【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力设计系统，具体而言，本申请涉及一种智能互动优化方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、现在电力体系结构日益复杂化和多样化，在电力系统中，存在多点小容量分布式光伏发电模块接入电网，形成多微网的电力系统。
2、在多点分散式光伏接入配电网后，进行多微网电力控制时，现有技术一般采用主电网分配电力，由用户购买的运行模式，对电力系统中的电力进行集中式控制，多微网之间的互动通过主电网进行，由于并网的结构复杂，负荷调度难度大，集中式控制不能适应多微网之间的信息交互控制，导致互动速度慢，多微网之间互动效率低。
3、由上可知，多微网之间互动效率低的问题仍有待解决。
技术实现思路
1、本申请各提供了一种智能互动优化方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决相关技术中存在的在掩膜数量少的情况下成像质量差的问题。所述技术方案如下：
2、根据本申请的一个方面，一种多微网之间智能互动优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取多微网系统中各节点的电力数据；将所述多微网系统划分为至少一个区域，并对各所述区域内节点进行分类处理，获得各区域的需求度；根据所述各区域的需求度和各节点的电力数据生成优化算法；根据所述优化算法对各所述区域中的节点进行路径计算，确定各节点对应的优化路径。
3、根据本申请的一个方面，一种多微网之间智能互动优化装置，其特征在于，所述装置包括：
4、数据获取模块，用于获取多微网系统中各节点的电力数据；
5、分类模
6、算法生成模块，用于根据所述各区域的需求度和各节点的电力数据生成优化算法；
7、路径计算模块，用于根据所述优化算法对各所述区域中的节点进行路径计算，确定各节点对应的优化路径。
8、在一示例性实施例中，所述分类模块，包括：
9、分类单元，用于根据各所述节点的电力数据对各所述节点进行优先级分类，获得各节点对应的优先级类别；
10、计算单元，用于根据所述节点对应的优先级类别对各所述区域中所有节点进行聚类计算，获得各所述区域的需求度。
11、在一示例性实施例中，所述算法生成模块，包括：
12、上层目标函数单元，用于根据各节点的电力数据进行成本求解计算，获得上层目标函数；
13、下层目标函数单元，用于根据所述各区域的需求度和所述上层目标函数的参数构建下层目标函数。
14、在一示例性实施例中，所述上层目标函数单元，包括：
15、成本函数构建子单元，用于根据各节点的电力数据构建对应所述节点的成本函数，所述成本函数用于指示所述节点的电力成本；
16、第二参数计算子单元，用于通过粒子群算法对所述成本函数进行参数计算，当输入成本函数的变量相同时，固定输出最低的所述成本函数的参数，并输出所述成本函数为上层目标函数。
17、在一示例性实施例中，所述装置还包括：路径确定模块，用于确定所述多微网系统中各节点的连接关系，并基于各节点的连接关系确定所述多微网系统中各节点之间的路径；
18、线损率计算模块，用于根据各节点对应的电力数据对计算所述路径产生的电力损耗，得到各路径对应的线损率；
19、分析模块，用于根据各路径对应的线损率对各所述节点进行聚类分析，获得各所述节点对应的线损参数，所述线损参数用于指示生成优化算法。
20、在一示例性实施例中，所述下层目标函数单元，包括：
21、权重计算子单元，用于根据各所述节点对应的线损参数和所述各区域的需求度，对各所述节点进行聚类计算，获得各所述节点的权重；
22、函数生成子单元，用于根据各所述节点的权重对各所述路径进行路径权重计算，生成下层目标函数。
23、在一示例性实施例中，所述函数生成子单元，包括：
24、函数确定子单元，用于确定路径搜索函数，并通过输入各所述节点至所述路径搜索函数进行路径搜索，获得针对各所述节点的输出路径；
25、总权重子单元，用于根据所述输出路径中各所述节点的权重计算所述输出路径的总权重；
26、第二参数计算子单元，用于通过图路径搜索算法对所述路径搜索函数进行参数计算，当输入路径搜索函数的节点相同时，固定输出路径的总权重最低的所述路径搜索函数的参数，并输出所述路径搜索函数为下层目标函数。
27、根据本申请的一个方面，一种电子设备，包括至少一个处理器以及至少一个存储器，其中，所述存储器上存储有程序指令或代码；所述程序指令或代码被所述处理器加载并执行，使得电子设备实现如上所述的智能互动优化方法。
28、根据本申请的一个方面，一种存储介质，其上存储有程序指令或代码，所述程序指令或代码被处理器加载并执行，以实现如如上所述的智能互动优化方法。
29、本申请提供的技术方案带来的有益效果是：
30、在上述技术方案中，获取多微网系统中各节点的电力数据；将所述多微网系统划分为至少一个区域，并对各所述区域内节点进行分类处理，获得各区域的需求度；根据所述各区域的需求度和各节点的电力数据生成优化算法；
31、根据所述优化算法对各所述区域中的节点进行路径计算，确定各节点对应的优化路径。通过多微网系统中各节点的电力数据生成优化算法，通过优化算法控制多微网之间进行互动，优化互动过程，摆脱集中处理，提高多微网之间的互动效率。
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1.一种多微网之间智能互动优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多微网系统划分为至少一个区域，并对各所述区域内节点进行分类处理，获得各区域的需求度，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化算法包括上层目标函数和下层目标函数；所述根据所述各区域的需求度和各节点的电力数据生成优化算法，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各节点的电力数据进行成本求解，获得上层目标函数，包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述各区域的需求度和各节点的电力数据生成优化算法之前，所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述各区域的需求度和所述上层目标函数的参数构建下层目标函数，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各所述节点的权重对各所述路径进行路径权重计算，生成下层目标函数，包括：
8.一种多微网之间智能互动优化装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，
10.一种存储介质，其上存储有程序指令或代码，其特征在于，所述程序指令或代码被处理器加载并执行，以实现如权利要求1至7中任一项所述的多微网之间智能互动优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种多微网之间智能互动优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多微网系统划分为至少一个区域，并对各所述区域内节点进行分类处理，获得各区域的需求度，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化算法包括上层目标函数和下层目标函数；所述根据所述各区域的需求度和各节点的电力数据生成优化算法，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各节点的电力数据进行成本求解，获得上层目标函数，包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述各区域的需求度和各节点的电力数据生成优化算法之前，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒙国勇，张晓峰，梁旭耀，陈源洋，韦智，赵源，陆玮，黄广汉，陈家峰，张茂杰，方华亮，
申请(专利权)人：中国能源建设集团广西电力设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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