技術(shù)特征：

1.一種主配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：

步驟一、建立主配網(wǎng)一體化運(yùn)行情景集和故障集；

步驟二、基于主配網(wǎng)一體化快速仿真結(jié)果建立全局協(xié)調(diào)控制策略知識(shí)庫；

步驟三、采用特征提取、決策樹生成技術(shù)生成仿真情景決策規(guī)則庫；

步驟四、通過主配網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)感知技術(shù)和自主決策匹配方法實(shí)現(xiàn)故障后主配網(wǎng)的自主決策匹配響應(yīng)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的主配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，其特征在于，在步驟一中，通過拉丁超立方抽樣法模擬生成所述運(yùn)行情景集，預(yù)測(cè)力與預(yù)測(cè)誤差分布，對(duì)每個(gè)輸入隨機(jī)變量進(jìn)行采樣，確保隨機(jī)分布區(qū)域能夠被采樣點(diǎn)完全覆蓋；改變各隨機(jī)變量采樣值的排列順序，使相互獨(dú)立的隨機(jī)變量的采樣值的相關(guān)性趨于最小，采用Cholesky分解法進(jìn)行排列順序，

采樣值公式為

其中，X_nm表示隨機(jī)變量X_n的第m個(gè)采樣值，U_m表示采樣值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的主配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，其特征在于，在步驟一中，通過給出各故障發(fā)生概率與嚴(yán)重性的綜合度量，以此篩選故障，生成所述故障集，綜合度量的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

$R\left(X_f\right)=\underset{i}{\Σ}{P}_r\left(E_i\right)S_{ev}\left(E_i\right)$

其中，X_f為當(dāng)前系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)；E_i為第i個(gè)預(yù)想故障；P_r(E_i)為E_i發(fā)生的概率；S_ev(E_i)為E_i發(fā)生后系統(tǒng)損失的嚴(yán)重程度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的主配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，其特征在于，在步驟一中，故障概率模型公式為：

P_r(F_i)＝1-exp(-λ_it_s)，

其中，F(xiàn)_i為第i條線路發(fā)生故障；P_r(F_i)為第i條線路發(fā)生故障的概率；λ_i為第i條線路的故障率；

系統(tǒng)發(fā)生故障后支路的過載損失值計(jì)算公式為：

${\mathrm{\ω}}_{Li}=\left\{\begin{array}{cc}{L}_i-L_0,& L_i\≥L_0\\ 0,& L_i\<L_0\end{array}\right.,$

其中，ω_Li表示過載損失值，L_i為支路i的實(shí)際輸送功率與功率限額之比；L₀為設(shè)定的閾值，若L_i小于L₀，調(diào)度人員認(rèn)為該支路不存在過載風(fēng)險(xiǎn)；

定義支路i的過載嚴(yán)重程度計(jì)算公式為：

$S_{ev}\left({\mathrm{\ω}}_{Li}\right)=\frac{\exp \[a({\mathrm{\ω}}_{Li}+b)\]-1}{c}$

其中，a、c均為正數(shù)，ω_Li表示過載損失值；

系統(tǒng)發(fā)生故障后節(jié)點(diǎn)i的電壓越限損失值ω_Vi計(jì)算公式為：

${\mathrm{\ω}}_{Vi}=\left\{\begin{array}{cc}{U}_{imin}-U_i,& 0\≤U_i\<U_{i\min }\\ 0,& U_{imin}\≤U_i\<U_{i\max }\\ U_i-U_{imax},& U_i\>U_{i\max }\end{array}\right.$

其中，U_i為節(jié)點(diǎn)i的電壓幅值；U_imax、U_imin分別為節(jié)點(diǎn)i的電壓幅值的上、下限；

定義節(jié)點(diǎn)i的電壓越限嚴(yán)重程度計(jì)算公式為：

$S_{ev}\left({\mathrm{\ω}}_{Vi}\right)=\frac{\exp \[a({\mathrm{\ω}}_{Vi}+b)\]-1}{c},$

其中，a、c均為正數(shù)，ω_vi表示電壓越限損失值；

通過故障篩選與排序，將排序結(jié)果中排在前面的若干故障生成所述故障集。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的主配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，其特征在于，在步驟二中，所述知識(shí)庫由電網(wǎng)故障前的運(yùn)行狀態(tài)，電網(wǎng)故障后的運(yùn)行狀態(tài)，故障最優(yōu)恢復(fù)控制策略組成，通過輸入運(yùn)行情景集和故障集進(jìn)行主配網(wǎng)一體化快速仿真，進(jìn)行主配網(wǎng)全局優(yōu)化得到故障最優(yōu)恢復(fù)控制策略，記錄電網(wǎng)發(fā)生的故障和故障前后運(yùn)行狀態(tài)、控制策略，建立所述全局協(xié)調(diào)策略知識(shí)庫。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的主配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，其特征在于，建立知識(shí)庫的步驟如下：

步驟2a主、配網(wǎng)智能體獲取當(dāng)前時(shí)刻電網(wǎng)斷面信息，通過主配網(wǎng)一體化狀態(tài)估計(jì)建立各自潮流初態(tài)；

步驟2b主配網(wǎng)智能體收集各自電網(wǎng)內(nèi)氣象信息數(shù)據(jù)，結(jié)合電網(wǎng)典型運(yùn)行方式通過拉丁超立方采樣技術(shù)得到電網(wǎng)運(yùn)行情景集。得到電網(wǎng)仿真故障集；

步驟2c針對(duì)故障集合中每個(gè)待仿真故障，采用主配網(wǎng)一體化故障恢復(fù)控制優(yōu)化問題的求解，得到主配網(wǎng)協(xié)調(diào)控制策略；

步驟2d將故障前電網(wǎng)狀態(tài)、故障后電網(wǎng)狀態(tài)和控制策略寫入全局協(xié)調(diào)控制策略知識(shí)庫，對(duì)原有庫進(jìn)行更新。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的主配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，其特征在于，在步驟三中，所述仿真情景決策規(guī)則庫是通過特征選擇技術(shù)對(duì)全局協(xié)調(diào)策略知識(shí)庫中電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)鍵特征屬性進(jìn)行提取，將選擇出的特征屬性作為輸入屬性，自動(dòng)生成決策樹，從決策樹中提取精細(xì)規(guī)則，建立仿真情景決策規(guī)則庫。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的主配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，其特征在于，基于屬性分離進(jìn)行特征選擇，將高維組合問題降為低維組合問題，屬性間相關(guān)度的計(jì)算公式為：

$R(X;Y)=\frac{I(X;Y)}{H\left(X\right)+H\left(Y\right)-I(X;Y)}$

其中，H(X)、H(Y)分別為屬性X與Y的熵；I(X；Y)為屬性X與Y之間互信息；

選擇特征屬性的公式為：

$I(F_i^{m_i};C)=\underset{j=1}{\overset{m_i}{\Σ}}I(f_j;C)-\mathrm{\η}\underset{j=1}{\overset{m_i}{\Σ}}\underset{k=j}{\overset{m_i}{\Σ}}I(f_j;f_k),$

其中，k為屬性分類的數(shù)量，Ω_i表示為第i類。m_i、和分別為Ω_i當(dāng)前提供的特征屬性個(gè)數(shù)、特征屬性集合、提供的信息量；F為特征選擇結(jié)果屬性集；m為F中的特征屬性個(gè)數(shù)；C為目標(biāo)屬性。

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的主配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，其特征在于，所述決策樹算法為檢測(cè)所有的屬性，選擇信息增益率最大的屬性產(chǎn)生決策樹節(jié)點(diǎn)，由該屬性的不同取值建立分支，再對(duì)各分支的子集遞歸調(diào)用該方法建立決策樹節(jié)點(diǎn)的分支，直到所有子集僅包含同一類別的數(shù)據(jù)為止。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的主配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，其特征在于，在步驟四中，所述主配網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)感方法，在主配網(wǎng)運(yùn)行范圍內(nèi)，認(rèn)知、理解電網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行中各個(gè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和運(yùn)行參數(shù)，將所有信息識(shí)別并轉(zhuǎn)化為主配網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)量，并甄別和剔除出其中錯(cuò)誤、無效的信息，通過分析外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)獲得電網(wǎng)受到擾動(dòng)后運(yùn)行狀態(tài)和參數(shù)，通過計(jì)算得到自主決策匹配用的特征量信息。

11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的主配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，其特征在于，在步驟四中，使用Rete算法加快規(guī)則庫的決策匹配，構(gòu)建Rete匹配網(wǎng)絡(luò)的步驟包括：

步驟4a創(chuàng)建根節(jié)點(diǎn)，形成匹配網(wǎng)絡(luò)的入口；

步驟4b從情景決策規(guī)則庫中提取新的規(guī)則，從規(guī)則的條件中提取出各個(gè)狀態(tài)變量滿足的條件：

i)檢查該規(guī)則的條件中是否出現(xiàn)了新的狀態(tài)變量，如果是新的狀態(tài)變量，添加一個(gè)類型節(jié)點(diǎn)；

ii)檢查該規(guī)則中的各個(gè)狀態(tài)變量滿足的條件是否已經(jīng)存在于α節(jié)點(diǎn)中，如果存在則記錄下該α節(jié)點(diǎn)的位置，如果沒有，則將該狀態(tài)變量滿足的條件作為一個(gè)新的α節(jié)點(diǎn)加入到網(wǎng)絡(luò)中；

iii)重復(fù)步驟ii)，直至將該規(guī)則中所有的狀態(tài)變量滿足的條件都處理完畢；

iv)組合β節(jié)點(diǎn)：第一個(gè)β節(jié)點(diǎn)由兩個(gè)α節(jié)點(diǎn)組合而成，其后的每個(gè)β節(jié)點(diǎn)由上一層的β節(jié)點(diǎn)和新的α節(jié)點(diǎn)相組合；

v)重復(fù)步驟iv)，直至生成所有β節(jié)點(diǎn)；

vi)將該規(guī)則對(duì)應(yīng)的執(zhí)行動(dòng)作封裝成最后節(jié)點(diǎn)；

步驟4c重復(fù)步驟4b，直至規(guī)則庫中的所有規(guī)則都處理完畢。

12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的主配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，其特征在于，在步驟四中，基于Rete算法進(jìn)行主配網(wǎng)故障自主決策匹配與響應(yīng)時(shí)，除了首次匹配時(shí)需要對(duì)主配網(wǎng)中的每個(gè)狀態(tài)變量都進(jìn)行匹配以外，之后每隔一個(gè)周期進(jìn)行匹配時(shí)，只需判別當(dāng)前主配網(wǎng)狀態(tài)變量相較于上個(gè)周期變化大的部分，根據(jù)變化較大的狀態(tài)變量對(duì)應(yīng)的α節(jié)點(diǎn)從β網(wǎng)絡(luò)中直接繼續(xù)匹配工作，省去了對(duì)變化小的狀態(tài)變量重復(fù)匹配的過程。