广西电网有限责任公司

本发明适用于电动汽车充电调度技术领域，提供了一种基于生成对抗与多智能体协同的电动汽车绿电充电调度方法，其方法包括：通过生成对抗网络对可再生能源出力进行预测，利用该预测序列及不确定性信息为每个电动汽车智能体构建融合多维状态空间和绿电可用性动态关联的条件动作空间，采用包含全局协调智能体及局部电动汽车智能体的架构，由全局协调智能体根据预测计算并下发协调信号，各局部智能体结合自身状态和协调信号在条件动作空间中决策，生成调度指令，系统可根据实际运行与预测的偏差触发对条件动作空间的调整。实现了在高度动态不确定的交通与能源耦合场景下，电动汽车绿电充电调度在经济性、用户满意度及绿电消纳率等多目标上的优化。

本发明公开了一种用于提高配电网电压暂降监测可靠性的鲁棒状态估计方法，获取配电网拓扑、支路参数及监测节点电压暂降记录，建立节点阻抗矩阵并计算等效电气距离；结合节点结构特征与电压暂降统计相似性构建自适应加权图，经谱聚类进行节点社区划分；依据等效电气距离、社区耦合关系及节点可信度构建自适应交互场模型，建立未监测节点状态估计方程；根据监测节点实测值与估计值残差构建异常数据识别模型，基于抗差损失函数和自适应残差阈值更新节点权重；将更新后的节点权重引入状态估计方程，结合社区一致性、图结构及交互场估计一致性约束建立鲁棒状态估计优化模型并求解，得到未监测节点电压暂降状态估计结果。

本发明涉及电能计量技术领域，公开了基于自适应惩罚系数计算电能表计量误差的方法及系统，方法包括：获取关口电能表的时序电量数据，计算误差率；对误差率进行处理，得到处理后的电量数据矩阵和误差向量；针对电量数据矩阵中的每一电能表，提取多维度的数据特征，并基于多维度的数据特征计算综合可靠性评分；将综合可靠性评分作为变量，计算每一电能表的自适应惩罚系数；基于自适应惩罚系数，结合处理后的电量数据矩阵和误差向量，构建并求解线性回归模型，得到各电能表的计量误差系数。本发明对惩罚系数的获取是明确通过对电能表电量数据特征分析和计算得到的，而非结合实验数据和历史经验进行人工调整，计算结果更可靠。

本发明涉及智能电网设备故障分析技术领域，本发明公开了一种基于知识图谱的刀闸故障溯源方法、系统、设备及介质，包括，接收刀闸设备数据，建立刀闸故障知识图谱本体，将所述本体将接收的数据转换为三元组并写入图谱存储空间，形成包含内部状态演化关系与外部电气连接关系的刀闸故障知识图谱；以指定节点为起始，按顺序在知识图谱中执行逆向路径遍历，并限定候选路径；从限定的候选溯源路径中确定与刀闸故障对应节点，并输出故障关联对象及对应的溯源路径。本发明能够对多源异构数据进行关联表达和语义推导，提高刀闸故障分析的准确性和完整性，提升故障定位效率，增强故障分析结果的连贯性和可解释性。

本发明公开了一种基于回溯技术的电力设备互斥性分级判定方法、系统、设备及介质，包括：建立输电断面潮流控制模型，模型用于表征高压检修设备停运后对关联低压设备潮流的影响关系，且模型根据检修场景配置为单一设备控制模型或多回线路控制模型；利用潮流回溯技术预测待检修时段内高压检修设备及其关联低压设备的潮流数据，生成预测潮流数据序列；将预测潮流数据序列代入输电断面潮流控制模型，计算得到若高压检修设备停运时，关联低压设备的预期潮流值；根据预期潮流值与关联低压设备的热稳定限值的比较结果，对高压检修设备与关联低压设备之间的互斥性进行分级判定。能够在保障电网稳定运行的前提下有效优化检修资源配置与调度决策效率。

本发明提供一种考虑不确定性的配电系统灵活性运行域构建方法，涉及电力系统运行与控制技术领域。所述方法包括将配电网内的温控负荷、光伏分布式能源和节点负荷，统一建模为正态分布随机变量；构建计及多种约束的机会约束最优潮流模型，并通过高斯重构将模型中的非线性随机约束转化为线性确定性约束；计算给定置信概率下配电网的变电站净有功灵活性区间，遍历多个有功运行点，求解对应的最大感性无功边界和最大容性无功边界，并拟合形成闭合的PQ灵活性运行域。基于此，本发明解决了现有技术中，配电网灵活性能力因随机性难以精准量化，传统方法缺乏概率置信度、未考虑工程特性且计算复杂，难以满足大规模配电网实际需求的问题。