本发明涉及配电网故障自愈，尤其涉及一种基于多数据融合的配电网自愈策略优化方法及系统。
背景技术：
1、现代智能配电网的故障处理体系主要建立在三个技术支柱之上：其一为基于电气量突变的故障检测机制，依托馈线终端(ftu)、配变终端(dtu)等设备采集本地电压电流信号，利用阻抗继电保护原理或行波传播特性实现故障初始判断，其技术实质在于捕获特定频域特征量的阈值越限行为；其二为分布式电源的被动控制范式，通过预设pq解耦控制逻辑强制光伏、风机等分布式电源运行于恒定功率因数模式，试图维持故障期间的电压稳定，然而该模式切断了电源控制与电网状态的动态耦合通道；其三为基于拓扑规则库的自愈决策系统，依据网络联络开关的预定义操作序列执行负荷转移，其底层依赖的网架结构模型固化于离线计算的静态参数。值得关注的是，当前故障定位技术的有效性高度依赖监测终端的空间覆盖密度，这是因为传统定位算法要求在每个关键节点部署数据采集装置，通过多点信息交叉验证才能缩小故障搜索区间。更本质的局限性在于，整个技术体系所采用的线路参数模型普遍忽略环境温度动态变化带来的金属导体电阻漂移效应，亦未建立负载电流热效应对线路阻抗特性的实时映射关系。这种模型与物理实体的割裂状态，使得系统在高温大负荷等极端工况下的表现严重偏离设计预期。
2、现有技术存在以下缺陷：首要矛盾在于静态模型与动态系统的根本性失配。配电网线路的集肤效应、邻近效应及温度效应共同导致阻抗参数持续波动，尤其在新能源高渗透场景下，线路载流量的宽幅变化使传统固定参数模型产生系统性偏差，直接诱发故障边界判定错误甚至保护误动作。次要矛盾表现为技术精度与成本投入的倒置关系。为补偿模型失真造成的定位模糊，现有解决方案被迫通过超量部署监测终端，来提升数据空间分辨率，这种以基础设施堆砌换取性能提升的模式显著推高了系统建设成本，在乡村电网等投资敏感场景中实施尤为困难。关键矛盾在于预定义规则与随机性扰动的适应性冲突。分布式电源的出力波动、负荷投切的时空随机性、以及故障演化的路径不确定性，共同构成多维动态变量空间，而基于有限场景预设的规则库策略难以生成全局优化解，导致网络重构后频繁出现局部过电压、潮流环流等次生问题。
3、因此，亟需一种基于多数据融合的配电网自愈策略优化方法及系统，实现配电网故障处理过程中监测成本降低、诊断精度提升与自愈能力动态适应。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于多数据融合的配电网自愈策略优化方法，能够降低配电网故障处理过程中监测成本、提升诊断精度及自愈能力动态适应性。
2、本发明提供了一种基于多数据融合的配电网自愈策略优化方法，包括如下步骤：
3、步骤s1、实时采集多源数据，所述多源数据包括：广域测量系统提供的电压数据、电流数据、开关状态数据、分布式电源出力数据及线路温度监测数据；
4、步骤s2、对所述多源数据进行时空对齐和置信度加权融合，生成电网全态数据集；
5、步骤s3、基于所述电网全态数据集，构建时变节点导纳矩阵；
6、步骤s4、建立时变节点导纳矩阵双目标优化模型，设定所述时变节点导纳矩阵双目标优化模型的目标函数及约束条件；并求解所述时变节点导纳矩阵双目标优化模型，得到导纳矩阵差值；
7、步骤s5、基于所述导纳矩阵差值定位故障支路，得到故障定位结果；
8、步骤s6、根据所述故障定位结果生成配电网自愈策略并执行，以预设周期返回步骤s1更新所述时变节点导纳矩阵。
9、进一步的，所述步骤s2包括：
10、步骤s21、对所述广域测量系统提供的电压数据、电流数据施加时标补偿，所述时标补偿的补偿量基于广域测量系统时标与开关状态数据时标的差值确定；
11、步骤s22、根据电压量测误差标准差分配所述电压数据的置信权重，根据电流量测误差标准差分配所述电流数据的置信权重；
12、步骤s23、基于所述置信权重生成融合电压向量和融合电流向量；
13、步骤s24、对所述线路温度监测数据执行空间插值对齐，生成融合温度分布图；
14、步骤s25、对所述分布式电源出力数据执行置信度加权平均，生成融合电源出力向量；
15、步骤s26、集成所述融合电压向量、融合电流向量、融合温度分布图、融合电源出力向量及时标补偿后的开关状态数据，形成所述电网全态数据集。
16、进一步的，所述步骤s3包括：
17、步骤s31、基于所述电网全态数据集中的开关状态数据，确定配电网拓扑连接关系；
18、步骤s32、基于所述融合温度分布图动态修正线路阻抗参数；
19、步骤s33、基于所述融合电源出力向量计算分布式电源等值导纳；
20、步骤s34、结合所述拓扑连接关系、修正后的线路阻抗参数及分布式电源等值导纳，构建所述时变节点导纳矩阵。
21、进一步的，所述步骤s32中，线路阻抗修正的公式为：
22、r′＝r0[1+α(t+t0)]；
23、其中，r′表示修正后的电阻值；r0表示基准温度t0下的电阻值；ɑ表示导体温度系数；t表示所述融合温度分布图中对应线路位置的实时温度。
24、进一步的，所述步骤s33中，分布式电源等值导纳的计算公式为：
25、
26、其中，ydg表示分布式电源等值导纳；pdg表示融合电源出力向量中的有功功率；qdg表示融合电源出力向量中的无功功率；v表示融合电压向量中对应节点的电压幅值；j表示虚数单位。
27、进一步的，所述步骤s4中，所述时变节点导纳矩阵双目标优化模型的目标函数：
28、
29、δy表示导纳矩阵变化量，维度为n×n(n为节点数)；||δy||1表示矩阵l1范数，定义为用于量化拓扑变化的稀疏性；m、n表示配电网中节点编号；l表示配电网中节点总数量；||δy||*表示矩阵核范数，定义为σk为奇异值，用于捕捉参数漂移的低秩特性；λ表示正则化参数，平衡拓扑变化与参数漂移的权重。
30、进一步的，所述步骤s4中，所述时变节点导纳矩阵双目标优化模型的约束条件为：
31、||yv-i||f≤ε；
32、其中，y表示时变节点导纳矩阵；v表示融合电压向量；i表示融合电流向量；||·||f表示frobenius范数，衡量模型拟合误差；ε表示量测误差容限。
33、进一步的，所述步骤s5中，基于所述导纳矩阵差值定位故障支路，得到故障定位结果，具体包括：
34、若||δy||1＞γ1，则判定存在开关动作或短路故障导致的拓扑突变；
35、γ1为拓扑敏感度预设阈值；
36、若||δy||*＞γ2，则判定存在线路温升或绝缘劣化导致的参数渐变；
37、γ2为参数飘移预设阈值。
38、进一步的，所述步骤s5，还包括：
39、若δymn≠0且m≠n，则定位支路mn故障；δymn表示配电网节点m、n之间的导纳矩阵变化量；
40、若δymn≠0且m＝n，则定位节点m对地故障；
41、若δymnj＝0，则无故障。
42、本发明还提供了一种基于多数据融合的配电网自愈策略优化系统，执行上述的一种基于多数据融合的配电网自愈策略优化方法，包括：
43、数据采集模块：用于实时采集多源数据，所述多源数据包括：广域测量系统提供的电压数据、电流数据、开关状态数据、分布式电源出力数据及线路温度监测数据；
44、电网全态数据集生成模块：用于对所述多源数据进行时空对齐和置信度加权融合，生成电网全态数据集；
45、时变节点导纳矩阵构建模块：用于基于所述电网全态数据集，构建时变节点导纳矩阵；
46、导纳矩阵差值求解模块：用于建立时变节点导纳矩阵双目标优化模型，设定所述时变节点导纳矩阵双目标优化模型的目标函数及约束条件；并求解所述时变节点导纳矩阵双目标优化模型，得到导纳矩阵差值；
47、故障定位结果模块：用于基于所述导纳矩阵差值定位故障支路，得到故障定位结果；
48、策略执行及更新模块：用于根据所述故障定位结果生成配电网自愈策略并执行，以预设周期返回步骤s1更新所述时变节点导纳矩阵。
49、本发明具有以下技术效果：
50、1.通过构建温度-阻抗耦合的动态节点导纳矩阵，基于导体热力学传递函数的物理原理，解决静态模型在环境温升工况下的参数失真问题。突破了传统固定参数模型的局限性，解决了环境温升导致的线路阻抗漂移问题，使故障诊断的准确性获得本质性提升。
51、2.通过采用融合l1范数与核范数的导纳矩阵双目标优化模型，结合l1范数捕捉拓扑突变的稀疏特性和核范数识别参数渐变的低秩特性，有效化解了传统定位技术对高密度监测终端的依赖。仅需关键节点数据即可实现故障支路的毫米级精确定位，在显著降低硬件部署成本的同时保障定位精度。
52、3.通过周期性更新导纳矩阵及动态生成策略的滚动机制，利用分布式电源等值导纳实时计算与"感知-决策-反馈"闭环架构，彻底克服了预置规则库对新能源出力波动的适应性缺陷。形成对负荷突变和dg扰动的主动调控能力，大幅提升网络重构后的电压稳定性与负荷恢复效率。
53、4.通过对多源异构数据实施时空对齐与误差标准差加权融合，基于时标补偿消除广域测量异步性，并通过置信权重分配抑制低精度量测干扰，成功规避了全线部署高精度监测设备的成本负担。在确保数据可靠性的前提下，降低终端部署密度。