(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111442203.2 (22)申请日 2021.11.30 (71)申请人 南方电网科 学研究院有限责任公司 地址 510000 广东省广州市萝岗区科 学城 科翔路11号J1栋3、 4、 5楼及J3 栋3楼 申请人 广州医科 大学 (72)发明人 邓卓明　林璧媛　周保荣　姚文峰　 郭知非　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 代理人 麦小婵 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06T 3/40(2006.01) G06F 113/04(2020.01) (54)发明名称 一种电网多重时间区间同步仿真方法、 装 置、 介质及设备 (57)摘要 本申请公开了一种电网多重时间区间同步 仿真方法、 装置、 介质及设备， 通过把需要仿真的 时间区间划分为若干个小的时间子区间， 每个区 间通过多维插值和蜂群优化跟踪预测的方法预 测初始值， 基于预测的初始值， 所有子区间可同 步实施动态仿真。 该仿真结果通过环形网络在各 子区间中传输。 根据预测的初始值以及前一区间 的仿真结果， 可以获得初始值的修正量， 对预测 的初始值进行修正， 重新进行动态仿真， 直至所 有区间预测初始值与前一区间仿真结果一致， 即 可输出所有区间仿真结果。 能够实现多重时间区 间同步实施电网动态仿真， 通过迭代的方式可以 快速修正预测的初始值并收敛于稳定的仿真结 果， 提高动态仿真的效率。 权利要求书4页 说明书14页 附图2页 CN 114036779 A 2022.02.11 CN 114036779 A 1.一种电网多重时间区间同步仿真方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 根据电网的时间变量计算所述电网的微分代数方程组， 并将待仿真的时间区间划分为 若干子区间； 根据所述 时间区间的初始值， 采用多维插值预测方法和蜂群优化跟踪预测方法预测每 个子区间的初始值； 根据所述微分代数方程组和每一子区间的初始值分别对每一子区间进行单独仿真， 获 取每一子区间的仿真结果； 通过每一子区间构 成的环形网络传递每一子区间的仿真结果， 得到每一子区间对应的 边界值； 根据每一子区间的初始值和对应的边界值计算得到修正量， 并对每一子区间的初始值 进行修正； 根据修正后的初始值， 对每一子区间重新仿真， 直到仿真得到的每一区间对应的边界 值与仿真的初始值相同， 输出仿真结果。 2.如权利要求1所述的电网多重时间区间的仿真方法， 其特征在于， 所述根据电网的时 间变量计算所述电网仿真的微分代数方程组， 并将待仿真的时间区间划分为若干子区间， 具体包括： 根据电网的时间变量， 计算所述电网动态仿真的微分代数方程组， 所述微分代数方程 组包括微分方程和代数 方程； 将所述电网需要仿真的时间区间按照预设时间长度划分为若干 子区间； 在区间划分时， 子区间为等间隔划分， 子区间内部的排列点为不等间距插入； 在区间边 界处， 状态变量不能突变， 保持连续； 控制变量和代数变量能够突变， 在区间边界处发生阶 跃； 除第一个积分子区间初始值 为已知， 其 他积分子区间初始值均未知； 其中， 所述时间变量包括状态变量x(t)、 代数变量y(t)和控制变量u(t)， 所述微分方程 为 所述代数方程为： 0＝g(x(t),y(t),u(t))， f和g分别 代表微分方程和代数 方程的代数表达式。 3.如权利要求1所述的电网多重时间区间 同步仿真方法， 其特征在于， 所述根据 所述时 间区间的初始值， 采用多维插值预测方法和蜂群优化跟踪 预测方法预测每个子区间的初始 值， 具体包括： 根据预设的相对位置在每一子区间插 入若干排列点； 根据蜂群优化的跟踪预测方法计算每次的预测因子Wj+1； 将所述时间区间的初始值作为第 一个子区间的初始值， 对于所述若干子区间中的任一 子区间， 根据第一个子区间的初始值和所述时间变量的分布情况， 采用张量积计算每一子 区间的初始值； 其中， 每次 的预测因子Wj+1＝Wj+L(r)·(Wj‑Wj‑1)+L′(r)·(Wj‑Wj‑1)， L(r)为勒让德多项 式 ，L′( r ) 为 勒 让 德 多 项 式 的 一 阶 导 数 ；每 一 子 区 间 p 的 初 始 值 预 测 为 为 所 述权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114036779 A 2第一子区间的初始值中的状态变量的初始值， 为子区间p的初始值， h为子区间的区 间长度， W为子区间p的预测因子， n为子区间的数量， p为子区间的积分维度， q为子区间p中 排列点的个数， in为第n个状态变量x(n)的插值水平， 为第n个状态变量x(n)的插值集 合。 4.如权利要求1所述的电网多重时间区间 同步仿真方法， 其特征在于， 所述根据 所述微 分代数方程组和每一子区间的初始 值分别对每一子区间进 行单独仿 真， 获取每一子区间的 仿真结果， 具体包括： 计算每一子区间上的排列点的欧米茄函数系数和性质条件； 根据所述 性质条件计算得到所述欧米茄函数系数的时间积分； 根据所述欧米茄函数系数、 每一子区间的状态变量多项式和代数变量多项式， 计算得 到每一子区间的状态变量和代数变量作为仿真结果； 其中， 所述欧米茄函数系数为 所述性质条件为： 所述欧米 茄函数系数的为拉格朗日多项式的积分： 拉格朗日多项式为 子区间p的状态变量多 项式近似为 子区间p的代数变量多项式近似为 xp,r、 yp,r,和up分别为子区间p的第r个排列点的状态变量、 代数 变量以及控制变量的数值， 子区间p上的排列点数量为3， 分别为τp,1, τp,2和 τp,3， δr,q代表克 罗内克尔delta， τp,q为数值在[0,1]区间范围内的排列点的相对位置， 微分代数方程组的控 制变量u(t)在每 个子区间内保持恒定 。 5.如权利要求1所述的电网多重时间区间 同步仿真方法， 其特征在于， 所述通过每一子 区间构成的环形网络传递每一子区间的仿真结果， 得到每一子区间对应的边界值， 在传递 过程包含数据的加密、 解密和修复， 具体包括： 将每一子区间按照时间先后顺序排列构 成环形网络， 环形网络中的每一子区间通过环 形网络与邻近的子区间进行通信； 将上一子区间的边界值作为通信的数据R(z)， 并进行规格化处理得到规格化的数据P (z)， 通过双向映射的关系， 并将规划后的数据P(z)转 化为二进制数据S(z)； 通过当前系统时钟动态生成密钥K(T)， 并根据Pony ‑ARM核心技术得到加密后的数据Q (Z)； 在环形网络中出现断线时， 可采用余项Δ修复丢失的数据； 通过加密后的数据Q(Z)将上一子区间的的边界值传递给下一子区间， 下次子区间获取 加密后的数据Q(Z)， 并根据密钥K(T)对加密后的数据进行解密， 获得解密的数据S(Z)， 作为权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114036779 A 3