本發(fā)明涉及電網(wǎng)協(xié)調(diào)控制，具體的，涉及一種智能電網(wǎng)的協(xié)調(diào)控制方法。

背景技術(shù)：

1、目前，電網(wǎng)的協(xié)調(diào)控制是一個綜合性的過程，它涉及對電網(wǎng)中多個環(huán)節(jié)和設(shè)備的協(xié)同調(diào)控，以確保電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定、高效運行。

2、然而，現(xiàn)有技術(shù)往往存在以下缺點：它們在實時數(shù)據(jù)收集方面不夠全面和及時，缺乏高效的傳感器和監(jiān)測設(shè)備部署；在數(shù)據(jù)分析和負荷預(yù)測上，未能充分利用大數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)的優(yōu)勢，導(dǎo)致預(yù)測準確性和優(yōu)化效果有限；在協(xié)調(diào)控制方面，缺乏多智能體系統(tǒng)和分布式優(yōu)化算法的應(yīng)用，難以實現(xiàn)精細協(xié)調(diào)與全局最優(yōu)解，且可能忽視能源隱私保護；故障檢測和響應(yīng)機制可能不夠智能和迅速，影響電網(wǎng)的可靠性；與用戶互動不足，需求側(cè)管理手段有限；同時，安全監(jiān)測系統(tǒng)可能不夠完善，缺乏多層次防護措施，難以確保電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出一種智能電網(wǎng)的協(xié)調(diào)控制方法，解決了相關(guān)技術(shù)中的優(yōu)化和協(xié)調(diào)不全面問題。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案如下：一種智能電網(wǎng)的協(xié)調(diào)控制方法，包括；s1、通過部署傳感器和監(jiān)測設(shè)備，實時收集電壓、電流、頻率、負荷數(shù)據(jù)；

3、s2、利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)處理這些數(shù)據(jù)，提取負荷趨勢、故障預(yù)警信息；

4、s3、利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對電網(wǎng)負荷進行預(yù)測，基于預(yù)測結(jié)果，構(gòu)建優(yōu)化目標函數(shù)；

5、s4、將風電、光伏、儲能視為獨立智能體，通過多智能體系統(tǒng)實現(xiàn)精細協(xié)調(diào)，智能體基于本地信息進行自治優(yōu)化，同時響應(yīng)全局指令，確保目標一致，并引入分布式優(yōu)化算法，保護能源隱私的同時找到全局最優(yōu)解；

6、s5、利用機器學習算法對電網(wǎng)負荷進行短期和長期預(yù)測，生成負荷預(yù)測曲線，根據(jù)負荷預(yù)測結(jié)果和電網(wǎng)實時狀態(tài)，制定負荷響應(yīng)策略；

7、s6、通過實時監(jiān)測電網(wǎng)運行狀態(tài)，利用智能故障檢測快速定位故障點，建立快速響應(yīng)機制；

8、s7、加強電網(wǎng)與用戶之間的互動，通過智能電表、智能家居等設(shè)備收集用戶用電信息，實現(xiàn)需求側(cè)管理；

9、s8、建立高效的安全監(jiān)測系統(tǒng)，實時監(jiān)測電網(wǎng)中的安全隱患，采取多層次的安全防護措施，保護關(guān)鍵設(shè)備和系統(tǒng)免受攻擊。

10、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述步驟s1中的通過部署傳感器和監(jiān)測設(shè)備，實時收集電壓、電流、頻率、負荷數(shù)據(jù)具體步驟如下：

11、s11、明確數(shù)據(jù)采集的具體需求，包括需要監(jiān)測的電網(wǎng)區(qū)域、監(jiān)測參數(shù)、數(shù)據(jù)精度要求以及實時性需求；

12、s12、根據(jù)需求分析結(jié)果，規(guī)劃傳感器和監(jiān)測設(shè)備的部署方案，包括設(shè)備的數(shù)量、類型、安裝位置以及數(shù)據(jù)傳輸方式；

13、s13、啟動傳感器和監(jiān)測設(shè)備，開始實時采集電壓、電流、頻率和負荷等電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)。設(shè)備將采集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，并進行初步處理；

14、s14、將采集到的數(shù)據(jù)通過有線或無線方式傳輸至數(shù)據(jù)處理中心以及云端平臺。

15、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述步驟s2中的利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)處理這些數(shù)據(jù)，提取負荷趨勢、故障預(yù)警信息具體步驟如下：

16、s21、去除異常值和噪聲數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整，將不同來源、不同格式的數(shù)據(jù)整合成統(tǒng)一的格式，根據(jù)分析需求，對數(shù)據(jù)進行適當?shù)霓D(zhuǎn)換和歸一化處理；

17、s22、從負荷數(shù)據(jù)中提取反映負荷變化規(guī)律(日負荷峰值、谷值、平均負荷、負荷率以及負荷率變化率)的特征，

18、s23、運用時間序列(采用arima模型，其可以同時考慮數(shù)據(jù)的自回歸性、滑動平均性和差分平穩(wěn)性，適用于負荷變化復(fù)雜、存在季節(jié)性波動和隨機波動的情況)分析方法對負荷數(shù)據(jù)進行深入分析，提取負荷趨勢信息；

19、s24、將負荷趨勢分析結(jié)果以圖表、報告等形式呈現(xiàn)給相關(guān)人員，當故障預(yù)警(預(yù)警模型采用指數(shù)平滑法模型，其可以基于長期的記錄數(shù)據(jù)，找出造成其不穩(wěn)定的隨機因素，并根據(jù)概率統(tǒng)計法找出最合適的概率模型，以此來估計風險值的主要變化趨勢并以平滑值的形式來表示，當平滑值大于一定的閾值時，系統(tǒng)就會發(fā)出預(yù)警信號，還會根據(jù)未來記錄的數(shù)據(jù)進行自我修正)模型發(fā)出預(yù)警信號時，及時通知相關(guān)人員采取相應(yīng)措施進行處置。

20、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述步驟s3中的利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對電網(wǎng)負荷進行預(yù)測，基于預(yù)測結(jié)果，構(gòu)建優(yōu)化目標函數(shù)具體步驟如下：

21、s31、收集歷史負荷數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)、節(jié)假日信息、經(jīng)濟指標相關(guān)因素數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清洗、整合、轉(zhuǎn)換與歸一化處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；

22、s32、從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取反映負荷變化規(guī)律的特征，并對符合變化規(guī)律特征構(gòu)建優(yōu)化目標函數(shù)來實現(xiàn)電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度和規(guī)劃；

23、優(yōu)化目標函數(shù)為：設(shè)p?t為時間段t的預(yù)測負荷，gt為時間段t的發(fā)電機出力，c?t(gt)為時間段t的發(fā)電成本函數(shù)，d?t時間段t的需求響應(yīng)量，rt(dt)為時間段t的需求響應(yīng)成本函數(shù)，優(yōu)化目標函數(shù)可以表示為：\text{minimize}\sum_{t＝1}^{t}\left[c_t(g_t)+r_t(d_t)\right]\]####約束條件1.**負荷平衡約束**：[g_t+d_t＝p_t,\quad\forallt\]確保每個時間段的發(fā)電機出力和需求響應(yīng)量之和等于預(yù)測負荷，2.**發(fā)電機出力約束**：[g_{\text{min}}\leq?g_t\leq?g_{\text{max}},\quad\forall?t\]確保發(fā)電機出力在允許范圍內(nèi)，3.**需求響應(yīng)約束**：[d_{\text{min}}\leq?d_t\leq?d_{\text{max}},\quad\forall?t\]確保需求響應(yīng)量在允許范圍內(nèi)，4.**其他約束**(如爬坡率約束、備用容量約束等)：[text{其他相關(guān)約束條件}\]###三、函數(shù)表示(偽代碼)以下是用python偽代碼表示的負荷預(yù)測及優(yōu)化目標函數(shù)構(gòu)建過程：```python#負荷預(yù)測函數(shù)defload_forecast(historical_data,features,model):#數(shù)據(jù)預(yù)處理preprocessed_data＝preprocess(historical_data,features)#模型訓練model.fit(preprocessed_data)#負荷預(yù)測forecasted_load＝model.predict(future_features)returnforecasted_load#優(yōu)化目標函數(shù)def?optimize_objective(forecasted_load,generator_costs,demand_response_costs):t＝len(forecasted_lo?ad)total_cost＝0for?t?in?range(t):#初始化發(fā)電機出力和需求響應(yīng)量g_t＝initialize_generator_output(t)d_t＝initialize_demand_response(t)#負荷平衡約束while?g_t+d_t?。絝orecasted_load[t]:#調(diào)整發(fā)電機出力和需求響應(yīng)量以滿足負荷平衡adjust_output(g_t,d_t,forecasted_load[t])#計算成本cost_t＝generator_costs[t](g_t)+demand_response_costs[t](d_t)total_cost+＝cost_t?return?total_cost#主函數(shù)defmain():#加載歷史數(shù)據(jù)和特征historical_data＝load_historical_data()features＝extract_features(historical_data)#選擇并初始化模型model＝initialize_model()#進行負荷預(yù)測forecasted_load＝load_forecast(historical_data,features,model)#定義發(fā)電機成本和需求響應(yīng)成本函數(shù)generator_costs＝define_generator_costs()demand_response_costs＝define_demand_response_costs()#優(yōu)化目標函數(shù)并輸出結(jié)果optimal_cost＝optimize_objective(forecasted_load,generator_costs,demand_response_costs)print(f"optimal?cost:{optimal_cost}")#執(zhí)行主函數(shù)if__name__＝＝"__main__":main()```。

24、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述步驟s4中的將風電、光伏、儲能視為獨立智能體，通過多智能體系統(tǒng)實現(xiàn)精細協(xié)調(diào)，智能體基于本地信息進行自治優(yōu)化，同時響應(yīng)全局指令，確保目標一致，并引入分布式優(yōu)化算法，保護能源隱私的同時找到全局最優(yōu)解具體步驟如下：

25、s41：定義三個智能體：風電(w)、光伏(pv)和儲能(es)，每個智能體具有自己的狀態(tài)變量、目標函數(shù)和約束條件，初始化每個智能體的狀態(tài)變量和優(yōu)化參數(shù)(初始化算法公式為：對于每個智能體i(i∈{w,pv,es})，初始化狀態(tài)變量x?i和優(yōu)化參數(shù)(如學習率α)，全局協(xié)調(diào)器初始化全局變量z和迭代次數(shù)k)；

26、s42、每個智能體基于本地信息和自身的目標函數(shù)進行自治優(yōu)化，使用優(yōu)化算法來求解每個智能體的本地優(yōu)化問題(本地優(yōu)化算法公式為：計算本地梯度其中fi是智能體i的目標函數(shù)，更新本地狀態(tài)變量：

27、s43、設(shè)計一個全局協(xié)調(diào)器(gc)，負責發(fā)布全局指令和協(xié)調(diào)智能體之間的行為，全局協(xié)調(diào)器根據(jù)全局目標和狀態(tài)信息(如總能源需求、電網(wǎng)穩(wěn)定性)生成指令，并發(fā)送給各個智能體；

28、s44、建立智能體之間的通信機制，允許它們交換必要的信息，并設(shè)計協(xié)作策略，使智能體能夠響應(yīng)全局指令，并調(diào)整自己的優(yōu)化策略以保持一致性；

29、s45、選擇適當?shù)姆植际絻?yōu)化算法，將全局優(yōu)化問題分解為多個子問題，每個子問題由相應(yīng)的智能體求解，通過迭代過程逐步逼近全局最優(yōu)解(全局變量：zk+1＝n1∑i＝1nxik+1其中n是智能體的數(shù)量)；

30、s46、設(shè)置迭代次數(shù)或收斂條件，重復(fù)執(zhí)行，直到達到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)以及收斂條件，當算法收斂時，輸出全局最優(yōu)解(迭代公式：∣∣zk+1-zk∣∣<∈，最優(yōu)解輸出公式：x*＝zk)。

31、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述步驟s5中利用機器學習算法對電網(wǎng)負荷進行短期和長期預(yù)測，生成負荷預(yù)測曲線，根據(jù)負荷預(yù)測結(jié)果和電網(wǎng)實時狀態(tài)，制定負荷響應(yīng)策略具體步驟如下：

32、s51、實時監(jiān)測電網(wǎng)的運行狀態(tài)，包括當前負荷、發(fā)電容量、儲能狀態(tài)；

33、s52、根據(jù)負荷預(yù)測結(jié)果和實時狀態(tài)，調(diào)整電價策略，引導(dǎo)用戶在高峰時段減少用電負荷。

34、s53、在負荷低谷時儲存多余電能，在高峰時段釋放儲能，以平衡電網(wǎng)負荷；

35、s54、將制定的負荷響應(yīng)策略付諸實施，并監(jiān)測執(zhí)行效果；

36、負荷預(yù)測算法模型：設(shè)x為特征矩陣，y為目標負荷向量，使用svr進行回歸：最小化21∥w∥2+c∑i＝1n?ξi?+ξi*y_i-(w\cdot\phi(x_i))-b\leq\epsilon+\xi_i\\(w\cdot

37、\phi(x_i))+b-y_i\leq\epsilon+\xi_i^*\\\xi_i,\xi_i^*\geq?0\end{cases}$$其中，$w$是權(quán)重向量，$b$是偏置項，$\phi(x_i)$是將輸入$x_i$映射到高維空間的函數(shù)，$\epsilon$是允許的偏差量，$c$是正則化參數(shù)，$\xi_i,\xi_i^*$是松弛變量。####3.負荷響應(yīng)策略-電價調(diào)整設(shè)$p_t$為第$t$時段的電價，根據(jù)負荷預(yù)測結(jié)果和實時狀態(tài)調(diào)整電價：_t＝p_0+\alpha\left(\frac{l_t{\text{avg}}}{\sigma_l}\right)$$其中，p0是基礎(chǔ)電價，α是調(diào)整系數(shù)，ltpred是預(yù)測的負荷值，ltavg是歷史平均負荷值，σl是負荷的標準差。

38、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述步驟s6中通過實時監(jiān)測電網(wǎng)運行狀態(tài)，利用智能故障檢測快速定位故障點，建立快速響應(yīng)機制具體步驟如下：

39、s61、采用多種故障檢測原理，通過比較線路兩側(cè)的電氣量差異或分析行波信號的傳播特性，判斷是否存在故障，利用機器學習、深度學習人工智能技術(shù)，對電網(wǎng)的歷史故障數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行學習和分析；

40、s62、在檢測到故障后，啟動故障定位法，以確定故障點的具體位置，結(jié)合電網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)和實時數(shù)據(jù)，通過分析，快速定位故障點；

41、s63、當檢測到故障并定位故障點后，立即向控制中心發(fā)出報警信號，并通過通信網(wǎng)絡(luò)將故障信息傳輸給調(diào)度人員和維修團隊；

42、s64、在確認故障點后，迅速隔離故障區(qū)域，防止故障擴散和影響其他非故障區(qū)域。啟動備用設(shè)備以及線路，恢復(fù)受影響區(qū)域的供電，減少停電時間和損失，同時，根據(jù)故障類型和嚴重程度，制定故障處理方案，組織維修團隊進行搶修；

43、s65、在故障處理完成后，對故障數(shù)據(jù)進行深入分析，找出故障原因和潛在風險，根據(jù)分析結(jié)果，制定相應(yīng)的預(yù)防措施和改進方案，并對整個故障處理過程進行總結(jié)和評估，不斷完善和優(yōu)化快速響應(yīng)機制

44、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述步驟s7中的加強電網(wǎng)與用戶之間的互動，通過智能電表、智能家居等設(shè)備收集用戶用電信息，實現(xiàn)需求側(cè)管理具體步驟如下：

45、s71、利用智能電表和智能家居設(shè)備實時采集用戶的用電數(shù)據(jù)，包括電量、電壓、電流以及功率因數(shù)，通過電力線載波通信和無線通信方式將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至電網(wǎng)數(shù)據(jù)中心；

46、s72、利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)對用戶用電數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析。識別用戶的用電模式、負荷特性以及節(jié)能潛力，根據(jù)分析結(jié)果制定需求側(cè)管理策略；

47、s73、建立電網(wǎng)與用戶之間的互動平臺，通過短信、app推送方式向用戶實時發(fā)布電價信息、負荷狀況以及節(jié)能建議，并鼓勵用戶參與需求響應(yīng)計劃，通過調(diào)整用電行為來平衡電網(wǎng)負荷、提高能源利用效率；

48、s74、定期對需求側(cè)管理效果進行評估和反饋收集用戶意見和建議不斷改進和優(yōu)化需求側(cè)管理策略和措施，確保需求側(cè)管理工作的持續(xù)有效推進并不斷提升用戶的滿意度和獲得感。

49、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述步驟s8中的建立高效的安全監(jiān)測系統(tǒng)，實時監(jiān)測電網(wǎng)中的安全隱患，采取多層次的安全防護措施，保護關(guān)鍵設(shè)備和系統(tǒng)免受攻擊具體步驟如下：

50、s81、確保電網(wǎng)設(shè)備和監(jiān)測設(shè)備放置在安全的環(huán)境中，防止物理損壞和未經(jīng)授權(quán)的訪問，實施嚴格的物理訪問控制措施；

51、s82、在電網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)之間部署防火墻、入侵檢測與防御系統(tǒng)(ids/ips)網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備，防止外部網(wǎng)絡(luò)攻擊，采用加密技術(shù)保護數(shù)據(jù)傳輸過程中的安全性，確保敏感數(shù)據(jù)不被截獲或篡改，并定期對網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進行安全漏洞掃描和補丁更新，修復(fù)潛在的安全漏洞。

52、s83、對電網(wǎng)控制系統(tǒng)和監(jiān)測平臺進行定期的安全審計和滲透測試，發(fā)現(xiàn)并及時修復(fù)安全漏洞，采用訪問控制策略限制用戶權(quán)限，確保只有授權(quán)用戶能夠訪問關(guān)鍵設(shè)備和系統(tǒng)，部署可靠的防病毒軟件和安全更新機制，防止惡意軟件的入侵和破壞；

53、s84、對電網(wǎng)中的敏感數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，確保數(shù)據(jù)在存儲和傳輸過程中的安全性，實施數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)策略，定期備份關(guān)鍵數(shù)據(jù)并存儲在離線或異地的安全位置，建立完善的數(shù)據(jù)訪問控制機制，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和泄露；

54、s85、制定詳細的應(yīng)急響應(yīng)計劃，明確在發(fā)生安全事件時的處理流程和責任分工，定期進行應(yīng)急演練和培訓，提升運維人員應(yīng)對突發(fā)事件的能力，并建立快速恢復(fù)機制，確保在遭受攻擊或故障后能夠迅速恢復(fù)電網(wǎng)的正常運行。

55、本發(fā)明的工作原理及有益效果為：

56、1、本發(fā)明通過部署傳感器和監(jiān)測設(shè)備實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)收集，利用大數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析和負荷預(yù)測，構(gòu)建優(yōu)化目標函數(shù)；采用多智能體系統(tǒng)和分布式優(yōu)化算法實現(xiàn)精細協(xié)調(diào)與全局最優(yōu)解，同時保護能源隱私；通過智能故障檢測和快速響應(yīng)機制提高電網(wǎng)可靠性；加強電網(wǎng)與用戶互動，實現(xiàn)需求側(cè)管理；并建立高效的安全監(jiān)測系統(tǒng)，采取多層次防護措施，確保電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。