本發(fā)明涉及配電網(wǎng)調(diào)控，尤其涉及面向高低壓輸電的配電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和科技的進步，電力需求日益增加，配電網(wǎng)作為電力系統(tǒng)的重要組成部分，其智能化和高效化管理成為電力行業(yè)的重要課題。現(xiàn)有的配電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)在面對高低壓輸電時，存在以下主要問題：

2、全局與區(qū)域調(diào)控的協(xié)調(diào)性不足：現(xiàn)有的調(diào)控系統(tǒng)往往缺乏全局和區(qū)域層次間的有效協(xié)調(diào)，導致各區(qū)域的調(diào)控策略與全網(wǎng)整體優(yōu)化目標不一致，資源分配不合理，影響配電網(wǎng)的整體運行效率。

3、負荷預測和調(diào)控精度不高：傳統(tǒng)配電網(wǎng)系統(tǒng)中的負荷預測和調(diào)控手段相對簡單，難以應對復雜多變的負荷需求，導致負荷預測精度不足，調(diào)控策略效果不佳，難以實現(xiàn)高效的電能分配和資源優(yōu)化。

4、數(shù)據(jù)處理和實時優(yōu)化能力有限：現(xiàn)有系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、處理和分析方面存在瓶頸，無法實時響應電網(wǎng)運行狀態(tài)的變化，缺乏動態(tài)優(yōu)化和自適應調(diào)控能力，影響系統(tǒng)的智能化管理水平。

技術實現(xiàn)思路

1、基于上述目的，本發(fā)明提供了面向高低壓輸電的配電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)。

2、面向高低壓輸電的配電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)，包括：

3、全局優(yōu)化層模塊：負責整個配電網(wǎng)的全局調(diào)控，所述全局優(yōu)化層模塊包括全局數(shù)據(jù)采集單元、全局數(shù)據(jù)處理單元和全局控制單元，所述全局數(shù)據(jù)采集單元用于采集全網(wǎng)的運行數(shù)據(jù)，所述全局數(shù)據(jù)處理單元對采集的數(shù)據(jù)進行分析，生成全局負荷平衡和資源優(yōu)化配置方案，所述全局控制單元根據(jù)優(yōu)化方案，生成全局控制指令，全局控制指令發(fā)送至區(qū)域優(yōu)化層模塊，以確保系統(tǒng)整體運行的穩(wěn)定性和效率；

4、區(qū)域優(yōu)化層模塊：根據(jù)配電網(wǎng)的地理分布和負荷特點，對劃分的多個區(qū)域進行區(qū)域內(nèi)的優(yōu)化調(diào)控，所述區(qū)域優(yōu)化層模塊包括多個區(qū)域數(shù)據(jù)采集單元、區(qū)域數(shù)據(jù)處理單元和區(qū)域控制單元，所述區(qū)域數(shù)據(jù)采集單元用于采集各區(qū)域的運行數(shù)據(jù)，所述區(qū)域數(shù)據(jù)處理單元對各區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進行分析，生成區(qū)域內(nèi)的負荷分配和電壓調(diào)節(jié)方案，所述區(qū)域控制單元根據(jù)區(qū)域內(nèi)的負荷分配和電壓調(diào)節(jié)方案以及全局控制指令，生成區(qū)域控制指令，以減少區(qū)域內(nèi)的功率損耗，提升區(qū)域供電的穩(wěn)定性；

5、自適應學習模塊：根據(jù)配電網(wǎng)運行中的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，通過機器學習算法自適應地優(yōu)化全局、區(qū)域調(diào)控策略，所述自適應學習模塊包括數(shù)據(jù)訓練單元和模型更新單元，所述數(shù)據(jù)訓練單元根據(jù)采集的多源異構數(shù)據(jù)，訓練優(yōu)化模型，所述模型更新單元根據(jù)全局優(yōu)化層、區(qū)域優(yōu)化層的實際運行效果，動態(tài)調(diào)整優(yōu)化模型，提高調(diào)控策略的準確性和適應性。

6、可選的，所述全局數(shù)據(jù)采集單元采集全網(wǎng)的運行數(shù)據(jù)，所述全局數(shù)據(jù)采集單元通過布置在配電網(wǎng)各節(jié)點的傳感器、智能電表和監(jiān)控裝置，實時獲取電壓、電流、功率、負荷、設備狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)傳輸至全局數(shù)據(jù)處理單元；

7、所述全局數(shù)據(jù)處理單元對采集到的運行數(shù)據(jù)進行分析，所述全局數(shù)據(jù)處理單元剔除異常值和噪聲數(shù)據(jù)，并基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行負荷預測、趨勢分析和狀態(tài)評估，采用優(yōu)化算法，結合整體優(yōu)化目標和約束條件，生成全局負荷平衡和資源優(yōu)化配置方案；

8、所述全局控制單元根據(jù)優(yōu)化方案生成全局控制指令，所述全局控制單元包括全局指令生成子模塊和全局指令發(fā)送子模塊，所述全局指令生成子模塊根據(jù)優(yōu)化計算模塊生成的方案，制定具體的調(diào)控策略，所述全局指令發(fā)送子模塊通過通信網(wǎng)絡將控制指令發(fā)送至各區(qū)域優(yōu)化層模塊，指揮執(zhí)行相應的調(diào)控操作，以確保配電網(wǎng)的整體運行穩(wěn)定性和效率。

9、可選的，所述全局數(shù)據(jù)處理單元使用支持向量回歸模型，通過歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的特征提取，預測未來負荷需求，生成負荷預測結果，采用時間序列分解方法，將負荷數(shù)據(jù)分解為趨勢、季節(jié)性和殘差成分，分析各成分的變化特征，評估負荷趨勢。

10、可選的，所述優(yōu)化算法采用線性規(guī)劃方法，基于全網(wǎng)負荷需求和供電能力，進行全局負荷平衡計算，確保各負荷點的供電穩(wěn)定性和資源的最優(yōu)分配，通過遺傳算法，綜合考慮各資源的利用效益和配置策略，動態(tài)調(diào)整資源分配方案，實現(xiàn)配電網(wǎng)的資源最優(yōu)化配置。

11、可選的，所述全局指令生成子模塊根據(jù)優(yōu)化計算結果，制定具體的調(diào)控策略，調(diào)控策略包括負荷轉移、功率調(diào)節(jié)，策略表示為：

12、策略＝{pij|i∈負荷點,j∈供電點}，其中，pij表示從供電點j向負荷點i傳輸?shù)墓β剩?/p>

13、所述全局指令發(fā)送子模塊發(fā)送的指令包括具體負荷轉移指令、功率調(diào)節(jié)指令。

14、可選的，所述區(qū)域數(shù)據(jù)采集單元采集各區(qū)域的運行數(shù)據(jù)，所述區(qū)域數(shù)據(jù)采集單元通過布置在各區(qū)域內(nèi)的傳感器、智能電表和監(jiān)控裝置，實時獲取區(qū)域內(nèi)的電壓、電流、功率、負荷、設備狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，并傳輸至區(qū)域數(shù)據(jù)處理單元；

15、所述區(qū)域數(shù)據(jù)處理單元對采集到的區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)進行區(qū)域優(yōu)化計算，所述區(qū)域數(shù)據(jù)處理單元基于區(qū)域歷史數(shù)據(jù)和區(qū)域實時數(shù)據(jù)進行負荷預測、趨勢分析和狀態(tài)評估，結合區(qū)域的地理分布和負荷特點，生成區(qū)域內(nèi)的負荷分配和電壓調(diào)節(jié)方案；

16、所述區(qū)域控制單元根據(jù)優(yōu)化方案生成區(qū)域控制指令，所述區(qū)域控制單元包括區(qū)域指令生成子模塊和區(qū)域指令執(zhí)行子模塊，所述區(qū)域指令生成子模塊根據(jù)區(qū)域內(nèi)的負荷分配和電壓調(diào)節(jié)方案和全局優(yōu)化層模塊下發(fā)的全局控制指令，制定具體區(qū)域調(diào)控策略，所述區(qū)域指令執(zhí)行子模塊通過通信網(wǎng)絡將控制指令發(fā)送至區(qū)域內(nèi)的各執(zhí)行設備，指揮其執(zhí)行相應的調(diào)控操作。

17、可選的，所述電壓調(diào)節(jié)方案進行電壓調(diào)節(jié)，確保各區(qū)域的電壓穩(wěn)定在目標范圍內(nèi)，表示為：

18、其中，vi為第i個節(jié)點的電壓，vtarget為目標電壓值，通過調(diào)整電壓調(diào)節(jié)設備的設置，實現(xiàn)電壓的最優(yōu)分配。

19、可選的，所述區(qū)域指令生成子模塊根據(jù)區(qū)域優(yōu)化計算結果和全局控制指令，結合具體區(qū)域特性和實際情況，制定區(qū)域調(diào)控策略，具體包括：

20、識別區(qū)域內(nèi)的負荷需求和資源分配情況，結合全局控制指令確定各負荷點的優(yōu)先級；

21、基于優(yōu)化計算結果，確定具體負荷轉移和功率調(diào)節(jié)方案，確保區(qū)域內(nèi)的負荷分配和電壓調(diào)節(jié)符合全局優(yōu)化目標。

22、可選的，所述數(shù)據(jù)訓練單元根據(jù)配電網(wǎng)運行中的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，訓練優(yōu)化模型，所述數(shù)據(jù)訓練單元通過采集配電網(wǎng)中的多源異構數(shù)據(jù)，包括電壓、電流、負荷、環(huán)境參數(shù)等，模型采用神經(jīng)網(wǎng)絡模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡模型使用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(fnn)進行訓練，通過輸入層、隱藏層和輸出層的計算，生成優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，訓練過程中，通過反向傳播算法和梯度下降法更新權重和偏置，以最小化損失函數(shù)；

23、所述模型更新單元根據(jù)全局優(yōu)化層和區(qū)域優(yōu)化層的實際運行效果，動態(tài)調(diào)整優(yōu)化模型，所述模型更新單元通過實時監(jiān)控全局和區(qū)域調(diào)控的實際效果，收集反饋數(shù)據(jù)，評估當前優(yōu)化模型的表現(xiàn)，并根據(jù)反饋數(shù)據(jù)進行模型參數(shù)調(diào)整，以提高調(diào)控策略的準確性和適應性。

24、可選的，所述模型參數(shù)調(diào)整根據(jù)反饋數(shù)據(jù)進行，包括重新訓練神經(jīng)網(wǎng)絡、調(diào)整學習率η和更新訓練數(shù)據(jù)集，步驟如下：

25、模型微調(diào)：通過小批量梯度下降方法，對神經(jīng)網(wǎng)絡進行微調(diào)，確保模型適應新的數(shù)據(jù)：

26、其中，θ表示所有模型參數(shù)(權重和偏置)，m為小批量的樣本數(shù)量，為損失函數(shù)對參數(shù)的梯度；

27、重新訓練：當模型表現(xiàn)不佳時，使用新的反饋數(shù)據(jù)重新訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，確保模型的準確性和適應性。

28、本發(fā)明的有益效果：

29、本發(fā)明，通過全局優(yōu)化層和區(qū)域優(yōu)化層的多層次優(yōu)化調(diào)控，實現(xiàn)了從全網(wǎng)到各區(qū)域的協(xié)調(diào)管理,全局優(yōu)化層負責采集和分析全網(wǎng)數(shù)據(jù)，生成全局負荷平衡和資源優(yōu)化配置方案，確保系統(tǒng)整體運行的穩(wěn)定性和效率；區(qū)域優(yōu)化層則根據(jù)地理分布和負荷特點，對各區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進行詳細分析和優(yōu)化計算，生成區(qū)域內(nèi)的負荷分配和電壓調(diào)節(jié)方案，從而提高各區(qū)域的供電穩(wěn)定性和效率,這種多層次的調(diào)控方式能夠有效減少區(qū)域內(nèi)的功率損耗，提升電網(wǎng)整體的運行效率。

30、本發(fā)明，自適應學習模塊通過神經(jīng)網(wǎng)絡算法，根據(jù)配電網(wǎng)運行中的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行訓練和優(yōu)化，形成適應不同調(diào)控需求的優(yōu)化模型,該模塊包括數(shù)據(jù)訓練單元和模型更新單元，數(shù)據(jù)訓練單元利用多源異構數(shù)據(jù)進行模型訓練，模型更新單元根據(jù)全局和區(qū)域優(yōu)化層的實際運行效果，動態(tài)調(diào)整優(yōu)化模型,應用能夠自適應地優(yōu)化全局和區(qū)域調(diào)控策略，提高調(diào)控策略的準確性和適應性，確保配電網(wǎng)能夠及時響應負荷變化和突發(fā)情況，提升系統(tǒng)的智能化管理水平。

31、本發(fā)明，在全局控制和區(qū)域控制之間建立了有效的協(xié)調(diào)機制，全局控制指令為區(qū)域調(diào)控提供了宏觀指導，確保各區(qū)域的調(diào)控策略與全網(wǎng)目標一致,區(qū)域控制單元根據(jù)全局控制指令和區(qū)域優(yōu)化計算結果，制定具體的區(qū)域調(diào)控策略，確保區(qū)域內(nèi)的負荷分配和電壓調(diào)節(jié)符合全局優(yōu)化目標。這種協(xié)調(diào)控制機制不僅提高了各區(qū)域內(nèi)的供電穩(wěn)定性和效率，也增強了系統(tǒng)整體的協(xié)調(diào)性和運行效率，有效避免了區(qū)域間的資源沖突和不平衡問題。