【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统，尤其涉及一种基于数字孪生的县域配电网资源协同优化方法和系统。
技术介绍
1、随着电力体制改革和能源转型加速，县域配电网面临深刻变革。分布式可再生能源接入使配电网向主动配电网转变，同时电动汽车充电设施、储能装置和微电网等多元化用能形态快速发展，使县域配电网结构和运行特性更加复杂。
2、传统的县域配电网资源管理方法主要基于确定性优化算法和经验规则。这些方法在简单网络结构下有效，但随着配电网复杂性增加，暴露出多方面不足：
3、一是优化维度不全面，多关注单一类型资源或单一优化目标，未能构建包含交直流混合系统、分布式能源、储能设备等多种资源的整体协同优化框架。二是计算效率低下，现有算法在处理大规模县域配电网时计算复杂度高，难以满足实时优化调度需求。三是资源利用效率不高，未充分考虑资源间的时空耦合特性，导致系统整体效能未能最大化。四是决策机制僵化，难以根据不同县域配电网的特点进行灵活调整，无法满足差异化优化需求。五是县域配电网面临多种不确定因素，如可再生能源出力波动、负荷需求变化和设备参数偏差等。现有...
【技术保护点】
1.一种基于数字孪生的县域配电网资源协同优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的县域配电网资源协同优化方法，其特征在于，所述县域配电网数字孪生模型包括，
3.如权利要求2所述的一种基于数字孪生的县域配电网资源协同优化方法，其特征在于，所述对历史数据进行时空降维处理包括，
4.如权利要求3所述的一种基于数字孪生的县域配电网资源协同优化方法，其特征在于，所述构建深度学习优化框架，设计双重时间尺度的策略梯度算法，包括，
5.如权利要求4所述的一种基于数字孪生的县域配电网资源协同优化方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的县域配电网资源协同优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的县域配电网资源协同优化方法，其特征在于，所述县域配电网数字孪生模型包括，
3.如权利要求2所述的一种基于数字孪生的县域配电网资源协同优化方法，其特征在于，所述对历史数据进行时空降维处理包括，
4.如权利要求3所述的一种基于数字孪生的县域配电网资源协同优化方法，其特征在于，所述构建深度学习优化框架，设计双重时间尺度的策略梯度算法，包括，
5.如权利要求4所述的一种基于数字孪生的县域配电网资源协同优化方法，其特征在于，其特征在于：所述通过深度强化学习优化框架对多资源协同优化决策指标体系进行优化...
【专利技术属性】
技术研发人员：王杰，郑飞，张鹏城，陈露东，刘金森，罗宁，贺红艳，林成，熊仕磊，张兆丰，韦迦文，王茂盛，杨礼顺，陈昱亨，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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