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电力系统规划与运行新技术综合设计.docx
资料介绍
电力系统规划与运行新技术综合设计
1 数字孪生电网
数字孪生电网是通过构建物理电网的高精度虚拟镜像，实现电网全生命周期的实时映射、仿真分析和优化决策的技术，是电力系统规划与运行的前沿技术。数字孪生电网的技术架构包括：数据层（通过SCADA、PMU、AMI和传感器，实时采集电网的运行数据，数据层是数字孪生电网的基础，数据采集的刷新率1ms–1s，数据精度<0.5%，数据层的覆盖范围包括输电网、配电网和用户侧，数据量TB级/天，数据存储采用时序数据库和分布式文件系统）、模型层（建立电网的物理模型、行为模型和规则模型，模型层是数字孪生电网的核心，物理模型包括电网的拓扑模型、设备模型和参数模型，行为模型包括电网的潮流模型、稳定模型和保护模型，规则模型包括电网的运行规则、安全规则和市场规则，模型的精度<5%，模型的更新周期<1天）和应用层（基于数字孪生模型，进行电网的仿真分析、优化决策和智能控制，应用层是数字孪生电网的价值体现，应用层包括：电网规划仿真（基于数字孪生模型，进行电网规划的仿真验证，评估规划方案的安全性、经济性和可靠性，电网规划仿真的周期1–10年，仿真精度<5%）、电网运行优化（基于数字孪生模型，进行电网运行的优化决策，提高电网运行的安全性、经济性和效率，电网运行优化的周期15min–1h，优化效果比传统方法提高5–10%）和电网智能控制（基于数字孪生模型，进行电网的智能控制，实现电网的自动调节和自愈控制，电网智能控制的响应时间<1s，控制效果比传统方法提高10–20%））。数字孪生电网的关键技术包括：多物理场建模（建立电网的电磁、热、力多物理场耦合模型，实现高精度的虚拟仿真，多物理场建模的精度<3%，计算时间<1h（离线）或<1s（在线））、数据驱动模型（通过机器学习算法，从运行数据中学习电网的行为模型，数据驱动模型可补充物理模型的不足，提高模型的精度和适应性，数据驱动模型的精度<2%，训练时间<1天（离线）或<1h（在线））和实时数据融合（将实时运行数据与数字孪生模型融合，通过卡尔曼滤波或粒子滤波算法，实时校准模型参数，提高模型的精度，实时数据融合的精度<2%，校准周期<1s）。STM32G474数字逆变器在数字孪生电网中，作为数据采集终端，通过其通信接口上传运行数据，为数字孪生电网提供数据支持，逆变器的运行数据（电压、电流、功率、温度、频率）用于数字孪生模型的校准和验证，逆变器的数据刷新率1–10Hz，数据精度<0.5%，满足数字孪生电网的数据要求。
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| STM32G474逆变器_技术文件_1039_电力系统规划与运行新技术综合设计.docx | 45K |
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