一种优化配电网状态的协同平抑方法、系统及可读存储介质与流程

本技术涉及配电网模型，尤其涉及一种优化配电网状态的协同平抑方法、系统及可读存储介质。

背景技术：

1、随着社会的发展和科技的进步，电力系统的稳定与优化运行变得尤为重要。特别是在分布式新能源广泛接入的背景下，配电网面临着前所未有的挑战。这些挑战源于新能源的间歇性和不稳定性，要求配电网不仅要满足日益增长的电力需求，还要确保供电的稳定性和可靠性。

2、目前，对配电网状态的优化主要采用实时监控技术和动态调度策略。这些技术利用传感器、智能设备和高速通信网络实时收集配电网的运行数据，通过数据分析和模型优化配电网状态。

3、但是，当前配电网优化方法在短期内能够有效优化配电网状态，却未能与长期规划相融合，导致短期决策逐渐偏离长期运营目标。同时。随着时间的推移，长期规划中所依据的理论模型与实际运行状况之间的差距不断扩大，这使得最初的决策逐步失去准确性，导致整体优化效果递减、整体优化效果较差。

技术实现思路

1、本技术提供了一种优化配电网状态的协同平抑方法、系统及可读存储介质，用于增加短期方案的准确性，同时使短期方案更加贴近长期运营目标。

2、第一方面，本技术提供了一种优化配电网状态的协同平抑方法，包括：

3、将当前场景输入预设电网模型得到在第一时间范围内的第一供给率、在第二时间范围内的第二供给率及在第三时间范围内的第三供给率，当前场景包括：平均负载、峰值负载、低负载、健康度、平均老化度、额外老化度，第一时间范围、第二时间范围及第三时间范围的时间起点相同，且第一时间范围、第二时间范围及第三时间范围的时间长度依次增加，第一供给率是在第一时间范围内的所有子时间段的供给与负载比值的平均值；

4、将第一时间范围、第一供给率作为训练样本，第二时间范围、第二供给率作为第一监督数据，第三时间范围、第三供给率作为第二监督数据输入预设优化方案模型，得到用于第一时间范围的第一方案，第一方案包括配电网升级方案、维护方案，升级方案包括供给提高值，维护方案包括健康度减小值；

5、向外界终端发送第一方案，第一方案用于在第一时间范围内根据第一方案优化配电网状态；

6、在第一时间范围结束后，获取配电网的状态数据；

7、利用状态数据更新预设电网模型；

8、将更新后的预设电网模型作为预设电网模型，执行将当前场景输入预设电网模型得到在第一时间范围内的第一供给率、在第二时间范围内的第二供给率及在第三时间范围内的第三供给率的步骤。

9、在上述实施例中，采集第一时间范围内的运营数据和相应的第一供给率，作为初始训练样本，第二时间范围内的第二供给率用作第一级监督数据，而第三时间范围内的第三供给率则作为第二级监督数据。这种多级监督机制引导训练样本，使短期方案更加贴近长期运营目标。在第一时间范围结束后，及时更新配电网的运营数据。在这个更新的数据基础上，重复之前的步骤，不断缩短决策时间间隔。这种动态迭代过程持续缩小短期方案与实际运行状态之间的差异，来增加短期方案的准确性，同时使短期方案更加贴近长期运营目标。

10、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，将第一时间范围、第一供给率作为训练样本，第二时间范围、第二供给率作为第一监督数据，第三时间范围、第三供给率作为第二监督数据输入预设优化方案模型，得到用于第一时间范围的第一方案的步骤，具体包括：

11、将第一时间范围、第一供给率作为训练样本输入预设优化方案模型，得到训练方案；

12、将第二时间范围、第二供给率作为训练样本输入预设优化方案模型，得到第二方案；

13、将第三时间范围、第三供给率作为训练样本输入预设优化方案模型，得到第三方案；

14、根据训练方案、第二方案、第三方案确定权重因子；

15、根据权重因子对预测错误进行加权；

16、根据加权后的预设优化方案模型输出第一方案。

17、在上述实施例中，在第一时间范围内的操作决策得到实时反馈修正，而随后的第二、第三时间范围的数据作为监督信息进一步指导模型调整，通过确定权重因子并对预测错误进行加权，使最终的决策方案更加贴近长期运营目标，并减少了因模型与实际情况偏差所导致的决策误差，提高了长期目标的稳定性和可靠性。

18、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，根据第二方案、第三方案确定权重因子的步骤，具体包括：

19、确定训练方案在第一时间范围后的预测第一供给率；

20、确定第二方案在第一时间范围后的预测第二供给率；

21、确定第三方案在第一时间范围后的预测第三供给率；

22、根据第一供给率与第二供给率之间的第一差异大小确定第一权重因子，第一权重因子随着第一差异增加而增加；

23、根据第一供给率与第三供给率之间的第二差异大小确定第二权重因子，第二权重因子随着第二差异增加而增加；

24、根据权重因子对预测错误进行加权的步骤，具体包括：

25、根据第一权重因子和第二权重因子对预测错误进行加权。

26、在上述实施例中，对训练方案、第二方案和第三方案在相同时间点的预测供给率进行比较，可以直观地识别出方案之间的差异性，从而允许权重因子的调整更加精确地反映出每个方案的预测性能。具体地，当供给率的预测差异增大时，相应的权重因子也会增加，这种权重调整策略增强了模型对于预测不准确性的自适应调节能力。这样，当实际供给率与预测供给率差异较大时，模型能够通过权重因子的调整来优化后续预测，提高整体预测的准确度和操作的可靠性。

27、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，根据第二方案、第三方案确定权重因子的步骤，具体包括：

28、确定训练方案在第二时间范围后的预测第四供给率、在第三时间范围后的预测第五供给率；

29、确定第二方案在第二时间范围后的预测第六供给率；

30、确定第三方案在第三时间范围后的预测第七供给率；

31、根据第四供给率与第六供给率之间的第三差异大小确定第三权重因子，第三权重因子随着第三差异增加而增加；

32、根据第五供给率与第七供给率之间的第四差异大小确定第四权重因子，第四权重因子随着第四差异增加而增加；

33、根据权重因子对预测错误进行加权的步骤，具体包括：

34、根据第三权重因子和第四权重因子对预测错误进行加权。

35、在上述实施例中，训练方案在第二、第三时间范围后的预测供给率，与第二方案和第三方案的预测供给率之间的差异性，被用来设置第三权重因子和第四权重因子。具体地，当供给率的预测差异增大时，相应的权重因子也会增加，这种权重调整策略增强了模型对于预测不准确性的自适应调节能力。这样，当实际供给率与预测供给率差异较大时，模型能够通过权重因子的调整来优化后续预测，提高整体预测的准确度和操作的可靠性。

36、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，将当前场景输入预设电网模型得到在第一时间范围内的第一供给率、在第二时间范围内的第二供给率及在第三时间范围内的第三供给率的步骤，具体包括：

37、获取第一时间范围内的初始子时间段的初始理论供给；

38、获取第一时间范围内的初始子时间段的初始负载；

39、将初始理论供给乘以健康度得到初始供给；

40、将初始供给与初始负载的比值确定为初始子时间段的比值；

41、汇总时间范围内全部子时间段的比值，且计算平均值得到第一供给率；

42、将当前场景输入预设电网模型得到在第二时间范围内的第二供给率及在第三时间范围内的第三供给率。

43、在上述实施例中，在第一时间范围内，通过获取初始子时间段的理论供给与负载，结合电网健康度对供给进行调整，最终确定每个子时间段的供给与负载比值，并对其进行汇总和平均，得到更为精确的第一供给率。

44、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，汇总时间范围内全部子时间段的比值，且计算平均值得到第一供给率的步骤之后，方法还包括：

45、将健康度减去平均老化，得到更新后的设备健康度，平均老化为平均老化度与第一时间范围之积；

46、将更新后的设备健康度确定为设备健康度。

47、在上述实施例中，通过汇总并计算不同子时间段的供给与负载比值平均值，得到第一时间范围内的初始供给率。该方案创新性地引入了设备平均老化度的概念，通过将设备的健康度与其在第一时间范围内的平均老化度相减，得到更新后的设备健康度。通过考虑设备的老化因素，并将其与健康度数据相结合，进一步细化了对电网供给能力的评估。

48、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，汇总时间范围内全部子时间段的比值，且计算平均值得到第一供给率的步骤之后，方法还包括：

49、将健康度同时减去平均老化、额外老化得到更新后的设备健康度，平均老化为平均老化度与第一时间范围之积，额外老化初始理论供给与预设标准供给的差值乘以额外老化度之积；

50、将更新后的设备健康度确定为设备健康度。

51、在上述实施例中，提高了电网设备健康度评估的精确性。通过将健康度从平均老化和额外老化中减去，得到更新后的设备健康度，其中平均老化因素考虑了时间对设备性能的普遍影响，而额外老化则针对实际供给与预设标准供给之间的偏差引起的额外损耗进行度量。

52、第二方面，本技术实施例提供了一种优化配电网状态的协同平抑系统，包括：

53、供给率模块，用于输入将当前场景输入预设电网模型得到在第一时间范围内的第一供给率、在第二时间范围内的第二供给率及在第三时间范围内的第三供给率，当前场景包括：平均负载、峰值负载、低负载、健康度、平均老化度、额外老化度，第一时间范围、第二时间范围及第三时间范围的时间起点相同，且第一时间范围、第二时间范围及第三时间范围的时间长度依次增加，第一供给率是在第一时间范围内的所有子时间段的供给与负载比值的平均值；

54、方案模块，用于将第一时间范围、第一供给率作为训练样本，第二时间范围、第二供给率作为第一监督数据，第三时间范围、第三供给率作为第二监督数据输入预设优化方案模型，得到用于第一时间范围的第一方案，第一方案包括配电网升级方案、维护方案，升级方案包括供给提高值，维护方案包括健康度减小值；

55、发送模块，用于向外界终端发送第一方案，第一方案用于在第一时间范围内根据第一方案优化配电网状态；

56、获取模块，用于在第一时间范围结束后，获取配电网的状态数据；

57、更新模块，用于利用状态数据更新预设电网模型；

58、循环模块，用于将更新后的预设电网模型作为预设电网模型，执行将当前场景输入预设电网模型得到在第一时间范围内的第一供给率、在第二时间范围内的第二供给率及在第三时间范围内的第三供给率的步骤。

59、结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，方案模块具体包括：

60、第一方案子模块，用于将第一时间范围、第一供给率作为训练样本输入预设优化方案模型，得到训练方案；

61、第二方案子模块，用于将第二时间范围、第二供给率作为训练样本输入预设优化方案模型，得到第二方案；

62、第三方案子模块，用于将第三时间范围、第三供给率作为训练样本输入预设优化方案模型，得到第三方案；

63、权重因子子模块，用于根据训练方案、第二方案、第三方案确定权重因子；

64、加权子模块，用于根据权重因子对预测错误进行加权；

65、输出子模块，用于根据加权后的预设优化方案模型输出第一方案。

66、结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，权重因子子模块具体包括：

67、第一供给率单元，用于确定训练方案在第一时间范围后的预测第一供给率；

68、第二供给率单元，用于确定第二方案在第一时间范围后的预测第二供给率；

69、第三供给率单元，用于确定第三方案在第一时间范围后的预测第三供给率；

70、第一权重因子单元，用于根据第一供给率与第二供给率之间的第一差异大小确定第一权重因子，第一权重因子随着第一差异增加而增加；

71、第二权重因子单元，用于根据第一供给率与第三供给率之间的第二差异大小确定第二权重因子，第二权重因子随着第二差异增加而增加；

72、加权子模块，具体用于根据第一权重因子和第二权重因子对预测错误进行加权。

73、结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，权重因子子模块具体包括：

74、第四供给率单元，用于确定训练方案在第二时间范围后的预测第四供给率、在第三时间范围后的预测第五供给率；

75、第六供给率单元，用于确定第二方案在第二时间范围后的预测第六供给率；

76、第七供给率单元，用于确定第三方案在第三时间范围后的预测第七供给率；

77、第三权重因子单元，用于根据第四供给率与第六供给率之间的第三差异大小确定第三权重因子，第三权重因子随着第三差异增加而增加；

78、第四权重因子单元，用于根据第五供给率与第七供给率之间的第四差异大小确定第四权重因子，第四权重因子随着第四差异增加而增加；

79、加权子模块，具体用于根据第三权重因子和第四权重因子对预测错误进行加权。

80、结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，供给率模块具体包括：

81、初始理论供给子模块，用于获取第一时间范围内的初始子时间段的初始理论供给；

82、初始负载子模块，用于获取第一时间范围内的初始子时间段的初始负载；

83、初始供给子模块，用于将初始理论供给乘以健康度得到初始供给；

84、比值子模块，用于将初始供给与初始负载的比值确定为初始子时间段的比值；

85、汇总子模块，用于汇总时间范围内全部子时间段的比值，且计算平均值得到第一供给率；

86、供给率子模块，用于将当前场景输入预设电网模型得到在第二时间范围内的第二供给率及在第三时间范围内的第三供给率。

87、结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，供给率模块还包括：

88、第一计算子模块，用于将健康度减去平均老化，得到更新后的设备健康度，平均老化为平均老化度与第一时间范围之积；

89、更新子模块，用于将更新后的设备健康度确定为设备健康度。

90、结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，供给率模块还包括：

91、第一计算子模块，用于将健康度同时减去平均老化、额外老化得到更新后的设备健康度，平均老化为平均老化度与第一时间范围之积，额外老化初始理论供给与预设标准供给的差值乘以额外老化度之积；

92、更新子模块，用于将更新后的设备健康度确定为设备健康度。

93、第三方面，本技术实施例提供了一种优化配电网状态的协同平抑系统，该系统包括：一个或多个处理器和存储器；

94、该存储器与该一个或多个处理器耦合，该存储器用于存储计算机程序代码，该计算机程序代码包括计算机指令，该一个或多个处理器调用该计算机指令以使得该优化配电网状态的协同平抑系统执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。

95、第四方面，本技术实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当上述计算机程序产品在服务器上运行时，使得上述服务器执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。

96、第五方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当上述指令在优化配电网状态的协同平抑系统上运行时，使得上述优化配电网状态的协同平抑系统执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。

97、可以理解地，上述第二方面提供的优化配电网状态的协同平抑系统、第三方面提供的优化配电网状态的协同平抑系统、第四方面提供的计算机程序产品和第五方面提供的计算机存储介质均用于执行本技术实施例所提供的优化配电网状态的协同平抑方法。因此，其所能达到的有益效果可参考对应方法中的有益效果，此处不再赘述。

98、本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

99、1、本技术提供的优化配电网状态的协同平抑方法，采集第一时间范围内的运营数据和相应的第一供给率，作为初始训练样本，第二时间范围内的第二供给率用作第一级监督数据，而第三时间范围内的第三供给率则作为第二级监督数据。这种多级监督机制引导训练样本，使短期方案更加贴近长期运营目标。在第一时间范围结束后，及时更新配电网的运营数据。在这个更新的数据基础上，重复之前的步骤，不断缩短决策时间间隔。这种动态迭代过程持续缩小短期方案与实际运行状态之间的差异，来增加短期方案的准确性，同时使短期方案更加贴近长期运营目标。

100、2、本技术提供的优化配电网状态的协同平抑方法，在第一时间范围内的操作决策得到实时反馈修正，而随后的第二、第三时间范围的数据作为监督信息进一步指导模型调整，通过确定权重因子并对预测错误进行加权，使最终的决策方案更加贴近长期运营目标，并减少了因模型与实际情况偏差所导致的决策误差，提高了长期目标的稳定性和可靠性。