基于数字孪生的虚拟电厂全景监控与决策方法及系统与流程

本发明属于智能电网运行控制，具体涉及基于数字孪生的虚拟电厂全景监控与决策方法及系统。

背景技术：

1、高速服务区处于配网长馈线末端，电网等效阻抗大。站内直流快充桩为恒功率负载，端口呈负阻特性，与电网感性阻抗耦合后，服务区配网与桩群耦合系统的等效阻尼由线路正阻尼与桩群负阻尼共同决定；当等效负阻幅值超过线路正阻时，阻尼比由正转负，耦合系统将发生振荡失稳。

2、数字孪生可通过机理推演预判阻尼状态，是主动预控的核心手段，但其推演必须以充电桩实时充电功率为核心输入。在高速服务区场景下，充电功率存在双重物理不可知性：已接入车辆功率随电池soc动态变化，量测存在固有滞后；待接入车辆功率在插枪建立电气连接前，无法通过传感器预先获取。同时，充电桩枪头接触界面随插拔次数累积逐步劣化，接触电阻存在离散性与时变性，会进一步改变端口阻抗特性，放大参数偏差带来的阻尼计算误差。

3、由于服务区配网与桩群耦合系统的阻尼比对功率与阻抗偏差高度敏感，小幅误差即可导致阻尼比计算符号反转，造成稳定判定与真实状态完全相反。这一原理性矛盾由恒功率负载物理本质、车流随机接入属性与接触阻抗动态劣化共同决定，无法通过提升算力或模型精度解决，易导致数字孪生预控指令失效甚至反向加剧振荡风险，成为制约数字孪生在高速服务区场景落地的核心瓶颈。

4、因此，亟需一种适配高速服务区场景的数字孪生监控决策方案，通过端口瞬态校准、自洽负阻区间推演与滚动风险评估，在充电功率不可确知、接触阻抗动态劣化的约束下实现阻尼失稳风险精准管控，支撑虚拟电厂安全稳定运行。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的缺陷与不足，本发明提供基于数字孪生的虚拟电厂全景监控与决策方法。

2、为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、第一方面，本发明提供了基于数字孪生的虚拟电厂全景监控与决策方法，包括下述步骤：

4、s1、采集高速服务区虚拟电厂的电气拓扑数据、运行状态数据以及电动汽车插枪初期窗口内的充电桩瞬态物理特征数据，构建高速服务区数字孪生模型；

5、s2、通过高速服务区数字孪生模型，结合电气拓扑数据与实时运行状态动态更新服务区配网与桩群耦合系统的阻尼基态，依据馈线电气距离与接触电阻劣化预估为各空闲电动汽车充电接口分配接入影响权重，生成空闲接口风险分布图；

6、s3、响应电动汽车插枪触发事件，依据空闲接口风险分布图执行分级推演，在高速服务区数字孪生模型中以充电桩瞬态物理特征数据修正充电桩端口阻抗参数，以阻尼基态为基准，基于电气拓扑与运行边界约束反向推导自洽等效负阻区间，量化自洽等效负阻区间内阻尼比分布及失稳概率，输出阻尼振荡失稳风险评估结果；

7、s4、针对多车接入场景，以逐次实测功率滚动收窄自洽等效负阻区间，更新阻尼振荡失稳风险结果，输出高速服务区虚拟电厂稳定调控策略。

8、根据上述技术方案，所述采集高速服务区虚拟电厂的电气拓扑数据、运行状态数据以及电动汽车插枪初期窗口内的充电桩瞬态物理特征数据，构建高速服务区数字孪生模型的步骤包括：

9、s110、获取高速服务区虚拟电厂的电气拓扑数据，包括配电变压器额定参数、馈线网络拓扑连接关系、充电桩接入点位坐标、线路等效阻抗参数。

10、s120、实时采集高速服务区虚拟电厂的运行状态数据，包括配变低压母线电压、各馈线实时电流与有功无功功率、充电桩实时充电功率、并网点运行裕度参数。

11、s130、调取高速服务区历史运行统计数据，包括历史车流数据、历史充电订单数据、充电桩接触电阻劣化曲线。

12、s140、在电动汽车插枪后的初期时间窗口内，采集充电桩端口瞬态物理特征数据，包括端口初始电压、预充回路电流、接触回路瞬态阻抗特征量。

13、根据上述技术方案，所述通过高速服务区数字孪生模型，结合电气拓扑数据与实时运行状态动态更新服务区配网与桩群耦合系统的阻尼基态，依据馈线电气距离与接触电阻劣化预估为各空闲电动汽车充电接口分配接入影响权重，生成空闲接口风险分布图的步骤包括：

14、s210、基于电气拓扑数据，结合配电变压器额定参数与线路等效阻抗参数，计算高速服务区配网的线路等效正阻尼基值；依据馈线网络拓扑连接关系与充电桩接入点位坐标，计算各充电接口与配电变压器间的馈线电气距离，为各空闲充电接口分配电气距离权重。

15、s220、以实时采集得到的充电桩实时充电功率、各馈线实时电流与有功无功功率为输入，结合配网拓扑阻抗参数与恒功率负荷负阻尼特性，计算配网与桩群耦合系统的当前阻尼实际值；结合历史车流数据与历史充电订单数据预估短时可接入桩数，依据空闲充电接口电气距离权重分布，计算未来短时阻尼裕度范围，二者共同构成系统动态阻尼基态。

16、s230、基于历史充电订单数据统计各空闲接口的累计插拔次数，结合同批次充电桩接触电阻劣化曲线，预估各空闲充电接口当前接触电阻范围；将电气距离权重作为基础风险权重，结合充电桩枪头接触界面劣化程度对应的风险增益修正因子，为各空闲充电桩接口标定接入影响权重。

17、s240、根据各空闲充电接口的接入影响权重，建立接入影响权重与阻尼推演启动紧迫度、抽样密度等级的映射关系，构建包含分级调度属性的空闲接口风险分布图。

18、根据上述技术方案，所述响应电动汽车插枪触发事件，依据空闲接口风险分布图执行分级推演，在高速服务区数字孪生模型中以充电桩瞬态物理特征数据修正充电桩端口阻抗参数，以阻尼基态为基准，基于电气拓扑与运行边界约束反向推导自洽等效负阻区间，量化自洽等效负阻区间内阻尼比分布及失稳概率，输出阻尼振荡失稳风险评估结果的步骤包括：

19、s310、响应电动汽车插枪触发事件，调取空闲接口风险分布图中对应接口的接入影响权重，匹配确定阻尼推演启动紧迫度与抽样密度等级并启动推演；提取插枪初期时间窗口内的充电桩端口瞬态物理特征数据，在主充电负荷完全施加前校准端口阻抗参数，收敛修正预估接触电阻的取值边界，确定端口等效负阻初始取值区间。

20、s320、基于端口等效负阻初始取值区间，以系统动态阻尼基态为计算基准，结合配网电气拓扑约束与运行边界约束，以阻尼稳定临界条件为收敛判据，反向推导满足系统电气运行自洽性的等效负阻取值范围，收敛得到自洽等效负阻区间，以负阻安全边界量化充电负荷接入的系统稳定容忍度。

21、s330、按照空闲接口风险分布图匹配确定的抽样密度等级，在自洽等效负阻区间内执行概率化抽样计算，统计得到系统阻尼比概率分布规律与振荡失稳概率，输出阻尼振荡失稳风险评估结果。

22、根据上述技术方案，所述针对多车接入场景，以逐次实测功率滚动收窄自洽等效负阻区间，更新阻尼振荡失稳风险结果，输出高速服务区虚拟电厂稳定调控策略的步骤包括：

23、s410、在高速服务区多车接续接入场景下，随各充电接口依次接入并进入充电稳态，逐次采集实时充电功率将对应端口等效负阻由区间量收敛为稳态确定值；基于逐次确定的端口等效负阻参数滚动刷新系统当前阻尼实际值，同步推动剩余空闲接口自洽等效负阻区间的安全边界向等效负阻绝对值减小的方向收窄，以渐进收敛方式重新计算系统阻尼比概率分布与振荡失稳概率，实时更新阻尼振荡失稳风险评估结果。

24、s420、结合实时更新的阻尼振荡失稳风险评估结果与服务区运行边界约束条件，生成高速服务区虚拟电厂稳定调控策略。

25、第二方面，本技术提供基于数字孪生的虚拟电厂全景监控与决策系统，包括：

26、采集建模模块，用于采集高速服务区虚拟电厂的电气拓扑数据、运行状态数据以及电动汽车插枪初期窗口内的充电桩瞬态物理特征数据，构建高速服务区数字孪生模型；

27、基态分级模块，用于通过高速服务区数字孪生模型，结合电气拓扑数据与实时运行状态动态更新服务区配网与桩群耦合系统的阻尼基态，依据馈线电气距离与接触电阻劣化预估为各空闲电动汽车充电接口分配接入影响权重，生成空闲接口风险分布图；

28、负阻推演模块，用于响应电动汽车插枪触发事件，依据空闲接口风险分布图执行分级推演，在高速服务区数字孪生模型中以充电桩瞬态物理特征数据修正充电桩端口阻抗参数，以阻尼基态为基准，基于电气拓扑与运行边界约束反向推导自洽等效负阻区间，量化自洽等效负阻区间内阻尼比分布及失稳概率，输出阻尼振荡失稳风险评估结果；

29、滚动调控模块，用于针对多车接入场景，以逐次实测功率滚动收窄自洽等效负阻区间，更新阻尼振荡失稳风险结果，输出高速服务区虚拟电厂稳定调控策略。

30、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行基于数字孪生的虚拟电厂全景监控与决策方法。

31、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行基于数字孪生的虚拟电厂全景监控与决策方法。

32、本技术与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

33、本技术实现了充电桩端口负阻特性瞬态校准与系统级自洽等效负阻区间反向推导，克服了传统配网阻尼评估依赖固定阈值、充电负荷接入前负阻特性不可知导致的失稳风险误判漏判问题；构建基于接入影响权重的分级推演调度机制，提升了高速服务区高峰多车并发场景下阻尼评估的算力利用效率与高风险场景的响应时效；通过多车接续场景下的区间滚动收敛与风险动态迭代，在保障阻尼振荡失稳风险评估精准性的同时，确保了高速服务区虚拟电厂稳定调控策略的实时适配性。三者共同构成了从事前预分级预判、事中分级精准推演到多车动态滚动调控的完整阻尼稳定评估与安全管控闭环。