一种智能电力资源调度方法、装置及设备与流程

本发明涉及智能电网调度，尤其涉及一种智能电力资源调度方法、装置及设备。

背景技术：

1、随着智能电网建设规模的持续扩大，电力系统呈现结构复杂化、数据量爆发式增长、运行状态动态化的显著特征。一方面，电网覆盖范围不断拓展，分布式能源、储能设备大量并网，跨区域、跨能源类型的协同管理需求日益迫切；另一方面，电网监测设备产生的实时数据量呈指数级增长，叠加电网历史负荷、气象变化、设备运行状态等多源异构数据，对调度中心的数据处理与整合能力形成严峻挑战。

2、现有技术中的数字孪生模型多为单一维度的几何或物理模型，缺乏对电网运行行为预测和多目标优化能力的整合，导致模型无法全面反映电网运行状态；同时，现有方案对数字孪生模型与物理电网的同步修正机制较为简单，难以实现高精度同步，影响调度指令的准确性。

3、因此，如何构建一种能够实现物理电网与数字孪生体高精度同步、整合多维模型能力以保障调度时效性的智能电力资源调度方法，是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种智能电力资源调度方法、装置及设备，解决了现有技术中数字孪生模型维度单一且同步修正精度不足的问题，实现了物理电网与数字孪生体的高精度同步及多维模型能力的整合。

2、本发明提供一种智能电力资源调度方法，包括如下步骤：

3、获取物理电网的实时采集数据，并对所述实时采集数据进行标签化处理，所述标签至少包括节点标识、采集时间和拓扑位置；

4、基于标签化处理后的实时采集数据构建数字孪生体，所述数字孪生体包括物理模型、电网行为预测模型和多目标动态优化模型；

5、对所述数字孪生体进行同步修正，使所述数字孪生体的状态与所述物理电网的实时状态之间的误差保持在预设阈值内；

6、基于同步修正后的数字孪生体，分配计算资源进行分析处理，生成并执行调度方案，所述分析处理包括电网状态解析、故障诊断、风险预警或场景模拟。

7、根据本发明提供的一种智能电力资源调度方法，所述对所述数字孪生体进行同步修正，包括：将所述实时采集数据和所述数字孪生体的输出数据分别转换为多维电气特征向量；基于电气特征空间加权距离计算所述实时采集数据对应的电气特征向量与所述输出数据对应的电气特征向量之间的偏差矩阵，其中，所述电气特征空间加权距离采用电网拓扑权重和运行状态权重进行差异化加权；根据所述偏差矩阵计算变换矩阵，并通过所述变换矩阵对所述数字孪生体的状态进行修正。

8、根据本发明提供的一种智能电力资源调度方法，所述故障诊断的步骤包括：获取电网各节点的电气量测量数据和电网拓扑连接关系；基于所述电网拓扑连接关系划分电气岛，并计算同一电气岛内节点之间的电气阻抗距离；对所述电气阻抗距离进行聚类分析，得到聚类结果；对所述聚类结果进行校验，并根据校验后的聚类结果确定故障位置。

9、根据本发明提供的一种智能电力资源调度方法，所述电网行为预测模型基于时序神经网络实现，所述时序神经网络的输入层嵌入电网拓扑邻接矩阵，所述时序神经网络的隐藏层设置有约束门控单元，用于在电压或频率超出安全阈值时抑制异常输出，所述时序神经网络的损失函数包括数据拟合损失项和电网功率平衡惩罚项。

10、根据本发明提供的一种智能电力资源调度方法，所述分配计算资源进行分析处理，包括：根据调度任务的复杂度和/或优先级中，将所述调度任务划分为不同等级；为不同等级的调度任务分配不同规模的计算资源，其中，为优先级高的调度任务优先分配计算资源。

11、根据本发明提供的一种智能电力资源调度方法，在执行所述调度方案时，所述方法还包括：采集执行状态数据，将所述执行状态数据反馈以更新所述数字孪生体。

12、本发明还提供一种智能电力资源调度装置，包括如下模块：

13、数据采集模块，用于获取物理电网的实时采集数据，并对所述实时采集数据进行标签化处理，所述标签至少包括节点标识、采集时间和拓扑位置；

14、数字孪生体构建模块，用于基于标签化处理后的实时采集数据构建数字孪生体，所述数字孪生体包括物理模型、电网行为预测模型和多目标动态优化模型；

15、同步修正模块，用于对所述数字孪生体进行同步修正，使所述数字孪生体的状态与所述物理电网的实时状态之间的误差保持在预设阈值内；

16、调度处理模块，用于基于同步修正后的数字孪生体，分配计算资源进行分析处理，生成并执行调度方案，所述分析处理包括电网状态解析、故障诊断、风险预警或场景模拟。

17、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述智能电力资源调度方法。

18、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述智能电力资源调度方法。

19、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述智能电力资源调度方法。

20、本发明提供的一种智能电力资源调度方法、装置及设备，包括以下有益效果：通过获取物理电网的实时采集数据并进行标签化处理，为后续数据融合与模型构建奠定了结构化基础，解决了多源数据格式不统一的问题；在此基础上构建包含物理模型、电网行为预测模型和多目标动态优化模型的数字孪生体，相较于现有技术中单一维度的几何或物理模型，实现了对电网物理特性、运行行为预测以及多目标优化能力的全面整合，使数字孪生体能够更完整地反映电网运行状态；通过对数字孪生体进行同步修正并将其与物理电网实时状态之间的误差控制在预设阈值内，克服了现有同步修正机制简单、同步精度不足的缺陷，确保了调度指令所基于的模型状态与电网实际运行状态保持高度一致；进而基于同步修正后的数字孪生体分配计算资源进行分析处理，能够根据电网状态解析、故障诊断、风险预警或场景模拟等不同分析任务的需求弹性调配算力，保障了调度方案生成的时效性，最终生成并执行调度方案，形成了从数据采集、孪生构建、同步修正到调度执行的全流程一体化优化，有效提升了电力调度的准确性和响应效率。

1.一种智能电力资源调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的智能电力资源调度方法，其特征在于，所述对所述数字孪生体进行同步修正，包括：

3.根据权利要求1所述的智能电力资源调度方法，其特征在于，所述故障诊断的步骤包括：

4.根据权利要求1所述的智能电力资源调度方法，其特征在于，所述电网行为预测模型基于时序神经网络实现，所述时序神经网络的输入层嵌入电网拓扑邻接矩阵，所述时序神经网络的隐藏层设置有约束门控单元，用于在电压或频率超出安全阈值时抑制异常输出，所述时序神经网络的损失函数包括数据拟合损失项和电网功率平衡惩罚项。

5.根据权利要求1所述的智能电力资源调度方法，其特征在于，所述分配计算资源进行分析处理，包括：

6.根据权利要求1所述的智能电力资源调度方法，其特征在于，在执行所述调度方案时，所述方法还包括：

7.一种智能电力资源调度装置，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述智能电力资源调度方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述智能电力资源调度方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述智能电力资源调度方法。