本發(fā)明涉及電網(wǎng)規(guī)劃，尤其涉及一種規(guī)則引擎驅(qū)動的配電網(wǎng)規(guī)劃問題庫構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、隨著電力需求的增長和可再生能源的廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)的規(guī)劃方法逐漸暴露出靈活性不足和適應(yīng)性差等問題。20世紀(jì)80年代，基于最優(yōu)化算法的規(guī)劃方法開始興起，重點解決網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c負(fù)荷預(yù)測問題，但對復(fù)雜多變的現(xiàn)實情況反應(yīng)遲緩。進(jìn)入21世紀(jì)，信息技術(shù)的迅猛發(fā)展為配電網(wǎng)規(guī)劃注入了新活力。大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸被應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)測和故障診斷，極大地提升了規(guī)劃的準(zhǔn)確性與效率。與此同時，規(guī)則引擎技術(shù)的崛起，為決策支持系統(tǒng)提供了靈活的解決方案。規(guī)則引擎可以根據(jù)專家經(jīng)驗和現(xiàn)有數(shù)據(jù)動態(tài)生成決策規(guī)則，提升了規(guī)劃過程中的智能化程度。然而，目前現(xiàn)有技術(shù)在面對復(fù)雜的配電網(wǎng)布局時，缺乏靈活的規(guī)則生成機(jī)制，同時規(guī)則的提取與應(yīng)用往往是靜態(tài)的，無法實時響應(yīng)動態(tài)變化，進(jìn)而導(dǎo)致配電網(wǎng)規(guī)劃的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性較低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種規(guī)則引擎驅(qū)動的配電網(wǎng)規(guī)劃問題庫構(gòu)建方法，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，一種規(guī)則引擎驅(qū)動的配電網(wǎng)規(guī)劃問題庫構(gòu)建方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)；對配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)；對配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行變電站選址，得到配電網(wǎng)變電站選址數(shù)據(jù)；對配電網(wǎng)變電站選址數(shù)據(jù)進(jìn)行變電站容量分配，生成變電站容量分配數(shù)據(jù)；根據(jù)變電站容量分配數(shù)據(jù)和配電網(wǎng)變電站選址數(shù)據(jù)進(jìn)行變電站布局，從而生成變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)；

4、步驟s2：基于變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)對標(biāo)準(zhǔn)配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行輸電線路路徑選擇，生成輸電線路路線數(shù)據(jù)；通過輸電線路路線數(shù)據(jù)和變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)對標(biāo)準(zhǔn)配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行配電網(wǎng)拓?fù)浣ńY(jié)構(gòu)約束，生成配電網(wǎng)地理規(guī)劃約束數(shù)據(jù)；對配電網(wǎng)地理規(guī)劃約束數(shù)據(jù)進(jìn)行第一規(guī)劃規(guī)則提取，得到配電網(wǎng)規(guī)劃第一規(guī)則數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：獲取地區(qū)用電數(shù)據(jù)；對地區(qū)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行用電趨勢分析，生成地區(qū)用電趨勢數(shù)據(jù)；根據(jù)地區(qū)用電趨勢數(shù)據(jù)對地區(qū)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷增長預(yù)測，生成地區(qū)用電負(fù)荷增長預(yù)測數(shù)據(jù)；基于地區(qū)用電負(fù)荷增長預(yù)測數(shù)據(jù)對地區(qū)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行配電網(wǎng)負(fù)荷需求約束，生成配電網(wǎng)運行規(guī)劃約束數(shù)據(jù)；對配電網(wǎng)運行規(guī)劃約束數(shù)據(jù)進(jìn)行第二規(guī)劃規(guī)則提取，得到配電網(wǎng)規(guī)劃第二規(guī)則數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：對配電網(wǎng)規(guī)劃第一規(guī)則數(shù)據(jù)和配電網(wǎng)規(guī)劃第二規(guī)則數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則映射，從而生成配電網(wǎng)規(guī)劃邏輯規(guī)則庫；對配電網(wǎng)規(guī)劃邏輯規(guī)則庫進(jìn)行分布式規(guī)則計算圖生成，得到分布式邏輯規(guī)則計算圖；基于分布式邏輯規(guī)則計算圖對配電網(wǎng)規(guī)劃邏輯規(guī)則庫進(jìn)行問題矩陣化表達(dá)，生成多維規(guī)劃問題矩陣；

7、步驟s5：通過多維規(guī)劃問題矩陣對配電網(wǎng)地理規(guī)劃約束數(shù)據(jù)和配電網(wǎng)運行規(guī)劃約束數(shù)據(jù)進(jìn)行多維規(guī)劃矩陣構(gòu)建，生成多維規(guī)劃矩陣；對多維規(guī)劃矩陣進(jìn)行規(guī)則引擎集成，生成規(guī)則驅(qū)動模型；對規(guī)則驅(qū)動模型進(jìn)行實時規(guī)劃決策監(jiān)測，生成實時規(guī)劃決策監(jiān)測數(shù)據(jù)；對實時規(guī)劃決策監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)規(guī)劃問題存儲，從而生成配電網(wǎng)規(guī)劃問題庫。

8、本發(fā)明通過對配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)的預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性，為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)。變電站的科學(xué)選址與容量分配優(yōu)化，提升了電力資源的利用效率，降低了建設(shè)與運營成本，確保了供電的可靠性。通過輸電線路路徑選擇，實現(xiàn)了對環(huán)境的適應(yīng)性規(guī)劃，減少了建設(shè)過程中的障礙與沖突，提升了輸電效率，生成的地理規(guī)劃約束數(shù)據(jù)為配電網(wǎng)的設(shè)計與實施提供了清晰的指導(dǎo)，促進(jìn)了規(guī)劃過程的透明性和可操作性。地區(qū)用電趨勢分析與負(fù)荷增長預(yù)測能夠及時反映用電需求變化，幫助優(yōu)化配電網(wǎng)的設(shè)計與運行，提升供電可靠性。通過規(guī)則映射生成的邏輯規(guī)則庫，有助于系統(tǒng)化管理配電網(wǎng)規(guī)劃，促進(jìn)決策過程的智能化與自動化。分布式規(guī)則計算圖的生成，實現(xiàn)了大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的高效性與靈活性，提高了決策響應(yīng)速度。多維規(guī)劃問題矩陣的建立為復(fù)雜決策提供了全面的視角，能夠更好地應(yīng)對多因素交互影響。規(guī)則引擎集成與實時決策監(jiān)測相結(jié)合，確保了規(guī)劃過程的實時反饋與調(diào)整，提高了決策的準(zhǔn)確性和時效性。動態(tài)規(guī)劃問題的存儲不僅為后續(xù)決策提供了歷史參考，也為持續(xù)優(yōu)化和學(xué)習(xí)提供了數(shù)據(jù)支持，促進(jìn)了規(guī)劃過程的迭代改進(jìn)。整合的規(guī)劃系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)變化的環(huán)境和需求，提高了配電網(wǎng)的適應(yīng)性與韌性。因此，本發(fā)明通過系統(tǒng)化數(shù)據(jù)整合、靈活規(guī)則提取、動態(tài)決策監(jiān)測及知識管理，提高了配電網(wǎng)規(guī)劃的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。

9、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

10、步驟s11：獲取配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)；

11、步驟s12：對配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)，其中數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)缺失值填充和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；

12、步驟s13：對配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行變電站選址，得到配電網(wǎng)變電站選址數(shù)據(jù)；對配電網(wǎng)變電站選址數(shù)據(jù)進(jìn)行中心位置負(fù)荷分析，生成變電站中心位置負(fù)荷數(shù)據(jù)；

13、步驟s14：通過變電站中心位置負(fù)荷數(shù)據(jù)對配電網(wǎng)變電站選址數(shù)據(jù)進(jìn)行變電站容量分配，生成變電站容量分配數(shù)據(jù)；根據(jù)變電站容量分配數(shù)據(jù)和配電網(wǎng)變電站選址數(shù)據(jù)進(jìn)行變電站布局，從而生成變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)。

14、本發(fā)明通過數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，如數(shù)據(jù)清洗和缺失值填充，提升了配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)的處理效率和準(zhǔn)確性，確保了數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析奠定了基礎(chǔ)。采用先進(jìn)的選址算法，結(jié)合負(fù)荷分析，實現(xiàn)了對變電站選址的智能化，提高了選址的科學(xué)性和合理性，確保了電力供應(yīng)的及時性和穩(wěn)定性。通過對變電站中心位置負(fù)荷的深入分析，形成了動態(tài)負(fù)荷預(yù)測模型，能夠有效預(yù)測負(fù)荷變化，增強(qiáng)了配電系統(tǒng)的應(yīng)變能力。利用容量分配算法，根據(jù)負(fù)荷需求合理配置變電站的容量，確保資源的最佳利用，避免了容量浪費和系統(tǒng)過載。通過對變電站布局的優(yōu)化，基于數(shù)據(jù)分析形成的決策支持系統(tǒng)，提升了配電網(wǎng)的管理效率和決策的科學(xué)性。構(gòu)建集成化的信息管理平臺，支持對配電網(wǎng)環(huán)境信息、變電站選址與布局的全面管理，提高了系統(tǒng)的協(xié)同工作效率。通過分析環(huán)境信息和負(fù)荷數(shù)據(jù)，形成了一種具有動態(tài)適應(yīng)性的配電網(wǎng)設(shè)計方案，能夠?qū)崟r應(yīng)對外部環(huán)境的變化，增強(qiáng)了系統(tǒng)的韌性。

15、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

16、步驟s21：基于變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)對標(biāo)準(zhǔn)配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行地理高程轉(zhuǎn)換，生成地理高程轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)；對地理高程轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境地勢差分析，生成配電網(wǎng)環(huán)境地勢差數(shù)據(jù)；

17、步驟s22：根據(jù)配電網(wǎng)環(huán)境地勢差數(shù)據(jù)對地理高程轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行地形分析，生成配電網(wǎng)環(huán)境地形數(shù)據(jù)；

18、步驟s23：利用配電網(wǎng)環(huán)境地形數(shù)據(jù)對變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行輸電線路路徑選擇，生成輸電線路路線數(shù)據(jù)；通過輸電線路路線數(shù)據(jù)和變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)對標(biāo)準(zhǔn)配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行配電網(wǎng)拓?fù)浣ńY(jié)構(gòu)約束，生成配電網(wǎng)地理規(guī)劃約束數(shù)據(jù)；

19、步驟s24：對配電網(wǎng)地理規(guī)劃約束數(shù)據(jù)進(jìn)行第一規(guī)劃規(guī)則提取，得到配電網(wǎng)規(guī)劃第一規(guī)則數(shù)據(jù)。

20、本發(fā)明通過對標(biāo)準(zhǔn)配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行地理高程轉(zhuǎn)換，確保了配電網(wǎng)設(shè)計與實際地形的高度匹配，為后續(xù)分析提供了精確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，生成的配電網(wǎng)環(huán)境地勢差數(shù)據(jù)，能夠有效識別地形變化對輸電線路布置的影響，從而在設(shè)計階段就考慮到地勢的復(fù)雜性，提高了規(guī)劃的科學(xué)性。通過對環(huán)境地形數(shù)據(jù)的深入分析，了解地形特征對電力設(shè)施布局的影響，確保輸電線路設(shè)計能適應(yīng)復(fù)雜的地形條件，降低工程風(fēng)險。基于環(huán)境地形數(shù)據(jù)進(jìn)行的輸電線路路徑選擇，能夠有效規(guī)避不利地形，降低線路建設(shè)和維護(hù)成本，提高輸電效率。通過將輸電線路路線數(shù)據(jù)與變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)相結(jié)合，形成的配電網(wǎng)地理規(guī)劃約束數(shù)據(jù)，為配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)化管理提供了系統(tǒng)化的依據(jù)，增強(qiáng)了電力網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。第一規(guī)劃規(guī)則數(shù)據(jù)的提取，簡化了配電網(wǎng)規(guī)劃的復(fù)雜性，通過規(guī)則化的方法提升了規(guī)劃效率，減少人工干預(yù)的可能性，確保規(guī)劃的一致性和準(zhǔn)確性。基于環(huán)境地形和地勢差的綜合分析，形成了一種靈活適應(yīng)不同地形條件的電力規(guī)劃方案，增強(qiáng)了配電網(wǎng)在復(fù)雜地形條件下的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。通過集成地理高程、地勢差和地形分析數(shù)據(jù)，提升了配電網(wǎng)信息管理的整體效率，為后續(xù)決策提供全面的數(shù)據(jù)支持。

21、優(yōu)選的，步驟s23包括以下步驟：

22、步驟s231：對配電網(wǎng)環(huán)境地形數(shù)據(jù)進(jìn)行主要地形特征提取，得到配電網(wǎng)環(huán)境主要地形特征數(shù)據(jù)，其中主要地形特征提取包括坡度提取、河流提取以及建筑密集區(qū)提?。?/p>

23、步驟s232：利用配電網(wǎng)環(huán)境地形數(shù)據(jù)對變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行輸電線路最短路徑規(guī)劃，生成最短路徑規(guī)劃數(shù)據(jù)；通過配電網(wǎng)環(huán)境主要地形特征數(shù)據(jù)對最短路徑規(guī)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行繞行區(qū)域避障，生成初始輸電線路方案；

24、步驟s233：對初始輸電線路方案進(jìn)行復(fù)雜度評估，生成初始輸電線路復(fù)雜度數(shù)據(jù)；基于初始輸電線路復(fù)雜度數(shù)據(jù)對初始輸電線路方案進(jìn)行最優(yōu)輸電線路路徑選擇，生成輸電線路路線數(shù)據(jù)；

25、步驟s234：通過輸電線路路線數(shù)據(jù)和變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行多維配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策，生成配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策數(shù)據(jù)；基于配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策數(shù)據(jù)對標(biāo)準(zhǔn)配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行配電網(wǎng)拓?fù)浣ńY(jié)構(gòu)約束，生成配電網(wǎng)地理規(guī)劃約束數(shù)據(jù)。

26、本發(fā)明通過利用地形數(shù)據(jù)進(jìn)行輸電線路最短路徑規(guī)劃，能夠有效減少線路長度，降低建設(shè)成本，提高輸電效率，確保電力的可靠輸送。初始輸電線路方案在繞行區(qū)域避障的過程中，能夠有效規(guī)避地形障礙，保證線路的可行性和安全性，從而減少后期施工中的困難。對初始輸電線路方案進(jìn)行復(fù)雜度評估，確保在路徑選擇時考慮到線路建設(shè)和維護(hù)的復(fù)雜性，提高了設(shè)計的科學(xué)性?；诔跏驾旊娋€路復(fù)雜度數(shù)據(jù)進(jìn)行的最優(yōu)路徑選擇，有助于降低線路維護(hù)的難度和頻率，提升長期運行的經(jīng)濟(jì)效益。通過多維配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策，生成的決策數(shù)據(jù)增強(qiáng)了配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)合理性，確保電力供應(yīng)的穩(wěn)定性與安全性。配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策數(shù)據(jù)與地理規(guī)劃約束相結(jié)合，為配電網(wǎng)設(shè)計提供了全面的約束條件，從而提高設(shè)計的可行性和效率。通過將環(huán)境地形特征、輸電線路規(guī)劃及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策整合在一起，形成全面的信息管理體系，為后續(xù)的監(jiān)控和優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持?；趯Νh(huán)境的全面分析，配電網(wǎng)設(shè)計能夠靈活應(yīng)對不同地形和環(huán)境變化，提高了整體系統(tǒng)的適應(yīng)性。

27、優(yōu)選的，步驟s234包括以下步驟：

28、步驟s2341：對輸電線路路線數(shù)據(jù)和變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷中心距離分布分析，生成負(fù)荷中心距離分布數(shù)據(jù)；通過負(fù)荷中心距離分布數(shù)據(jù)對輸電線路路線數(shù)據(jù)和變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行供電覆蓋率計算，生成供電覆蓋率數(shù)據(jù)；基于供電覆蓋率數(shù)據(jù)和負(fù)荷中心距離分布數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策，生成輻射型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策數(shù)據(jù)；

29、步驟s2342：對輸電線路路線數(shù)據(jù)進(jìn)行線斷恢復(fù)能力分析，生成輸電線路恢復(fù)能力數(shù)據(jù)；基于輸電線路恢復(fù)能力數(shù)據(jù)對變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行供電可靠性計算，得到供電可靠性數(shù)據(jù)；通過輸電線路恢復(fù)能力數(shù)據(jù)和供電可靠性數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)網(wǎng)型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策，生成環(huán)網(wǎng)型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策數(shù)據(jù)；

30、步驟s2343：對輸電線路路線數(shù)據(jù)和變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷中心冗余路徑數(shù)量計算，得到冗余路徑數(shù)量數(shù)據(jù)；對冗余路徑數(shù)量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜性分析，生成冗余路徑復(fù)雜度數(shù)據(jù)；通過冗余路徑數(shù)量數(shù)據(jù)和冗余路徑復(fù)雜度數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策，生成網(wǎng)格型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策數(shù)據(jù)；

31、步驟s2344：將輻射型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策數(shù)據(jù)、環(huán)網(wǎng)型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策數(shù)據(jù)和網(wǎng)格型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策數(shù)據(jù)進(jìn)行決策數(shù)據(jù)整合，生成配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策數(shù)據(jù)；基于配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策數(shù)據(jù)對標(biāo)準(zhǔn)配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行配電網(wǎng)拓?fù)浣ńY(jié)構(gòu)約束，生成配電網(wǎng)地理規(guī)劃約束數(shù)據(jù)。

32、本發(fā)明通過對輸電線路路線數(shù)據(jù)和變電站布局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷中心距離分布分析，提供了對電力需求和供電能力的深入理解，幫助優(yōu)化供電布局?；谪?fù)荷中心距離分布數(shù)據(jù)進(jìn)行供電覆蓋率計算，確保各個區(qū)域都能獲得足夠的電力供應(yīng)，提高了供電系統(tǒng)的服務(wù)能力。通過供電覆蓋率和負(fù)荷中心距離分布數(shù)據(jù)的分析，實現(xiàn)輻射型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策，形成高效的供電網(wǎng)絡(luò)布局，減少了供電線路的冗余，降低了成本。對輸電線路路線進(jìn)行線斷恢復(fù)能力分析，確保系統(tǒng)在發(fā)生故障時能夠快速恢復(fù)供電，提高了電網(wǎng)的可靠性和抗風(fēng)險能力?；谳旊娋€路恢復(fù)能力數(shù)據(jù)計算供電可靠性，有助于識別潛在的供電風(fēng)險點，為后續(xù)改進(jìn)提供數(shù)據(jù)依據(jù)，增強(qiáng)了電力供應(yīng)的安全性。通過輸電線路恢復(fù)能力和供電可靠性數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)網(wǎng)型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策，提高了電網(wǎng)的靈活性與穩(wěn)定性，能夠在局部故障時保持整體供電。對負(fù)荷中心冗余路徑數(shù)量進(jìn)行計算，確保配電系統(tǒng)具備多條供電路徑，增強(qiáng)了供電的可靠性和靈活性。對冗余路徑數(shù)量進(jìn)行復(fù)雜性分析，幫助優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，減少不必要的復(fù)雜性，提高了系統(tǒng)管理的便利性。通過冗余路徑數(shù)據(jù)和復(fù)雜度數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決策，形成更為均勻和穩(wěn)定的供電網(wǎng)絡(luò)，提高了整體電網(wǎng)的安全性和效率。

33、優(yōu)選的，步驟s3包括以下步驟：

34、步驟s31：獲取地區(qū)用電數(shù)據(jù)；

35、步驟s32：對地區(qū)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行用電時序分析，生成地區(qū)用電時序數(shù)據(jù)；將地區(qū)用電時序數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線轉(zhuǎn)換，生成地區(qū)用電時序曲線；對地區(qū)用電時序曲線數(shù)據(jù)進(jìn)行用電趨勢分析，生成地區(qū)用電趨勢數(shù)據(jù)；

36、步驟s33：根據(jù)地區(qū)用電趨勢數(shù)據(jù)對地區(qū)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行用電模式劃分，生成地區(qū)日間用電模式和地區(qū)夜間用電模式；通過地區(qū)日間用電模式和地區(qū)夜間用電模式對地區(qū)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷增長預(yù)測，生成地區(qū)用電負(fù)荷增長預(yù)測數(shù)據(jù)；

37、步驟s34：基于地區(qū)用電負(fù)荷增長預(yù)測數(shù)據(jù)對地區(qū)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行配電網(wǎng)負(fù)荷需求約束，生成配電網(wǎng)運行規(guī)劃約束數(shù)據(jù)；對配電網(wǎng)運行規(guī)劃約束數(shù)據(jù)進(jìn)行第二規(guī)劃規(guī)則提取，得到配電網(wǎng)規(guī)劃第二規(guī)則數(shù)據(jù)。

38、本發(fā)明通過獲取地區(qū)用電數(shù)據(jù)，形成了詳細(xì)的電力使用基線，為后續(xù)分析提供了必要的數(shù)據(jù)支持。對地區(qū)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行時序分析，能夠清晰地揭示出用電的動態(tài)變化，形成地區(qū)用電時序數(shù)據(jù)，為電力需求預(yù)測和管理提供基礎(chǔ)信息。通過用電趨勢分析，生成地區(qū)用電趨勢數(shù)據(jù)，能夠識別用電模式的變化，為電網(wǎng)的調(diào)度和規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。基于用電趨勢數(shù)據(jù)進(jìn)行用電模式劃分，有助于了解地區(qū)日間和夜間的用電差異，從而在電力供應(yīng)與需求管理中進(jìn)行更精細(xì)化的策略制定。通過分析地區(qū)日間和夜間用電模式進(jìn)行負(fù)荷增長預(yù)測，生成的地區(qū)用電負(fù)荷增長預(yù)測數(shù)據(jù)可以為電力系統(tǒng)的擴(kuò)展和調(diào)整提供參考，提升電力供應(yīng)的可靠性?；谟秒娯?fù)荷增長預(yù)測數(shù)據(jù)，對地區(qū)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行配電網(wǎng)負(fù)荷需求約束，確保電網(wǎng)規(guī)劃能夠滿足未來用電需求，避免電力短缺或過剩的情況。通過對配電網(wǎng)運行規(guī)劃約束數(shù)據(jù)進(jìn)行第二規(guī)劃規(guī)則提取，得到的配電網(wǎng)規(guī)劃第二規(guī)則數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了電網(wǎng)規(guī)劃的科學(xué)性和合理性，支持決策制定。形成的運行規(guī)劃約束數(shù)據(jù)，為配電網(wǎng)的運行管理提供了有效的參考，提升了電力調(diào)度的靈活性和效率。

39、優(yōu)選的，根據(jù)地區(qū)用電趨勢數(shù)據(jù)對地區(qū)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行用電模式劃分包括：

40、對地區(qū)用電趨勢數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列分割，生成日間時段用電數(shù)據(jù)和夜間時段用電數(shù)據(jù)；對日間時段用電數(shù)據(jù)和夜間時段用電數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，生成時段用電差異數(shù)據(jù)；根據(jù)時段用電差異數(shù)據(jù)對地區(qū)用電趨勢數(shù)據(jù)進(jìn)行用電趨勢分類，生成初步用電趨勢分類數(shù)據(jù)；

41、通過日間時段用電數(shù)據(jù)對初步用電趨勢分類數(shù)據(jù)進(jìn)行日間用電峰谷數(shù)據(jù)，生成日間時段用電高峰數(shù)據(jù)和日間時段用電低谷數(shù)據(jù)；對日間時段用電高峰數(shù)據(jù)和日間時段用電低谷數(shù)據(jù)進(jìn)行日間用電曲率計算，得到地區(qū)日間用電模式；

42、通過夜間時段用電數(shù)據(jù)對初步用電趨勢分類數(shù)據(jù)進(jìn)行夜間用電峰谷數(shù)據(jù)，生成夜間時段用電高峰數(shù)據(jù)和夜間時段用電低谷數(shù)據(jù)；對夜間時段用電高峰數(shù)據(jù)和夜間時段用電低谷數(shù)據(jù)進(jìn)行夜間用電曲率計算，得到地區(qū)夜間用電模式。

43、本發(fā)明通過對地區(qū)用電趨勢數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列分割，能夠清晰劃分日間和夜間的用電時段，為后續(xù)分析提供了結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過聚類分析生成的時段用電差異數(shù)據(jù)，能夠揭示出不同時間段的用電特征和差異，為負(fù)荷預(yù)測和電力調(diào)度提供依據(jù)。對初步用電趨勢分類數(shù)據(jù)的生成，使得用電趨勢分類更加細(xì)化，提升了分類的準(zhǔn)確性和可靠性。通過日間和夜間的峰谷數(shù)據(jù)生成，能夠有效識別出用電高峰和低谷時段，幫助電力公司進(jìn)行更精確的負(fù)荷預(yù)測和調(diào)度。日間和夜間用電曲率的計算，使得可以提煉出地區(qū)的日間用電模式和夜間用電模式，為電力系統(tǒng)的運行管理提供了重要參考。明確日間和夜間的用電模式，有助于電力公司在不同時間段合理配置電力資源，優(yōu)化電力供給，提高電力利用效率。根據(jù)高峰和低谷數(shù)據(jù)的識別，電力系統(tǒng)能夠在需求高峰期及時響應(yīng)，確保供電的可靠性，降低電力短缺的風(fēng)險。通過對用電模式的分析，能夠支持需求側(cè)管理的實施，鼓勵用戶在低谷時段用電，降低電力系統(tǒng)的整體負(fù)擔(dān)，生成的日間和夜間用電模式為電力調(diào)度提供了可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)，確保在不同用電需求情況下電力的平穩(wěn)供應(yīng)。了解用電高峰和低谷模式，有助于規(guī)劃可再生能源的接入，提高可再生能源的利用率。

44、優(yōu)選的，步驟s4包括以下步驟：

45、步驟s41：對配電網(wǎng)規(guī)劃第一規(guī)則數(shù)據(jù)和配電網(wǎng)規(guī)劃第二規(guī)則數(shù)據(jù)進(jìn)行語義解析，生成約束語義解析數(shù)據(jù)；

46、步驟s42：對約束語義解析數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則映射，從而生成配電網(wǎng)規(guī)劃邏輯規(guī)則庫；

47、步驟s43：對配電網(wǎng)規(guī)劃邏輯規(guī)則庫進(jìn)行分布式規(guī)則計算圖生成，得到分布式邏輯規(guī)則計算圖；

48、步驟s44：基于分布式邏輯規(guī)則計算圖對配電網(wǎng)規(guī)劃邏輯規(guī)則庫進(jìn)行問題矩陣化表達(dá)，生成多維規(guī)劃問題矩陣。

49、本發(fā)明通過對配電網(wǎng)規(guī)劃第一和第二規(guī)則數(shù)據(jù)進(jìn)行語義解析，能夠提取出關(guān)鍵約束條件，提高數(shù)據(jù)的可理解性，為后續(xù)決策提供清晰的依據(jù)。通過規(guī)則映射生成的配電網(wǎng)規(guī)劃邏輯規(guī)則庫，集中管理規(guī)劃規(guī)則，有助于確保規(guī)則的一致性和完整性，便于后續(xù)的規(guī)則維護(hù)和更新。分布式邏輯規(guī)則計算圖的生成使得可以并行處理復(fù)雜的規(guī)則計算，提高計算效率，縮短規(guī)劃時間，尤其在大規(guī)模配電網(wǎng)規(guī)劃中表現(xiàn)明顯。將配電網(wǎng)規(guī)劃邏輯規(guī)則矩陣化表達(dá)，生成多維規(guī)劃問題矩陣，使得問題結(jié)構(gòu)更加清晰，有助于量化分析和優(yōu)化，提高決策的準(zhǔn)確性。多維規(guī)劃問題矩陣為復(fù)雜決策提供了結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)支持，使得規(guī)劃者能夠更好地進(jìn)行情景分析和方案比較，提升決策的科學(xué)性。規(guī)則庫的標(biāo)準(zhǔn)化和矩陣化表達(dá)為后續(xù)的自動化算法和模型提供了基礎(chǔ)，便于實現(xiàn)自動化的配電網(wǎng)規(guī)劃與優(yōu)化。邏輯規(guī)則庫的建立與分布式計算架構(gòu)的結(jié)合，增強(qiáng)了系統(tǒng)對不同規(guī)劃需求和環(huán)境變化的靈活性與適應(yīng)性。分布式邏輯規(guī)則計算圖可以可視化，幫助規(guī)劃人員更直觀地理解和分析規(guī)則之間的關(guān)系，提高溝通效率。結(jié)合先進(jìn)的計算技術(shù)，可以基于多維問題矩陣進(jìn)行智能決策支持，提升配電網(wǎng)規(guī)劃的智能化水平。綜合使用約束語義解析和多維規(guī)劃問題矩陣的優(yōu)勢，有助于實現(xiàn)配電網(wǎng)的系統(tǒng)性優(yōu)化，提升供電的可靠性和效率。

50、優(yōu)選的，步驟s43包括以下步驟：

51、步驟s431：對配電網(wǎng)規(guī)劃邏輯規(guī)則庫進(jìn)行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，生成邏輯規(guī)則格式轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)；對邏輯規(guī)則格式轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)系依賴矩陣構(gòu)建，得到關(guān)系依賴矩陣；通過關(guān)系依賴矩陣對邏輯規(guī)則格式轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)識并行執(zhí)行路徑分析，生成并行執(zhí)行路徑列表；

52、步驟s432：將關(guān)系依賴矩陣作為邊，邏輯規(guī)則格式轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)作為節(jié)點進(jìn)行規(guī)則計算圖構(gòu)建，生成初步規(guī)則計算圖；

53、步驟s433：通過并行執(zhí)行路徑列表對初步規(guī)則計算圖進(jìn)行節(jié)點計算需求評估，生成節(jié)點計算需求數(shù)據(jù)；利用節(jié)點計算需求數(shù)據(jù)對初步規(guī)則計算圖進(jìn)行節(jié)點負(fù)載均衡調(diào)整，生成優(yōu)化后的分布式計算圖；

54、步驟s434：對優(yōu)化后的分布式計算圖進(jìn)行分布式計算環(huán)境配置，生成計算環(huán)境配置數(shù)據(jù)；根據(jù)計算環(huán)境配置數(shù)據(jù)對優(yōu)化后的分布式計算圖進(jìn)行執(zhí)行監(jiān)控，從而生成分布式邏輯規(guī)則計算圖。

55、本發(fā)明通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，將邏輯規(guī)則統(tǒng)一化，提高數(shù)據(jù)的可處理性和一致性，便于后續(xù)操作。構(gòu)建關(guān)系依賴矩陣，有助于揭示規(guī)則之間的相互關(guān)系，促進(jìn)更深入的邏輯分析，優(yōu)化決策過程。并行執(zhí)行路徑列表的生成，使得計算過程能夠高效分配任務(wù)，顯著提升處理速度，適應(yīng)復(fù)雜配電網(wǎng)的實時需求。初步規(guī)則計算圖的構(gòu)建，提供了一種可視化手段，便于理解規(guī)則之間的關(guān)系和計算流程，增強(qiáng)溝通和協(xié)作效率。節(jié)點計算需求數(shù)據(jù)的使用，使得節(jié)點負(fù)載得到合理分配，優(yōu)化了資源使用效率，減少了計算瓶頸，提升系統(tǒng)整體性能。分布式計算環(huán)境配置的生成，使得計算圖能靈活適應(yīng)不同的計算環(huán)境，提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和靈活性。對執(zhí)行過程的監(jiān)控確保了計算的實時性和準(zhǔn)確性，能夠及時發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題，提升系統(tǒng)的可靠性。通過優(yōu)化后的分布式計算圖，能夠?qū)崿F(xiàn)更智能的計算策略，支持復(fù)雜的決策過程，推動智能配電網(wǎng)的實施。綜合運用并行計算和分布式環(huán)境，顯著提升系統(tǒng)處理復(fù)雜邏輯規(guī)則的能力，滿足更高的數(shù)據(jù)處理需求。通過整合多個計算元素，優(yōu)化后的分布式邏輯規(guī)則計算圖形成了一個協(xié)同工作的平臺，增強(qiáng)了配電網(wǎng)規(guī)劃的系統(tǒng)整合能力。

56、優(yōu)選的，步驟s5包括以下步驟：

57、步驟s51：對配電網(wǎng)地理規(guī)劃約束數(shù)據(jù)和配電網(wǎng)運行規(guī)劃約束數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵決策因素識別，生成關(guān)鍵決策因素數(shù)據(jù)；通過關(guān)鍵決策因素數(shù)據(jù)進(jìn)行決策維度框架建立，生成決策維度框架數(shù)據(jù)；通過多維規(guī)劃問題矩陣對決策維度框架數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)填充，生成多維規(guī)劃矩陣；

58、步驟s52：利用智能合約技術(shù)對多維規(guī)劃矩陣進(jìn)行規(guī)則引擎集成，生成規(guī)則驅(qū)動模型；對規(guī)則驅(qū)動模型進(jìn)行實時規(guī)劃決策監(jiān)測，生成實時規(guī)劃決策監(jiān)測數(shù)據(jù)；

59、步驟s53：對實時規(guī)劃決策監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)問題記錄，生成動態(tài)規(guī)劃問題記錄數(shù)據(jù)；將動態(tài)規(guī)劃問題記錄數(shù)據(jù)上傳至云平臺中進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲，從而生成配電網(wǎng)規(guī)劃問題庫。

60、本發(fā)明通過對地理規(guī)劃約束和運行規(guī)劃約束數(shù)據(jù)的分析，有助于明確決策的核心要素，提高決策的針對性和有效性。建立決策維度框架，提供了一個系統(tǒng)化的視角，有助于全面評估各個決策因素的影響，促進(jìn)科學(xué)決策。通過數(shù)據(jù)填充形成的多維規(guī)劃矩陣，使得決策過程更為直觀，有助于更好地理解各因素之間的關(guān)系與相互影響。利用智能合約技術(shù)對規(guī)劃矩陣進(jìn)行規(guī)則引擎集成，提高了決策的自動化程度，減少了人為干預(yù)的風(fēng)險，提升了決策效率。對規(guī)則驅(qū)動模型進(jìn)行實時規(guī)劃決策監(jiān)測，確保規(guī)劃過程的透明度和實時性，使得能夠快速響應(yīng)變化，調(diào)整策略。對實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)問題記錄，有助于捕捉在規(guī)劃過程中出現(xiàn)的問題，為后續(xù)分析和優(yōu)化提供依據(jù)。將動態(tài)規(guī)劃問題記錄數(shù)據(jù)上傳至云平臺，不僅保證了數(shù)據(jù)的安全存儲，還便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和共享，促進(jìn)資源的優(yōu)化利用。通過生成配電網(wǎng)規(guī)劃問題庫，積累經(jīng)驗和教訓(xùn)，為未來的決策提供數(shù)據(jù)支持。

61、本發(fā)明的有益效果在于通過獲取和預(yù)處理配電網(wǎng)環(huán)境信息數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性；變電站選址和容量分配優(yōu)化了資源配置，提升了整體規(guī)劃的合理性，生成的布局?jǐn)?shù)據(jù)為后續(xù)規(guī)劃奠定了基礎(chǔ)。基于變電站布局進(jìn)行輸電線路路徑選擇，優(yōu)化了配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，確保輸電線路的高效性和可靠性，同時提取的規(guī)劃規(guī)則為后續(xù)決策提供了依據(jù)。通過對地區(qū)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分析和負(fù)荷增長預(yù)測，準(zhǔn)確把握用電需求的變化，生成的負(fù)荷需求約束為規(guī)劃提供了實用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，提高了規(guī)劃的前瞻性和實用性。規(guī)則映射和分布式規(guī)則計算圖的生成使規(guī)劃邏輯更為清晰，促進(jìn)了規(guī)劃規(guī)則的高效整合與應(yīng)用，生成的多維問題矩陣為復(fù)雜規(guī)劃問題的系統(tǒng)化解決提供了框架。通過多維規(guī)劃矩陣的構(gòu)建和規(guī)則引擎集成，形成了動態(tài)響應(yīng)的規(guī)則驅(qū)動模型，使得實時監(jiān)測與調(diào)整成為可能，從而確保規(guī)劃的靈活性與適應(yīng)性，最終生成的規(guī)劃問題庫便于未來的知識管理與復(fù)用。因此，本發(fā)明通過系統(tǒng)化數(shù)據(jù)整合、靈活規(guī)則提取、動態(tài)決策監(jiān)測及知識管理，提高了配電網(wǎng)規(guī)劃的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。