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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司佛山供电局申请的专利一种基于中压配电网的智能供电规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119171437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411658766.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于中压配电网的智能供电规划方法是由陆锦培;郑剑锋;周龙舟;万敏;周磊;陈培培;刘若愚;李达凯;何其淼;刘志陆;何然;刘聪;白雪;詹睿;霍兆杰;祝钧;陈艺丹;张瀚夫;姚远设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于中压配电网的智能供电规划方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于中压配电网的智能供电规划方法，方法包括：根据预处理的数据构建数字孪生模型；生成自适应的动态克隆模型池，监测电网未来的负载变化和设备状态，同时应对不同的电网运行条件和突发事故；根据克隆模型池和数字孪生模型输出的实时状态数据，进行负载预测和供电策略仿真，选择最优策略应对各种可能的电网运行条件和突发事件；结合多模态负荷预测结果和根据综合评分计算的优先级排序；执行最优供电策略并进行实时监控，在执行策略时动态调整策略参数；根据实时监控和反馈的数据，实施故障预测和自愈合机制。本发明提供了一种智能化、动态化、集成化的解决方案，为未来智能电网的发展奠定了基础。

本发明授权一种基于中压配电网的智能供电规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于中压配电网的智能供电规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一、实时采集数据并进行预处理，根据预处理的数据构建数字孪生模型；具体包括以下步骤；S11、在中压配电网的关键节点安装智能传感器，实时采集电网多模态参数；S12、采用指数加权移动平均算法对多模态参数的时间序列数据进行平滑处理；S13、根据平滑处理后的数据构建数字孪生模型；S14、使用卡尔曼滤波算法通过结合预测的状态和实际观测数据修正数字孪生模型；步骤二、根据数字孪生模型的输出的状态数据生成自适应的动态克隆模型池，预测电网未来的负载变化和设备状态，同时应对不同的电网运行条件和突发事故；具体包括以下步骤：S21、对数字孪生模型的输出的状态数据进行特征提取，得到特征向量；S22、构建多个预测模型，设计包含多个预测模型的克隆模型池，其中，每个预测模型用于特定的负载模式或状态下的预测，然后将多个预测模型定义为线性回归模型进行初始化，对电网的负载进行初步预测；S23、当多个预测模型初始化完成，设计了基于实时反馈的自适应权重更新算法，动态预测模型每个模型的权重和偏置，使其能够更好地预测实际的电网负载；S24、设计基于误差的加权策略选择最适合当前状态的模型或融合多个模型的预测结果；步骤三、根据克隆模型池和数字孪生模型输出的实时状态数据，进行负载预测和供电策略仿真，同时通过结合实时电网状态、预测未来负载变化和设备状态，仿真不同的供电策略，选择最优策略应对各种可能的电网运行条件和突发事件；具体包括以下步骤：S31、使用克隆模型池中的每个预测模型根据数字孪生模型输出的状态特征向量对未来时刻的负载进行预测，得到多模态负荷预测结果；S32、在预测中引入自适应正则化项，控制每个预测模型对电网状态变化的响应；S33、构建引入波动调节系数的动态模型集成策略，通过调整每个预测模型的权重，适应电网的动态变化；S34、集成每个预测模型的未来负载，在数字孪生模型中模拟多个供电策略并在数字孪生模型中进行仿真，计算每个策略在下一时刻的仿真输出，并基于多个评价指标计算综合评分，选择综合评分最高的策略作为实际执行的供电策略；步骤四、结合多模态负荷预测结果和根据综合评分计算的优先级排序，继续优化供电策略，确保电网在复杂的负载条件下高效稳定运行；具体包括以下步骤：S41、根据多模态负荷预测结果和根据综合评分计算的优先级排序定义基于最小化供电损耗、最大化电压稳定性和最小化设备过载的目标优化函数；S42、在多模态负荷预测结果和根据综合评分计算的优先级排序中引入调度约束项，确保在生成供电策略时考虑最优的调度方案；S43、将目标优化函数和调度约束项结合，得到优化问题；S44、设计自适应优化算法根据电网实时状态和负荷预测进行动态调整，得到最优供电策略；步骤五、执行最优供电策略并进行实时监控，将监控的结果进行反馈，在执行策略时动态调整策略参数，确保策略执行的准确性和电网的稳定运行；具体包括以下步骤：S51、将当前的实时传感器数据设定初始参数，执行初始参数作为最优供电策略的执行计划；S52、在策略执行的过程中，实时监控系统对电网的关键参数，将实时采集的数据传输至中央控制系统，以与预测的策略执行结果进行对比，计算执行误差，根据执行误差的大小和方向，通过调整初始参数来进行实时修正，得到策略参数；S53、在策略执行过程中，引入动态评估机制，对电网的整体运行状况进行实时评估，得到评估结果；步骤六、根据实时监控和反馈的数据，实施故障预测和自愈合机制；具体包括以下步骤：S61、构建多层次动态预测模型，将在实时数据中提取的特征作为输入，进行故障预测；S62、在故障预测中加入自适应异常检测算法，对电网各节点的历史状态和当前状态进行对比，识别出可能的故障模式；一旦检测到某个节点或多个节点的故障概率超过预设阈值，将立即启动自愈合机制；所述自适应异常检测算法包括预定义的自愈合策略集合，每个策略对应特定类型的故障响应；S63、结合故障响应时间、恢复成本和电网稳定性，设计自愈合策略多目标优化问题，计算每个自愈合策略优先级得分，评估每个策略的综合效果，根据优先级得分对所有自愈合策略进行排序，并选择得分最高的策略作为最终执行的自愈合措施；S64、选择最优的自愈合策略后，立即执行该策略，恢复电网的正常运行，同时监测电网的实时状态，评估自愈合策略的效果，并根据反馈进行必要的策略调整；S65、在每次故障事件处理后自动进入一个闭环优化过程，通过分析每次自愈合的效果和系统响应的效率，更新多层次动态预测模型和自愈合策略集合。

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