【技术实现步骤摘要】
本申请涉及配电网模型，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。
技术介绍
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、本申请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，本申请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，
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，将当前场景本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种优化配电网状态的协同平抑方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的优化配电网状态的协同平抑方法，其特征在于，所述将所述第一时间范围、所述第一供给率作为训练样本，所述第二时间范围、所述第二供给率作为第一监督数据，所述第三时间范围、所述第三供给率作为第二监督数据输入预设优化方案模型，得到用于所述第一时间范围的第一方案的步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的优化配电网状态的协同平抑方法，其特征在于，所述根据所述第二方案、所述第三方案确定权重因子的步骤，具体包括：
4.根据权利要求2所述的优化配电网状态的协同平抑方法，其特征在于，所述根据所述第二方案、所述第三方案确定权重因子的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的优化配电网状态的协同平抑方法，其特征在于，所述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：
6.根据权利要求5所述的优化配电网状态的协同平抑方法，其特征在于，所述汇总所述时间范围内全部子时间段的比值，且计
7.根据权利要求5所述的优化配电网状态的协同平抑方法，其特征在于，所述汇总所述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，所述方法还包括：
8.一种优化配电网状态的协同平抑系统，其特征在于，包括：
9.一种优化配电网状态的协同平抑系统，其特征在于，包括：一个或多个处理器和存储器；
10.一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在优化配电网状态的协同平抑系统上运行时，使得所述优化配电网状态的协同平抑系统执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种优化配电网状态的协同平抑方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的优化配电网状态的协同平抑方法，其特征在于，所述将所述第一时间范围、所述第一供给率作为训练样本，所述第二时间范围、所述第二供给率作为第一监督数据，所述第三时间范围、所述第三供给率作为第二监督数据输入预设优化方案模型，得到用于所述第一时间范围的第一方案的步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的优化配电网状态的协同平抑方法，其特征在于，所述根据所述第二方案、所述第三方案确定权重因子的步骤，具体包括：
4.根据权利要求2所述的优化配电网状态的协同平抑方法，其特征在于，所述根据所述第二方案、所述第三方案确定权重因子的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的优化配电网状态的协同平抑方法，其特征在于，所述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...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈明辉，孙鑫，黄文伟，白文俊，林伟，黄锋，
申请(专利权)人：广东汇丰综合能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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