CN120999620A - 一种配电台区波动负荷预警方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种配电台区波动负荷预警方法及其系统，涉及电力配电网智能监测与控制技术领域。该方法包括：构建与运行状态同步的数字孪生模型，对数字孪生数据集进行时域与频域联合分析，提取功率幅值变化率与相位跳变指标，生成负荷波动向量；基于负荷波动向量的统计特性与历史负荷分布确定自适应阈值，并在波动超限时生成初级预警信号；采用分布式协同分析算法识别主导负荷源及不平衡类别；将主导负荷源识别结果与初级预警信号关联分析，生成综合预警信息；并将综合预警信息输出至配电台区监控平台，实现动态可视化与智能调控。该方法可实现对配电台区波动负荷的实时识别与主动预警，提升系统运行的安全性与智能化水平。

Description

一种配电台区波动负荷预警方法及其系统

技术领域

本发明涉及电力配电网智能监测与控制技术领域，尤其涉及一种配电台区波动负荷预警方法及其系统。

背景技术

配电台区是连接配电网与终端用户的重要节点，其运行状态直接影响区域供电的可靠性和电能质量。随着分布式电源、电动汽车及可控负荷的大量接入，台区负荷呈现出强随机性和突发性，负荷波动的幅值和频率不断增大，导致三相不平衡、电压越限和设备热过载等问题日益突出。

现有技术中，台区负荷分析多依赖静态统计模型或周期性预测算法，这些方法假设负荷变化规律稳定，难以反映瞬时波动特征。部分研究引入频域分析或机器学习方法识别异常波动，但多数算法仅基于单节点数据，忽略节点间的电气耦合关系，无法实现对波动源的准确定位和全局性判断。

在异常识别与预警方面，传统方案多采用固定阈值判别机制，不能根据运行状态自适应调整，导致误报率高、时效性差。同时，现有系统多停留在数据监测层面，缺乏与运行控制和调度系统的联动能力，无法形成有效的预警—响应闭环。

因此，当前配电台区在负荷波动的实时识别、阈值动态调整、主导负荷源定位及预警信息联动展示等方面仍存在不足，亟需一种能够综合多源数据、反映拓扑特性并具备动态分析能力的技术方案，以实现对配电台区波动负荷的精确监测与智能预警。

发明内容

针对以上问题，本发明提出一种配电台区波动负荷预警方法及其系统。

本发明通过如下的技术方案来实现上述目的：

一种配电台区波动负荷预警方法，所述方法包括以下步骤：

S1：获取布设于配电台区各相线路的电压和电流信号，并结合配电台区的拓扑结构及运行参数，构建与配电台区实时同步的数字孪生模型，将所述电压、电流信号作为输入参数映射至所述数字孪生模型，以生成表征配电台区实时运行状态的数字孪生数据集；

S2：对所述数字孪生数据集进行多域特征处理，采用时域与频域联合分析方法提取表征功率幅值变化和相位变化的动态特征指标，根据所述动态特征指标计算得到描述负荷波动程度的负荷波动向量，用于反映配电台区在不同时间段的负荷变化趋势；

S3：基于所述负荷波动向量的统计变化特性与历史负荷分布，确定用于判断波动异常的自适应阈值，当检测到所述负荷波动向量超过所述自适应阈值时，生成初级波动预警信号；

S4：当检测到所述初级波动预警信号时，启动主导负荷源识别过程：将配电台区内多个监测节点对应的负荷波动向量输入至所述数字孪生模型，通过分布式协同分析算法识别引起负荷波动的主导负荷源，并确定所述主导负荷源对应的节点位置及不平衡类别；

S5：将主导负荷源识别结果与所述初级波动预警信号进行关联分析，生成包含波动强度等级、主导负荷源信息及不平衡类别的综合预警信息，并将所述综合预警信息输出至配电台区监控平台或调度终端，以提示运行人员进行干预或调节。

作为本发明的一种优选方案，所述数字孪生模型由多个虚拟节点与虚拟线路单元组成的图结构构成，所述虚拟节点分别对应于配电台区中的物理设备，所述虚拟线路单元用于表征各虚拟节点之间的电气耦合关系；

对数字孪生数据集进行实时参数同步时，采用基于电压灵敏度矩阵的在线一致性校正机制进行参数更新，其中，所述电压灵敏度矩阵由配电台区的拓扑结构及线路阻抗参数线性化建模得到，用于刻画节点电压对注入功率变化的响应关系；

参数更新规则为：

；

式中，、分别为更新前和更新后的数字孪生参数向量；为实测电压变化量；为数字孪生参数向量的修正增量；为步长系数；为电压灵敏度矩阵；为加权矩阵；为稀疏正则化系数；

以保证数字孪生模型与配电台区运行状态保持实时一致。

作为本发明的一种优选方案，步骤S2具体包括：

对数字孪生数据集中的功率序列应用隔离森林算法识别并剔除点异常样本，将异常点位置以功率序列的中位数进行填充，得到时域清洁功率序列；

对所述时域清洁功率序列执行快速傅里叶变换，转换至频域后应用低通滤波器滤除高频分量，再经逆快速傅里叶变换重构，得到频域平滑功率序列；

基于配电台区的拓扑结构构建图拉普拉斯矩阵，将所述数字孪生数据集中各节点的频域平滑功率序列作为图信号，执行图频域滤波以平滑空间噪声，得到拓扑一致的功率序列；

基于所述拓扑一致的功率序列，构建以时间为输入、功率为输出的高斯过程回归模型，采用滑动窗口最大似然估计方法，在线更新所述高斯过程回归模型的超参数以修正参数漂移，并输出更新后的预测置信区间；

根据更新后的高斯过程回归模型输出，计算拓扑一致的功率序列在自适应滑动时间窗口内的幅值变化率置信区间上界，作为鲁棒性幅值变化率，并同步计算电压与电流信号之间的相位跳变指标；

依据所述拓扑一致的功率序列中主导频率分量的周期，动态调整进行动态调整自适应滑动时间窗口的长度；

将所述鲁棒性幅值变化率与所述相位跳变指标组合为负荷波动向量。

作为本发明的一种优选方案，步骤S3中，所述确定用于判断波动异常的自适应阈值，方法包括：

从历史负荷数据库中提取预设时间范围内的历史负荷波动向量，按配电台区的拓扑结构对历史负荷波动向量赋予与节点电气邻接度和线路阻抗距离相关的空间权重，计算加权经验分布函数；

以历史负荷波动向量中的鲁棒性幅值变化率为横轴、以相位跳变指标为纵轴，构建二维特征平面，在所述二维特征平面上基于加权经验分布函数计算覆盖预设置信水平的等高轮廓线；所述预设置信水平依据高斯过程回归模型输出的鲁棒性幅值变化率统计分布确定；

将所述等高轮廓线向外扩展安全边际，形成动态决策边界，将所述动态决策边界作为自适应阈值。

作为本发明的一种优选方案，步骤S3中，所述当检测到所述负荷波动向量超过所述自适应阈值时，生成初级波动预警信号，具体包括：

根据高斯过程回归模型输出的预测置信区间宽度，计算鲁棒性幅值变化率的不确定性水平，当不确定性水平高于预设门限时按第一比例系数增大动态决策边界的安全边际，当不确定性水平低于预设门限时按第二比例系数减小动态决策边界的安全边际，以实现自适应阈值的实时修正；

建立预警频率反馈机制，统计单位时间窗口内已生成的初级波动预警信号数量，当所述初级波动预警信号数量超过频率阈值时，按预设步长增大安全边际；当所述初级波动预警信号数量低于频率阈值时，按预设步长减小安全边际；

将更新后的动态决策边界作为自适应阈值，与实时的负荷波动向量比对，当连续时间窗口内的负荷波动向量超过经修正后的自适应阈值的比例达到设定判定阈值时，生成初级波动预警信号，并记录对应的时间索引及数字孪生模型中的节点编号。

作为本发明的一种优选方案，所述主导负荷源识别过程包括节点动态特征提取与协同聚类步骤：

基于数字孪生模型中各节点的负荷波动向量，提取融合长期动态特性与短期波动特性的多尺度节点动态特征向量；所述长期动态特性通过拟合Ornstein-Uhlenbeck随机过程参数获得，所述短期波动特性包括瞬时变化梯度与变化方差；

在所述数字孪生模型的图结构上，基于更新后的数字孪生参数向量计算电气距离，并以所述电气距离为权重，对所述多尺度节点动态特征向量执行分布式协同聚类；

将聚类生成的节点群落与历史负荷特征库进行匹配，将匹配成功的群落标记为候选主导负荷源。

作为本发明的一种优选方案，所述确定所述主导负荷源对应的节点位置及不平衡类别，包括：

基于所述数字孪生模型中的节点电气连接关系，构建从所述候选主导负荷源到配电台区根节点的波动影响传播模型，计算波动能量在传播路径上的衰减系数；

基于所述波动影响传播模型与衰减系数，计算所述候选主导负荷源对配电台区三相不平衡度的贡献权重，将贡献权重最大的候选主导负荷源确定为主导负荷源，并记录所述主导负荷源对应的节点位置及不平衡类别。

作为本发明的一种优选方案，步骤S5中，所述生成包含波动强度等级、主导负荷源信息及不平衡类别的综合预警信息，具体包括：

基于初级波动预警信号记录的时间索引和数字孪生模型中的节点编号，从数字孪生数据集中提取对应时间段及节点范围的负荷波动向量，并在时间轴上构建滑动时间窗口；

在每个滑动时间窗口内，对主导负荷源节点的初级波动预警信号进行统计聚合，计算各主导负荷源节点的平均功率变化幅值、单位时间内预警信号频率以及波动方差，构建主导负荷源节点的波动强度评分函数：；

式中，为主导负荷源节点的波动强度评分值；、、为自适应加权系数；

根据所述波动强度评分函数输出的连续值，利用模糊推理映射模型将连续评分值映射至离散的波动强度等级区间，生成多级波动强度等级；

将所述多级波动强度等级与主导负荷源的节点位置、主导负荷源类型及不平衡类别进行数据融合，形成结构化的综合预警信息。

作为本发明的一种优选方案，将所述综合预警信息输出至配电台区监控平台或调度终端，方法包括：

将结构化的综合预警信息数据帧转换为预设的数据交换格式；

基于综合预警信息数据帧中的波动强度等级与主导负荷源类型，通过规则匹配引擎在调控策略知识库中检索与波动强度等级对应的调控策略模板，生成候选调控建议集；

通过配电台区通信链路和预设的通信协议接口，将转换后的综合预警信息数据帧与候选调控建议集同步发送至配电台区监控平台或调度终端；

在配电台区监控平台或调度终端的人机交互界面中，按照告警等级显示规则，对综合预警信息进行可视化展示；

在可视化界面中，以数字孪生模型的拓扑结构为基础，标注主导负荷源节点位置，并渲染从主导负荷源到配电台区根节点的波动因果路径，实现动态拓扑展示与告警状态同步更新。

一种配电台区波动负荷预警系统，所述系统包括：

数据采集模块，用于获取布设于配电台区各相线路的电压和电流信号，并接收配电台区的拓扑结构及运行参数；

数字孪生建模模块，用于基于配电台区的拓扑结构及运行参数，构建与配电台区实时同步的数字孪生模型，并将所述电压和电流信号作为输入参数映射至所述数字孪生模型，以生成表征配电台区实时运行状态的数字孪生数据集；

多域特征处理模块，用于对所述数字孪生数据集进行时域与频域联合分析，提取表征功率幅值变化和相位变化的动态特征指标，并计算描述负荷波动程度的负荷波动向量，用于反映配电台区在不同时间段的负荷变化趋势；

自适应阈值计算模块，用于基于所述负荷波动向量的统计变化特性与历史负荷分布，确定用于判断波动异常的自适应阈值，并在检测到所述负荷波动向量超过所述自适应阈值时生成初级波动预警信号；

主导负荷源识别模块，用于在检测到所述初级波动预警信号时，将配电台区内多个监测节点对应的负荷波动向量输入至所述数字孪生模型，通过分布式协同分析算法识别引起负荷波动的主导负荷源，并确定所述主导负荷源对应的节点位置及不平衡类别；

综合预警生成模块，用于将主导负荷源识别结果与所述初级波动预警信号进行关联分析，生成包含波动强度等级、主导负荷源信息及不平衡类别的综合预警信息；

信息交互与可视化模块，用于将所述综合预警信息以预设的数据交换格式输出至配电台区监控平台或调度终端，并在数字孪生模型的拓扑结构界面中进行动态可视化展示，以提示运行人员进行干预或调节。

本发明的有益效果是：通过构建与配电台区运行状态同步的数字孪生模型，实现多源数据的融合建模与实时仿真，提高了波动监测的精度和响应速度；通过时域与频域联合分析的多维特征提取方式，能够全面刻画功率变化特征，实现对负荷波动趋势与扰动特征的精确捕捉；采用基于历史分布的自适应阈值判定机制，能够根据运行状态动态调整预警阈值，显著降低误报和漏报率；引入分布式协同分析算法识别主导负荷源，实现对波动源的精准定位与不平衡类别判定，提高了波动预警的针对性和可解释性；通过综合关联分析生成包含波动强度等级、主导负荷源信息及不平衡类别的综合预警信息，并联动监控平台进行展示，实现了预警信息的自动生成与智能调控闭环。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1为本发明的方法流程图；

图2为本发明实施例中的系统模块示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，为本发明的一个实施例，该实施例提供了一种配电台区波动负荷预警方法，包括以下步骤：

S1：获取布设于配电台区各相线路的电压和电流信号，并结合配电台区的拓扑结构及运行参数，构建与配电台区实时同步的数字孪生模型，将所电压、电流信号作为输入参数映射至数字孪生模型，以生成表征配电台区实时运行状态的数字孪生数据集。

在其中一个实施例中，通过在数字空间中构建与物理台区相对应的虚拟网络，并实时校正其模型参数，使数字孪生体与物理台区保持动态一致，从而为负荷波动预警提供准确的输入数据。

首先在配电台区的每个关键监测点（如台区低压出线、支路节点及主要负荷端）布设电压与电流采集装置，这些采集装置通过通信网络将实时信号上传至数字孪生平台。在该平台上，建立一个由虚拟节点和虚拟线路单元组成的拓扑图结构。每个虚拟节点对应于物理台区中的一个实际设备（例如变压器、馈线接点或用户负荷端）。每个虚拟线路单元用于描述两个虚拟节点之间的电气连接特性，其参数包括线路阻抗、导纳以及线路功率损耗系数。通过该结构，可以在虚拟空间中模拟台区中电压、电流及功率流动的实际物理过程。

在运行过程中，物理台区的工况会不断变化，例如负荷波动、温度变化、接入设备变化等，都会导致线路参数发生偏移。为了使数字孪生模型持续反映真实状态，本实施例采用基于电压灵敏度矩阵的在线一致性校正机制。

电压灵敏度矩阵描述了各虚拟节点电压变化对注入功率变化的线性响应关系，例如当某节点功率增加时，电压下降的比例即为该节点对自身功率的灵敏度。该矩阵可通过配电台区的拓扑及线路阻抗参数线性化建模获得。

数字孪生参数向量包含数字孪生模型中各虚拟线路单元的参数集合，例如线路阻抗、节点导纳等。这些参数随着时间更新，用以反映物理系统的动态变化。修正增量表示模型参数在当前时刻的修正量，是优化过程的变量，它的求解目标是使模型计算出的虚拟节点电压变化与实测电压变化之间的偏差最小化。

在每个更新周期，系统会采集各监测节点的实时电压变化量，并与数字孪生模型预测的电压变化进行比较。基于这种差异，系统执行以下优化计算：

；

式中，、分别为更新前和更新后的数字孪生参数向量；为实测电压变化量，为数字孪生参数向量的修正增量，通过计算虚拟模型预测的电压变化与实测电压变化之间的差值来表示模型偏离真实工况的程度；为步长系数，用于控制更新步长，防止修正过度导致模型振荡；为电压灵敏度矩阵；为加权矩阵，通过加权矩阵对不同节点的误差赋予不同权重，优先修正对电压稳定性影响更大的关键节点；为稀疏正则化系数，稀疏正则化项用于限制参数修正的幅度，使得只有与实际波动相关的少数参数被更新，避免过度调整造成系统不稳定；

更新后的数字孪生参数向量被写入数字孪生模型中，再次计算虚拟节点电压，与实测电压比对，若误差收敛到预设阈值以内，则认为模型已与物理台区保持一致。

该算法所涉及的数学计算均可通过现有开源优化工具（如PyTorch、TensorFlow或CVXPy）实现，模型参数及电压采样数据可由常见的智能采集终端和台区监测装置获得。加权矩阵、步长系数以及稀疏正则化系数的取值可根据配电台区的规模、节点数量及数据更新周期灵活设定，以保证算法在实时运行中的稳定性与计算效率。其中，加权矩阵的对角元素可依据节点电压灵敏度或节点重要度确定。比如，当基于电压灵敏度确定时，可取，为电压灵敏度矩阵的对角元，为防止除零的常数；当基于节点重要度确定时，可取，按节点的电压等级、负荷容量及波动频率归一化计算，取值范围为0.2～1.0。步长系数可取固定值或自适应递减形式。例如，固定步长时，取值范围为0.05～0.3；自适应步长时，可取，为初始步长（如0.2），为衰减系数（0.01～0.05），为更新轮次；在实际配电台区中，可根据数据更新周期（例如每10秒至30秒）调整步长，使模型在高频采样条件下仍能稳定收敛。稀疏正则化系数可取0.001～0.1之间的值，并可根据负荷波动强度动态调整：，为初始值（如0.01），为调节系数（0.1～0.5），为当前周期内负荷波动标准差；当系统负荷波动剧烈时，稀疏正则化系数自动增大，以增强模型的鲁棒性；当系统平稳时，减小，以提高校正灵敏度。

通过以上方法，数字孪生模型能够在几秒至几十秒内完成一次全局参数校正。在配电台区出现突发负荷变化、接入分布式电源或电动汽车群充电等情况下，可实时识别出模型偏差并快速修正。校正后的模型为后续的负荷波动预警提供高精度的输入数据，使得预测模型能够基于真实运行状态进行训练与推理，显著提高预警准确性。

S2：对数字孪生数据集进行多域特征处理，采用时域与频域联合分析方法提取表征功率幅值变化和相位变化的动态特征指标，根据动态特征指标计算得到描述负荷波动程度的负荷波动向量，用于反映配电台区在不同时间段的负荷变化趋势。

在其中一个实施例中，步骤S2通过隔离森林算法清除异常点→傅里叶变换+低通滤波平滑时间信号→图信号滤波增强空间一致性→高斯过程回归实现动态预测与置信区间计算→幅值变化率与相位跳变提取形成负荷波动向量。整个实现流程如下：

S21：异常样本识别与时域清洁功率序列生成

配电台区的实时负荷信号往往存在由于传感器漂移、通信抖动或临时干扰引起的孤立异常点。为了防止这些异常点影响后续波动检测的精度，本实施例首先在数字孪生数据集中选取各节点的功率时间序列，应用隔离森林算法（Isolation Forest）进行异常检测。

隔离森林的原理是通过随机划分特征空间生成多棵决策树，异常样本在树中路径较短，容易被孤立。算法输出每个样本点的异常评分，若评分高于预设阈值（例如，可设置为0.55），即视为异常样本，污染率参数通常可设置在0.01至0.05之间，以适应不同数据质量场景。对被判定为异常的样本位置，采用该功率序列在时间窗口内的中位数值替代，从而生成连续、无突变的时域清洁功率序列。中位数填充可有效避免因平均值偏移导致的误差放大，使重构后的功率序列在保持波动趋势的同时抑制瞬态干扰。

S22：频域平滑与低通重构

在得到时域清洁功率序列后，为进一步去除测量噪声并提取主导周期成分，对功率序列执行快速傅里叶变换（FFT），将信号从时域转换至频域。在频域中，可以清晰观察到各频率分量的能量分布。低频分量通常反映负荷的正常周期性变化（例如白天夜间功率波动），而高频分量多由瞬态干扰或采样误差引起。因此，应用低通滤波器仅保留低频部分，滤除高频噪声。滤波后，对频域信号执行逆快速傅里叶变换（IFFT），重构回时域信号，从而得到频域平滑功率序列。该序列的波动形态更加平稳、连续，适合后续分析。

S23：图信号滤波与拓扑一致性校正

为保证空间上的数据一致性，将配电台区的物理结构映射为图结构模型。图的节点代表台区中的测量点（如分支节点、用户接入点、变压器端），边表示线路连接关系。基于该拓扑结构，构建图拉普拉斯矩阵（Graph Laplacian Matrix），矩阵元素反映节点间的电气耦合强度。将各节点的频域平滑功率序列视为图信号，通过图频域滤波器（GraphSpectral Filter）对信号进行平滑处理。例如，通过设置一个频谱响应函数为的热核滤波器来实现，其中为平滑系数，为图拉普拉斯矩阵的特征值。图频域滤波的作用在于：若某节点数据存在突变或偏离邻近节点的情况，滤波过程会根据邻接关系进行平滑修正，使得处理后得到的拓扑一致的功率序列同时保持时间连续性与空间一致性。这保证了台区整体数据的电气合理性。

S24：高斯过程回归模型的动态更新

在获得拓扑一致功率序列后，为实现负荷变化趋势的自适应预测与不确定度估计，构建一个以时间为输入、功率为输出的高斯过程回归（GPR）模型。

高斯过程回归是一种非参数化的统计建模方法，可根据历史观测点预测任意时间点的输出值，并同时给出预测置信区间。在实际运行中，负荷分布随时间和季节变化而漂移，为保持预测模型与当前状态的一致性，本实施例采用滑动窗口最大似然估计对GPR模型的超参数（包括核函数长度尺度、噪声方差等）进行在线更新。更新规则确保模型能够自动修正参数漂移，使预测置信区间随负荷动态调整。

更新后的模型在每个时间窗口输出两个关键量：

预测功率的均值（表示预期趋势）；

预测置信区间（表示波动不确定性范围）。

S25：鲁棒性幅值变化率与相位跳变指标提取

根据以上高斯过程回归模型输出的置信区间上界，本实施例定义鲁棒性幅值变化率，即：在置信区间的上限内计算功率随时间的相对变化率。该指标相较于传统差分法更稳定，能够有效抑制瞬时尖峰或异常波动。

同时，从数字孪生数据集中对应时刻的电压与电流信号计算瞬时相位角（例如通过反正切运算得到），相邻时刻的相位差即为相位跳变指标。该指标反映了功率因数或电气负载类型的动态变化。

S26：自适应滑动时间窗口调整

由于不同配电台区节点的主导频率分量（如日负荷周期、光伏出力周期）可能不同，本实施例根据拓扑一致功率序列的主导频率自动调整滑动窗口长度。当主导周期较短时（例如光伏波动），窗口长度自动减小以提高响应速度；当周期较长时（如居民负荷），窗口长度相应增加以保持统计稳定性。这样可确保鲁棒性幅值变化率和相位指标始终在合适的时间尺度上计算。

S27：负荷波动向量生成

将鲁棒性幅值变化率与相位跳变指标按时间同步组合，形成二元向量：

；

该向量即为负荷波动向量，用于描述配电台区在当前时刻的负荷波动特征。负荷波动向量将在后续步骤中用于异常波动识别、主导负荷源定位及综合预警分析。

以上方法的每个子过程均可由数字孪生系统中的计算模块自动执行。异常检测、FFT滤波、图信号滤波、高斯过程预测及滑动窗口控制均可并行运行。整个方法在保证数据质量的同时，实现了配电台区负荷波动特征的多域精确提取，构成后续波动识别的基础。

S3：基于负荷波动向量的统计变化特性与历史负荷分布，确定用于判断波动异常的自适应阈值，当检测到所述负荷波动向量超过自适应阈值时，生成初级波动预警信号。

在本发明的其中一个实施例中，依据历史负荷波动规律和实时预测模型输出，建立能够反映配电台区负荷动态特征的阈值决策边界，用于判断负荷波动是否属于异常状态。具体包括以下过程：

S31：调用配电台区历史负荷数据库在预设时间范围内（例如过去30天）的运行记录，每条历史记录包含数据孪生模型生成的历史负荷波动向量，其中为历史时刻的鲁棒性幅值变化率，用于反映该时刻负荷功率的相对变化速度；为电压与电流信号间的相位跳变指标，用于反映负荷相位特征变化情况。

为使历史样本的分布反映实际电气连接特征，系统依据配电台区的拓扑结构，为每个历史样本分配空间权重，该权重由两部分构成：

节点间电气邻接度系数：用于描述节点间的电气耦合强度，距离越近、连接越紧密，权重越高；

线路阻抗距离因子：用于描述节点之间电气距离对功率传播的影响，阻抗越大，权重越低。

系统通过归一化处理得到每个样本的加权系数，随后基于这些加权样本构建加权经验分布函数（Weighted Empirical Distribution Function, WEDF），用于刻画配电台区负荷波动的总体统计特征。实现中可采用如下步骤：

对所有历史样本点按加权顺序进行累积分布统计；

对每个维度（幅值变化率、相位跳变）计算加权频次并归一化；

形成二维加权经验分布函数，其中为鲁棒性幅值变化率，为相位跳变指标。

通过此加权建模，系统能够反映不同节点对全局波动的相对贡献，提高阈值决策对空间分布差异的适应性。

S32：将所有历史样本映射至以“鲁棒性幅值变化率”为横轴、“相位跳变指标”为纵轴的二维坐标平面中，每个样本点的坐标表示其在特定时间内的负荷波动状态。依据加权经验分布函数计算不同置信水平（如90%、95%、99%）下的统计覆盖区域。置信水平由高斯过程回归模型（GPR）输出的鲁棒性幅值变化率预测分布确定。GPR模型提供每个时间点预测值的均值与方差，方差越大代表预测不确定性越高，对应的置信水平应越低。

根据该统计特性自适应地选择置信水平（如在预测不确定性较高时选择90%，较低时选择99%），然后在二维特征平面上绘制出对应置信水平的等高轮廓线，表示大多数正常负荷波动样本的统计分布边界。

S33：为防止边界过于贴合历史数据，导致对新波动过度敏感，系统将等高轮廓线按安全边际进行外扩，外扩的比例可根据系统预设的风险系数或经验系数（例如5%–10%）设定，扩展后的边界形成动态决策边界（Dynamic Decision Boundary, DDB）。自适应阈值即为该动态决策边界对应的函数关系或数值集合，用于判断实时负荷波动向量是否处于正常区域。

当后续步骤中检测到实时负荷波动向量落在该边界之外时，即判定为“波动异常”状态，并触发初级波动预警信号的生成过程。

该自适应阈值确定过程可在配电台区数字孪生系统的中央处理单元中以软件方式实现，其核心算法可由Python、MATLAB或C++实现，采用NumPy、SciPy等数值库完成加权统计与等高线计算。数据输入为历史数字孪生数据集及当前GPR预测输出，数据输出为二维动态阈值矩阵或边界方程，供后续的异常检测部分实时调用。

本实施例中，在检测到实时负荷波动向量超出自适应阈值后，依据模型预测不确定性和历史预警频率动态修正阈值边界，并在满足连续性判定条件时生成预警信号。

S34：实时获取高斯过程回归模型输出的预测置信区间，该置信区间由模型的方差项表征。根据预测置信区间宽度，计算鲁棒性幅值变化率的不确定性水平，具体为：通过归一化处理得到当前时刻的不确定水平参数，其计算形式可表示为：，其中为参考标准差，表示模型在正常工况下的波动水平。

设定两个比例系数：

第一比例系数：用于高不确定性条件下增大阈值边界；

第二比例系数：用于低不确定性条件下减小阈值边界。

当（高于预设门限）时执行：；

当（低于预设门限）时执行：

通过以上实时更新，实现了自适应阈值的在线修正，确保波动检测的灵敏度与模型稳定性保持动态平衡。

S35：建立预警频率反馈机制，统计单位时间窗口（例如5分钟或1小时）内已生成的初级波动预警信号数量，并设定目标频率阈值及调整步长。若，则认为当前阈值过低，误报可能性增加，因此执行；若，则认为阈值过高，漏检风险增加，因此执行：。此反馈调整过程确保阈值在长期运行中根据系统行为自学习优化，使预警机制维持在合理的灵敏度范围内。

S36：将更新后的动态决策边界作为自适应阈值，与实时的负荷波动向量比对，当检测到位于自适应阈值之外时，记录当前时间索引与数字孪生模型对应节点编号。为避免偶发噪声导致误判，系统引入连续时间窗口机制：若在长度为的时间窗口内，超过修正后阈值的判定次数比例满足：，则确认该节点存在持续性负荷波动异常，触发初级波动预警信号生成。其中，为窗口内超过阈值的时刻数，为窗口内总采样数，为连续判定阈值比例（例如0.6或0.7）。

生成的初级波动预警信号包含以下信息字段：

时间索引；

对应节点编号（源自数字孪生模型映射）；

当前修正阈值参数；

波动强度等级（可根据分级定义）。

初级波动预警信号生成的实现方法可部署于数字孪生平台的在线分析层，采用并行计算架构以保证实时性。输入数据包括：动态决策边界参数、高斯过程回归模型预测置信区间、实时负荷波动向量序列。输出为结构化的初级预警事件数据流，可经消息队列（如MQTT或Kafka）发送至调度终端或智能控制系统，用于后续负荷调整或人工干预。

本实施例通过将模型不确定性分析与反馈频率机制耦合，实现了双闭环的阈值自调系统：

短期修正环（基于模型不确定性）：快速响应模型预测波动，实时微调安全边际，防止阈值滞后；

中长期修正环（基于预警频率）：通过统计周期反馈自动调整系统灵敏度，确保长期稳定性；

连续判定逻辑：避免单点误触发，通过时序累计判定强化异常识别的可靠性。

S4：当检测到初级波动预警信号时，启动主导负荷源识别过程：将配电台区内多个监测节点对应的负荷波动向量输入至所述数字孪生模型，通过分布式协同分析算法识别引起负荷波动的主导负荷源，并确定主导负荷源对应的节点位置及不平衡类别。

在配电台区中，准确识别导致电压波动和三相不平衡的特定负荷源（如某台大型电机或某片居民区的充电桩）是进行精准调控的关键。传统方法往往只能判断“存在异常”，而无法快速定位“异常源头”，导致运维效率低下。本实施例详细阐述了如何通过数字孪生模型与高级数据分析技术，实现主导负荷源的自动识别与定位。

S41：提取多尺度节点动态特征向量

对于不同类型的负荷，其波动特性不同。例如，电机启动表现为瞬时大梯度变化（短期特性），而居民区用电则呈现周期性的缓慢波动（长期特性）。为了全面刻画，需要同时提取长、短期特征。

长期动态特性提取：对每个节点，将其负荷波动向量视为一个随时间变化的信号，采用Ornstein-Uhlenbeck (OU)随机过程对该信号进行建模。该过程能很好地描述在均值附近波动并具有向长期均值回归特性的物理过程，符合电力负荷的动态行为。使用最大似然估计法拟合该OU过程，得到三个核心参数：

均值回归速率：表示负荷从波动状态恢复到正常水平的速度。

长期均值：表示负荷在长期运行中的平均水平。

波动率：表示负荷波动的剧烈程度。

短期波动特性提取包括瞬时变化梯度与变化方差：

瞬时变化梯度：计算当前时刻负荷值与前一个时刻负荷值的差分（或使用更短时间窗口的线性回归斜率），用于捕捉负荷的突然变化。

变化方差：在一个滑动的短时间窗口（如1分钟）内，计算负荷值的方差，用于衡量该段时间内负荷的稳定程度。

将以上OU过程的三个参数、瞬时变化梯度和变化方差，与步骤S2中已计算出的鲁棒性幅值变化率和相位跳变指标合并，共同构成一个综合的多尺度节点动态特征向量，该向量从多个维度完整地描述了一个节点的负荷行为模式。

S42：电气距离加权的分布式协同聚类

在电网中，电气距离近的节点相互影响更大。本步骤旨在找出那些在电气上紧密连接且用电行为相似的节点组，这些节点组很可能由同一个主导负荷源（如一个工厂）或同一类负荷源（如一个居民区）引起。利用之前通过电压灵敏度矩阵在线校正后得到的更新后的数字孪生参数向量（包含精确的线路阻抗等参数），根据电网拓扑和线路阻抗，计算任意两个节点之间的电气距离。一种常见的方法是计算节点间等效阻抗的模值，阻抗越大，电气距离越远。

执行分布式协同聚类：将整个配电台区的数字孪生模型视为一个图，节点是电气节点，边是线路，边的权重是电气距离的倒数（即电气距离越近，权重越大）。

采用一种分布式聚类算法，例如加权谱聚类或基于消息传递的社区发现算法。每个节点将其多尺度节点动态特征向量发送给其电气邻居。聚类算法不仅比较节点间特征向量的相似度（如余弦相似度），而且将电气距离作为权重。这意味着两个节点即使特征相似，但如果电气距离很远，它们也不会被归为一类；反之，如果电气距离近且特征相似，则极有可能被归为同一群落。

通过多轮节点间的信息交换与聚合，最终形成若干个节点群落。

S43：候选主导负荷源标记

预先建立一个历史负荷特征库，其中存储了各种典型负荷源（如“水泵电机”、“电弧炉”、“居民区”、“数据中心”）的多尺度节点动态特征向量模板。将步骤S42中识别出的每个节点群落的整体特征（如群落内所有节点特征向量的均值）与特征库中的模板进行相似度匹配（如计算欧氏距离或余弦相似度）。若某个群落的特征与某个模板的相似度超过预设的匹配阈值，则将该群落标记为候选主导负荷源。例如，一个被识别的群落，其特征与“电弧炉”模板高度匹配，它就被标记为“候选电弧炉负荷”。

S44：主导负荷源的最终确定

一个负荷源的波动会沿着电网线路传播，并在传播过程中因线路阻抗而衰减。距离问题显现点（如三相不平衡度超标的母线）越近、路径阻抗越小的负荷源，其实际影响越大。基于数字孪生模型中精确的节点连接关系和线路阻抗参数，构建从每一个候选主导负荷源所在位置，到整个配电台区供电根节点的电气路径。在此路径上，建立一个波动影响传播模型。该模型可以简化为一个传递函数，通过计算线路阻抗和网络拓扑，求解出波动能量从源节点到根节点的衰减系数。衰减系数越大，表示该负荷源的影响越不容易被系统感知。

基于波动影响传播模型与衰减系数，计算候选主导负荷源对配电台区三相不平衡度的贡献权重，即对于每个候选主导负荷源，其贡献权重的计算公式可以设计为：贡献权重=(该群落的核心特征强度，如波动率)/(衰减系数)。

比较所有候选主导负荷源的贡献权重，将贡献权重最大的候选主导负荷源确定为最终的主导负荷源，并自动记录下该主导负荷源对应的节点位置（如“12号变压器下游第5号节点”）及不平衡类别（如“导致B相重载”）。

S5：将主导负荷源识别结果与初级波动预警信号进行关联分析，生成包含波动强度等级、主导负荷源信息及不平衡类别的综合预警信息，并将综合预警信息输出至配电台区监控平台或调度终端，以提示运行人员进行干预或调节。

在其中一个具体实施例中，生成包含波动强度等级、主导负荷源信息及不平衡类别的综合预警信息的方法包括以下步骤：

S51：数据提取与时间窗口构建

当检测到初级波动预警信号时，首先根据预警信号记录的时间索引和数字孪生模型中对应节点编号，从数字孪生数据集中提取与预警信号时间相匹配的负荷波动向量。为便于统计计算，在时间轴上建立滑动时间窗口，滑动窗口的长度由系统设定的观测周期确定，例如5分钟、10分钟或30分钟等，每个窗口覆盖该时间段内的连续负荷波动数据，当窗口向前滑动时，新的实时数据不断进入，过期数据被剔除，从而实现连续的动态更新。

S52：波动特征统计计算

在每个滑动时间窗口内，对主导负荷源节点的初级波动预警信号进行统计聚合。

从提取的负荷波动向量中计算以下三个特征量：

（1）平均功率变化幅值：表示主导负荷源节点在该时间窗口内功率变化的平均幅度，其计算方式为：，其中，为节点在第时刻的功率值，为该窗口内的平均功率，为滑动时间窗口内的采样点数量；

（2）单位时间内预警信号频率：表示在一个时间窗口内，节点触发初级波动预警信号的次数与窗口时长的比值，频率越高，说明负荷波动越频繁；

（3）波动方差：表示该节点在窗口内负荷波动的不稳定程度，其定义为：，方差越大，表示波动越剧烈。

以上三项指标可以全面反映主导负荷源节点的波动强度、波动频率及稳定性特征。

S53：波动强度评分与等级划分

为综合评估各主导负荷源节点的波动程度，在本实施例中构建波动强度评分函数：

；

式中，为主导负荷源节点的波动强度评分值，越高，表明对应节点的波动越剧烈；、、为系统设定的自适应加权系数，用于平衡三项指标的重要性；

自适应加权系数可通过历史数据回归分析确定，例如在初期通过经验设定为，随后系统可根据实时误差反馈自动调整，使评分模型逐步优化。

利用模糊推理映射模型对进行离散化处理。该模型预设若干个评分区间与波动等级标签的对应关系，例如：

范围在0-0.3之间，则波动强度等级为Ⅰ级（轻微波动）；

范围在0.3-0.6之间，则波动强度等级为Ⅱ级（中等波动）；

范围在0.6-0.8之间，则波动强度等级为Ⅲ级（显著波动）；

范围大于0.8时，则波动强度等级为Ⅳ级（严重波动）。

S54：综合信息融合与输出

模糊推理模块根据评分值与阈值区间的隶属度函数计算结果，为每个节点自动分配相应的波动强度等级标签。在得到多级波动强度等级后，系统将该结果与主导负荷源节点的基础信息进行融合，包括节点位置、主导负荷源类型及不平衡类别。

S55：可视化展示过程

对生成的综合预警信息进行结构化封装。综合预警信息数据中包含预警信号时间索引、主导负荷源节点编号、波动强度等级、主导负荷源类型、不平衡类别、波动因果路径索引以及由高斯过程回归模型输出的置信度等字段信息。为了实现跨系统数据互通，系统将结构化数据帧转换为预设的数据交换格式。该数据交换格式可以为JSON、XML或符合IEC61850 MMS标准的报文格式。在云端监控场景下，通常采用JSON格式以便于解析与二次开发；在与电力自动化终端设备交互时，可采用IEC 61850标准格式以确保与配电自动化系统的通信兼容性。

系统内部配置有调控策略知识库，该知识库预先存储多种针对不同波动强度等级和负荷源类型的可执行策略模板。每个模板均以波动强度等级和负荷源类型的组合为索引，形成双关键字检索结构。例如，当波动强度等级为中等且主导负荷源类型为感性负荷时，知识库中可能对应的策略模板包括无功补偿设备启停、变压器分接头电压档位调整或功率因数自动校正等调控措施。系统通过规则匹配引擎自动读取综合预警信息中的波动强度等级与主导负荷源类型字段，并在调控策略知识库中检索对应的策略模板。当存在多个符合条件的模板时，系统将其整合为候选调控建议集，并与综合预警信息数据帧进行数据融合，形成可直接供调度终端调用的完整指令集。

通过配电台区通信链路和预设的通信协议接口，将转换后的综合预警信息数据帧与候选调控建议集同步发送至配电台区监控平台或调度终端。通信链路可以采用工业以太网、4G或5G工业无线专网，通信协议可选择IEC 60870-5-104、MQTT或HTTPS等标准化协议。数据传输前，通信接口模块负责执行编码与协议封装，确保数据在不同平台之间实现可靠互操作。当系统采用MQTT协议时，可将综合预警信息消息发布至统一主题路径，例如“/district/grid/alerts/composite_warning”，监控平台或调度终端通过订阅该主题即可实时接收来自台区现场的预警数据，实现云端同步。

监控平台或调度终端接收到综合预警信息后，通过人机交互界面模块按照预设的告警等级显示规则进行可视化展示。系统根据波动强度等级自动分配颜色和显示优先级，例如Ⅰ级对应绿色、Ⅱ级对应黄色、Ⅲ级对应橙色、Ⅳ级对应红色，以实现不同级别告警的视觉区分。界面可同时提供表格视图与拓扑视图两种展示方式。在表格视图中，系统按照时间顺序列出各主导负荷源节点的预警记录、负荷类型、不平衡类别及对应的调控建议；在拓扑视图中，则以数字孪生模型为基础，实时标注主导负荷源的空间位置和波动状态。

在数字孪生拓扑界面上执行动态渲染，以实现主导负荷源节点的可视化标注及波动因果路径的图形化呈现。数字孪生模型以台区的真实电气拓扑结构为基础，通过三维图形渲染引擎（如WebGL、Cesium或Three.js）实现节点、线路及波动路径的实时展示。当新的综合预警信息到达时，拓扑界面自动刷新并更新节点状态。系统通过颜色渐变和动态线条动画表示波动能量在传播路径上的衰减方向与强度变化，从而形成立体化的波动传播可视图。用户可在界面中点击主导负荷源节点，查看该节点的详细信息，包括波动强度等级、负荷源类型、不平衡类别及候选调控建议集。系统还支持历史回放功能，允许用户追踪指定时间段内波动事件的演化轨迹。

在本实施例中，数据接口与协议定义均基于现有的通信标准，可直接在配电监控系统或调度自动化平台上实现。规则匹配引擎采用键值映射与优先级排序算法，计算复杂度低，能够在毫秒级响应时间内完成策略匹配。可视化渲染模块采用事件驱动机制，能够实时响应告警数据更新并保持界面状态同步，从而保证系统运行的连续性与实时性。

如图2所示，为本发明的另一个实施例，该实施例提供了一种配电台区波动负荷预警系统，包括：

数据采集模块，用于获取布设于配电台区各相线路的电压和电流信号，并接收配电台区的拓扑结构及运行参数；

数字孪生建模模块，用于基于配电台区的拓扑结构及运行参数，构建与配电台区实时同步的数字孪生模型，并将电压和电流信号作为输入参数映射至所述数字孪生模型，以生成表征配电台区实时运行状态的数字孪生数据集；

多域特征处理模块，用于对数字孪生数据集进行时域与频域联合分析，提取表征功率幅值变化和相位变化的动态特征指标，并计算描述负荷波动程度的负荷波动向量，用于反映配电台区在不同时间段的负荷变化趋势；

自适应阈值计算模块，用于基于负荷波动向量的统计变化特性与历史负荷分布，确定用于判断波动异常的自适应阈值，并在检测到负荷波动向量超过自适应阈值时生成初级波动预警信号；

主导负荷源识别模块，用于在检测到初级波动预警信号时，将配电台区内多个监测节点对应的负荷波动向量输入至数字孪生模型，通过分布式协同分析算法识别引起负荷波动的主导负荷源，并确定主导负荷源对应的节点位置及不平衡类别；

综合预警生成模块，用于将主导负荷源识别结果与初级波动预警信号进行关联分析，生成包含波动强度等级、主导负荷源信息及不平衡类别的综合预警信息；

信息交互与可视化模块，用于将综合预警信息以预设的数据交换格式输出至配电台区监控平台或调度终端，并在数字孪生模型的拓扑结构界面中进行动态可视化展示，以提示运行人员进行干预或调节。

综上所述，本发明在数据融合、动态特征分析、自适应阈值判断、主导负荷源识别及综合预警联动等方面形成了系统性的创新机制。通过引入数字孪生技术与多域数据建模，实现了对配电台区运行状态的实时仿真与智能预警。该方法结构清晰、实现可行，能够显著提升配电台区波动负荷的检测精度与运行安全性，具有广泛的工程应用前景，可推广应用于智能配电网、区域能源互联网及分布式供能系统的实时监测与主动防控领域。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种配电台区波动负荷预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：获取布设于配电台区各相线路的电压和电流信号，并结合配电台区的拓扑结构及运行参数，构建与配电台区实时同步的数字孪生模型，将所述电压、电流信号作为输入参数映射至所述数字孪生模型，以生成表征配电台区实时运行状态的数字孪生数据集；

S2：对所述数字孪生数据集进行多域特征处理，采用时域与频域联合分析方法提取表征功率幅值变化和相位变化的动态特征指标，根据所述动态特征指标计算得到描述负荷波动程度的负荷波动向量，用于反映配电台区在不同时间段的负荷变化趋势；

S3：基于所述负荷波动向量的统计变化特性与历史负荷分布，确定用于判断波动异常的自适应阈值，当检测到所述负荷波动向量超过所述自适应阈值时，生成初级波动预警信号；

S4：当检测到所述初级波动预警信号时，启动主导负荷源识别过程：将配电台区内多个监测节点对应的负荷波动向量输入至所述数字孪生模型，通过分布式协同分析算法识别引起负荷波动的主导负荷源，并确定所述主导负荷源对应的节点位置及不平衡类别；

S5：将主导负荷源识别结果与所述初级波动预警信号进行关联分析，生成包含波动强度等级、主导负荷源信息及不平衡类别的综合预警信息，并将所述综合预警信息输出至配电台区监控平台或调度终端，以提示运行人员进行干预或调节。

2.根据权利要求1所述的一种配电台区波动负荷预警方法，其特征在于，所述数字孪生模型由多个虚拟节点与虚拟线路单元组成的图结构构成，所述虚拟节点分别对应于配电台区中的物理设备，所述虚拟线路单元用于表征各虚拟节点之间的电气耦合关系；

对数字孪生数据集进行实时参数同步时，采用基于电压灵敏度矩阵的在线一致性校正机制进行参数更新，其中，所述电压灵敏度矩阵由配电台区的拓扑结构及线路阻抗参数线性化建模得到，用于刻画节点电压对注入功率变化的响应关系；

参数更新规则为：

；

式中，、分别为更新前和更新后的数字孪生参数向量；为实测电压变化量；为数字孪生参数向量的修正增量；为步长系数；为电压灵敏度矩阵；为加权矩阵；为稀疏正则化系数；

以保证数字孪生模型与配电台区运行状态保持实时一致。

3.根据权利要求2所述的一种配电台区波动负荷预警方法，其特征在于，步骤S2具体包括：

对数字孪生数据集中的功率序列应用隔离森林算法识别并剔除点异常样本，将异常点位置以功率序列的中位数进行填充，得到时域清洁功率序列；

对所述时域清洁功率序列执行快速傅里叶变换，转换至频域后应用低通滤波器滤除高频分量，再经逆快速傅里叶变换重构，得到频域平滑功率序列；

基于配电台区的拓扑结构构建图拉普拉斯矩阵，将所述数字孪生数据集中各节点的频域平滑功率序列作为图信号，执行图频域滤波以平滑空间噪声，得到拓扑一致的功率序列；

基于所述拓扑一致的功率序列，构建以时间为输入、功率为输出的高斯过程回归模型，采用滑动窗口最大似然估计方法，在线更新所述高斯过程回归模型的超参数以修正参数漂移，并输出更新后的预测置信区间；

根据更新后的高斯过程回归模型输出，计算拓扑一致的功率序列在自适应滑动时间窗口内的幅值变化率置信区间上界，作为鲁棒性幅值变化率，并同步计算电压与电流信号之间的相位跳变指标；

依据所述拓扑一致的功率序列中主导频率分量的周期，动态调整进行动态调整自适应滑动时间窗口的长度；

将所述鲁棒性幅值变化率与所述相位跳变指标组合为负荷波动向量。

4.根据权利要求3所述的一种配电台区波动负荷预警方法，其特征在于，步骤S3中，所述确定用于判断波动异常的自适应阈值，方法包括：

从历史负荷数据库中提取预设时间范围内的历史负荷波动向量，按配电台区的拓扑结构对历史负荷波动向量赋予与节点电气邻接度和线路阻抗距离相关的空间权重，计算加权经验分布函数；

以历史负荷波动向量中的鲁棒性幅值变化率为横轴、以相位跳变指标为纵轴，构建二维特征平面，在所述二维特征平面上基于加权经验分布函数计算覆盖预设置信水平的等高轮廓线；所述预设置信水平依据高斯过程回归模型输出的鲁棒性幅值变化率统计分布确定；

将所述等高轮廓线向外扩展安全边际，形成动态决策边界，将所述动态决策边界作为自适应阈值。

5.根据权利要求4所述的一种配电台区波动负荷预警方法，其特征在于，步骤S3中，所述当检测到所述负荷波动向量超过所述自适应阈值时，生成初级波动预警信号，具体包括：

根据高斯过程回归模型输出的预测置信区间宽度，计算鲁棒性幅值变化率的不确定性水平，当不确定性水平高于预设门限时按第一比例系数增大动态决策边界的安全边际，当不确定性水平低于预设门限时按第二比例系数减小动态决策边界的安全边际，以实现自适应阈值的实时修正；

建立预警频率反馈机制，统计单位时间窗口内已生成的初级波动预警信号数量，当所述初级波动预警信号数量超过频率阈值时，按预设步长增大安全边际；当所述初级波动预警信号数量低于频率阈值时，按预设步长减小安全边际；

将更新后的动态决策边界作为自适应阈值，与实时的负荷波动向量比对，当连续时间窗口内的负荷波动向量超过经修正后的自适应阈值的比例达到设定判定阈值时，生成初级波动预警信号，并记录对应的时间索引及数字孪生模型中的节点编号。

6.根据权利要求5所述的一种配电台区波动负荷预警方法，其特征在于，所述主导负荷源识别过程包括节点动态特征提取与协同聚类步骤：

基于数字孪生模型中各节点的负荷波动向量，提取融合长期动态特性与短期波动特性的多尺度节点动态特征向量；所述长期动态特性通过拟合Ornstein-Uhlenbeck随机过程参数获得，所述短期波动特性包括瞬时变化梯度与变化方差；

在所述数字孪生模型的图结构上，基于更新后的数字孪生参数向量计算电气距离，并以所述电气距离为权重，对所述多尺度节点动态特征向量执行分布式协同聚类；

将聚类生成的节点群落与历史负荷特征库进行匹配，将匹配成功的群落标记为候选主导负荷源。

7.根据权利要求6所述的一种配电台区波动负荷预警方法，其特征在于，所述确定所述主导负荷源对应的节点位置及不平衡类别，包括：

基于所述数字孪生模型中的节点电气连接关系，构建从所述候选主导负荷源到配电台区根节点的波动影响传播模型，计算波动能量在传播路径上的衰减系数；

基于所述波动影响传播模型与衰减系数，计算所述候选主导负荷源对配电台区三相不平衡度的贡献权重，将贡献权重最大的候选主导负荷源确定为主导负荷源，并记录所述主导负荷源对应的节点位置及不平衡类别。

8.根据权利要求7所述的一种配电台区波动负荷预警方法，其特征在于，步骤S5中，所述生成包含波动强度等级、主导负荷源信息及不平衡类别的综合预警信息，具体包括：

基于初级波动预警信号记录的时间索引和数字孪生模型中的节点编号，从数字孪生数据集中提取对应时间段及节点范围的负荷波动向量，并在时间轴上构建滑动时间窗口；

在每个滑动时间窗口内，对主导负荷源节点的初级波动预警信号进行统计聚合，计算各主导负荷源节点的平均功率变化幅值、单位时间内预警信号频率以及波动方差，构建主导负荷源节点的波动强度评分函数：；

式中，为主导负荷源节点的波动强度评分值；、、为自适应加权系数；

根据所述波动强度评分函数输出的连续值，利用模糊推理映射模型将连续评分值映射至离散的波动强度等级区间，生成多级波动强度等级；

将所述多级波动强度等级与主导负荷源的节点位置、主导负荷源类型及不平衡类别进行数据融合，形成结构化的综合预警信息。

9.根据权利要求8所述的一种配电台区波动负荷预警方法，其特征在于，将所述综合预警信息输出至配电台区监控平台或调度终端，方法包括：

将结构化的综合预警信息数据帧转换为预设的数据交换格式；

基于综合预警信息数据帧中的波动强度等级与主导负荷源类型，通过规则匹配引擎在调控策略知识库中检索与波动强度等级对应的调控策略模板，生成候选调控建议集；

通过配电台区通信链路和预设的通信协议接口，将转换后的综合预警信息数据帧与候选调控建议集同步发送至配电台区监控平台或调度终端；

在配电台区监控平台或调度终端的人机交互界面中，按照告警等级显示规则，对综合预警信息进行可视化展示；

在可视化界面中，以数字孪生模型的拓扑结构为基础，标注主导负荷源节点位置，并渲染从主导负荷源到配电台区根节点的波动因果路径，实现动态拓扑展示与告警状态同步更新。

10.一种配电台区波动负荷预警系统，应用于如权利要求1-9任一项所述的一种配电台区波动负荷预警方法，其特征在于，所述系统包括：

数据采集模块，用于获取布设于配电台区各相线路的电压和电流信号，并接收配电台区的拓扑结构及运行参数；

数字孪生建模模块，用于基于配电台区的拓扑结构及运行参数，构建与配电台区实时同步的数字孪生模型，并将所述电压和电流信号作为输入参数映射至所述数字孪生模型，以生成表征配电台区实时运行状态的数字孪生数据集；

多域特征处理模块，用于对所述数字孪生数据集进行时域与频域联合分析，提取表征功率幅值变化和相位变化的动态特征指标，并计算描述负荷波动程度的负荷波动向量，用于反映配电台区在不同时间段的负荷变化趋势；

自适应阈值计算模块，用于基于所述负荷波动向量的统计变化特性与历史负荷分布，确定用于判断波动异常的自适应阈值，并在检测到所述负荷波动向量超过所述自适应阈值时生成初级波动预警信号；

主导负荷源识别模块，用于在检测到所述初级波动预警信号时，将配电台区内多个监测节点对应的负荷波动向量输入至所述数字孪生模型，通过分布式协同分析算法识别引起负荷波动的主导负荷源，并确定所述主导负荷源对应的节点位置及不平衡类别；

综合预警生成模块，用于将主导负荷源识别结果与所述初级波动预警信号进行关联分析，生成包含波动强度等级、主导负荷源信息及不平衡类别的综合预警信息；

信息交互与可视化模块，用于将所述综合预警信息以预设的数据交换格式输出至配电台区监控平台或调度终端，并在数字孪生模型的拓扑结构界面中进行动态可视化展示，以提示运行人员进行干预或调节。