本發(fā)明屬于中壓配電網(wǎng)的，尤其涉及一種基于中壓配電網(wǎng)的智能供電規(guī)劃方法。

背景技術(shù)：

1、中壓配電網(wǎng)是電力系統(tǒng)的重要組成部分，負(fù)責(zé)將電能從高壓電網(wǎng)輸送到低壓配電網(wǎng)，最終到達(dá)用戶(hù)端。隨著城市化進(jìn)程加快和電力需求的不斷增加，中壓配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行環(huán)境變得越來(lái)越復(fù)雜。這種復(fù)雜性體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，中壓配電網(wǎng)覆蓋范圍廣，線路和節(jié)點(diǎn)數(shù)量眾多，不同區(qū)域的負(fù)載特性存在顯著差異，負(fù)載波動(dòng)頻繁且不可預(yù)測(cè)。其次，隨著分布式能源（distributed?energy?resources,?ders）的接入和可再生能源發(fā)電比例的增加，中壓配電網(wǎng)的運(yùn)行特性進(jìn)一步復(fù)雜化，這對(duì)供電穩(wěn)定性和電能質(zhì)量提出了更高的要求。傳統(tǒng)的中壓配電網(wǎng)供電規(guī)劃方法主要依賴(lài)于靜態(tài)模型和預(yù)先設(shè)定的調(diào)度策略，這些方法在應(yīng)對(duì)負(fù)載波動(dòng)和故障情況下存在明顯不足。

2、現(xiàn)有技術(shù)主要采用固定調(diào)度策略或基于歷史數(shù)據(jù)的靜態(tài)優(yōu)化方法進(jìn)行供電規(guī)劃。這些方法在實(shí)際應(yīng)用中面臨著多重挑戰(zhàn)。首先，傳統(tǒng)方法缺乏對(duì)實(shí)時(shí)負(fù)載和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變化的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力，無(wú)法及時(shí)適應(yīng)快速變化的負(fù)載需求和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。這種滯后性容易導(dǎo)致局部過(guò)載、電壓偏差、供電效率低下等問(wèn)題。其次，由于中壓配電網(wǎng)中設(shè)備種類(lèi)繁多，運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，傳統(tǒng)的靜態(tài)規(guī)劃方法很難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)設(shè)備故障和緊急事件。第三，隨著信息通信技術(shù)的進(jìn)步，雖然已有部分系統(tǒng)引入了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)和優(yōu)化方法，但這些系統(tǒng)通常依賴(lài)于大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，數(shù)據(jù)獲取成本高，且模型泛化能力有限，難以適應(yīng)不斷變化的配電網(wǎng)環(huán)境。此外，現(xiàn)有技術(shù)往往缺乏一個(gè)統(tǒng)一的、智能化的供電管理平臺(tái)來(lái)整合各類(lèi)信息和優(yōu)化策略，從而難以實(shí)現(xiàn)對(duì)中壓配電網(wǎng)的全局優(yōu)化和智能管理。

3、因此，當(dāng)前的技術(shù)現(xiàn)狀中，如何有效提升中壓配電網(wǎng)供電規(guī)劃的實(shí)時(shí)性、可靠性和效率成為一個(gè)亟待解決的難題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的設(shè)計(jì)一種基于中壓配電網(wǎng)的智能供電規(guī)劃方法，通過(guò)基于自適應(yīng)動(dòng)態(tài)克隆模型與數(shù)字孿生技術(shù)的中壓配電網(wǎng)智能供電規(guī)劃方法。該方法通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集與分析，自適應(yīng)生成最優(yōu)的供電策略模型，并利用數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行精確仿真和優(yōu)化，能夠顯著提升中壓配電網(wǎng)在復(fù)雜環(huán)境下的響應(yīng)能力和運(yùn)行效率。

2、為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供了一種基于中壓配電網(wǎng)的智能供電規(guī)劃方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟一、實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，根據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字孿生模型；具體包括以下步驟；

4、s11、在中壓配電網(wǎng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)安裝智能傳感器，實(shí)時(shí)采集電網(wǎng)多模態(tài)參數(shù)；

5、s12、采用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均算法對(duì)多模態(tài)參數(shù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理；

6、s13、根據(jù)平滑處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字孿生模型；

7、s14、使用卡爾曼濾波算法通過(guò)結(jié)合預(yù)測(cè)的狀態(tài)和實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)修正數(shù)字孿生模型；

8、步驟二、根據(jù)數(shù)字孿生模型的輸出的狀態(tài)數(shù)據(jù)生成自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)克隆模型池預(yù)，測(cè)電網(wǎng)未來(lái)的負(fù)載變化和設(shè)備狀態(tài)，同時(shí)應(yīng)對(duì)不同的電網(wǎng)運(yùn)行條件和突發(fā)事故；具體包括以下步驟：

9、s21、對(duì)數(shù)字孿生模型的輸出的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到特征向量；

10、s22、構(gòu)建多個(gè)預(yù)測(cè)模型，設(shè)計(jì)包含多個(gè)預(yù)測(cè)模型的克隆模型池，其中，每個(gè)預(yù)測(cè)模型用于特定的負(fù)載模式或狀態(tài)下的預(yù)測(cè)，然后將多個(gè)預(yù)測(cè)模型定義為線性回歸模型進(jìn)行初始化，對(duì)電網(wǎng)的負(fù)載進(jìn)行初步預(yù)測(cè)；

11、s23、當(dāng)多個(gè)預(yù)測(cè)模型初始化完成，設(shè)計(jì)了基于實(shí)時(shí)反饋的自適應(yīng)權(quán)重更新算法，動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型每個(gè)模型的權(quán)重和偏置，使其能夠更好地預(yù)測(cè)實(shí)際的電網(wǎng)負(fù)載；

12、s24、設(shè)計(jì)基于誤差的加權(quán)策略選擇最適合當(dāng)前狀態(tài)的模型或融合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果；

13、步驟三、根據(jù)克隆模型池和數(shù)字孿生模型輸出的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行負(fù)載預(yù)測(cè)和供電策略仿真，同時(shí)通過(guò)結(jié)合實(shí)時(shí)電網(wǎng)狀態(tài)、預(yù)測(cè)未來(lái)負(fù)載變化和設(shè)備狀態(tài)，仿真不同的供電策略，選擇最優(yōu)策略應(yīng)對(duì)各種可能的電網(wǎng)運(yùn)行條件和突發(fā)事件；具體包括以下步驟：

14、s31、使用克隆模型池中的每個(gè)預(yù)測(cè)模型根據(jù)數(shù)字孿生模型輸出的狀態(tài)特征向量對(duì)未來(lái)時(shí)刻的負(fù)載進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到多模態(tài)負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果；

15、s32、在預(yù)測(cè)中引入自適應(yīng)正則化項(xiàng)，控制每個(gè)預(yù)測(cè)模型對(duì)電網(wǎng)狀態(tài)變化的響應(yīng)；

16、s33、構(gòu)建引入波動(dòng)調(diào)節(jié)系數(shù)的動(dòng)態(tài)模型集成策略，通過(guò)調(diào)整每個(gè)預(yù)測(cè)模型的權(quán)重，適應(yīng)電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)變化；

17、s34、集成每個(gè)預(yù)測(cè)模型的未來(lái)負(fù)載，在數(shù)字孿生模型中模擬多個(gè)供電策略并在數(shù)字孿生模型中進(jìn)行仿真，計(jì)算每個(gè)策略在下一時(shí)刻的仿真輸出，并基于多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算綜合評(píng)分，選擇綜合評(píng)分最高的策略作為實(shí)際執(zhí)行的供電策略；

18、步驟四、結(jié)合多模態(tài)負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果和根據(jù)綜合評(píng)分計(jì)算的優(yōu)先級(jí)排序，繼續(xù)優(yōu)化供電策略，確保電網(wǎng)在復(fù)雜的負(fù)載條件下高效穩(wěn)定運(yùn)行；具體包括以下步驟：

19、s41、根據(jù)多模態(tài)負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果和根據(jù)綜合評(píng)分計(jì)算的優(yōu)先級(jí)排序定義基于最小化供電損耗、最大化電壓穩(wěn)定性和最小化設(shè)備過(guò)載的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)；

20、s42、在多模態(tài)負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果和根據(jù)綜合評(píng)分計(jì)算的優(yōu)先級(jí)排序中引入調(diào)度約束項(xiàng)，確保在生成供電策略時(shí)考慮最優(yōu)的調(diào)度方案；

21、s43、將目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)和調(diào)度約束項(xiàng)結(jié)合，得到優(yōu)化問(wèn)題；

22、s44、設(shè)計(jì)自適應(yīng)優(yōu)化算法根據(jù)電網(wǎng)實(shí)時(shí)狀態(tài)和負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，得到最優(yōu)供電策略；

23、步驟五、執(zhí)行最優(yōu)供電策略并進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，將監(jiān)控的結(jié)果進(jìn)行反饋，在執(zhí)行策略時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整策略參數(shù)，確保策略執(zhí)行的準(zhǔn)確性和電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行；具體包括以下步驟：

24、s51、將當(dāng)前的實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)設(shè)定初始參數(shù)，執(zhí)行初始參數(shù)作為最優(yōu)供電策略的執(zhí)行計(jì)劃；

25、s52、在策略執(zhí)行的過(guò)程中，實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)電網(wǎng)的關(guān)鍵參數(shù)，將實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)傳輸至中央控制系統(tǒng)，以與預(yù)測(cè)的策略執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算執(zhí)行誤差，根據(jù)執(zhí)行誤差的大小和方向，通過(guò)調(diào)整初始參數(shù)來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)修正，得到策略參數(shù)；

26、s53、在策略執(zhí)行過(guò)程中，引入動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制，對(duì)電網(wǎng)的整體運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估，得到評(píng)估結(jié)果；

27、步驟六、根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控和反饋的數(shù)據(jù)，實(shí)施故障預(yù)測(cè)和自愈合機(jī)制；具體包括以下步驟：

28、s61、構(gòu)建多層次動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，將在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中提取的特征作為輸入，進(jìn)行故障預(yù)測(cè)；

29、s62、在故障預(yù)測(cè)中加入自適應(yīng)異常檢測(cè)算法，對(duì)電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)的歷史狀態(tài)和當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別出可能的故障模式；一旦檢測(cè)到某個(gè)節(jié)點(diǎn)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)的故障概率超過(guò)預(yù)設(shè)閾值，將立即啟動(dòng)自愈合機(jī)制；所述自適應(yīng)異常檢測(cè)算法包括預(yù)定義的自愈合策略集合，每個(gè)策略對(duì)應(yīng)特定類(lèi)型的故障響應(yīng)；

30、s63、結(jié)合故障響應(yīng)時(shí)間、恢復(fù)成本和電網(wǎng)穩(wěn)定性，設(shè)計(jì)自愈合策略多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，計(jì)算每個(gè)自愈合策略?xún)?yōu)先級(jí)得分，評(píng)估每個(gè)策略的綜合效果，根據(jù)優(yōu)先級(jí)得分對(duì)所有自愈合策略進(jìn)行排序，并選擇得分最高的策略作為最終執(zhí)行的自愈合措施；

31、s64、選擇最優(yōu)的自愈合策略后，立即執(zhí)行該策略，恢復(fù)電網(wǎng)的正常運(yùn)行，同時(shí)監(jiān)測(cè)電網(wǎng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)，評(píng)估自愈合策略的效果，并根據(jù)反饋進(jìn)行必要的策略調(diào)整；

32、s65、在每次故障事件處理后自動(dòng)進(jìn)入一個(gè)閉環(huán)優(yōu)化過(guò)程，通過(guò)分析每次自愈合的效果和系統(tǒng)響應(yīng)的效率，更新多層次動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型和自愈合策略集合。

33、進(jìn)一步地，所述數(shù)字孿生模型用于描述中壓配電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)行為，包括：

34、構(gòu)建狀態(tài)空間模型表示數(shù)字孿生模型，所述狀態(tài)空間模型用狀態(tài)向量表示系統(tǒng)在時(shí)刻的全局狀態(tài)，包括所有節(jié)點(diǎn)的電壓和電流信息，通過(guò)構(gòu)建狀態(tài)空間模型，模擬和預(yù)測(cè)電網(wǎng)狀態(tài)的變化。

35、進(jìn)一步地，所述s23，具體表示如下：

36、當(dāng)新的數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)，重新計(jì)算每個(gè)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)誤差，并根據(jù)該誤差調(diào)整模型的權(quán)重，表示如下：

37、

38、其中，是更新后的權(quán)重向量，是當(dāng)前的權(quán)重，是學(xué)習(xí)率，是實(shí)際的負(fù)載值，是模型的預(yù)測(cè)值；

39、通過(guò)不斷調(diào)整權(quán)重，每個(gè)預(yù)測(cè)模型能夠在多種負(fù)載模式下進(jìn)行優(yōu)化，適應(yīng)不同的運(yùn)行狀態(tài)。

40、進(jìn)一步地，所述s24，具體表示如下：

41、首先，計(jì)算每個(gè)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)誤差，所述預(yù)測(cè)偏差是實(shí)際負(fù)載與預(yù)測(cè)值之間的平方差；

42、然后，基于預(yù)測(cè)偏差，計(jì)算每個(gè)模型的權(quán)重因子，所述每個(gè)模型的權(quán)重因子用于融合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果；

43、最后，通過(guò)權(quán)重因子動(dòng)態(tài)調(diào)整模型的影響力，綜合各模型的預(yù)測(cè)以得到更準(zhǔn)確的最終預(yù)測(cè)值。

44、進(jìn)一步地，所述步驟二，還包括：

45、引入在線適應(yīng)與擴(kuò)展機(jī)制，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到某段時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)誤差持續(xù)超出預(yù)設(shè)閾值時(shí)，意味著現(xiàn)有的克隆模型池不能適應(yīng)當(dāng)前的電網(wǎng)狀態(tài)，然后自動(dòng)生成一個(gè)新的預(yù)測(cè)模型，并將其加入克隆模型池中，新的預(yù)測(cè)模型基于當(dāng)前最優(yōu)模型的參數(shù)初始化，經(jīng)過(guò)在線學(xué)習(xí)調(diào)整以適應(yīng)新的負(fù)載模式。

46、進(jìn)一步地，所述自適應(yīng)正則化項(xiàng)包含懲罰項(xiàng)、對(duì)電網(wǎng)當(dāng)前負(fù)載波動(dòng)性和歷史數(shù)據(jù)的調(diào)整，表示如下：

47、，

48、其中，表示正則化項(xiàng)，用于捕捉電網(wǎng)狀態(tài)的波動(dòng)性；表示電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量；表示節(jié)點(diǎn)權(quán)重，控制每個(gè)節(jié)點(diǎn)的波動(dòng)對(duì)整體正則化的貢獻(xiàn)；和分別表示第個(gè)節(jié)點(diǎn)的電壓和電流；和分別表示第個(gè)節(jié)點(diǎn)的歷史平均電壓和電流，用于計(jì)算當(dāng)前狀態(tài)的偏離度。

49、進(jìn)一步地，所述基于最小化供電損耗、最大化電壓穩(wěn)定性和最小化設(shè)備過(guò)載的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，表示如下：

50、，

51、其中，表示供電策略的綜合優(yōu)化目標(biāo)；分別表示目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，反映每個(gè)指標(biāo)的重要性；n表示節(jié)點(diǎn)總數(shù)；t表示當(dāng)前時(shí)刻；表示在策略下，節(jié)點(diǎn)的功率損耗；表示在策略下，節(jié)點(diǎn)的電壓；表示參考電壓值，用于衡量電壓穩(wěn)定性；表示在策略下，節(jié)點(diǎn)的負(fù)載；表示節(jié)點(diǎn)的最大允許負(fù)載，防止設(shè)備過(guò)載。

52、進(jìn)一步地，所述s44、設(shè)計(jì)自適應(yīng)優(yōu)化算法根據(jù)電網(wǎng)實(shí)時(shí)狀態(tài)和負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，具體包括：

53、結(jié)合粒子群優(yōu)化和拉格朗日松弛法，平衡目標(biāo)函數(shù)與約束之間的關(guān)系，在每次迭代中，算法會(huì)更新粒子的位置和速度，同時(shí)調(diào)整拉格朗日乘子來(lái)松弛調(diào)度約束，得到最優(yōu)供電策略，表示如下：

54、，

55、其中，表示第次迭代的供電策略；表示第次迭代的供電策略；表示學(xué)習(xí)率，用于控制每次更新的步長(zhǎng)；表示對(duì)供電策略的梯度；表示拉格朗日乘子，調(diào)整不同調(diào)度策略的松弛程度；表示第次迭代的供電策略的優(yōu)化目標(biāo)；表示調(diào)度約束項(xiàng)；p表示總調(diào)度策略；表示在供電策略下，第個(gè)調(diào)度策略的調(diào)度結(jié)果；表示第個(gè)調(diào)度策略的預(yù)期調(diào)度結(jié)果。

56、進(jìn)一步地，所述動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制，表示如下：

57、，

58、其中，表示是當(dāng)前策略執(zhí)行的整體評(píng)估值；表示不同運(yùn)行指標(biāo)的權(quán)重，控制各指標(biāo)對(duì)整體評(píng)估的影響；

59、若評(píng)估函數(shù)未達(dá)到預(yù)設(shè)的目標(biāo)值，則自動(dòng)重新計(jì)算策略參數(shù)，并進(jìn)入下一輪策略執(zhí)行與調(diào)整循環(huán)，直到評(píng)估函數(shù)達(dá)到理想水平。

60、進(jìn)一步地，所述自適應(yīng)異常檢測(cè)算法，構(gòu)建如下：

61、設(shè)定一個(gè)動(dòng)態(tài)故障預(yù)測(cè)指標(biāo)，評(píng)估每個(gè)節(jié)點(diǎn)的故障概率，使用貝葉斯更新機(jī)制結(jié)合馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法來(lái)計(jì)算故障概率，表示如下：

62、，

63、其中，表示在時(shí)間時(shí)刻的故障概率；表示條件似然函數(shù)，表示在執(zhí)行參數(shù)下觀察到特征向量的可能性；表示先驗(yàn)概率，表示時(shí)間時(shí)刻的故障先驗(yàn)知識(shí)；表示特征向量的邊際概率；

64、所述結(jié)合故障響應(yīng)時(shí)間、恢復(fù)成本和電網(wǎng)穩(wěn)定性，設(shè)計(jì)自愈合策略多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，計(jì)算每個(gè)自愈合策略?xún)?yōu)先級(jí)得分，表示如下：

65、，

66、其中，表示自愈合策略的優(yōu)先級(jí)得分；表示策略的響應(yīng)時(shí)間，越短越優(yōu)；表示策略的恢復(fù)成本；表示策略對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性的影響函數(shù)，越高越優(yōu)；表示優(yōu)先級(jí)權(quán)重系數(shù)，用于平衡不同目標(biāo)的影響；

67、根據(jù)優(yōu)先級(jí)得分對(duì)所有自愈合策略進(jìn)行排序，并選擇得分最高的策略作為最終執(zhí)行的自愈合措施。

68、本發(fā)明的有益技術(shù)效果至少在于以下幾點(diǎn)：

69、本發(fā)明通過(guò)引入自適應(yīng)動(dòng)態(tài)克隆模型，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)自動(dòng)生成和調(diào)整不同運(yùn)行場(chǎng)景下的負(fù)載預(yù)測(cè)和供電策略模型。該模型能夠自適應(yīng)地克隆和優(yōu)化策略，動(dòng)態(tài)響應(yīng)配電網(wǎng)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，有效解決了負(fù)載波動(dòng)頻繁、傳統(tǒng)方法無(wú)法實(shí)時(shí)應(yīng)對(duì)的問(wèn)題。通過(guò)在線學(xué)習(xí)和持續(xù)優(yōu)化，模型在復(fù)雜多變的環(huán)境中仍能保持高效、可靠的供電規(guī)劃。

70、本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建中壓配電網(wǎng)的數(shù)字孿生模型，實(shí)時(shí)反映配電網(wǎng)的物理狀態(tài)和運(yùn)行參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)電網(wǎng)的精確仿真和全局優(yōu)化。數(shù)字孿生技術(shù)能夠集成多源數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)更新模型狀態(tài)，使得供電策略的優(yōu)化不僅基于當(dāng)前數(shù)據(jù)，還能進(jìn)行未來(lái)狀態(tài)的模擬和驗(yàn)證，確保供電方案在各類(lèi)復(fù)雜條件下的最優(yōu)性和穩(wěn)定性。相較于傳統(tǒng)的靜態(tài)模型，數(shù)字孿生模型提供了一個(gè)實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的全局視角，能夠更好地應(yīng)對(duì)中壓配電網(wǎng)中設(shè)備故障、負(fù)載突變等緊急情況，實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)和自愈合。

71、本發(fā)明提出了一個(gè)集成化的智能供電管理平臺(tái)。該平臺(tái)結(jié)合自適應(yīng)動(dòng)態(tài)克隆模型和數(shù)字孿生技術(shù)，能夠從數(shù)據(jù)采集、負(fù)載預(yù)測(cè)、策略仿真到供電優(yōu)化進(jìn)行全流程智能化管理。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和反饋控制，平臺(tái)能夠持續(xù)優(yōu)化供電策略，最大化供電效率和安全性。同時(shí)，系統(tǒng)具備緊急響應(yīng)和自愈合功能，能夠在出現(xiàn)故障或異常時(shí)，迅速執(zhí)行應(yīng)急策略，減少供電中斷時(shí)間和范圍。