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申请/专利权人：陕西联众电力科技有限公司

摘要：本发明涉及配电网控制的技术领域，公开了一种用于配电网的一键顺控方法与系统，所述方法包括：根据变电站中各个设备的运行状态信息，计算得到变电站运行负荷序列；利用变电站运行负荷预测模型对变电站运行负荷进行预测；按照用电设备优先级对变电站总负荷进行负荷分配；识别得到不同用电设备所对应配电保护设备的当前分合闸参数，进而生成相应的控制指令进行一键顺控。本发明结合运行负荷的时序信息对运行负荷序列进行编码表示，以及结合编码的稀疏性进行注意力计算，提高运行负荷预测结果的鲁棒性和准确性，生成使得负荷间的差异程度以及用电设备运行负荷序列的波动程度达到最小的配电网控制指令，提高配电网的配电效率以及实现一键顺控。

主权项：1.一种用于配电网的一键顺控方法，其特征在于，所述方法包括：S1：采集配电网中变电站各个设备的运行状态信息，包括各个用电设备的电压、电流信息以及配电保护设备的分合闸状态图像信息；S2：根据变电站中各个设备的运行状态信息，计算得到变电站运行负荷序列；变电站运行负荷序列的计算流程为：S21：获取不同用电设备的需要系数以及功率因数角，其中第n个用电设备的需要系数为αn，功率因数角为S22：计算得到不同采集时间变电站各个用电设备的负荷，其中第n个用电设备在th时间的负荷为： 其中：Qnth第n个用电设备在th时间的负荷，th∈[t1,tH]；S23：按照采集时间顺序对用电设备的负荷进行排序，构成用电设备的运行负荷序列，将所有用电设备的运行负荷序列构成变电站运行负荷序列，其中变电站运行负荷序列为：x＝x1,x2,...,xn,...,xNTxn＝Qnt1,Qnt2,...,Qnth,...,QntH其中：x表示变电站运行负荷序列；xn表示变电站中第n个用电设备的运行负荷序列；T表示转置；S3：基于融合注意力机制的监督学习方式构建变电站运行负荷预测模型，对变电站运行负荷进行预测，所述变电站运行负荷预测模型以变电站运行负荷序列为输入，以预测运行负荷为输出；基于融合注意力机制的监督学习方式构建变电站运行负荷预测模型，利用变电站运行负荷预测模型对变电站运行负荷进行预测，得到变电站的预测运行负荷，所述变电站运行负荷预测模型以变电站运行负荷序列为输入，以预测运行负荷为输出，其中变电站运行负荷预测模型包括输入层、编码映射层、注意力计算层以及输出层；输入层用于接收变电站运行负荷序列，编码映射层用于分别对变电站运行负荷序列中不同用电设备的运行负荷序列进行编码映射，注意力计算层用于对编码映射结果进行注意力计算，生成不同用电设备的注意力加权后运行负荷序列编码映射结果，输出层用于将用电设备的注意力加权后运行负荷序列编码映射结果转换为预测运行负荷，将所有用电设备的预测运行负荷作为变电站的预测运行负荷进行输出；利用变电站运行负荷预测模型对变电站运行负荷进行预测，其中预测流程为：S31：输入层接收变电站运行负荷序列x；S32：编码映射层分别对变电站运行负荷序列x中不同用电设备的运行负荷序列进行编码映射，其中运行负荷序列xn的编码映射公式为：yn＝qnt1,qnt2,...,qnth,...,qntH 其中：qnth表示Qnth的编码映射结果；yn表示运行负荷序列xn的编码映射结果；S33：注意力计算层对编码映射结果进行注意力计算，生成不同用电设备的注意力加权后运行负荷序列编码映射结果，其中变电站中第n个用电设备的注意力加权后运行负荷序列编码映射结果为：Yn＝Pnt1,Pnt2,...,Pnth,...,PntHPnth＝qnthenh 其中：enh表示编码映射结果qnth的注意力，Pnth表示编码映射结果qnth的注意力加权结果；Yn表示变电站中第n个用电设备的注意力加权后运行负荷序列编码映射结果；exp·表示以自然常数为底的指数函数；L表示Qnth的编码映射结果qnth的长度；W1,W2表示注意力计算权重；S34：输出层将用电设备的注意力加权后运行负荷序列编码映射结果转换为预测运行负荷，将所有用电设备的预测运行负荷作为变电站的预测运行负荷进行输出，其中变电站的预测运行负荷为：c＝c1,c2,...,cn,...,cNcn＝YnW3T其中：Yn表示变电站中第n个用电设备的注意力加权后运行负荷序列编码映射结果；W3表示预测矩阵，T表示转置；cn表示变电站中第n个用电设备的预测运行负荷；c表示变电站的预测运行负荷；S4：根据变电站运行负荷预测结果，按照用电设备优先级对变电站总负荷进行负荷分配，得到使得变电站整体能效最优的负荷分配方案；根据变电站运行负荷预测结果，按照用电设备优先级对变电站总负荷进行负荷分配，其中负荷分配流程为：S41：构建变电站总负荷最优分配目标函数： ρn＝15％×maxxn-minxnθ＝θ1,θ2,...,θn,...,θNxn＝Qnt1,Qnt2,...,Qnth,...,QntH其中： 表示第n个用电设备的优先程度；Qnth第n个用电设备在th时间的负荷，th∈[t1,tH]；Fθ表示变电站总负荷最优分配目标函数；θ＝θ1,θ2,...,θn,...,θN表示变电站中N个用电设备的负荷分配结果，θn表示变电站中第n个用电设备的负荷分配结果；σxn表示序列xn的标准差，σxn,θn表示序列xn,θn的标准差，maxxn表示序列xn中的最大值，minxn表示序列xn中的最小值；|cn-θn|表示第n个用电设备分配负荷与预测负荷的差异程度，表示分配负荷后用电设备运行负荷序列的波动程度；ρn表示控制参数；S42：初始化参数θ0＝θ01,θ02,...,θ0n,...,θ0N，其中参数满足下述阈值条件： 其中：Sum表示变电站可分配的最大负荷；S43：设置参数的当前迭代次数为d，最大迭代次数为D，则参数的第d次迭代结果为θd＝θd1,θd2,...,θdn,...,θdN，d的初始值为0；S44：对参数进行迭代更新，其中迭代公式为：θd+1＝θd+gradFθd||θd-c||其中：gradFθd表示Fθd的梯度；||·||表示L1范数；S45：令d＝d+1，返回步骤S44，直到d+1＝D，并选取迭代次数最大且满足阈值条件的参数作为使得变电站整体能效最优的负荷分配方案；S5：构建分合闸参数图像信息识别模型识别得到不同用电设备所对应配电保护设备的当前分合闸参数，所述分合闸参数图像信息识别模型以不同用电设备所对应配电保护设备的当前分合闸状态图像为输入，以识别的分合闸参数为输出；S6：根据负荷分配方案和用电设备对应的当前分合闸参数信息，生成相应的控制指令，将生成的控制指令发送到相应的设备进行一键顺控；第n个用电设备的控制指令生成流程为：S61：获取负荷分配方案中第n个用电设备的负荷分配结果θ*n以及分合闸参数λn；S62：若θ*n超过预设的负荷阈值，则生成虚拟参数λ*＝1，并对虚拟参数λ*以及分合闸参数λn进行同或运算，若运算结果为1，则不进行第n个用电设备所对应配电保护设备的分合闸操作，若运算结果为0，则生成对第n个用电设备所对应配电保护设备的分闸操作指令；S63：若未生成分闸操作指令，则按照负荷分配结果θ*n，生成第n个用电设备的输送电能调控指令。

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