【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及電力優(yōu)化領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、電力系統(tǒng)正在迅速轉(zhuǎn)型，以適應(yīng)快速增長的能源需求和可再生能源的廣泛應(yīng)用。然而，這些變化帶來了許多新的挑戰(zhàn)，包括負荷波動、分布式發(fā)電接入的復雜管理，以及日益嚴格的環(huán)境和安全標準。面對這些挑戰(zhàn)，電力公司和運營商必須確保系統(tǒng)在極端條件下的穩(wěn)定性和高效性。
2、故，電力公司通過仿真幫助識別策略潛在的缺陷和操作隱患，驗證新的控制策略和技術(shù)集成方案。在云資源的支持下，分布式仿真使得大規(guī)模、復雜系統(tǒng)的實時實驗成為可能。這種能力對于新技術(shù)部署前的策略驗證和性能評估至關(guān)重要。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為了解決上述問題，本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法及系統(tǒng)，實現(xiàn)了電力仿真模型的精準構(gòu)建以及大規(guī)模仿真的精準實施，不僅提高了電力系統(tǒng)的運行效率和管理水平，也顯著增強其在變異環(huán)境下的適應(yīng)能力。
2、為實現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)采用以下技術(shù)方案：
3、一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，包括以下步驟：
4、步驟s1:在電力系統(tǒng)的關(guān)鍵節(jié)點部署傳感器,使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至中央數(shù)據(jù)平臺，并整合智能電表、天氣預(yù)報、社交媒體情報和市場數(shù)據(jù)，形成綜合數(shù)據(jù)池；
5、步驟s2:引入物理和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的混合建模方法，構(gòu)建電力系統(tǒng)數(shù)字孿生模型；
6、步驟s3:基于貝葉斯優(yōu)化方法，實時調(diào)整模型參數(shù)，自動糾正偏差，利
7、步驟s4:應(yīng)用蜂群算法，進行跨區(qū)域、跨系統(tǒng)的綜合優(yōu)化，制定協(xié)作策略，優(yōu)化電力在不同區(qū)域下的傳輸和負荷調(diào)整；
8、步驟s5:引入自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)，進一步優(yōu)化協(xié)作策略；
9、步驟s6:基于優(yōu)化后的數(shù)字孿生模型和運作策略，利用云資源進行大規(guī)模分布式仿真。
10、進一步的，步驟s1具體為：
11、在變電站、輸電線路、發(fā)電機關(guān)鍵節(jié)點部署傳感器，并構(gòu)建傳感器的星型網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)；
12、在物聯(lián)網(wǎng)中，采用輕量級協(xié)議coap進行數(shù)據(jù)傳輸，將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至中央數(shù)據(jù)平臺；
13、采用數(shù)據(jù)湖架構(gòu)，利用nosql數(shù)據(jù)庫處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，構(gòu)建etl流程，從各個來源提取數(shù)據(jù)，整合智能電表、天氣預(yù)報、社交媒體情報和市場數(shù)據(jù)，形成綜合數(shù)據(jù)池。
14、進一步的，步驟s2具體為：
15、構(gòu)建物理模型，包括輸電線路的等效電路模型和發(fā)電機動態(tài)模型；
16、使用歷史操作數(shù)據(jù)和傳感器輸出，訓練監(jiān)督學習模型(包括lstm、隨機森林)，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動模型；
17、通過物理模型提供的預(yù)測yphysical生成參考值，作為系統(tǒng)運行的先驗約束：
18、
19、使用數(shù)據(jù)驅(qū)動模型對實時數(shù)據(jù)進行監(jiān)控，對樣本輸出ydata-driven進行異常檢測，當檢測到輸出值超出閾值范圍δy，觸發(fā)物理模型的約束；
20、
21、在檢測到異常的情況下，結(jié)合物理模型的先驗預(yù)測進行校正：
22、
23、其中，α為融合系數(shù)。
24、進一步的，基于貝葉斯優(yōu)化方法，實時調(diào)整模型參數(shù)，自動糾正偏差，具體為：
25、定義電力系統(tǒng)數(shù)字孿生模型的目標，提升電力系統(tǒng)在不同環(huán)境和負荷條件下的預(yù)測精度和動態(tài)響應(yīng)能力，自適應(yīng)調(diào)整模型參數(shù)以最小化預(yù)測誤差；
26、定義均方根誤差作為優(yōu)化目標函數(shù)：
27、
28、其中，θ為電力系統(tǒng)數(shù)字孿生模型參數(shù)；表示由電力系統(tǒng)數(shù)字孿生模型預(yù)測的輸出值；ytrue為真實值；
29、使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)初始化數(shù)字孿生模型，選取參數(shù)θ0作為起點：
30、
31、其中，β是權(quán)重系數(shù)，μt(θ)為預(yù)測均值，σt(θ)為預(yù)測標準差；
32、通過高斯過程回歸，擬合目標函數(shù)的不可知分布，以預(yù)測不同參數(shù)組合的期望效果和不確定性；通過貝葉斯公式更新高斯過程，并在每輪迭代后選擇參數(shù)集θ來評估和更新參數(shù)。
33、進一步的，通過高斯過程回歸，擬合目標函數(shù)的不可知分布，以預(yù)測不同參數(shù)組合的期望效果和不確定性；通過貝葉斯公式更新高斯過程，并在每輪迭代后選擇參數(shù)集θ來評估和更新參數(shù)，具體如下：
34、對于新的輸入點θ*，預(yù)測其對應(yīng)的函數(shù)值：
35、μ(θ*)＝k(θ*，θ)t[k+σ2i]-1y
36、σ2(θ*)＝k(θ*，θ*)-k(θ*，θ)t[k+σ2i]-1k(θ*，θ)；
37、其中，μ(θ*)是預(yù)測的均值，σ2(θ*)是預(yù)測的方差，k是訓練數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，σ2是噪聲方差；
38、計算期望改進ei：
39、
40、其中，θ是當前最佳參數(shù)配置；
41、在得到了新的數(shù)據(jù)點后，利用貝葉斯公式更新高斯過程的后驗分布；
42、在每輪迭代中，選擇能最大化采集函數(shù)的θ*；
43、
44、進一步的，利用對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成用于訓練模型和性能評估的虛擬數(shù)據(jù)，優(yōu)化數(shù)字孿生物理模型，具體如下：
45、構(gòu)建生成器g(z；θg)和判別器d(x；θd)，并初始化生成器和判別器參數(shù)θg和θd；
46、基于對抗目標公式，進行訓練循環(huán)：
47、
48、其中，表示對所有真實數(shù)據(jù)樣本的期望值；pdata表示真實數(shù)據(jù)的分布；logd(x)表示判別器對真實數(shù)據(jù)樣本xx的輸出為真實類別的概率；表示對所有生成樣本的期望值；pz為噪聲源的分布；g(z)為通過生成器生成的樣本；
49、判別器更新：
50、從真實數(shù)據(jù)中隨機采樣生成x；
51、從噪聲分布pz中采樣生成z，計算生成器生成的數(shù)據(jù)g(z)：
52、計算判別器損失為兩者目標值的和；
53、更新判別器參數(shù)θd以最大化損失；
54、生成器更新：
55、從噪聲分布pz中采樣生成z；
56、通過生成器g(z)生成樣本，計算通過判別器的損失；
57、更新生成器參數(shù)θg以最小化損失；
58、循環(huán)上述步驟迭代更新，直到生成器和判別器達到平衡，并基于訓練后的生成器生成用于訓練模型和性能評估的虛擬數(shù)據(jù)。
59、進一步的，s4具體為：
60、建立適應(yīng)度函數(shù)以評價和優(yōu)化解決方案：
61、fitness＝w1·floss(x)+w2·fcost(x)+w3·fbalance(x)；
62、其中，x是當前解，表示電力配置方案；floss(x)是傳輸損耗的函數(shù)；fcost(x)是成本函數(shù)；fbalance(x)是負荷平衡函數(shù)；
63、基于蜂群算法，優(yōu)化電力在不同區(qū)域下的傳輸和負荷調(diào)整：
64、初始本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟S1具體為：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟S2具體為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于貝葉斯優(yōu)化方法，實時調(diào)整模型參數(shù)，自動糾正偏差，具體為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，所述通過高斯過程回歸，擬合目標函數(shù)的不可知分布，以預(yù)測不同參數(shù)組合的期望效果和不確定性；通過貝葉斯公式更新高斯過程，并在每輪迭代后選擇參數(shù)集θ來評估和更新參數(shù)，具體如下：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，所述利用對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成用于訓練模型和性能評估的虛擬數(shù)據(jù)，優(yōu)化數(shù)字孿生物理模型，具體如下：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，所述S4具體為：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，所述S5具體為：
9.一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器上的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時，具體執(zhí)行如權(quán)利要求1-8任一項所述的一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法中的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟s1具體為：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟s2具體為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于貝葉斯優(yōu)化方法，實時調(diào)整模型參數(shù)，自動糾正偏差，具體為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力虛擬仿真優(yōu)化方法，其特征在于，所述通過高斯過程回歸，擬合目標函數(shù)的不可知分布，以預(yù)測不同參數(shù)組合的期望效果和不確定性；通過貝葉斯公式更新高斯過程，并在每輪迭代后選擇參...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：司晶晶，寇星星，王偉強，周茜文，劉文林，王曉，趙云飛，陳如尹，
申請(專利權(quán))人：國網(wǎng)甘肅省電力公司蘭州供電公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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