本技术涉及电力系统调度领域，特别涉及一种基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法。
背景技术：
1、传统配电网采用集中式控制模式，主要依靠主站系统对配电网进行整体调度和集中控制。这种控制模式适用于以单向潮流为主的被动配电网，但难以应对高渗透率分布式电源接入后配电网的复杂性和不确定性。分布式电源具有间歇性和波动性，其出力受到风速、日照等自然条件的影响，难以精确预测和控制。同时，分布式电源与负荷分散在配电网各个节点，其接入点与潮流方向随时变化，导致配电网的运行状态呈现多样性和动态性。传统集中控制模式难以实时获取和处理大量分散的运行数据，无法对配电网的潮流和电压进行精细调控，导致配电网的控制精度和效率低下。
2、针对分布式电源接入后配电网协调控制精度低的问题，学术界和工业界开展了广泛的研究和实践。一些学者提出了基于多用户系统的分布式协同控制方法，通过配电网各个节点自治用户之间的协商和交互，实现了配电网的分散式自治调控。但该方法缺乏对配电网全局优化的考虑，难以保证各节点控制行为的协调性和最优性。另一些学者提出了基于分层控制的思路，通过在配电网各个区域设置控制单元，实现分层自治和协同调控。但现有的分层控制方法大多采用固定划分的方式，缺乏根据配电网实际运行状态进行自适应调整的能力。同时，现有方法在控制单元内部缺乏具体的自治控制策略，难以适应复杂的源荷组合和需求变化。
3、在相关技术中，比如中国专利文献cn115483701a中提供了一种基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，首先针对分布式电源进行设备建模，实现分布式电源设备模型及设备数据信息从源端系统异动更新至dms系统。依托系统内的分布式电源设备模型信息及拓扑数据，划分三种分布式电源协调调度模式，在系统内划分为出各个分布式电源协调调度模式需要监测与分析的区域设备及拓扑数据。对自治区域内的分布式源荷设备的运行工况实时监测与分析，当监测到区域自治运行被打破时，依托系统内采集的各类资源，计算出自治区域的调整策略，调动各类资源(有功/无功备用资源)恢复区域运行工况至自治模式下。但是该方案中的分布式电源设备建模主要依赖于源端系统的异动更新，导致建立的设备模型难以准确反映分布式电源的实际运行状态和调节能力，降低了协调控制的针对性和有效性。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的配电网分布式电源接入后协调控制精度低的问题，本技术提供了一种基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，通过分布式电源和负荷在配电网各区域内的自治系统优化调控，提高了配电网系统控制精度。
2、技术方案，本技术的目的通过以下技术方案实现。
3、本说明书提供一种基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，包括：
4、s1，采用基于通用信息模型cim标准的建模方法，与外部系统交互分布式电源的设备模型和设备数据，建立分布式电源设备模型；s2，主站系统根据配电网拓扑结构和建立的分布式电源设备模型，划分多个分层调控单元，构建分层调控单元的逻辑关系模型，将逻辑关系模型与分布式电源设备模型进行映射融合，生成包含监测设备和控制设备及内部逻辑结构的分层调控单元模型；s3，主站系统通过分层调控单元模型中的监测设备，实时采集各调控单元的运行状态数据，输入预训练的神经网络评估模型，评估各调控单元的运行状态；s4，主站系统根据各调控单元的运行状态评估结果，协同控制各调控单元。
5、其中，通用信息模型cim(common information model)标准：cim是由电力领域国际标准化组织iec制定的一套信息交换标准。它定义了电力系统中各种设备、网络拓扑、测量数据等对象的通用语义模型，使不同厂商和不同应用系统之间的数据具有互操作性。采用cim标准建模，有利于实现配电自动化系统与其他系统的无缝集成。外部系统：指与有源配电网主站系统进行数据交互的其他系统，如分布式电源监控系统、能量管理系统、配电自动化主站、配电网地理信息系统等。主站系统通过cim标准接口，从外部系统获取分布式电源的设备模型和实时运行数据。分布式电源的设备模型和设备数据：设备模型描述了分布式电源的物理设备组成及其属性特征，如光伏逆变器、风机、储能变流器的额定容量、控制方式等参数。设备数据指分布式电源设备的实时运行状态信息，如有功/无功出力、并网点电压等测量值。主站系统从外部系统获取分布式电源的设备模型和数据，并将其转换为符合cim标准的统一格式。分层调控单元：指根据配电网拓扑结构和分布式电源接入位置，划分出的具有独立调控能力的区域单元。一般分为微电网、智能台区、区域分布式电源三个层级。每个调控单元内部包含负荷、分布式电源、开关设备等多个物理设备，具备一定的自治调节能力。分层调控单元的逻辑关系模型：描述了各分层调控单元内部负荷、电源、开关设备等设备对象之间的逻辑控制关系。逻辑关系模型基于图论方法构建，其中节点表示设备对象，边表示控制关联。逻辑关系决定了各设备在调控单元内部的协同控制策略。分层调控单元模型：指融合了逻辑关系模型和分布式电源设备模型的综合模型。该模型一方面包含调控单元内部的物理设备映射，如智能电表、故障指示器等监测设备以及断路器、电容器等控制设备；另一方面包含设备间的逻辑控制关联。分层调控单元模型同时具备物理属性和逻辑属性，是主站系统实现分层自治调控的核心模型。运行状态数据：指分层调控单元的实时运行测量信息，包括负荷功率、电源出力、线路潮流、节点电压等数据。主站系统通过分层调控单元模型中的监测设备(如智能电表)，周期性采集各单元的运行状态数据，作为评估运行状态的输入。
6、进一步的，s1，建立分布式电源设备模型，包括：主站系统与外部相关系统基于cim标准，定义分布式电源的公共设备模型和专有设备模型；其中，公共设备模型包含分布式电源的类型、容量和地理位置坐标等静态属性信息，专有设备模型包含分布式电源的实时可调度容量、故障切除时间和控制模式等动态特性信息；主站系统和外部相关系统基于cim标准，建立分布式电源设备模型和设备数据的交互接口；其中，设备数据包括分布式电源的铭牌参数、运行参数、台账信息等；交互接口采用基于xml的数据格式，支持分布式电源设备模型和设备数据的跨系统传输；当外部相关系统中的分布式电源设备新增、删除或参数变更时，通过建立的交互接口，将变化后的分布式电源设备模型和设备数据推送给主站系统；主站系统接收外部相关系统推送的分布式电源设备模型和设备数据后，提取其中的关键参数，更新内部维护的分布式电源设备模型和设备数据库，将更新后的分布式电源设备模型和设备数据用于支持后续的分层调控单元划分、自治区域运行状态监测评估和调整控制。
7、其中，主站系统基于配电网物理拓扑结构和步骤s1中建立的分布式电源设备模型，自动生成各个分层调控单元的逻辑拓扑模型；逻辑拓扑模型中包含监测设备和控制设备的对象以及设备间的逻辑关联关系；主站系统从实时数据库中提取各个分层调控单元中监测设备和控制设备的实时测点信息，将测点信息与步骤s21生成的逻辑拓扑模型进行融合，形成包含实时测点的分层调控单元模型；主站系统遍历步骤s22形成的分层调控单元模型，根据各监测设备的类型和采样周期，创建相应的数据采集任务；根据各控制设备的类型和控制模式，创建相应的控制指令下发任务；将创建的数据采集任务和控制指令下发任务纳入主站系统的任务调度模块；主站系统的任务调度模块周期性地触发数据采集任务和控制指令下发任务，通过配电自动化通信网络采集各分层调控单元的监测数据，下发控制指令，实现闭环监控。
8、其中，公共设备模型：指符合cim标准定义的、具有通用属性的分布式电源设备模型。公共设备模型包含了分布式电源的基本特征信息，如：类型：表示分布式电源的种类，如光伏、风电、储能等；容量：表示分布式电源的额定出力，单位为kw或mw；地理位置坐标：表示分布式电源在地理信息系统中的空间位置，一般采用经纬度坐标表示。主站系统与外部系统基于统一的公共设备模型进行信息交互，保证了数据的一致性和可理解性。
9、专有设备模型：指在公共设备模型基础上，根据分布式电源的特定属性和控制需求，由主站系统或外部系统自定义的设备模型。专有设备模型反映了分布式电源的个性化信息，如：实时可调度容量：表示分布式电源当前可参与配电网调度的有功出力容量，考虑了电源实时出力能力和并网限制，单位为kw或mw；故障切除时间：表示分布式电源在发生故障后，通过保护动作切除故障的时间，单位为ms或s；控制模式：表示分布式电源的出力控制方式，如恒功率、无功优先、电压无功等。主站系统通过专有设备模型，可获取分布式电源的精细化信息，实现更加灵活优化的调控。
10、主站系统：指配电自动化主站层的监控和控制系统。它通过通信网络，与配电网各智能电力设备进行数据采集和控制指令下发。主站系统的核心功能包括：电网拓扑模型管理：维护配电网的拓扑结构和资产状态信息；实时数据采集：周期性采集各智能电力设备的遥测量和遥信号；监控告警处理：对采集的实时数据进行超限监视和故障告警；远程调控执行：下发远程调控命令，优化配电网的运行状态；人机交互显示：通过图形化界面，向值班员展示配电网的全局信息。在该方案中，主站系统负责与外部系统交互分布式电源的设备模型和数据，并将其应用于配电网的分层自治调控。
11、设备铭牌参数：指设备出厂时确定的固有参数，反映了设备的物理特性。对于分布式电源，铭牌参数通常包括额定容量、额定电压、频率、功率因数等。设备运行参数：指设备在实时运行过程中动态变化的参数，反映了设备的当前工况。对于分布式电源，运行参数通常包括有功出力、无功出力、并网点电压、电流等。
12、进一步的，s2，生成包含监测设备和控制设备及内部逻辑结构的分层调控单元模型，包括：s21，主站系统根据建立的分布式电源设备模型，提取设备节点的地理位置坐标、负荷类型和分布式电源容量作为关键特征；根据提取的关键特征，利用dbscan聚类算法，对设备节点进行分组，按照聚类标签输出微电网、智能台区和区域分布式电源三类分层调控单元的划分结果；s22，主站系统根据分层调控单元划分结果，采用面向对象建模方法，构建各个分层调控单元内部的逻辑关系模型；其中，在微电网逻辑关系模型中，定义关键负荷、一般负荷、可控负荷、分布式电源和储能装置对象，并基于控制模式属性建立各对象之间的控制关联；在智能台区逻辑关系模型中，定义开关设备、配变终端和用户智能电表对象，并基于拓扑关系建立各对象之间的层次化结构；在区域分布式电源逻辑关系模型中，定义发电控制电压和并网控制单元对象；s23，主站系统采用对象关联方法，将逻辑关系模型对象与分布式电源设备模型的设备实体映射融合，生成包含设备组成拓扑和内部逻辑的分层调控单元模型；提取分层调控单元模型中的监测设备和控制设备对象，分别建立数据订阅和控制指令下发通道，用于调控单元间协同控制。
13、其中，微电网：指在配电网中，由分布式电源、负荷、储能装置和控制设备组成的小型局域电网。微电网可实现自我控制、保护和管理，既可并网运行，也可孤岛运行。在该方案中，微电网作为配电自动化的基本调控单元，可根据内部分布式电源和负荷的实时状态，优化控制各设备，实现供需平衡和电能质量管理。智能台区：指在配电网中，由若干配电变压器供电的局部区域。通过在台区内安装智能配变终端、智能表计和开关设备，实现台区级的可观可控。在该方案中，智能台区作为中间层调控单元，可通过配变终端和智能表计采集各供电台区的负荷数据，并控制开关设备优化网损和供电可靠性。区域分布式电源：指接入配电网、分散在各台区的大型分布式电源，如集中式风电场、光伏电站等。区域分布式电源容量较大，调度优先级较高。在该方案中，区域分布式电源作为顶层调控单元，通过控制各台区分布式电源的无功出力，参与配电网电压调节，并通过合理调度有功出力，平抑负荷波动。面向对象建模方法：指一种常用的软件系统分析和设计方法。它以对象为基本单位，将系统划分为各种对象，并定义对象的属性和行为，以及对象间的关联关系。在该方案中，主站系统采用面向对象方法，抽象出微电网、智能台区、区域分布式电源三类调控单元的逻辑关系模型，每个调控单元包含多个设备对象和控制逻辑。关键负荷、一般负荷、可控负荷：指微电网内部的不同类型负荷。其中，关键负荷指对供电可靠性和电能质量要求较高的重要用户，如医院、交通枢纽等；一般负荷指普通用电设备，对供电质量要求相对较低；可控负荷指可通过需求响应措施调节用电时间和功率的负荷，如工业设备、电动汽车充电桩等。微电网逻辑关系模型中，对不同类型负荷设置差异化控制策略。分布式电源和储能装置对象：指微电网内部的分布式发电设备(如光伏、风电)和储能设备(如电池、超级电容)。分布式电源是微电网的主要供电来源，而储能装置可平滑新能源出力波动，提高系统灵活性。微电网逻辑关系模型中，分布式电源和储能装置对象根据自身特性，与其他负荷对象协同优化运行。开关设备、配变终端和用户智能电表：指智能台区内的智能化一次、二次设备。其中，开关设备(如环网柜、断路器)可实现台区内的拓扑重构和故障隔离；配变终端对台区的关口电量和电能质量进行监测；用户智能电表采集各用户的负荷数据。智能台区逻辑关系模型中，通过这些设备对象的协同，可优化台区网损和供电可靠性。发电控制和并网控制单元对象：指区域分布式电源的控制设备。其中，发电控制单元对各台区分布式电源的有功、无功出力进行优化调度；并网控制单元负责无功补偿、低电压穿越等并网控制功能。区域分布式电源逻辑关系模型中，发电控制和并网控制单元协同各个分布式电源，参与配电网的电压调节。对象关联方法：指在软件建模过程中，将不同的对象模型进行映射融合的方法。在该方案中，主站系统采用对象关联方法，将逻辑关系模型中的各设备对象，与物理层的分布式电源设备模型进行一一对应，形成设备物理属性和逻辑关系相统一的分层调控单元模型。
14、进一步的，还包括：s24，主站系统在微电网控制层嵌入自治控制策略模块，自治控制策略模块与微电网的监测设备建立数据订阅，周期性地接收微电网内源荷节点的实时测量数据；自治控制策略模块基于接收的源荷实时测量数据，采用电力潮流计算方法，评估微电网内部的供需平衡状态；当微电网内部的供需失衡时，自治控制策略模块生成微电网内定义的关键负荷、一般负荷、可控负荷的功率调整曲线，以及微电网内分布式电源和储能装置的有功出力调度指令；将生成的功率调整曲线和有功出力调度指令分别下发至对应的控制设备，以消除微电网内部的供需失衡。将生成的功率调整曲线和有功出力调度指令，通过配电自动化通信网络分别下发到微电网内对应的负荷控制单元、分布式电源控制单元和储能控制单元；各控制单元接收并执行相应的功率调整曲线或有功出力调度指令，调节各自控制的负荷用电功率或源发电功率，消除微电网内部的供需失衡；各控制单元将指令执行结果反馈给源荷协调控制子模块，源荷协调控制子模块对反馈结果进行汇总评估，将汇总评估结果输出到自治控制策略模块，自治控制策略模块根据汇总评估结果更新微电网内部供需平衡状态。
15、优选地，配电自动化主站系统持续跟踪微电网自治控制策略模块的执行效果，当接收到自治控制策略模块反馈的源荷协调控制结果仍未完全消除微电网内部的供需失衡时，触发主站系统层面的分层调控单元协调控制流程：首先，主站系统识别与当前微电网直接相邻的若干智能台区和区域分布式电源，提取各智能台区和区域分布式电源的实时运行测量数据，评估其运行裕度；然后，主站系统基于评估结果，制定分层调控单元之间的电力支援方案，生成针对微电网与相邻智能台区、区域分布式电源之间连接开关的通断控制指令，通过配电自动化通信网络将开关控制指令下发到微电网、智能台区、区域分布式电源的连接点，控制相邻智能台区、区域分布式电源向微电网输送电力或由微电网向其馈出电力，在更大范围内实现源荷协调和供需平衡。
16、其中，自治控制策略模块：指嵌入在微电网控制层的智能算法模块。自治控制策略模块通过订阅微电网内各监测设备的实时数据，评估微电网的供需平衡状态，并根据预设的优化目标和约束条件，自主生成负荷功率调整曲线和分布式电源出力调度指令，实现微电网的自我控制和管理。该模块使微电网具备自治运行能力，减少了主站系统的控制频率和通信压力。源荷节点：指微电网内部的分布式电源(source)和负荷(load)节点。源节点包括微电网内的光伏、风电、储能等设备，它们向微电网提供电能；荷节点包括微电网内的关键负荷、一般负荷、可控负荷等用电设备，它们从微电网吸收电能。微电网的供需平衡状态，取决于各源荷节点的实时出力和用电需求。实时测量数据：指微电网内各监测设备采集的实时运行数据，包括源节点的有功/无功出力、荷节点的有功/无功功率、母线电压、线路潮流等。自治控制策略模块通过订阅这些实时测量数据，获取微电网的当前运行状态，作为评估供需平衡和优化调度的输入。
17、电力潮流计算方法：指分析电力系统中功率流动的数学方法。通过建立微电网的等效电路模型，并求解节点电压、线路功率等状态变量，可评估微电网的静态运行性能，包括有功/无功功率平衡、电压合格率等指标。自治控制策略模块利用电力潮流计算结果，判断微电网当前是否处于供需平衡状态。功率调整曲线：指微电网内各类负荷(关键负荷、一般负荷、可控负荷)的功率调整计划。当微电网发生供需失衡时，自治控制策略模块根据各类负荷的重要性和可控性，生成相应的功率调整曲线，即各时段内负荷功率的变化轨迹。可控负荷的功率调整幅度最大，关键负荷的功率调整幅度最小甚至为零。通过对各类负荷功率的协同调整，实现微电网的供需再平衡。储能装置：指微电网内的电池、飞轮、超级电容等储能设备。储能装置可在微电网供过于求时充电，在供不应求时放电，是维持微电网供需平衡的重要调节资源。自治控制策略模块根据储能装置的容量和充放电状态，优化制定其有功出力调度计划，与其他分布式电源协同，平抑微电网内部的功率波动。有功出力调度指令：指自治控制策略模块向微电网内各分布式电源和储能装置下发的有功功率调整指令。与负荷的功率调整曲线类似，有功出力调度指令规定了各电源在未来一段时间内的出力变化计划。自治控制策略模块综合考虑微电网的供需缺口、电源的调节能力和经济性等因素，优化生成有功出力调度指令，协调各电源的出力，最终消除微电网的供需失衡。
18、进一步的，自治控制策略模块基于接收的源荷实时测量数据，采用电力潮流计算方法，评估微电网内部的供需平衡状态，包括：自治控制策略模块通过与微电网内监测设备的数据订阅接口，周期性地接收微电网关键负荷、一般负荷、可控负荷的实时有功功率和无功功率测量值，分布式电源和储能装置的实时有功出力和无功出力测量值，以及微电网与主电网连接点的潮流测量值，形成微电网内部各源点、荷点和连接点的实时潮流测量数据集；自治控制策略模块将获取的实时潮流测量数据集输入预先建立的微电网三相潮流模型，以各源点、荷点和连接点的实测电压幅值和相角作为状态变量的初值，采用牛顿-拉夫逊法进行潮流迭代计算。
19、其中，有功功率和无功功率：指电力系统中负荷消耗的两种功率形式。有功功率(单位为w或kw)是负荷做有用功时消耗的功率，如电动机的机械功率、灯泡的光照功率等；无功功率(单位为var或kvar)是负荷产生电磁场时消耗的功率，如变压器、电动机的励磁功率等。自治控制策略模块通过获取微电网内各负荷的有功功率和无功功率，评估微电网的总负荷需求。有功出力和无功出力：指电力系统中发电机组或其他电源设备的两种出力形式。有功出力(单位为w或kw)是电源设备向电网输出的有功功率，决定了电网的供电能力；无功出力(单位为var或kvar)是电源设备向电网输出或吸收的无功功率，参与电网的电压调节。自治控制策略模块通过获取微电网内各分布式电源和储能装置的有功出力和无功出力，评估微电网的总供电能力。
20、主电网：指微电网所连接的更高层级电网，通常为配电网或输电网。微电网可从主电网采购电能，也可向主电网售电。自治控制策略模块通过获取微电网与主电网连接点的潮流测量值，评估微电网与主电网的功率交换状态。微电网三相潮流模型：指采用节点方程或支路方程，对微电网的三相电力潮流进行数学建模的方法。三相潮流模型考虑了电力系统中各元件(如线路、变压器等)的三相不平衡特性，能够准确分析微电网在不对称故障等非理想条件下的运行状态。自治控制策略模块使用微电网三相潮流模型，对微电网的实时供需平衡状态进行评估。相角：指电力系统中交流电压或电流的相位角，反映了各电气量的相位关系。在潮流计算中，各母线电压的相角是重要的状态变量，直接影响功率潮流的分布。自治控制策略模块以微电网各测量点的实测电压相角作为三相潮流模型的初值，通过迭代计算求解微电网的最优潮流状态。
21、牛顿-拉夫逊法：指求解非线性方程组的常用数值迭代方法。该方法根据泰勒级数展开原理，将非线性方程组线性化，通过迭代不断修正变量的值，直到方程组的残差满足收敛条件。在潮流计算中，牛顿-拉夫逊法以各母线电压幅值和相角为状态变量，建立功率不平衡方程，通过迭代求解电压幅值和相角，进而得到线路潮流和网损等。自治控制策略模块采用牛顿-拉夫逊法对微电网三相潮流模型进行求解。功率不平衡量：指电力潮流模型中，各母线实际注入功率与计算注入功率之差。对于平衡节点(pq节点)，功率不平衡量包括有功功率不平衡量和无功功率不平衡量；对于平衡节点(pv节点)，功率不平衡量仅包括有功功率不平衡量。功率不平衡量反映了当前潮流计算结果与实际运行状态的偏差，是潮流计算迭代收敛的判据。自治控制策略模块通过比较各母线的功率不平衡量与收敛阈值，确定微电网三相潮流计算是否收敛。
22、优选的，微电网的源荷功率变化通常具有连续性，前后两个时刻的潮流分布相近。可以将前一时刻的节点电压幅值和相角作为当前时刻潮流计算的初值，减少迭代次数。同时，可以根据源荷功率的变化趋势，预测当前时刻的节点功率，进一步优化初值设置。传统的牛顿-拉夫逊法采用确定性的迭代搜索策略，难以处理微电网潮流模型的非线性和多峰值特性。可以引入智能优化算法，如粒子群优化、差分进化等，将潮流计算转化为优化问题求解。智能优化算法通过群体搜索和随机性变异，能够跳出局部最优解，寻找全局最优的潮流分布。
23、自治控制策略模块在每次潮流迭代后，计算微电网三相潮流模型中各节点的功率不平衡量；将计算得到的功率不平衡量和收敛阈值进行比较；当各节点的功率不平衡量均小于收敛阈值时，停止迭代计算，输出当前迭代步的各源点、荷点和连接点的电压幅值和相角作为微电网最优潮流计算结果；自治控制策略模块将微电网最优潮流计算结果与预设的微电网供需平衡约束条件进行比对；如果同时满足供需平衡约束条件，则输出微电网供需平衡的状态评估结果，反之输出供需失衡的状态评估结果。
24、进一步的，牛顿-拉夫逊法基于功角近似解耦和电压幅值近似解耦，简化潮流模型的雅可比矩阵；具体的，自治控制策略模块接收微电网实时潮流测量数据集，提取各源点、荷点和联络点的三相有功、无功功率，电压幅值和相角测量值，形成潮流迭代计算的输入向量；自治控制策略模块基于微电网三相潮流模型，构建节点功率不平衡方程，采用泰勒级数展开并忽略二阶以上项，线性化为修正方程组；引入功角近似解耦假设，将修正方程组解耦为功率-电压幅值子方程组和功率－电压相角子方程组；自治控制策略模块对解耦后的两个子方程组分别进行求解，通过lu分解计算修正量，更新状态变量；自治控制策略模块迭代计算各节点的修正电压幅值和相角，直至修正方程组的余式小于设定的收敛精度；输出当前迭代步的电压幅值和相角作为该时刻的微电网三相潮流计算结果；自治控制策略模块每次迭代时，采用长度预测算法对状态变量进行修正，结合最优化计算方法求解修正方程组，加速迭代过程的收敛；同时以上一时刻的电压幅值和相角作为当前时刻迭代初值，减少迭代次数。
25、其中，基于功角近似解耦：指在潮流模型的雅可比矩阵中，忽略功率不平衡量对电压幅值的偏导数，即假设节点有功注入功率仅与电压相角有关，节点无功注入功率仅与电压幅值有关。这种近似基于以下物理事实：在高压电网中，线路阻抗角较小(即电阻远小于电抗)，因此有功功率主要由电压相角差决定，无功功率主要由电压幅值差决定。基于功角近似解耦可将雅可比矩阵简化为分块对角阵，大大减小了潮流计算的迭代维度和计算量。基于电压幅值近似解耦：指在潮流模型的雅可比矩阵中，进一步忽略功率不平衡量对电压相角的偏导数，即假设节点有功注入功率仅与电压相角差有关，节点无功注入功率仅与电压幅值差有关。这种近似基于以下假设：在高压电网的正常运行状态下，各节点电压幅值接近额定值(如1.0标么值)，因此电压幅值差对有功功率的影响可忽略不计。基于电压幅值近似解耦可将雅可比矩阵简化为两个独立的子矩阵，分别对应有功-相角子问题和无功-电压幅值子问题，进一步提高了潮流计算的计算效率。
26、进一步的，供需平衡约束条件，包括：微电网内总发电有功与总用电有功之差的绝对值小于微电网额定容量的p1％；微电网内的关键负荷和一般负荷节点的电压幅值偏差率小于p2％；微电网内的可控负荷节点的电压幅值偏差率小于p3％。
27、其中，p1表示微电网内总发电有功与总用电有功之差与微电网额定容量之比的允许范围。通常，为保证微电网的供需平衡，这一比值应尽可能接近零。但考虑到微电网运行的不确定性和调控的灵活性，p1可取1％～5％的较小值。取值过大将导致微电网内部出现较大的功率盈亏，影响系统稳定；取值过小将对微电网的调控精度和响应速度提出更高要求，增加控制难度。p2表示微电网内关键负荷和一般负荷节点电压幅值的最大允许偏差率。为保证重要用户的供电质量，这些负荷节点的电压应维持在标称电压的较小范围内。380v及以下电压等级的电力用户，其供电电压偏差的合格范围为标称电压的-10％～+7％。因此，p2可取5％～10％的较严格值，控制微电网关键和一般负荷的电压偏差在较高的标准内。p3表示微电网内可控负荷节点电压幅值的最大允许偏差率。与关键负荷和一般负荷相比，可控负荷通常具有更大的供电电压容忍度，允许在更宽的范围内调节其运行状态。因此，p3可取10％～20％的相对宽松值，既满足可控负荷的基本供电质量要求，又为微电网的需求侧响应控制提供更多裕度。
28、进一步的，s21，利用dbscan聚类算法，对设备节点进行分组，按照聚类标签输出微电网、智能台区和区域分布式电源三类分层调控单元的划分结果，包括：主站系统根据建立的分布式电源设备模型，提取设备节点的地理位置坐标、负荷类型属性和分布式电源容量属性，构建包含提取属性的设备节点特征向量；主站系统将构建的设备节点特征向量输入dbscan聚类算法，将聚类算法的最小聚类参数设置为3，分别对应微电网、智能台区和区域分布式电源三类分层调控单元；基于输入的设备节点特征向量，采用密度峰值搜索算法确定聚类中心，通过dbscan聚类算法以聚类中心为核心将特征向量进行归类，输出包含各设备节点所属聚类标签的聚类结果；主站系统根据聚类标签识别各设备节点的所属分层调控单元类型，将聚类标签为1的设备节点划分为微电网，聚类标签为2的设备节点划分为智能台区，聚类标签为3的设备节点划分为区域分布式电源；当建立的分布式电源设备模型发生变化时，主站系统提取变化后的分布式电源设备节点的特征属性，更新对应设备节点的特征向量，将更新后的特征向量输入dbscan聚类算法，重复以上步骤，接收更新后的聚类结果，调整设备节点的分层调控单元划分结果。
29、其中，负荷类型属性和分布式电源容量属性：指反映设备节点用电特性和供电能力的两类属性。负荷类型属性表示设备节点的用电性质，如工业负荷、商业负荷、居民负荷等，不同类型负荷的日负荷曲线、功率因数等特征差异明显。分布式电源容量属性表示设备节点配置的分布式电源的额定容量，如光伏电站的装机容量、风电场的装机容量等，分布式电源容量直接决定了节点的供电能力。负荷类型属性和分布式电源容量属性是划分微电网、智能台区等分层调控单元的重要依据。密度峰值搜索算法：指一种基于样本局部密度和距离的聚类中心选取方法。该算法计算每个样本点的局部密度(即邻域内样本点的数量)和到密度更高点的最小距离，将局部密度较大且到密度更高点距离较远的样本点作为聚类中心。与其他聚类算法相比，密度峰值搜索算法无需预设聚类中心数量，可自适应地发现任意形状的聚类结构。在该方案中，主站系统采用密度峰值搜索算法确定设备节点聚类的核心，提高聚类的准确性和效率。聚类标签：指dbscan聚类算法对每个样本点进行归类后得到的类别标识。聚类标签通常用自然数表示，不同的聚类标签对应不同的聚类簇。对于噪声点(即不属于任何聚类簇的离群点)，其聚类标签一般标记为-1。在该方案中，主站系统利用dbscan算法得到设备节点的聚类标签，并根据聚类标签识别各节点的分层调控单元类型：标签为1的节点划分为微电网，标签为2的节点划分为智能台区，标签为3的节点划分为区域分布式电源。聚类标签直观地反映了设备节点在网络拓扑和物理属性上的相似程度。
30、进一步的，采用密度峰值搜索算法确定聚类中心，包括：计算设备节点特征向量之间的欧氏距离，生成节点距离矩阵；基于节点距离矩阵，计算每个设备节点的局部密度ρi和相对距离δi；其中，ρi表示与节点i距离小于截断距离dc的其他节点数量；δi表示节点i与局部密度节点之间的最小距离；根据计算得到的设备节点的局部密度ρi和相对距离δi，设置密度阈值ρmin为所有节点局部密度的均值，通过迭代方法确定距离阈值δmin，满足当前阈值下的聚类中心数量不小于预设最小聚类数；将满足ρi＞ρmin且δi＞δmin的节点i确定为聚类中心；将确定的聚类中心作为核心，计算每个非聚类中心节点与各聚类中心之间的距离，将对应节点归类到距离最近的聚类中心所在类别，形成聚类结果。当新的设备接入或退出设备退出时，dbscan聚类算法提取新增或退出设备节点的特征属性，更新节点特征向量，重新计算节点距离矩阵、节点局部密度和相对距离，根据更新后的节点局部密度和相对距离，调整确定的聚类中心；然后，自动调整受影响设备节点的归属类别，动态更新聚类结果。
31、进一步的，s23，主站系统调控单元间协同控制，包括：主站系统将构建的微电网、智能台区和区域分布式电源三类分层调控单元的逻辑关系模型，分别与建立的分布式电源设备模型进行映射；采用对象关联方法将逻辑关系模型中的对象与分布式电源设备模型中对应的物理设备实体进行一一对应，融合生成包含实际设备组成拓扑和内部逻辑控制结构的微电网、智能台区和区域分布式电源分层调控单元模型；主站系统基于生成的分层调控单元模型，提取各个分层调控单元内部的监测设备对象，建立与监测设备的协议数据订阅关系，周期性地接收监测设备上传的微电网、智能台区和区域分布式电源的实时运行测量数据；主站系统将接收的各个分层调控单元的实时运行测量数据，分别输入对应分层调控单元模型中预定义的基于门限值和模糊规则的运行状态评估规则，采用门限值判断和模糊逻辑推理方法，评估各个分层调控单元的实时运行状态；主站系统根据生成的分层调控单元运行状态评估结果，结合微电网、智能台区和区域分布式电源在配电网中的拓扑连接关系，采用潮流计算方法，确定各个分层调控单元的实时供需平衡状态，生成电力调度方案。
32、具体的，生成电力调度方案，包括：当主站系统评估的分层调控单元运行状态为正常时，维持分层调控单元的当前控制模式不变，向分层调控单元内的控制设备下发正常工况下的默认控制参数；当主站系统评估的微电网分层调控单元运行状态为告警时，提取微电网内关键测量量数据，输入微电网逻辑关系模型中预定义的基于门限值的故障诊断规则，采用门限值判断方法确定微电网内的故障类型；根据诊断的故障类型，在微电网逻辑关系模型中查询预定义的故障处理策略，将查询到的微电网内部负荷削减、可控负荷切除或分布式电源解列等控制指令，通过主站系统与微电网控制设备的通信协议下发给对应的执行单元，实现微电网内部故障的自治隔离；当主站系统评估的智能台区或区域分布式电源运行状态为告警时，提取关键测量量数据，采用模糊逻辑推理方法计算故障严重程度，将计算结果与预设的严重程度阈值进行比较；当故障严重程度超过阈值时，主站系统根据智能台区和区域分布式电源的逻辑关系模型，制定故障切除方案，通过主站系统与控制设备的通信协议将故障切除指令下发给对应的开关设备，实现故障隔离；当主站系统评估的分层调控单元运行状态为过载或欠载时，提取过载或欠载分层调控单元内的关键测量量，结合分层调控单元间的拓扑连接关系，采用潮流计算方法，计算各分层调控单元的实时供需平衡状态；根据计算的供需平衡状态，结合分层调控单元内可控资源的调节能力，采用动态规划算法生成分层调控单元内部的源荷协调控制策略和分层调控单元间的功率交换控制策略；通过主站系统与控制设备的通信协议，将源荷协调控制策略下发给分层调控单元内的发电控制单元和负荷控制单元，将功率交换控制策略下发给连接相邻分层调控单元的联络开关控制单元，实现分层调控单元内部和相邻调控单元间的自治协调控制；主站系统接收分层调控单元内执行单元的控制指令执行反馈，评估控制效果对故障隔离和供需平衡的改善情况，并将评估结果作为下一时段微电网、智能台区和区域分布式电源协同生成电力调度方案的输入。
33、其中，实时运行测量数据：指微电网、智能台区和区域分布式电源等分层调控单元内部监测设备采集的实时运行工况数据。这些数据通常包括母线电压、线路电流、有功功率、无功功率、频率等电量参数，以及环境温度、光照强度、风速等外部因素。主站系统通过与监测设备建立数据订阅关系，周期性地接收和存储这些实时运行测量数据，形成反映各分层调控单元动态运行状态的数据集。实时运行测量数据是评估分层调控单元运行状态和制定调控策略的重要依据。基于门限值和模糊规则的运行状态评估规则：指主站系统预定义的，用于评估分层调控单元运行状态的一系列逻辑判断规则。运行状态评估规则主要包括两类：基于门限值的硬判断规则和基于模糊规则的软判断规则。基于门限值的硬判断规则采用明确的数值界限，将分层调控单元的运行状态划分为正常、告警、故障等级别。例如，判断母线电压是否超出额定值的±10％范围，判断线路电流是否超过热稳定极限等。硬判断规则的优点是逻辑清晰、计算简单，缺点是难以全面反映复杂的系统状态。基于模糊规则的软判断规则采用语言变量和隶属度函数，将分层调控单元的运行状态描述为良好、一般、较差等定性等级。例如，判断有功功率是否处于“较大”水平，判断电压是否“接近”额定值等。软判断规则通过多个模糊命题的组合推理，得出分层调控单元综合运行状态的定性评估，能够较好地处理不确定性和非线性问题。主站系统将实时运行测量数据输入预定义的运行状态评估规则，采用门限值判断和模糊逻辑推理等方法进行综合运算，得到定量或定性的分层调控单元运行状态评估结果，为后续的调控单元协同控制提供输入。
34、有益效果，相比于现有技术，本技术的优点在于：
35、通过采用基于cim标准的建模方式，统一分布式电源设备模型和数据交互接口，实现了主站系统与外部系统之间的即时双向数据同步，确保主站系统中的分布式电源设备模型与实际运行状态一致，为后续精准调控提供了数据基础。
36、利用dbscan聚类算法对设备节点进行自适应分组，可以根据配电网的实时拓扑结构变化，自动调整微电网、智能台区和区域分布式电源的划分范围，使分层调控单元的划分始终与配电网的物理结构匹配，提高了分层调控的适应性和灵活性。
37、在构建分层调控单元模型时，采用面向对象建模和对象关联方法，将逻辑关系模型与物理设备模型进行映射融合，形成了包含实际设备组成拓扑和内部逻辑控制结构的一体化模型。这种建模方式可以实现分层调控单元内部监测设备和控制设备的快速识别和精准定位，为后续数据采集和控制指令下发提供了便捷通道，提高了分层调控的实时性和可靠性。
38、在微电网分层调控单元中嵌入自治控制策略模块，通过实时潮流计算评估微电网的内部供需平衡状态，并根据评估结果自主调节关键负荷、一般负荷、可控负荷的功率，以及调度分布式电源和储能装置的出力，实现了微电网内部的自发自供、供需平衡与优化运行。将微电网作为独立可控单元纳入分层调控体系，可以减轻主站系统的控制压力，提高配电网的供电可靠性和运行经济性。
39、自治控制策略模块采用改进的牛顿-拉夫逊法进行潮流迭代计算，通过解耦简化雅可比矩阵，加快了计算收敛速度。同时，以各源荷节点的实测量作为状态变量的初值，避免了常规潮流计算中平启动引起的收敛困难，提高了自治控制策略的实时性和鲁棒性。
40、主站系统基于各分层调控单元的实时运行测量数据和评估结果，结合各单元在配电网中的拓扑连接关系，采用潮流计算方法优化生成电力调度方案，实现了分层调控单元之间的协同互动。通过各层级调控单元的自治运行和区域协同，既发挥了分布式控制的灵活性和适应性，又兼顾了全局调控的整体性和最优性，提高了配电网运行的经济性和安全性。
1.一种基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，其特征在于：
7.根据权利要求5所述的基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，其特征在于：
8.根据权利要求3所述的基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，其特征在于：
9.根据权利要求8所述的基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，其特征在于：
10.根据权利要求9所述的基于主站系统的有源配电网区域自治分层调控方法，其特征在于：
