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CN117526344A - 一种配电网无功电压控制优化方法及系统 - Google Patents

一种配电网无功电压控制优化方法及系统 Download PDF

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CN117526344A CN202311602958.3A CN202311602958A CN117526344A CN 117526344 A CN117526344 A CN 117526344A CN 202311602958 A CN202311602958 A CN 202311602958A CN 117526344 A CN117526344 A CN 117526344A
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吕斌
詹少雄
漏亦楠
周国华
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State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd Hangzhou Xiaoshan District Power Supply Co
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Abstract

本发明公开了一种配电网无功电压控制优化方法及系统，涉及无功电压控制技术领域，包括：对配电网进行初步分析，分析无功电压和负荷特性，设定优化目标；基于设定的优化目标，实时收集电网数据，通过机器学习深度分析模型进行数据分析；根据分析结果设计无功电压控制策略，优化配电网结构；根据监控结果和当前的电网状况，更新无功电压控制策略。本发明提供的配电网无功电压控制优化方法能够提升电网的运行效率和稳定性，尤其是在处理大规模新能源接入和高变化负荷的情况下。通过预测性负荷管理和实时反馈调整，本发明能够减少电压波动和设备故障，提高电网的整体性能和可靠性。此外，本发明还增强了电网对极端事件和突发情况的应对能力。

Description

一种配电网无功电压控制优化方法及系统
技术领域
本发明涉及无功电压控制技术领域，具体为一种配电网无功电压控制优化方法及系统。
背景技术
在传统的配电网管理中，主要关注点是保持电网的稳定运行和电压水平的合理范围内。随着新能源的接入和负荷需求的不断变化，传统的电压控制策略面临越来越多的挑战，尤其是在保持电网稳定性和高效运行方面。
传统方法通常依赖于固定的控制策略和人工干预，这在处理复杂的电网状况和快速变化的负荷需求时显得不够灵活和高效。无法有效应对由于新能源接入和需求波动引起的电压不稳定问题。
因此亟需一种配电网无功电压控制优化方法通过利用大数据分析、机器学习和实时监控技术，提供了一种更为灵活和自适应的电压控制策略。实时响应电网状况的变化，提前预测和解决潜在的电网问题。
发明内容
鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明解决的技术问题是：现有的配电网控制方法存在灵活性不足、无法有效应对快速变化的负荷需求和新能源接入所带来的电网稳定性问题，以及如何实现实时、高效和自适应的电网优化问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种配电网无功电压控制优化方法，包括：
对配电网进行初步分析，分析无功电压和负荷特性，设定优化目标；
基于设定的优化目标，实时收集电网数据，通过机器学习深度分析模型进行数据分析；
根据分析结果设计无功电压控制策略，优化配电网结构；
根据监控结果和当前的电网状况，更新无功电压控制策略。
作为本发明所述的配电网无功电压控制优化方法的一种优选方案，其中：所述初步分析包括收集配电网的配置、历史故障记录、维护日志、历史电压和负荷数据，识别历史性能数据中频繁的电压波动、过载情况、设备故障率；
所述分析无功电压和负荷特性包括分析电网的无功电压波动范围、稳定性和负荷变化模式，评估新能源接入对电网的影响；
所述设定具体优化目标包括电压稳定性优化、负荷管理优化、无功功率控制、新能源适应能力优化、设备性能优化。
作为本发明所述的配电网无功电压控制优化方法的一种优选方案，其中：所述实时收集电网数据包括布置传感器和数据采集设备，监控电压、电流、负荷、设备状态，建立通信网络实时传输数据，确定关键节点；
所述设备关键节点包括通过数据分析工具处理配电网的历史故障记录、维护日志、电压和负荷数据，利用统计分析和模式识别算法识别异常模式和潜在问题区域，利用电网模拟软件模拟电压和负荷变化，识别出电压波动频繁或负荷变化显著的区域，并考虑新能源接入点对所述区域的影响，使用设备健康监控系统和预测性维护工具来评估关键电网设备的运行状态和故障风险，综合分析结果，通过多因素决策分析方法综合评估每个节点在电压稳定性、负荷管理、新能源适应能力和设备性能方面的重要性，确定关键节点。
作为本发明所述的配电网无功电压控制优化方法的一种优选方案，其中：所述无功电压控制策略包括确定关键节点特性定制无功电压控制策略，表示为，
S(N)＝wv·V(N)+wl·L(N)+we·E(N)+wd·D(N)
其中，N表示关键节点，V(N)表示节点N的电压稳定性评分，L(N)表示节点N的负荷波动评分，E(N)表示节点N对新能源接入的适应能力评分，D(N)表示节点N的设备性能评分，wv,wl,we,wd表示电压稳定性、负荷波动、新能源适应能力和设备性能的权重，S(N)表示节点N的综合评分。
作为本发明所述的配电网无功电压控制优化方法的一种优选方案，其中：所述确定关键节点特性包括当S(N)＜0.45时，判断为第一风险等级，分析节点的负荷波动数据，确定波动模式及波动原因，基于分析结果，制定预测性负荷管理策略，调整调压设备，根据实时负荷变化自动调整无功功率输出；
当0.45≤S(N)≤0.85，判断为第二风险等级，分析节点的电压稳定性和无功需求，确定无功补偿需求，基于分析结果，制定无功补偿策略，重新评估并优化电网结构，实施结构优化后，再次评估电压稳定性，分析新能源输出对电网的影响，调整新能源接入策略；
S(N)＞0.85时，判断为第三风险等级，实施紧急响应计划，增加无功补偿设备并调整调压设备，重新规划电网结构，实施重构后，评估电网的整体性能，建立监控系统，持续监测重构后的关键区域电网状态。
作为本发明所述的配电网无功电压控制优化方法的一种优选方案，其中：所述制定预测性负荷管理策略包括分析关键节点的历史负荷数据，识别负荷波动的模式、识别波动原因，制定预测性负荷管理策略；
所述评估并优化电网结构包括分析电网的当前拓扑结构，识别过载线路或电压不稳定区域，使用优化算法确定无功补偿装置的最佳位置，使用电网模拟软件模拟最佳位置的优化方案，并结合仿真测试结果进行调整；
所述重新规划电网结构包括设计新的电网结构规划，对关键节点进行重构措施，在实施过程中监控重构效果，对整个电网的性能进行评估。
作为本发明所述的配电网无功电压控制优化方法的一种优选方案，其中：所述更新无功电压控制策略包括持续监控电网的实时数据，使用大数据分析工具，对从三个风险等级策略中收集的数据进行深入分析，采用模式识别算法来识别电网在不同条件下，未能解决的问题模式，利用可视化工具将分析结果可视化呈现，建立实时反馈机制，将分析结果实时反馈给电网控制中心，结合物联网技术，实时监控关键节点的电压和负荷数据，与分析结果进行对比，快速识别偏离正常范围的情况，当系统检测到问题模式时，自动向控制中心发送警报，并提出调整建议；
所述调整建议包括利用实时数据流处理技术持续收集和分析电网数据，应用卷积神经网络深度学习算法对实时数据进行高级分析，预测短期内可能出现的电网风险，根据深度学习算法的预测结果，自动调整无功电压控制策略，在电网控制系统中集成强化学习自适应算法对电网状态的自动调整；
所述对电网状态的自动调整包括利用机器学习算法实时监控电网数据，快速识别电网异常事件，部署自动化响应系统，在检测到异常时立即执行预设的响应程序，动态调整无功功率输出或切换电网运行模式，分析电网的实时状态和预测未来趋势，在发生突发事件时，提供基于当前电网状态和历史数据的最优响应策略，指导操作人员或自动执行决策，利用PSCAD/EMTDC网络仿真工具模拟电网在极端事件下的行为，评估电网的当前弹性水平，基于仿真结果，识别改进电网弹性的关键区域。
本发明的另外一个目的是提供一种配电网无功电压控制优化系统，其能通过高级数据分析和实时自适应控制策略，解决了传统电网控制方法在灵活性和应对快速变化负荷方面的不足。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种配电网无功电压控制优化系统，包括：数据分析模块、数据采集模块、电压控制模块以及策略更新模块；所述数据分析模块用于对配电网进行初步分析，分析无功电压和负荷特性，设定具体目标；所述数据采集模块用于基于设定的目标，实时收集电网数据，通过机器学习深度分析模型进行数据分析；所述电压控制模块用于根据分析结果设计无功电压控制策略，优化配电网结构；所述策略更新模块用于根据监控结果和当前的电网状况，更新无功电压控制策略。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述配电网无功电压控制优化方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述配电网无功电压控制优化方法的步骤。
本发明的有益效果：本发明提供的配电网无功电压控制优化方法能够提升电网的运行效率和稳定性，尤其是在处理大规模新能源接入和高变化负荷的情况下。通过预测性负荷管理和实时反馈调整，本发明能够减少电压波动和设备故障，提高电网的整体性能和可靠性。此外，本发明还增强了电网对极端事件和突发情况的应对能力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明一个实施例提供的一种配电网无功电压控制优化方法的整体流程图。
图2为本发明第二个实施例提供的一种配电网无功电压控制优化系统的整体结构图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例1
参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种配电网无功电压控制优化方法，包括：
对配电网进行初步分析，分析无功电压和负荷特性，设定优化目标；
基于设定的优化目标，实时收集电网数据，通过机器学习深度分析模型进行数据分析；
根据分析结果设计无功电压控制策略，优化配电网结构；
根据监控结果和当前的电网状况，更新无功电压控制策略。
初步分析包括收集配电网的配置、历史故障记录、维护日志、历史电压和负荷数据，识别历史性能数据中频繁的电压波动、过载情况、设备故障率；
分析无功电压和负荷特性包括分析电网的无功电压波动范围、稳定性和负荷变化模式，评估新能源接入对电网的影响。
设定具体优化目标包括电压稳定性优化、负荷管理优化、无功功率控制、新能源适应能力优化、设备性能优化。
实时收集电网数据包括布置传感器和数据采集设备，监控电压、电流、负荷、设备状态，建立通信网络实时传输数据，确定关键节点；
设备关键节点包括通过数据分析工具处理配电网的历史故障记录、维护日志、电压和负荷数据，利用统计分析和模式识别算法识别异常模式和潜在问题区域，为电压稳定性和设备性能评估提供基础数据，利用电网模拟软件模拟电压和负荷变化，识别出电压波动频繁或负荷变化显著的区域，并考虑新能源接入点对区域的影响，使用设备健康监控系统和预测性维护工具来评估关键电网设备的运行状态和故障风险，确保电网的物理基础稳固，综合分析结果，通过多因素决策分析方法综合评估每个节点在电压稳定性、负荷管理、新能源适应能力和设备性能方面的重要性，确定关键节点。
确定关键节点的技术方案：收集配电网的历史故障记录、维护日志、电压和负荷数据。数据应包括时间戳、故障类型、故障持续时间、影响范围、修复措施等。使用数据分析软件进行初步的统计分析，如故障频率、平均维修时间、电压和负荷波动情况。利用异常检测机器学习算法处理故障和维护数据，识别异常模式和潜在的问题区域。分析电压和负荷数据，识别波动频繁或显著的区域。根据算法结果，识别出电网中故障率高、维护需求频繁、电压波动严重或负荷变化剧烈的区域。使用电网模拟软件模拟电网的运行，特别关注已识别的问题区域。模拟中包括新能源接入点的影响，分析其对电压稳定性和负荷分布的影响。评估新能源输出波动对问题区域的影响，特别是在峰值负荷时段和不稳定气候条件下。部署设备健康监控系统，包括在线监测装置，实时追踪关键设备(包括变压器、断路器)的运行状态。利用物联网技术收集设备性能数据，包括温度、振动、负载电流。使用预测性维护软件，基于机器学习的故障预测模型，分析收集的设备数据，预测可能的故障和维护需求。采用决策树多因素决策分析方法综合评估每个节点在电压稳定性、负荷管理、新能源适应能力和设备性能方面的重要性。将模式识别结果、电网模拟数据和设备健康监控信息纳入评估。根据综合评估结果，确定电网中的关键节点。
无功电压控制策略包括确定关键节点特性定制无功电压控制策略，表示为，
S(N)＝wv·V(N)+wl·L(N)+we·E(N)+wd·D(N)
其中，N表示关键节点，V(N)表示节点N的电压稳定性评分，L(N)表示节点N的负荷波动评分，E(N)表示节点N对新能源接入的适应能力评分，D(N)表示节点N的设备性能评分，wv,wl,we,wd表示电压稳定性、负荷波动、新能源适应能力和设备性能的权重，S(N)表示节点N的综合评分。
确定关键节点特性包括当S(N)＜0.45时，判断为第一风险等级，分析节点的负荷波动数据，确定波动模式及波动原因，基于分析结果，制定预测性负荷管理策略，调整调压设备，根据实时负荷变化自动调整无功功率输出；
当0.45≤S(N)≤0.85，判断为第二风险等级，分析节点的电压稳定性和无功需求，确定无功补偿需求，基于分析结果，制定无功补偿策略，重新评估并优化电网结构，实施结构优化后，再次评估电压稳定性，分析新能源输出对电网的影响，调整新能源接入策略；
S(N)＞0.85时，判断为第三风险等级，实施紧急响应计划，增加无功补偿设备并调整调压设备，重新规划电网结构，实施重构后，评估电网的整体性能，建立监控系统，持续监测重构后的关键区域电网状态。
制定预测性负荷管理策略包括分析关键节点的历史负荷数据，识别负荷波动的模式、识别波动原因，制定预测性负荷管理策略。
收集关键节点过去3年的负荷数据，包括峰值负荷、低谷负荷和平均负荷。使用时间序列分析统计方法分析负荷数据的周期性、趋势性和随机性。应用聚类分析或异常检测算法识别不同的负荷波动模式。根据模式识别的结果，识别出常规负荷波动和异常负荷波动，包括季节性变化和突发事件导致的波动。结合局部事件(如节假日、大型活动)和天气条件(如高温、寒潮)分析负荷波动的原因。判断结果：若某些负荷波动与特定事件或天气条件相关，标记为可预测波动；否则，标记为随机波动。基于分析结果，制定负荷预测模型，预测短期和长期负荷变化。根据负荷预测模型的输出，制定调压设备和无功功率输出的调整策略。在实际电网运行中实施预测性负荷管理策略。根据实际运行数据和预测结果的偏差，适时调整预测模型和负荷管理策略，以提高准确性和效率。
使用电网分析工具分析城市电网的当前拓扑结构，关注负荷中心附近和新能源接入点的线路。检测线路过载情况和电压波动频率。若区域的线路经常过载或电压波动频繁，标记为潜在弱点。根据识别的潜在弱点，使用优化算法确定无功补偿装置的最佳位置和容量。若某区域频繁出现电压问题，优先在此区域增设无功补偿；若负荷中心附近的线路容易过载，在这些区域增设或优化补偿装置。使用电网模拟软件模拟优化方案，观察电压和负荷的变化。若模拟结果显示电压稳定性和负荷分布得到改善，继续实施该方案；若模拟结果不理想，回到无功补偿位置优化步骤进行调整。
对电网进行全面评估，关注老旧设备和线路，以及新能源接入点。分析哪些老旧设备和线路最容易导致故障，确定这些区域为重构的重点。针对识别的重点区域进行电网重构，包括更新设备、增设变电站或改造线路。在实施过程中监控重构效果。若重构改善了性能和稳定性，继续进行；若出现新问题，重新评估重构计划。重构完成后，对电网重构区域的整体性能进行评估。若性能评估显示电网稳定性和效率明显提高，建立长期监控系统；若效果不如预期，考虑进行进一步的调整或优化。
更新无功电压控制策略包括持续监控电网的实时数据，使用大数据分析工具，对从三个风险等级策略中收集的数据进行深入分析，采用模式识别算法(例如随机森林或支持向量机)来识别电网在不同条件下，未能解决的问题模式，利用可视化工具将分析结果可视化呈现，建立实时反馈机制，将分析结果实时反馈给电网控制中心，结合物联网技术，实时监控关键节点的电压和负荷数据，与分析结果进行对比，快速识别偏离正常范围的情况，当系统检测到问题模式时，自动向控制中心发送警报，并提出调整建议；
调整建议包括利用实时数据流处理技术持续收集和分析电网数据，应用卷积神经网络深度学习算法对实时数据进行高级分析，预测短期内可能出现的电网风险，根据深度学习算法的预测结果，自动调整无功电压控制策略，在电网控制系统中集成强化学习自适应算法对电网状态的自动调整；
对电网状态的自动调整包括利用机器学习算法，包括异常检测算法和时间序列分析，实时监控电网数据，快速识别电网异常事件，部署自动化响应系统，在检测到异常时立即执行预设的响应程序，动态调整无功功率输出或切换电网运行模式，分析电网的实时状态和预测未来趋势，在发生突发事件时，提供基于当前电网状态和历史数据的最优响应策略，指导操作人员或自动执行决策，利用PSCAD/EMTDC网络仿真工具模拟电网在极端事件下的行为，评估电网的当前弹性水平，基于仿真结果，识别改进电网弹性的关键区域，包括需要增强的连接点或容易受损的设备，集成微网和分布式能源资源，包括太阳能光伏、风力发电和储能系统，到电网中，提高电网对负荷波动和供电中断的适应能，实施智能电网技术，如需求响应和负荷管理，增强电网对变化条件的响应能力和自我恢复能力。
实施例2
参照图2，为本发明的一个实施例，提供了一种配电网无功电压控制优化系统，包括：
数据分析模块、数据采集模块、电压控制模块以及策略更新模块。
数据分析模块用于对配电网进行初步分析，分析无功电压和负荷特性，设定具体目标。
数据采集模块用于基于设定的目标，实时收集电网数据，通过机器学习深度分析模型进行数据分析。
电压控制模块用于根据分析结果设计无功电压控制策略，优化配电网结构。
策略更新模块用于根据监控结果和当前的电网状况，更新无功电压控制策略。
实施例3
本发明的一个实施例，其不同于前两个实施例的是：
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编辑只读存储器
(EPROM或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
实施例4
为本发明的一个实施例，提供了一种配电网无功电压控制优化方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。
电网模型：构建一个包含多个发电站、负载点和新能源接入点的标准配电网模型。
测试情境：设定不同的运行场景，包括高负荷需求、快速负荷变化、新能源波动。
使用MATLAB电网仿真软件对配电网的运行进行模拟，分别应用传统的无功电压控制方法和本发明的优化方法进行一系列的仿真实验。
记录并比较两种方法在不同情境下的电压稳定性、故障响应时间、能耗效率、新能源适应性和系统运行稳定性，实验结果如表1所示。
表1实验数据对比表
本发明方法能够更有效地应对负荷波动和新能源输出的不稳定性。确保电网的可靠运行和避免电压相关的故障，使电力供应更加稳定可靠，减少了设备损坏的风险。能够迅速识别并解决电网中的问题，从而减少故障对电网运行的影响。快速响应不仅提高了电网的运行效率，还有助于减少因故障引起的损失和不便，提高了用户满意度。在优化负荷分配和电压调节方面的效果，降低运行成本和减少能源浪费。更高的能源效率还意味着电网对环境的影响减小，符合可持续发展的目标。随着可再生能源的广泛应用，本发明方法显示出在适应新能源波动方面的优势，优异的新能源适应性确保了电网能够有效利用可再生能源，同时保持稳定运行。在维护电网整体稳定性方面的优势，尤其是在面对复杂和多变的运行条件时。
更高的系统稳定性评分也意味着电网更能抵御外部干扰和内部故障，保障了电力供应的连续性和安全性。根据上述理论实验的设计和预期数据，本发明方法与传统方法相比，本发明的配电网无功电压控制优化方法在多个关键方面均表现出显著的改进。通过结合大数据分析、机器学习和实时监控技术，本发明不仅提高了电网的运行效率和稳定性，还增强了电网对新能源波动的适应能力和对故障的快速响应能力。这些改进使得本发明的方法在确保电网稳定运行、提高能源利用效率以及适应未来电网发展趋势方面具有显著优势。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种配电网无功电压控制优化方法，其特征在于，包括：
对配电网进行初步分析，分析无功电压和负荷特性，设定优化目标；
基于设定的优化目标，实时收集电网数据，通过机器学习深度分析模型进行数据分析；
根据分析结果设计无功电压控制策略，优化配电网结构；
根据监控结果和当前的电网状况，更新无功电压控制策略。
2.如权利要求1所述的配电网无功电压控制优化方法，其特征在于：所述初步分析包括收集配电网的配置、历史故障记录、维护日志、历史电压和负荷数据，识别历史性能数据中频繁的电压波动、过载情况、设备故障率；
所述分析无功电压和负荷特性包括分析电网的无功电压波动范围、稳定性和负荷变化模式，评估新能源接入对电网的影响；
所述设定具体优化目标包括电压稳定性优化、负荷管理优化、无功功率控制、新能源适应能力优化、设备性能优化。
3.如权利要求2所述的配电网无功电压控制优化方法，其特征在于：所述实时收集电网数据包括布置传感器和数据采集设备，监控电压、电流、负荷、设备状态，建立通信网络实时传输数据，确定关键节点；
所述设备关键节点包括通过数据分析工具处理配电网的历史故障记录、维护日志、电压和负荷数据，利用统计分析和模式识别算法识别异常模式和潜在问题区域，利用电网模拟软件模拟电压和负荷变化，识别出电压波动频繁或负荷变化显著的区域，并考虑新能源接入点对所述区域的影响，使用设备健康监控系统和预测性维护工具来评估关键电网设备的运行状态和故障风险，综合分析结果，通过多因素决策分析方法综合评估每个节点在电压稳定性、负荷管理、新能源适应能力和设备性能方面的重要性，确定关键节点。
4.如权利要求3所述的配电网无功电压控制优化方法，其特征在于：所述无功电压控制策略包括确定关键节点特性定制无功电压控制策略，表示为，S(N)＝wv·V(N)+wl·L(N)+we·E(N)+wd·D(N)
其中，N表示关键节点，V(N)表示节点N的电压稳定性评分，L(N)表示节点N的负荷波动评分，E(N)表示节点N对新能源接入的适应能力评分，D(N)表示节点N的设备性能评分，wv,wl,we,wd表示电压稳定性、负荷波动、新能源适应能力和设备性能的权重，S(N)表示节点N的综合评分。
5.如权利要求4所述的配电网无功电压控制优化方法，其特征在于：所述确定关键节点特性包括当S(N)＜0.45时，判断为第一风险等级，分析节点的负荷波动数据，确定波动模式及波动原因，基于分析结果，制定预测性负荷管理策略，调整调压设备，根据实时负荷变化自动调整无功功率输出；
当0.45≤S(N)≤0.85，判断为第二风险等级，分析节点的电压稳定性和无功需求，确定无功补偿需求，基于分析结果，制定无功补偿策略，重新评估并优化电网结构，实施结构优化后，再次评估电压稳定性，分析新能源输出对电网的影响，调整新能源接入策略；
S(N)＞0.85时，判断为第三风险等级，实施紧急响应计划，增加无功补偿设备并调整调压设备，重新规划电网结构，实施重构后，评估电网的整体性能，建立监控系统，持续监测重构后的关键区域电网状态。
6.如权利要求5所述的配电网无功电压控制优化方法，其特征在于：所述制定预测性负荷管理策略包括分析关键节点的历史负荷数据，识别负荷波动的模式、识别波动原因，制定预测性负荷管理策略；
所述评估并优化电网结构包括分析电网的当前拓扑结构，识别过载线路或电压不稳定区域，使用优化算法确定无功补偿装置的最佳位置，使用电网模拟软件模拟最佳位置的优化方案，并结合仿真测试结果进行调整；
所述重新规划电网结构包括设计新的电网结构规划，对关键节点进行重构措施，在实施过程中监控重构效果，对整个电网的性能进行评估。
7.如权利要求6所述的配电网无功电压控制优化方法，其特征在于：所述更新无功电压控制策略包括持续监控电网的实时数据，使用大数据分析工具，对从三个风险等级策略中收集的数据进行深入分析，采用模式识别算法来识别电网在不同条件下，未能解决的问题模式，利用可视化工具将分析结果可视化呈现，建立实时反馈机制，将分析结果实时反馈给电网控制中心，结合物联网技术，实时监控关键节点的电压和负荷数据，与分析结果进行对比，快速识别偏离正常范围的情况，当系统检测到问题模式时，自动向控制中心发送警报，并提出调整建议；
所述调整建议包括利用实时数据流处理技术持续收集和分析电网数据，应用卷积神经网络深度学习算法对实时数据进行高级分析，预测短期内可能出现的电网风险，根据深度学习算法的预测结果，自动调整无功电压控制策略，在电网控制系统中集成强化学习自适应算法对电网状态的自动调整；
所述对电网状态的自动调整包括利用机器学习算法实时监控电网数据，快速识别电网异常事件，部署自动化响应系统，在检测到异常时立即执行预设的响应程序，动态调整无功功率输出或切换电网运行模式，分析电网的实时状态和预测未来趋势，在发生突发事件时，提供基于当前电网状态和历史数据的最优响应策略，指导操作人员或自动执行决策，利用PSCAD/EMTDC网络仿真工具模拟电网在极端事件下的行为，评估电网的当前弹性水平，基于仿真结果，识别改进电网弹性的关键区域。
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的配电网无功电压控制优化方法的系统，其特征在于，包括：数据分析模块、数据采集模块、电压控制模块以及策略更新模块；
所述数据分析模块用于对配电网进行初步分析，分析无功电压和负荷特性，设定具体目标；
所述数据采集模块用于基于设定的目标，实时收集电网数据，通过机器学习深度分析模型进行数据分析；
所述电压控制模块用于根据分析结果设计无功电压控制策略，优化配电网结构；
所述策略更新模块用于根据监控结果和当前的电网状况，更新无功电压控制策略。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的配电网无功电压控制优化方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的配电网无功电压控制优化方法的步骤。
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