源网荷储协同调控一体化验证平台及方法与流程

本发明属于电力系统仿真与数字孪生，具体涉及源网荷储协同调控一体化验证平台及方法。

背景技术：

1、随着全球能源结构转型和双碳目标的推进，高比例新能源接入已成为电力系统发展的必然趋势。然而，新能源发电的间歇性、波动性和随机性给电力系统的安全稳定运行带来了严峻挑战，传统电力系统“源-网-荷-储”各环节的独立运行模式已难以适应新型电力系统的需求。

2、目前，针对源网荷储协同调控的验证平台主要存在以下技术瓶颈：

3、仿真精度不足：现有平台对多源异构数据的处理缺乏有效的时间同步机制，导致物理系统与数字模型之间存在显著的时间错位和状态偏差。例如，风机振动信号、电流信号等多模态数据的采集频率和传输延迟不一致，使得数字孪生模型难以准确反映物理系统的实时状态。

4、虚实同步滞后：传统数字孪生技术多采用固定时间戳机制，无法适应电网动态变化的特性。在新能源波动较大的工况下，系统状态估计的滞后导致调控策略制定不及时，影响电网安全稳定运行。

5、计算效率低下：随着电网规模扩大至万级节点，传统仿真方法难以满足实时性要求。电磁暂态与机电暂态的时间尺度差异导致仿真步长难以优化，单次仿真耗时过长；同时，缺乏有效的拓扑分割与并行计算策略，使得大规模电网仿真效率低下，难以支撑多策略同时验证。

6、全流程验证缺失：现有验证平台多局限于单一环节的仿真分析，缺乏从“感知-仿真-调控-验证”的闭环验证能力。尤其在故障场景下，无法实现复杂故障的快速模拟与精准定位。

7、数据可信度保障不足：仿真结果缺乏有效的存证机制，难以确保数据的不可篡改性和可追溯性。在电力系统安全验证中，缺乏区块链等技术保障的仿真数据难以作为决策依据，降低了验证结果的权威性和可靠性。

8、针对上述问题，本发明提出源网荷储协同调控一体化验证平台及方法。

技术实现思路

1、为了克服上述现有技术存在的缺点与不足，本发明第一目的是提供源网荷储协同调控一体化验证平台；本发明第二目的是提供源网荷储协同调控一体化验证方法。

2、本发明第一目的采用如下技术方案：

3、源网荷储协同调控一体化验证平台，其特征在于，包括：依次通过标准化接口协同工作的物理感知层、边缘预处理层、数字孪生核心层、云端调控验证层；

4、物理感知层，部署于源侧、网侧、荷侧、储侧的关键节点，包括多模态传感器阵列与时间同步单元；

5、边缘预处理层，由若干异构边缘节点构成分布式预处理网络，包括fpga实时处理单元与自适应滤波模块；

6、数字孪生核心层，部署于本地服务器集群，包括虚实同步引擎与并行仿真核心；

7、云端调控验证层，部署于公有云平台，包括gpu集群、分布式调度器和校验与存储模块。

8、优选地，多模态传感器阵列包含振动传感器、宽频带电流互感器、红外热像仪；时间同步单元集成ieee 1588 ptpv2协议芯片，通过光纤以太网与各传感器连接；

9、异构边缘节点采用兼具arm处理器控制能力与fpga并行计算优势的硬件平台；fpga实时处理单元每台节点部署多个具备数据运算与故障检测功能的并行计算单元；自适应滤波模块支持截止频率动态调整，基于电网扰动强度自动切换滤波参数；

10、虚实同步引擎采用由全局仿真时钟与局部时钟偏差补偿值组成的双时间戳机制；并行仿真核心支持多个并行仿真线程，采用基于电气距离的谱聚类算法分割电网拓扑，结合rkf45变步长算法求解微分方程；

11、gpu集群采用多台配置gpu的服务器，通过rocev2协议的rdma网络互联；分布式调度器基于mpi协议开发，支持大规模节点的电磁-机电混合仿真；校验与存储模块按预设周期生成merkle树根哈希并上传至联盟链存储，哈希算法采用sha-256。

12、优选地，虚实同步引擎包括数据对齐模块与状态补偿模块；数据对齐模块采用改进型滑动窗口dtw算法，通过双向ping测试实时动态调整参数，具体流程为：s11、按预设周期触发边缘节点与数字孪生层的双向ping测试，计算往返时延，取为当前链路延迟估计值；s12、基于采样频率与信号最高频率成分，通过公式动态约束窗口范围；s13、以延迟估计值为中心，在窗口范围内滑动窗口，计算不同模态数据的累积代价矩阵，选取最小代价路径作为对齐结果；状态补偿模块采用多模型卡尔曼滤波器组，针对电网稳态、小扰动、大扰动三种典型工况，采用线性卡尔曼滤波器lkf、扩展卡尔曼滤波器ekf和无迹卡尔曼滤波器ukf，基于李雅普诺夫指数λ在线计算结果自适应切换：当时，启用lkf或ekf；当时，切换至ukf。

13、优选地，并行仿真核心通过以下方式解决大规模源网荷储系统仿真的计算瓶颈：s21、采用谱聚类算法分割电网拓扑，确定最优聚类数目k，包括：计算任意两节点间的电气距离，反映节点间的电气关联强度；定义子图的割集权重和，割集权重和越小，子图间数据交互越少；通过公式确定聚类数目k；s22、采用rkf45变步长算法，针对电磁暂态与机电暂态的时间尺度差异，采用嵌入式方法估计局部截断误差，根据截断误差大小动态调整步长；s23、采用mpi_isend/mpi_irecv非阻塞通信模式的非阻塞式mpi通信作为数据同步机制，同步周期满足稳定性条件。

14、优选地，数字孪生核心层还用于实现数字孪生模型随物理系统状态变化的实时更新，包括在线参数辨识、拓扑校验、模型可信度评估三个环节；在线参数辨识采用带遗忘因子的递归最小二乘法rls，更新公式为：；其中，k(k)为卡尔曼增益矩阵；；其中，为观测矩阵，包含机端电压、定子电流的相位信息；为风机机械功率输入；拓扑校验采用稀疏矩阵快速更新，当断路器状态变化时，采用稀疏矩阵技术基于支路追加法仅更新与切换支路相关的行列元素，更新时间复杂度为节点数相关的线性级别；模型可信度评估通过均方根误差rmse评估模型输出与实测数据的偏差，当连续预设数量仿真周期的rmse大于预设阈值时，启动基于深度强化学习drl的模型重构流程。

15、优选地，还包括故障模拟器，故障模拟器包含预设故障库、自定义故障接口、可视化模块；预设故障库涵盖对称故障与不对称故障，每个故障模型内置短路电流计算方程；自定义故障接口为python api，支持用户通过python脚本定义复合故障及时序逻辑控制，api提供时序逻辑控制函数；可视化模块采用vtk（visualizationtoolkit）实现故障电流传播的3d可视化，颜色映射规则与电流幅值绑定；绿色：电流≤额定值；黄色：电流1-3倍额定值；橙色：电流3-6倍额定值；红色：电流>6倍额定值，伴随闪烁报警。

16、优选地，采用边缘轻量化预处理+云端全模型仿真的协同架构，结合硬件加速与区块链校验；边缘节点硬件加速通过fpga+轻量化内核实现，采用模型简化技术与fpga并行计算；云端gpu加速采用cuda架构实现潮流计算的雅可比矩阵并行求逆，利用共享内存存储子块数据；区块链校验机制采用联盟链，将预设周期的仿真结果作为数据块，生成merkle树并将根哈希与时间戳、仿真任务id绑定后上传至联盟链。

17、优选地，支持多速率仿真与设备精细化建模，采用双通道架构实现不同时间尺度的仿真协同；快速仿真通道：适配电磁暂态时间尺度，求解电力电子器件、储能变流器的电磁暂态过程；慢速仿真通道：适配机电暂态与稳态时间尺度，求解风机、负荷的机电暂态与稳态过程。

18、本发明第二目的采用如下技术方案：

19、源网荷储协同调控一体化验证方法，应用于源网荷储协同调控一体化验证平台，方法包括以下步骤：步骤s101：物理层多模态数据采集与同步，在源侧、网侧、荷侧、储侧关键节点部署多模态传感器阵列，通过ieee 1588协议实现μs级同步，采集风机齿轮箱振动信号、集电线路电流信号、变压器温度信号数据并传输至边缘节点；步骤s102：边缘层数据预处理与轻量化仿真，边缘节点对采集数据进行预处理，采用自适应滤波算法滤除电流信号中的谐波；运行轻量化仿真内核，采用π型等值电路计算输电线路电压降，将结果发送至数字孪生层；步骤s103：数字孪生层虚实同步与并行仿真，虚实同步引擎通过改进型dtw算法对齐边缘数据与数字模型输出；并行仿真核心采用谱聚类算法分割电网拓扑，启动多个线程，通过rkf45算法求解电磁-机电混合方程，按预设周期执行同步；每预设间隔执行一次模型动态更新，采用rls算法更新发电机参数，检测到断路器状态变化时快速更新阻抗矩阵；步骤s104：云端调控策略验证与结果分析，云端gpu集群运行协同调控策略，通过mpi调度若干并行仿真任务；触发预设故障，快速仿真通道计算暂态稳定性指标，慢速仿真通道计算经济性指标；可视化模块展示故障电流传播路径并定位故障点；步骤s105：仿真结果校验与存证，按预设周期生成merkle树根哈希并上传至联盟链，验证仿真数据完整性；步骤s106：策略优化与迭代验证，若模型输出与实测数据的均方根误差连续预设数量的仿真周期大于预设阈值，启动基于深度强化学习的模型重构流程，优化储能变流器等子模型参数，重新执行步骤s103-s105，直至rmse满足预设误差要求。

20、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

21、1、本发明通过物理感知层的μs级时间同步技术，确保了源头数据的精确一致。通过改进型滑动窗口dtw算法解决多源异构数据的时间错位问题，并创新性地使用“多模型卡尔曼滤波器组”根据系统扰动程度自适应切换，实现了模型状态对物理实体状态的精准、快速跟踪与补偿。结合在线参数辨识和模型可信度评估机制，形成了“测量-对齐-补偿-校验-更新”的全自动闭环，确保了数字孪生模型能够长期、动态地保持高保真度。

22、2、本发明基于电气距离的谱聚类算法智能分割电网拓扑，实现计算任务的均衡分配；采用rkf45变步长算法根据系统动态特性自动调整仿真步长，兼顾精度与速度；利用非阻塞式mpi通信优化线程同步，将同步耗时降至毫秒级。结合边云协同架构和硬件加速技术，将计算效能最大化。

23、3、本发明构建了一个完整的验证环境。故障模拟器支持从预设故障到通过pythonapi自定义的复杂复合故障场景。引入区块链校验机制，将仿真关键结果生成merkle树哈希并上链存储，利用其不可篡改性确保了仿真数据的可追溯、可审计、可信赖，为决策提供了坚实的数据可信性保障。通过深度强化学习驱动的模型重构和迭代验证流程，当模型误差超标时能自动优化参数，形成“验证-评估-优化-再验证”的智能闭环，持续提升调控策略的有效性和系统的自适应能力。