子设备，提取设6对所述持续性高负荷区域内的标记电子设备，按照所述节点敏感性差7结构错综复杂,不同节点和边上分布着大量精密电子设备,它们对电磁干扰的敏感程度不[0007]获取所述电网实时运行数据,通过基于卡尔曼[0009]若识别出所述干扰区域，则根据所述干扰区域内各个节8所述数字孪生模型中包含电网对应的各个节点和关联到所述数字孪生模型中对应的边上，实现所述边属性信息与所述数字孪生模型的同9拓扑结构之间的关联关系，将所述历史负荷数据映射到数字孪生模型中对应的节点和边全稳定运行提供支撑。在数据预处理阶段,可以采用均值滤波算法对电网历史负荷数据进行去噪,设置滑动窗口大小为10,对窗口内的数据点进行算术平均,替换中心点的值,平滑计算判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量,对特征向量归一化处理得到指标权重,并合评估模型,采用加权几何平均法计算节点和边的安全性和重要性综合得分,得分越高表熵权法等其他评估模型。对综合评估结果进行分析,按照综合得分的百分位数划分敏感性敏感性等级制定差异化的安全防护措施和管控策略,对高敏感节点或边给予重点保护。实指标超限程度,计算权重调整的模糊隶属度,生成权重调整量,实现敏感性权重的动态优节点和边重要性的量化指标。在潮流计算时,令高权重节点的电压幅值和相角偏差小于低评估高权重节点或边的故障影响范围和程度。在电网规划和建设中,将敏感性权重作为评防范措施。在构建安全性和重要性评估指标体系时,可以采用德尔菲法征询10位电网领域专家的意见,要求每位专家对初选指标项进行0_5分的打分,并根据专家建议增删指标项,估模型时,考虑到部分定性指标难以直接量化,可以采用模糊综合评价法,设置5个评语等可以使用SPSS软件对综合得分进行统计分析,得到得分的百分位数,以P10＝0.85,P30=偏差不超过额定值的±3％,低权重节点的电压幅值偏差不超过额将所述电磁波传播模拟模块集成到电网监控系统中；当监测到所述负荷变化大于阈值时，[0028]示例性的，利用滑动窗口算法计算负建电磁波在电网中的传播模型,采用时域有限差分法对电磁波传播过程进行数值模拟。时域有限差分法通过将MaxwelI方程离散化为差分方程,利用中心差分格式对时间和空间入并行计算和区域分解的思想,将电网拓扑结构划分为多个子区域,在每个子区域内采用电磁波传播模型的介质参数和边界条件,动态调整模型参数,提高电磁波传播模拟的准确作为电磁波传播模型的激励源。通过电磁波传播模型的仿真计算,得到电磁波在电网中传观测点之间的距离,根据衰减损耗估算电磁波的传播路径,进而推算出负荷变化发生的位置和影响范围。将电磁波传播模拟的结果与实际监测数据进行比对,提取负荷变化时的电量机算法训练负荷变化定位模型。采用交叉验证方法优化模型超参数,提高模型的泛化性能,实现基于电磁波传播特征的负荷变化定位和预测。将电磁波传播模拟模块集成到电网结果与电网拓扑信息进行融合展示,直观呈现负荷变化的位置和影响范围,为电网调度和故障处理提供辅助决策支持。在对电网负荷进行实时监测时,可以采用PMU等设备以100Hz利用Yee网格对Maxwell方程进行差分化离散,形成FDTD迭代计算公式,计算时间步长为个子区域分配到一个CPU核上进行FDTD计算,在区域边界上采用Tang边界条件处理电磁场连续性,实现子区域间的数据通信和同步,通过负载均衡算法动态调整子区域的大小和计据温度和湿度调整介质的电导率,根据风速和风向调整介质的磁导率各向异性,实现电磁波传播与环境条件的耦合。在分析电磁波传播特性时,可以提取FDTD仿真结果中的电场强颜色表示不同时刻的电磁场分布,以动画形式展示电磁波的传播过程,将负荷变化定位结[0029]S104、获取所述电网实时运行数据,通过基于卡尔曼断所述负荷变化的范围和大小，获取所述数字孪生模型中电网拓扑结构数据和材料属性，[0031]示例性的，获取电网实时运行数据,通过基于卡尔曼断负荷变化的范围和大小,卡尔曼滤波器采用负荷的动态模型作为状态方程,以实测的电当滤波估计的负荷变化幅度超过额定负荷的5或者所述变化范围大于10个节点时时,触发电磁波传播模拟任务,该阈值根据电网的安全裕度和敏感性分析确定。从数字孪生模型中提取电网的物理拓扑结构数据,采用Delaunay三角剖分算法生成非结构化四面体网格尺寸,在保证计算精度的同时提高仿真效率。获取数字孪生模型中电网设备和材料的属性生的位置和范围,在电磁场仿真引擎中设置电磁波传播的激励源,根据负荷变化的阻抗特场仿真引擎中对电磁波传播过程进行时域_频域全波仿真,采用时域有限差分法(FDTD)对Maxwell方程组进行时空离散化,利用Yee网格对电场和磁场分量进行交错配置,通过迭卷积神经网络(3DCNN)模型,以电磁场分布为输入,以负荷变化位置和大小为输出,通过端到端的深度学习,建立电磁场分布与负荷变化的映射关系,网络采用VGG16等经典结构,损失函数采用均方误差和交叉熵的加权和,优化算法采用Adam,通过迁移学习和数据增强提高模型的泛化性能,将训练好的模型部署到电网调度控制系统中,实现负荷变化的实时定位和预测,为智能调度决策提供依据。在获取电网实时运行数据时,可以通过部署在变电滤波算法进行负荷状态估计时,可以选取负荷的日前预测值作为状态初值,并根据负荷的典型日负荷曲线和温度、湿度等影响因素,构建负荷的时变Auto_RegressiveMovi扑要素。在生成四面体网格模型时,可以采用改进的Bowyer_Watson算法,通过在Del生成直观逼真的可视化效果。在构建负荷变化定位和预测模型时,可以采用3DUnet结构融合空间高维特征,同时在机器学习模型结构中引入频域特征和拓扑特征以增强时空关联性,在损失函数中加入场景相似度约束以提高解译准确性,并采用联邦学习结合区块链实现模型的安全训练和远程推理,以区块哈希值作为数字指纹校验模型完整性,利用差分隐节点和边建立能量密度监测模型，所述能量密度监测模型中结合所述节点的电压等级参[0034]示例性的，在电磁波传播模拟过程中,对器和能量计量装置,实时测量电磁波在各个节点和边上的能量密度分布,同时建立能量密获取电网实时运行数据,通过潮流计算分析电网的稳态运行特性,得到各个节点的电压幅调度的输入,形成边负荷属性矩阵。将节点和边的电力负荷数据与电磁波能量密度数据进行融合,采用Dempster_Shafer证据理论,考虑不同数据源的可信度,对负荷数据和能量密能量密度之间的关联强度。从数字孪生系统中获取各个节点和边的敏感性权重值,将权重值与负荷敏感性模型相结合,构建电磁干扰评估模型。在电磁干扰评估模型中设置电磁波Kruskal最小生成树算法,以节点为顶点,边为连接,搜索干扰区域内的关键节点和关键节点和边上增设电磁屏蔽设施等。对电磁干扰防护策略进行仿真验证,在电磁仿真软件中算防护策略实施前后电磁波能量密度的变化情况,评估防护策略的有效性。引入能量密度的,将防护策略参数同步到数字孪生系统和物理电网系统中。如果防护策略评估结果不理清除提供依据。在电网的每个变电站和输电线路上安装电磁波传感器和能量计量装置,传感器的采样频率设置为1MHz,量程设置为0_100W/m2,通过RS485总线接入边缘网关,将采集的电磁波频谱数据和能量数据实时上传到云端服务器。在能量密度监测模型中,考虑变电到不同频率下的能量密度分布曲线。在潮流计算中,采状态变量,构建状态估计模型,通过求解最优化问题,得到电网的准确运行状态,形成度数据分别视为两个独立证据源,通过证据体的乘积运算,得到负荷变化和能量密度变化的联合概率分布,然后计算负荷变化率和能量密度变化率之间的相关系数,当相关系数大扰评估模型中,将负荷敏感性指标与节点和边的敏感性权重值进行加权求和,得到各个节点和边的电磁干扰敏感度,然后设置能量密度阈值为50W/m2,对超过阈值的节点和边进行80％干扰节点和边的关键路径,并计算关键节点的度中心性和关键边的介数中心性,当中如将铜导线改为铝导线,母线加装10mm厚的屏蔽层等,然后进行时域瞬态分析和频域阶跃响应分析,得到防护前后电磁波能量密度的时间曲线和频谱图,计算80MHz_300MHz频段内标,综合评估防护效果,当平均能量密度降低70％、最大能量密度降低80％、超标率降低的频谱数据进行空间谱估计,得到干扰源的空间位置,然后将频谱数据进行短时傅里叶变[0036]在识别出所述干扰区域后，获取所述干扰区域内所有节点和[0037]示例性的，在识别出电磁干扰区域后,到节点和边的敏感性权重值,权重值范围为0到1,数值越大表示该节点或边受电磁干扰的值的计算采用加权平均法,将设备所连接的节点和边的敏感性权重作为权重系数,对设备等是否满足安全运行要求。动态时域仿真采用微分代数方程组描述电网的动态行为,通过成的实时仿真平台,将指令转化为控制信号,通过高速通信网络与数字孪生模型进行实时生仿真验证后,电磁干扰水平仍超出阈值,则启动区域电磁环境治理流程,采取低对地电位和回路阻抗。接地滤波主要采用电容吸收和LC陷波器相结合的方式,在接地线制。在计算节点和边的敏感性权重时,可以选取节点电压等级如220kV、500kV、负荷率如22等8个指标,通过三角模糊数和梯形模糊数构建隶属[0038]W＝[0.2,0.15,0.1,0.15,0.05,0.1,0.15,0.1],通过加权平均法得到节点和边的令时,多目标优化模型中包含两个目标函数min(F_1=∑|P_li_P_li'|)和min(F采用NSGA_II改进遗传算法求解,设置种群规模为100,迭代次数为200,交叉概率为0.8,变异概率为0.1,得到Pareto非劣最优解集,从中选择F_1和F_2权衡系数分别为0.6和0.4的折25个单一设备故障情景,计算故障前后的节点电压幅值偏差和线路功率变化百分比,若偏机模型和ZIP综合负荷模型,设置仿真步长为0.01s,采用DBSCAN密度聚类算法识别高负荷区域,该算法通过定义对象密度可达和密度连通的概性高负荷区域。获取持续性高负荷区域内的所有标记电子设备,包括微型同步相量测量装阵X,