本發明屬于微電網數據處理，特別涉及一種微電網能源流動可視化與優化決策方法及系統。
背景技術：
1、隨著“雙碳”目標的深入推進和可再生能源占比的不斷提高，微電網作為整合分布式能源、提升供電可靠性的重要載體，其與主網并網運行時的安全穩定問題日益凸顯。現有的微電網并網控制技術雖能在一定程度上保障基本并網操作的完成，但在應對復雜多變的實際運行環境，特別是災后恢復等特殊場景時，暴露出系統性缺陷，難以滿足高可靠性供電與精細化碳管理的雙重需求。
2、現有技術通常聚焦于并網瞬間的局部電氣量校驗，例如電壓、頻率和相位的同步性檢查。這種靜態、孤立的判斷模式，缺乏對并網前后全過程風險的連貫性評估。系統往往只能在環流或振蕩等顯性故障發生后進行被動響應，而無法在并網前對其風險進行精準預判與主動抑制。更重要的是，當單個微電網并網校驗通過后，現有系統普遍缺乏對后續多個微電網依次接入所引發的系統性、累積性風險的監測機制。例如，連續并網操作可能引發全網范圍的頻率漂移或諧波疊加，這些潛在的穩定性劣化過程在單個接入點的監測數據上難以顯現，卻可能最終導致系統級的運行危機。此外，現有技術的監控系統中，數據采集、風險判斷與控制執行等功能模塊之間耦合松散，形成了信息壁壘，導致運維決策滯后，難以實現從局部風險預警到全局態勢感知，再到自適應協同控制的閉環管理。
3、針對上述問題，本領域亟須一種能夠貫穿并網全流程、兼顧局部與全局風險、并實現智能預警與自適應調控的綜合性解決方案。現有微電網并網技術體系，在面對災后恢復等多微電網順序接入的復雜場景時，因其風險感知維度單一、各防控環節割裂以及缺乏系統性累積風險預警能力，難以保障微電網并網過程的局部瞬態安全性。
技術實現思路
1、本發明的目的，在于提供一種微電網能源流動可視化與優化決策方法及系統，通過獲取微電網監測點的原始電力特征數據計算振蕩指數，并基于振蕩指數及其衍生的波動系數、風險累積偏差系數進行多層判斷與遞歸監測，實現從全局到局部的振蕩風險精準識別。本發明能夠根據不同的預警等級自動切換電源控制模式、調整監測頻率、注入阻尼電流、均衡無功出力并動態優化碳流管理，最終通過集成可視化界面全景展示風險分布與碳流狀態，解決了現有微電網并網控制中風險感知維度單一、防控環節割裂及碳流管理脫節的問題，實現了微電網并網全過程的多層次風險巡檢與自適應協同控制，顯著提升了系統運行的安全性、穩定性及碳管理精細化水平。
2、為了達成上述目的，本發明的解決方案是：
3、一種微電網能源流動可視化與優化決策方法，包括如下步驟：
4、步驟1，根據微電網監測點的原始電力特征數據得到振蕩指數，當振蕩指數小于第一預設閾值時，在微電網監測點所屬電路環路上選取若干第一監測點，構成第一監測點集；
5、步驟2，根據第一監測點集中所有任意兩個第一監測點的振蕩指數，得到第一監測點集的振蕩指數波動系數，將所述振蕩指數波動系數與第二預設閾值進行比較，若振蕩指數波動系數大于等于第二預設閾值轉步驟3，否則轉步驟4；
6、步驟3，所述振蕩指數波動系數大于等于第二預設閾值時，定位所述第一監測點集中振蕩指數差值最大的一對第一監測點，在該對第一監測點之間的所屬電路環路區段內加密選取若干次級監測點構成新監測點集，并基于所述新監測點集及當前的系統運行狀態得到新的振蕩指數波動系數，若新的振蕩指數波動系數大于等于第二預設閾值則重復步驟3，直至重新計算得到的振蕩指數波動系數小于第二預設閾值或者迭代次數達到預設上限，此時轉步驟4；
7、步驟4，在第一監測點集中各第一監測點之間的所屬電路環路上選取若干第二監測點，獲取第二監測點的振蕩指數并與對應的第一監測點的振蕩指數進行對比計算，得到振蕩風險累積偏差系數；
8、步驟5，所述振蕩風險累積偏差系數大于等于第三預設閾值時，將第二監測點的所屬最小的電路環路的監測頻率提升至預設頻率并發出預警。
9、其中，所述步驟3中，還包括，
10、當振蕩指數波動系數大于或等于第二預設閾值時，記錄重復執行過程中的每一次執行的所屬電路環路上第一監測點的振蕩指數波動系數；
11、若在預設連續次數下的振蕩指數波動系數最大值減去最小值的得到的差值大于第四預設閾值，則采集所述電路環路上各分布式電源的輸出功率振蕩數據，通過模態分析算法提取主導振蕩模式及對應的振蕩頻率和阻尼比；
12、基于所述主導振蕩模式計算各分布式電源的參與因子，將參與因子最大的分布式電源識別為振蕩主導源并執行以下調節操作，從微電網數據庫中提取并根據預設增益系數增加所述振蕩主導源的阻尼比，并重新計算振蕩指數波動系數；
13、若所屬電路環路上第一監測點的振蕩指數波動系數仍然大于或等于第二預設閾值，則重復執行調節操作直至振蕩指數波動系數小于第二預設閾值或調節操作執行次數達到預設上限。
14、其中，所述步驟1中根據微電網監測點的原始電力特征數據得到振蕩指數，包括，
15、根據微電網各電源輸出電壓相角，得到相對于微電網中樞母線的相角差，進而得到微電網監測點所屬電路環路上各分布式電源相對相角差的標準差；
16、根據微電網監測點的電壓數據，計算與額定電壓的偏差率后求平均，得到微電網監測點的電壓幅值偏差率的平均值；
17、根據各監測點頻率數據，得到微電網監測點的頻率數據的標準差；
18、根據電壓諧波頻譜數據得到微電網監測點的電壓總諧波畸變率；
19、根據有功功率數據微分得到微電網監測點的功率變化率的最大絕對值；
20、振蕩指數的計算公式如下，
21、，
22、其中，分別為第一權重系數、第二權重系數、第三權重系數、第四權重系數和第五權重系數，滿足；為振蕩指數。
23、其中，所述步驟2中，得到第一監測點的振蕩指數波動系數的具體過程為，
24、獲取第一檢測點集中兩兩一組的第一監測點的振蕩指數，得到同一電路環路上不同第一監測點的振蕩指數和；
25、獲取第一監測點的兩兩一組的組數量；
26、計算獲取所有第一監測點的振蕩指數的算術平均值；
27、計算獲取所有兩兩一組的第一監測點的振蕩指數的振蕩指數差值的平方求和；
28、振蕩指數波動系數的計算公式如下，
29、，
30、其中，為振蕩指數波動系數。
31、其中，所述步驟4中，得到振蕩風險累積偏差系數的具體過程為，
32、計算獲取所有第二監測點的振蕩指數的算術平均值；
33、計算獲取所有第二監測點的振蕩指數的標準差；
34、計算獲取所有第一監測點的振蕩指數的標準差；
35、根據第二監測點的所屬最小的電路環路上振蕩主導源的阻尼比和預設映射關系，根據阻尼比通過預設映射關系獲取對應的比例系數；
36、振蕩風險累積偏差系數計算公式如下，
37、，
38、其中，為振蕩風險累積偏差系數。
39、其中，所述步驟5中，當振蕩風險累積偏差系數小于第三預設閾值時，獲取所有第二監測點中與微電網并網電氣點的電氣距離最遠的第二監測點的電壓諧波頻譜幅值數據，記為，并獲取所有第一監測點中與微電網并網電氣點的電氣距離最近的電流諧波頻譜幅值數據，記為；
40、基于所述電壓諧波頻譜數據和電流諧波頻譜數據，計算預設主要諧波次數下的諧波阻抗放大系數；
41、判斷所述諧波阻抗放大系數超過第五預設閾值時，在第二監測點的所屬最小的電路環路的諧波阻抗頻率特性曲線中，將最大值對應的頻率識別為諧振頻率點；
42、基于所述諧振頻率點和諧波阻抗放大系數，計算有源電力濾波器的注入電流設定值，，其中，為預設的阻尼增益系數；
43、控制有源電力濾波器在諧振頻率點注入大小為電流設定值的阻尼電流；
44、基于所述諧振頻率點，計算無功補償設備的投切調整量，，其中，為第二監測點的所屬最小的電路環路的等效電感，為預設投切電容值；
45、控制所述第二監測點的所屬最小的電路環路上的無功補償設備按照投切調整量調整投切容量。
46、其中，所述方法還包括，
47、當振蕩指數小于第一預設閾值且振蕩指數波動系數小于第二預設閾值時，獲取第二監測點的總電流數據和在第二監測點的所屬最小的電路環路的上各分布式電源節點的輸出電流數據之和；
48、計算環流疊加系數，判斷所述環流疊加系數是否超過第六預設閾值；
49、若是，則計算各分布式電源的無功功率偏差度，其中，為各分布式電源當前的無功功率輸出值，為各分布式電源無功出力的平均值；
50、基于所述無功功率偏差度生成無功均衡控制指令：識別無功功率偏差度的最大值對應的分布式電源作為調整對象，計算其無功出力調整量，其中，為預設的單次最大調整量；
51、控制分布式電源按照無功出力調整量來調整其原有的無功出力值。
52、其中，所述步驟1中，當振蕩指數大于等于第一預設閾值時，將微電網監測點所屬電路環路上所有分布式電源的控制模式切換為電流源控制模式，并發出特級預警；
53、所述步驟3中，當振蕩指數波動系數大于等于第二預設閾值時，將一組第一監測點之間的所屬電路環路的監測頻率提升至第一預設頻率，并發出高級預警；
54、所述步驟5中，當振蕩風險累積偏差系數大于等于第三預設閾值時，發出中級預警；當振蕩風險累積偏差系數小于第三預設閾值時，計算第二監測點的所屬最小的電路環路對應的主網中樞母線的振蕩風險累積偏差系數與所述第二監測點的振蕩風險累積偏差系數在預設時間段內的最大波動相似度，判斷所述最大波動相似度是否超過第四預設閾值，若是，則發出初級預警。
55、其中，所述方法還包括，
56、當發出特級預警時，將對應分布式電源的碳流監測頻率提升至第一碳監測頻率；
57、當發出高級預警時，將對應電路環路的碳流監測頻率提升至第二碳監測頻率，基于高頻碳流數據標記高碳風險區域；
58、當發出中級預警時，對相關電路環路執行碳流密度重計算；
59、根據發出的預警類型，動態顯示對應電路環路和電路環路的碳流監測頻率。
60、一種微電網能源流動可視化與優化決策系統，包括，
61、第一判斷模塊，被配置為根據微電網監測點的原始電力特征數據得到振蕩指數，當振蕩指數小于第一預設閾值時，在微電網監測點所屬電路環路上選取若干第一監測點，構成第一監測點集；
62、第二判斷模塊，被配置為根據第一監測點集中所有任意兩個第一監測點的振蕩指數，得到第一監測點集的振蕩指數波動系數，將所述振蕩指數波動系數與第二預設閾值進行比較；
63、第一執行模塊，被配置為在所述振蕩指數波動系數大于等于第二預設閾值時，定位所述第一監測點集中振蕩指數差值最大的一對第一監測點，在該對第一監測點之間的所屬電路環路區段內加密選取若干次級監測點構成新監測點集，并基于所述新監測點集及當前的系統運行狀態得到新的振蕩指數波動系數，若新的振蕩指數波動系數大于等于第二預設閾值則重復第一執行模塊的動作，直至重新計算得到的振蕩指數波動系數小于第二預設閾值或者迭代次數達到預設上限；
64、第二執行模塊，被配置為在所述振蕩指數波動系數小于第二預設閾值時或第一執行模塊的迭代次數達到預設上限時，在第一監測點集中各第一監測點之間的所屬電路環路上選取若干第二監測點，獲取第二監測點的振蕩指數并與對應的第一監測點的振蕩指數進行對比計算，得到振蕩風險累積偏差系數；以及，
65、第三執行模塊，被配置為在所述振蕩風險累積偏差系數大于等于第三預設閾值時，將第二監測點的所屬最小的電路環路的監測頻率提升至預設頻率并發出預警。
66、采用上述方案后，本發明至少具有如下技術效果或優點：
67、（1）本發明通過振蕩指數分析、第一級監測點布設、波動系數計算、第二級監測點擴展和累積偏差評估的遞進判斷邏輯，主動地在空間上逐步縮小監測范圍，在時間上追溯風險演化。這改變了傳統技術僅依賴固定監測點閾值告警的靜態模式，能夠發現那些在單一監測點上表現正常、但通過網絡傳播和累積后才會顯現的“隱性風險”，實現了對系統運行穩定性更深層次的評估。
68、（2）本發明不僅僅是發出預警，更能自動執行基于模態分析識別振蕩源并調節其阻尼、通過注入阻尼電流抑制諧波諧振、通過均衡無功出力消除環流，并基于重新計算的風險指數來驗證調控效果，必要時進行迭代優化。這種“診斷－治療－復查”的一體化能力，顯著降低了對外部人工干預的依賴，提升了系統的自治水平和響應速度。
69、（3）本發明通過分層判斷結構觸發的不同等級預警，使得運維人員能夠在全局拓撲圖上直觀地辨識出風險的性質、位置和嚴重程度。通過不同顏色和高亮方式動態標注風險電路回路，將抽象數據轉化為直觀圖形，極大地降低了決策復雜度，便于進行根源分析和對策制定，提供了從“局部精準定位”到“全局全景可視”的多維決策支持。
70、（4）本發明將振蕩風險的等級作為觸發不同粒度碳流監測與分析的開關，實現了運行安全狀態與碳排放管理的聯動。這使得系統在保障電網穩定之余，還能前瞻性地洞察穩定擾動對碳流的影響，或利用碳流數據輔助分析設備能效劣化等穩定問題的根源，最終在決策層面實現安全與低碳目標的統一，達成了“安全穩定”與“低碳運行”的跨目標協同。