电力调度AI决策的数字孪生沙箱验证方法与流程

本申请涉及电力调度领域，且更为具体地，涉及一种电力调度ai决策的数字孪生沙箱验证方法。

背景技术：

1、随着深度强化学习与大规模神经网络在电力调度领域的深入应用，自动发电控制、负荷转供策略生成等ai决策系统已逐步参与电网关键设备的直接控制。然而，ai决策模型固有的高度非线性与不可解释性使其故障模式难以预判，一旦决策失误即可能触发连锁故障乃至大面积停电事故。在生产环境中直接验证ai决策的风险极高，因此构建一套能够在决策下发前对其进行充分安全性检验的数字孪生沙箱验证体系，实现"先验证后执行"的闭环管控机制，已成为保障电网运行安全的迫切需求。

2、现有技术中，针对电力调度决策的离线验证主要依赖电磁暂态或机电暂态仿真软件构建数字孪生环境，将待执行的调度指令输入仿真模型后，在预设的若干极端场景下正向计算系统响应，进而评估决策的安全性与稳定性。然而，此类方案存在根本性缺陷：其物理仿真引擎本质上是不可微的方程求解器，验证场景的生成与ai决策特征空间之间不存在梯度传导路径。这意味着沙箱系统仅能作为被动的"黑盒试验台"，依靠穷举法或固定剧本式的场景注入进行前向正算，无法通过数学手段反向推导出针对当前特定决策指令最具威胁性的边界工况组合。由于ai决策的脆弱点往往隐藏在极度刁钻的多维特征耦合区域中，传统正向遍历方式在高维场景空间中的搜索效率极低，极易遗漏真正能引发电网越限甚至崩溃的小概率致命场景。换言之，现有沙箱缺乏对ai决策进行主动对抗性寻优的能力，无法定向暴露决策的安全边界弱点，从而使验证环节丧失了作为安全屏障的实质意义。

3、因而，期望一种能够建立从验证场景到决策变量的可微梯度传导路径，通过对抗性反向寻优主动搜索当前调度指令最劣边界工况并据此完成决策安全修正的电力调度ai决策数字孪生沙箱验证方法。

技术实现思路

1、为解决上述的技术难题，提出了本申请。根据本申请的一种电力调度ai决策的数字孪生沙箱验证方法，包括：s1，基于物理信息神经网络，对电网多源量测数据与电网物理拓扑数据进行融合训练以得到可微数字孪生代理模型；s2，对待验证调度指令集中的断路器开合离散信号进行连续松弛化映射并与待验证调度指令集中的机组出力调整连续值进行拼接以得到松弛化决策张量；s3，将松弛化决策张量与初始化场景扰动参数共同输入可微数字孪生代理模型，并以最小化电网安全裕度预测值为对抗目标对场景扰动参数进行梯度上升反向传播迭代寻优以得到最劣对抗场景张量；s4，将最劣对抗场景张量与松弛化决策张量联合注入可微数字孪生代理模型进行瞬态仿真推演以得到综合越限惩罚值；s5，基于综合越限惩罚值判定松弛化决策张量是否需修正以输出可执行安全调度指令。

2、与现有技术相比，本申请提供的一种电力调度ai决策的数字孪生沙箱验证方法，来针对传统仿真引擎不可微导致验证场景无法对ai决策进行对抗性反向寻优的核心瓶颈，通过物理信息神经网络替代传统方程求解器构建可微数字孪生代理模型，从而在沙箱内部建立起从系统响应到场景变量及决策变量的完整梯度传导通路。在此基础上，将调度指令中的断路器开合等离散信号通过连续松弛化映射转化为可参与梯度运算的连续张量，使离散决策空间与连续物理仿真空间实现统一的可微表征。进而，以最小化电网安全裕度为对抗目标，冻结模型权重并对场景扰动参数执行梯度上升迭代寻优，主动且定向地搜索出针对当前特定调度指令最具威胁性的最劣边界工况，彻底摆脱传统穷举式场景遍历的盲目性。最终，将最劣对抗场景与决策张量联合注入可微代理模型进行瞬态推演，依据越限惩罚值沿梯度下降方向对决策张量实施安全修正，从而实现调度指令在下发前的闭环验证与自适应纠偏，有效解决现有技术中沙箱无法定向暴露ai决策安全边界弱点的问题。

1.一种电力调度ai决策的数字孪生沙箱验证方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电力调度ai决策的数字孪生沙箱验证方法，其特征在于，电网多源量测数据包含发电机节点有功功率序列、母线电压幅值向量及线路相角差矩阵。

3.根据权利要求2所述的电力调度ai决策的数字孪生沙箱验证方法，其特征在于，步骤s1，包括：

4.根据权利要求1所述的电力调度ai决策的数字孪生沙箱验证方法，其特征在于，步骤s2，包括：

5.根据权利要求1所述的电力调度ai决策的数字孪生沙箱验证方法，其特征在于，步骤s3，包括：

6.根据权利要求1所述的电力调度ai决策的数字孪生沙箱验证方法，其特征在于，步骤s4，包括：

7.根据权利要求1所述的电力调度ai决策的数字孪生沙箱验证方法，其特征在于，步骤s5，包括：

8.根据权利要求7所述的电力调度ai决策的数字孪生沙箱验证方法，其特征在于，沿决策修正梯度张量的下降方向对松弛化决策张量进行参数平移更新以得到安全修正决策张量，包括：