申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司;浙江思极科技服务有限公司

申请日：2023-11-10

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117236152B

主分类号：G06F30/25

分类号：G06F30/25;G06F30/367;H02J3/38;G06F111/06;G06F113/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.01.02#实质审查的生效;2023.12.15#公开

摘要：本发明提供一种新能源电网的孪生仿真方法及系统，涉及电网仿真技术领域，包括：获取光伏电池参数，根据光伏电池参数，结合光伏电池模型，确定电路特性方程，根据电路特性方程，选择拓扑结构，结合电路元件和电路元件状态，生成光伏能源模型；获取电网状态信息，根据电网状态信息，结合光伏能源模型，生成电网模型，将电网模型嵌入至预先生成的三维虚拟模型中，结合虚拟现实平台，得到电力仿真模型；根据电力仿真模型，随机生成初始粒子和随机粒子，计算初始粒子的适应度并更新初始粒子的位置信息，得到二级粒子，根据二级粒子和随机粒子，确定电力仿真模型的最优解，记为优化粒子，根据优化粒子动态更新所述电力仿真模型，得到孪生仿真结果。

主权项：1.一种新能源电网的孪生仿真方法，其特征在于，包括：获取光伏电池参数，根据所述光伏电池参数，结合预设的光伏电池模型，确定电路特性方程，根据所述电路特性方程，选择拓扑结构，根据所述拓扑结构，结合电路元件和电路元件状态，生成光伏能源模型；获取电网状态信息，根据所述电网状态信息，结合所述光伏能源模型，生成电网模型，将所述电网模型嵌入至预先生成的三维虚拟模型中，结合虚拟现实平台，得到电力仿真模型；根据所述电力仿真模型，随机生成初始粒子和随机粒子，根据所述初始粒子，结合预设的模型优化算法，计算所述初始粒子的适应度并更新所述初始粒子的位置信息，得到二级粒子，根据所述二级粒子和所述随机粒子，通过所述模型优化算法确定所述电力仿真模型的最优解，并记为优化粒子，根据所述优化粒子动态更新所述电力仿真模型，得到孪生仿真结果，其中，所述模型优化算法是基于模拟退火算法构建的；根据所述电网状态信息，结合所述光伏能源模型，生成电网模型，将所述电网模型嵌入至预先生成的三维虚拟模型中，结合虚拟现实平台，得到电力仿真模型包括：获取电网系统的稳定性信息和电网线路信息，记为电网状态信息，根据所述电网状态信息，通过考虑环境因素和设备工作时产生的干扰，结合所述光伏能源模型，计算得到所述电网模型，其中，所述电网线路信息包括电网中的发电机、变电站和配电网以及连接线路产生的损耗；将所述电网模型中包含的参数和方程嵌入至通过三维建模软件预先构建的三维虚拟模型中，得到初始三维模型，将所述初始三维模型的计算结果通过程序接口在所述虚拟现实平台中应用，得到所述电力仿真模型；所述根据所述电力仿真模型，随机生成初始粒子和随机粒子，根据所述初始粒子，结合预设的模型优化算法，计算所述初始粒子的适应度并更新所述初始粒子的位置信息，得到二级粒子，根据所述二级粒子和所述随机粒子，通过所述模型优化算法确定所述电力仿真模型的最优解，并记为优化粒子，根据所述优化粒子动态更新所述电力仿真模型，得到电力仿真模型包括：随机生成初始粒子和随机粒子，每个粒子代表目标函数的一个解，其中，所述目标函数的目标解为最小化发电成本的同时最大化能源利用率；根据所述初始粒子，计算所述初始粒子的适应度值，对于每个初始粒子，若当前时刻的适应度值大于上一时刻的适应度值，则将当前位置作为个体最优位置，遍历所述初始粒子当前的个体最优位置，将适应度值最高的初始粒子的个体最优位置作为全局最优位置，根据所述个体最优位置和所述全局最优位置，根据预先引入的学习因子更新所述初始粒子的位置信息，得到一级粒子，计算所述一级粒子与所述全局最优位置间的距离差，将所述距离差值最小的粒子作为所述二级粒子；根据所述二级粒子和随机粒子，将所述随机粒子和所述二级粒子作为所述目标函数的解，计算得到所述随机粒子对应的随机函数值和二级粒子对应的二级函数值，根据所述随机函数值和二级函数值，计算所述随机函数值的被接受概率，若所述随机函数值的被接受概率大于0.5，则将所述随机粒子作为所述电力仿真模型的最优解，否则，将所述二级粒子作为所述电力仿真模型的最优解，记为优化粒子；根据所述优化粒子，优化所述电力仿真模型，使用更新后的电力仿真模型进行仿真，得到孪生仿真结果。

全文数据：

权利要求：

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