【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字孪生与配网仿真，特别是涉及一种配网数字孪生体优化方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、配电物联网是传统工业技术与物联网技术深度融合产生的一种新型电力网络形态，通过配电设备间的全面互联、互通、互操作，实现配电网的全面感知、数据融合和智能应用，满足配电网精益化管理需求。
2、配电网数字孪生体(distributenetworkdigitaltwin，分布式网络数字孪生，简称dndt)对应的是真实世界中的配电网，是包括架空线路、杆塔、电缆、配电变压器、开关设备、无功补偿电容等配电设备及附属设施在内的配电网系统在虚拟数字空间的完整映射，通过全覆盖度的高密度动态数据，完全反映实体及其之间关系在全生命周期时间尺度内的动态变化，能实现与物理配电网系统的信息与动作的交互，同时也能支撑应用系统实现基于数字孪生体全模型数据智能分析、动态决策、互感协作，是一个数字化的生命体集合或更大尺度与范畴的数字孪生体。
3、现有的配电网存在着设备种类繁杂、数量巨大、信息差异化等特点，导致配电数字孪生系统难以建立精细化的统一信息模型，增加了数字孪生的运算量和复杂度，使得配电网数字孪生体系统设备易出现过载的情况。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种通过多方式管理以及可视化展示降低数字孪生的运算量和复杂度，进而减少数字孪生体系统设备过载情况的配网数字孪生体优化方法、装置、电子设备及存储介质。
2、本专利技术提供了一种配网数字孪生体优化
3、通过配网仿真引擎对配网数字孪生体系统的仿真功能进行优化，所述配网仿真引擎包括单元级引擎、功能级引擎以及状态级引擎，所述单元级引擎用于提供算法基础，所述功能级引擎用于提供仿真功能，所述状态级引擎用于提供仿真时序；
4、基于所述配网仿真引擎，并结合配网模型，对配网数字孪生体进行优化，以提供配网设备的模型和自定义功能；
5、按照数据组类对配网稳态仿真数据组、配网稳态仿真方案以及配网稳态仿真计算方案进行区分，以实现配网稳态的多方式管理；
6、基于数字孪生中心，对配电网运行状态的感知以及分析结果进行可视化展示；
7、基于数据驱动的神经网络算法的配网源荷预测功能，仿真推演源荷功率预测数据；
8、基于多要素运行历史数据以及调度控制策略库，并结合配网模型预测和风险预测结果，仿真推演不同时段的配电网运行状态。
9、在其中一个实施例中，所述通过配网仿真引擎对配网数字孪生体系统的仿真功能进行优化，包括：
10、通过所述单元级引擎为所述配网数字孪生体系统提供所述算法基础，所述算法基础至少包括微分代数方程组数值积分算法、线性稀疏方程组的求解算法、非线性方程组的求解算法、微分方程求解算法以及矩阵的加减乘除算法；
11、通过所述功能级引擎为所述配网数字孪生体系统提供所述仿真功能，以模拟配网数字孪生体系统在不同情况下的运行状态，所述仿真功能至少包括牛顿法潮流计算、前推回代法潮流计算、交直流混合潮流计算、单向接地短路故障计算方法、短线仿真计算方法、序贯蒙特卡洛可靠性算法以及无功优化方法；
12、通过所述状态级引擎为所述配网数字孪生体系统提供不同运行状态下的时序仿真，以获取所述运行状态下的多个因素以及各个因素之间的相互作用，所述时序仿真至少包括故障状态时序仿真、正常状态时序仿真、风险状态时序仿真、优化状态时序仿真以及供电恢复过程仿真。
13、在其中一个实施例中，所述基于所述配网仿真引擎，并结合配网模型，对配网数字孪生体进行优化，以提供配网设备的模型和自定义功能，包括：
14、基于所述单元级引擎、功能级引擎、状态级引擎以及配网模型，对所述配网数字孪生体进行优化；
15、基于所述对所述配网数字孪生体进行优化，为所述配网数字孪生体系统提供所述配网设备的模型和自定义功能；
16、其中，所述配网设备的模型和自定义功能至少包括新能源机组、分布式储能和负荷模型设备的仿真建模设计、数据匹配、特征工程、模型构建、模型验证、模型修正、模型压缩、模型解析还原、参数生成、参数化服务、数字孪生体模型数据接口功能。
17、在其中一个实施例中，所述按照数据组类对配网稳态仿真数据组、配网稳态仿真方案以及配网稳态仿真计算方案进行区分，以实现配网稳态的多方式管理，包括：
18、基于所述配网稳态仿真方案进行负荷出力调整，以生成计算方案信息，所述计算方案信息用于实现电网级多方式管理；
19、对所述配网稳态仿真计算方案进行可视化展示，以获取所述多方式管理的过程；
20、基于所述配网稳态仿真计算方案的可视化展示，执行所述配网稳态仿真计算方案。
21、在其中一个实施例中，所述配电网运行状态以及分析结果至少包括配电网的状态估计、两侧平衡度检测、拓扑错误辨识、态度感知、潮流计算以及静态安全分析；
22、所述基于数字孪生中心，对配电网运行状态的感知以及分析结果进行可视化展示，包括：
23、基于所述数字孪生中心，至少对所述配电网的状态估计、两侧平衡度检测、拓扑错误辨识、态度感知、潮流计算以及静态安全分析进行功能优化；
24、获取所述配电网运行状态的感知以及分析结果，以对所述配电网运行状态的感知以及分析结果进行可视化展示。
25、在其中一个实施例中，所述源荷功率预测数据至少包括短期源荷功率预测数据、中期源荷功率预测数据以及长期源荷功率预测数据；
26、所述基于数据驱动的神经网络算法的配网源荷预测功能，仿真推演源荷功率预测数据，包括：
27、基于所述数据驱动的神经网络算法的配网源荷预测功能，并结合配网长期规划需求和源荷的不确定性，仿真推演所述短期源荷功率预测数据、中期源荷功率预测数据以及长期源荷功率预测数据；
28、基于所述仿真推演源荷功率预测数据，获取所述短期源荷功率预测数据、中期源荷功率预测数据以及长期源荷功率预测数据。
29、在其中一个实施例中，所述基于多要素运行历史数据以及调度控制策略库，并结合配网模型预测和风险预测结果，仿真推演不同时段的配电网运行状态，包括：
30、基于现有的所述多要素运行历史数据以及调度控制策略库，结合所述配网模型预测和风险预测结果，仿真推演实时、日内以及日前时段的配电网运行状态；
31、基于所述仿真推演不同时段的配电网运行状态，获取所述实时、日内以及日前时段的配电网运行状态；
32、其中，所述不同时段包括但不仅限于所述实时、日内以及日前时段。
33、本专利技术还提供了一种配网数字孪生体优化装置，所述装置包括：
34、仿真引擎模块，用于通过配网仿真引擎对配网数字孪生体系统的仿真功能进行优化，所述配网仿真引擎包括单元级引擎、功能级引擎以及状态级引擎，所述单元级引擎用于提供算法基础，所述功能级引擎用于提供仿真本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配网数字孪生体优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的配网数字孪生体优化方法，其特征在于，所述通过配网仿真引擎对配网数字孪生体系统的仿真功能进行优化，包括：
3.根据权利要求1所述的配网数字孪生体优化方法，其特征在于，所述基于所述配网仿真引擎，并结合配网模型，对配网数字孪生体进行优化，以提供配网设备的模型和自定义功能，包括：
4.根据权利要求1所述的配网数字孪生体优化方法，其特征在于，所述按照数据组类对配网稳态仿真数据组、配网稳态仿真方案以及配网稳态仿真计算方案进行区分，以实现配网稳态的多方式管理，包括：
5.根据权利要求1所述的配网数字孪生体优化方法，其特征在于，所述配电网运行状态以及分析结果至少包括配电网的状态估计、两侧平衡度检测、拓扑错误辨识、态度感知、潮流计算以及静态安全分析；
6.根据权利要求1所述的配网数字孪生体优化方法，其特征在于，所述源荷功率预测数据至少包括短期源荷功率预测数据、中期源荷功率预测数据以及长期源荷功率预测数据；
7.根据权利要求1至6任一项所述的配网
8.一种配网数字孪生体优化装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种配网数字孪生体优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的配网数字孪生体优化方法，其特征在于，所述通过配网仿真引擎对配网数字孪生体系统的仿真功能进行优化，包括：
3.根据权利要求1所述的配网数字孪生体优化方法，其特征在于，所述基于所述配网仿真引擎，并结合配网模型，对配网数字孪生体进行优化，以提供配网设备的模型和自定义功能，包括：
4.根据权利要求1所述的配网数字孪生体优化方法，其特征在于，所述按照数据组类对配网稳态仿真数据组、配网稳态仿真方案以及配网稳态仿真计算方案进行区分，以实现配网稳态的多方式管理，包括：
5.根据权利要求1所述的配网数字孪生体优化方法，其特征在于，所述配电网运行状态以及分析结果至少包括配电网的状态估计、两侧平衡度检测、拓扑错误辨识、态度感知、潮流计算以及静态安...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱剑，邵阳，龚辰，张为，古世相，陈黎硕，刘亦博，任付越，
申请(专利权)人：杭州绿藤数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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