本申请涉及配电网，具体涉及一种配电网潮流优化方法、配电网潮流优化装置、电子设备以及机器可读存储介质。
背景技术：
1、配电网通过接入多种灵活性资源进行潮流优化，可提高电力系统的运行效率、稳定性和灵活性，促进可再生能源的有效利用，减少对传统化石能源的依赖，实现经济和环境的双重效益。
2、随着灵活性资源的接入，配电网在实现多目标需求下的潮流优化面临着新的挑战，目前的潮流优化方法在面对多目标需求时，难以对接入的不同类型的灵活性资源同时进行潮流优化。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种配电网潮流优化方法、配电网潮流优化装置、设备及介质，以解决现有技术中配电网接入有多种灵活性资源时，在多目标需求下，难以对具有不同特性的灵活性资源同时进行潮流优化的问题。
2、为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种配电网潮流优化方法，所述方法包括：
3、获取配电网接入的每一类灵活性资源各自对应的初始状态矢量；其中，初始状态矢量包括多个状态参数；
4、基于各个初始状态矢量进行多源数据整合，得到数据整合结果；
5、根据所述数据整合结果，确定潮流计算结果；
6、将所述潮流计算结果输入至遗传算法中，基于预设多目标潮流优化约束条件，通过遗传算法输出配电网潮流优化结果。
7、在本申请实施例中，基于各个初始状态矢量进行多源数据整合，得到数据整合结果，包括：
8、对于每一初始状态矢量，对初始状态矢量进行序列化，得到该初始状态矢量对应的初始序列，基于预设基准序列对初始序列进行无量纲化，得到该初始状态矢量对应的目标序列；
9、根据各个目标序列，生成多个数据整合矩阵；其中，每一数据整合矩阵各自对应一种资源类型；
10、根据各个数据整合矩阵，生成数据整合结果。
11、在本申请实施例中，基于预设基准序列对初始序列进行无量纲化，得到该初始状态矢量对应的目标序列，包括：
12、将预设基准序列除以初始序列，得到无量纲序列；
13、确定将无量纲序列中的最大值调整为1所需的比例因子，将无量纲序列中的最大值调整为1，并将无量纲序列中除最大值以外的其他所有数值除以所述比例因子，得到初始状态矢量对应的目标序列。
14、在本申请实施例中，根据所述数据整合结果，确定潮流计算结果，包括：
15、构建配电网的非线性形式的牛顿拉夫逊法潮流计算方程；
16、将所述数据整合结果代入牛顿拉夫逊法潮流计算方程，对牛顿拉夫逊法潮流计算方程进行泰勒展开后只取一次项，得到线性化方程；其中，线性化方程包括雅可比矩阵和修正量；
17、根据雅可比矩阵和修正量的迭代更新方法，对线性化方程进行迭代，求解修正量，直至最新求解出的修正量满足预设收敛条件，将求解出的修正量满足预设收敛条件时的线性化方程的输出结果确定为潮流计算结果。
18、在本申请实施例中，将所述潮流计算结果输入至遗传算法中，基于预设多目标潮流优化约束条件，通过遗传算法输出配电网潮流优化结果，包括：
19、在预设多目标潮流优化约束条件下，对所述潮流计算结果进行编码，生成初始种群，并将所述初始种群作为当前种群；其中，所述初始种群包括多个个体，每个个体各自代表配电网的一种潮流优化方案，每个个体均包括各个资源类型的潮流数据；
20、根据预设适应度函数确定当前种群中各个个体对应的适应度值；
21、根据适应度值满足预设适应度条件对应的个体，编码生成新的个体，新的个体满足预设多目标潮流优化约束条件；将各个新的个体组成的种群更新为当前种群，返回执行根据预设适应度函数确定当前种群中各个个体对应的适应度值的步骤，直至执行确定适应度值步骤的总次数满足预设循环条件；
22、将适应度值中的最大值对应的个体，确定为配电网潮流优化结果。
23、在本申请实施例中，预设多目标潮流优化约束条件包括根据各类灵活性资源的潮流数据计算得到的经济指标值、安全指标值、绿色指标值均大于预设多目标指标阈值。
24、在本申请实施例中，预设适应度函数为各类灵活性资源的潮流数据及其对应的预设综合权重值相乘之和。
25、本申请第二方面提供一种配电网潮流优化装置，所述装置包括：
26、状态矢量获取模块，用于获取配电网接入的每一类灵活性资源各自对应的初始状态矢量；其中，初始状态矢量包括多个状态参数；
27、数据整合模块，用于基于各个初始状态矢量进行多源数据整合，得到数据整合结果；
28、潮流计算模块，用于根据所述数据整合结果，确定潮流计算结果；
29、潮流优化模块，用于将所述潮流计算结果输入至遗传算法中，基于预设多目标潮流优化约束条件，通过遗传算法输出配电网潮流优化结果。
30、本申请第三方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的配电网潮流优化方法。
31、本申请第四方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行上述第一方面所述的配电网潮流优化方法。
32、本申请提供的配电网潮流优化方法、装置、设备及介质，通过获取每类灵活性资源的初始状态矢量，可以全面反映系统的实际情况，确保数据整合的准确性，通过使用牛顿拉夫逊法进行潮流计算，可以高效地处理复杂的电网结构，提供快速且准确的潮流计算结果，最后在多目标需求(即预设多目标潮流优化约束条件)下，利用遗传算法不断调整和优化资源配置，以探索配电网潮流优化的最优解，即确定配电网潮流优化结果，实现了对多种灵活性资源的同时潮流优化，提升了配电网的整体性能和灵活性。此外，本方法能同时考虑多种优化目标，如经济性、可靠性和环境影响，最终实现综合效益的最大化。
33、本申请实施例的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
1.一种配电网潮流优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各个初始状态矢量进行多源数据整合，得到数据整合结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于预设基准序列对初始序列进行无量纲化，得到该初始状态矢量对应的目标序列，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述数据整合结果，确定潮流计算结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述潮流计算结果输入至遗传算法中，基于预设多目标潮流优化约束条件，通过遗传算法输出配电网潮流优化结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，预设多目标潮流优化约束条件包括根据各类灵活性资源的潮流数据计算得到的经济指标值、安全指标值、绿色指标值均大于预设多目标指标阈值。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，预设适应度函数为各类灵活性资源的潮流数据及其对应的预设综合权重值相乘之和。
8.一种配电网潮流优化装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，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潮流优化方法。
10.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其特征在于，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行根据权利要求1至7中任一项所述的配电网潮流优化方法。
