【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力系統智能調度，特別是一種基于互聯網的人工智能電力調度管理系統及系統。
技術介紹
1、當前電力系統調度管理主要采用傳統的人工經驗決策模式，調度人員根據經驗判斷和固定規則制定調度計劃。這種方式在面對復雜多變的電網運行環境時，難以及時響應負載波動，調度決策的實時性和準確性不足，容易造成供電質量波動和經濟效益損失。
2、現有的電力調度管理系統在數據采集、分析和控制方面也存在明顯不足。一方面，傳統的數據采集設備精度有限，采樣同步性差，難以準確捕捉電網運行的瞬態特征；另一方面，系統缺乏智能化的數據分析和自適應調節能力，控制策略較為固化，無法根據電網狀態實時優化調整，致使供電穩定性和經濟性難以得到良好平衡。
技術實現思路
1、鑒于現有的電力調度管理系統在智能化程度、調控精度和自適應能力方面存在的不足，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術所要解決的問題在于如何實現電網運行數據的高精度采集、狀態的智能評估以及調度策略的自適應優化。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
4、第一方面，本專利技術實施例提供了一種基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其包括分布式數據采集模塊、深度神經網絡模塊、分層強化學習模塊、智能執行模塊以及安全管理模塊，其中：分布式數據采集模塊通過多維傳感器陣列獲取電力機組運行數據、電網輸配負載數據和環境監測數據，形成特征數據集；多維傳感器陣列集成溫度傳感電路、電壓電流采樣電路和氣象感知電路；深度神
5、作為本專利技術所述基于互聯網的人工智能電力調度管理系統的一種優選方案，其中：分布式數據采集模塊配置邊緣計算架構對特征數據集進行預處理；雙層交叉驗證機制設置數據篩選閾值，用于過濾特征數據集中的異常數據；自校正控制器設置有反饋補償電路，對控制偏差進行實時修正。
6、作為本專利技術所述基于互聯網的人工智能電力調度管理系統的一種優選方案，其中：深度神經網絡模塊包括以下步驟：時域特征提取層對特征數據集進行分段處理，生成時域統計特征；頻域特征分析層對時域統計特征進行小波變換，得到頻域能量分布特征；空間注意力網絡融合時域統計特征和頻域能量分布特征，計算不同監測點的相關性權重，得到空間特征向量；時序注意力網絡提取空間特征向量的時間序列模式，得到關鍵時序特征；transformer結構將空間特征向量和關鍵時序特征輸入多頭自注意力層和前饋神經網絡，生成狀態評估數據。
7、作為本專利技術所述基于互聯網的人工智能電力調度管理系統的一種優選方案，其中：分層強化學習模塊包括：基于采樣策略分層提取狀態評估數據中的電力負荷特征、供電穩定特征和經濟成本特征，構建特征向量空間；設置分層調度引擎，分層調度引擎包括日前調度子層和實時調度子層；日前調度子層采用雙重dqn網絡，將供電穩定特征和經濟成本特征分別映射為供電穩定性約束函數和運行經濟性約束函數；實時調度子層基于lstm模型進行負載預測，構建雙目標優化模型；動態權重更新電路根據實時負載狀態和預測偏差，調節雙目標優化模型中供電穩定性和經濟性的權重參數，并基于梯度下降算法和反向傳播算法更新模型參數，得到控制參數矩陣；控制參數矩陣包括控制增益系數、積分時間常數和微分時間常數。
8、作為本專利技術所述基于互聯網的人工智能電力調度管理系統的一種優選方案，其中：自校正控制器根據控制參數矩陣進行參數自整定包括：自校正控制器基于模糊推理機制建立參數映射關系，參數映射關系包括控制增益因子和時間常數因子；自校正控制器根據參數映射關系對控制信號進行優化調整；自校正控制器采用增量式整定方法對控制增益因子和時間常數因子進行自適應調節；自校正控制器基于增量式整定方法生成校正后的控制指令。
9、作為本專利技術所述基于互聯網的人工智能電力調度管理系統的一種優選方案，其中：智能執行模塊包括：設置控制信號處理單元，控制信號處理單元接收多目標電力調度模型輸出的控制信號，并進行信號解析和分類存儲；設置參數矩陣分析單元，參數矩陣分析單元對控制參數矩陣進行特征分解，獲取控制增益系數、積分時間常數和微分時間常數；自校正控制器基于模糊推理機制建立控制參數映射規則庫，控制參數映射規則庫包括控制誤差量級和誤差變化率；自校正控制器根據控制誤差量級和誤差變化率計算控制參數校正量，控制參數校正量用于動態調整控制增益系數、積分時間常數和微分時間常數；自校正控制器設置參數整定模塊，參數整定模塊基于自適應pid控制算法，根據控制參數校正量對控制參數進行動態調節，完成參數自整定。
10、作為本專利技術所述基于互聯網的人工智能電力調度管理系統的一種優選方案，其中：分布式數據采集模塊設置有數據質量評估單元，數據質量評估單元采用多級數據篩選算法對特征數據集進行數據完整性檢查和有效性驗證；深度神經網絡模塊設置有模型評估單元，模型評估單元基于交叉熵損失函數對狀態評估數據的準確性進行在線評估。
11、第二方面，本專利技術實施例提供了基于互聯網的人工智能電力調度管理方法，其包括分布式數據采集模塊通過多維傳感器陣列獲取電力機組運行數據、電網輸配負載數據和環境監測數據，形成特征數據集；深度神經網絡模塊基于雙層交叉驗證機制處理特征數據集，生成狀態評估數據；分層強化學習模塊基于狀態評估數據構建多目標電力調度模型，并生成控制參數矩陣；智能執行模塊接收多目標電力調度模型輸出的控制信號和控制參數矩陣；智能執行模塊通過內置的自校正控制器，根據控制參數矩陣進行參數自整定。
12、本專利技術的有益效果為：本專利技術提出了基于多維傳感器陣列的集成設計方案，將溫度傳感、電壓電流采樣和氣象感知電路集成在同一芯片上，通過fpga實現時序控制，顯著提升了數據采集的精確性；設計了改進的transformer結構，通過融合空間注意力網絡和時序注意力網絡，對電力系統特征進行深度提取，并采用三階段策略（自監督預訓練、監督預訓練、端到端微調）優化模型性能，提高了狀態評估的準確性；提出了基于分層強化學習的多目標電力調度模型，通過日前調度子層和實時調度子層的協同優化，結合模糊自適應的動態權重更新機制，實現了供電穩定性和經濟性的動態平衡調節。
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1.一種基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其特征在于：包括分布式數據采集模塊、深度神經網絡模塊、分層強化學習模塊、智能執行模塊以及安全管理模塊，其中：
2.如權利要求1所述的基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其特征在于：所述分布式數據采集模塊配置邊緣計算架構對所述特征數據集進行預處理；
3.如權利要求1所述的基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其特征在于：所述深度神經網絡模塊包括以下步驟：
4.如權利要求1所述的基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其特征在于：所述分層強化學習模塊包括：
5.如權利要求1所述的基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其特征在于：所述自校正控制器根據所述控制參數矩陣進行參數自整定包括：
6.如權利要求1所述的基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其特征在于：所述智能執行模塊包括控制信號處理單元和參數矩陣分析單元，其中：
7.如權利要求1所述的基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其特征在于：所述分布式數據采集模塊設置有數據質量評估單元，所述數據質量評估單元采用多級數據篩
8.一種基于互聯網的人工智能電力調度管理方法，基于權利要求1~7任一所述的基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其特征在于：還包括，
...【技術特征摘要】
1.一種基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其特征在于：包括分布式數據采集模塊、深度神經網絡模塊、分層強化學習模塊、智能執行模塊以及安全管理模塊，其中：
2.如權利要求1所述的基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其特征在于：所述分布式數據采集模塊配置邊緣計算架構對所述特征數據集進行預處理；
3.如權利要求1所述的基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其特征在于：所述深度神經網絡模塊包括以下步驟：
4.如權利要求1所述的基于互聯網的人工智能電力調度管理系統，其特征在于：所述分層強化學習模塊包括：
5.如權利要求1所述的基于互聯網的人工智能電力...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張子健，胡聰，徐道磊，鄭皓文，趙煜陽，王俊，張迪，許冬，馮天健，時雨農，
申請(專利權)人：國網安徽省電力有限公司信息通信分公司，
類型：發明
國別省市：
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