<svg width="800" height="1200" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> <!-- 标题 --> <text x="400" y="50" font-family="Arial" font-size="24" text-anchor="middle" fill="black">新能源配电网谐波溯源与源荷联合一次调频优化项目</text> <!-- 技术路线总述 --> <rect x="100" y="80" width="600" height="60" rx="10" fill="#e0f7fa" stroke="#00acc1" stroke-width="2"/> <text x="400" y="110" font-family="Arial" font-size="16" text-anchor="middle" fill="black">本项目采用“分模块突破-协同整合”的技术路线，结合机器学习技术解决新能源配电网谐波溯源与源荷联合一次调频优化问题。</text> <!-- 基于机器学习的非理想同步量测谐波溯源模块 --> <rect x="100" y="160" width="600" height="220" rx="10" fill="#bbdefb" stroke="#0d47a1" stroke-width="2"/> <text x="400" y="190" font-family="Arial" font-size="18" text-anchor="middle" fill="black">基于机器学习的非理想同步量测谐波溯源模块</text> <!-- 数据预处理 --> <rect x="120" y="210" width="560" height="60" rx="5" fill="#e3f2fd" stroke="#0d47a1" stroke-width="1"/> <text x="140" y="240" font-family="Arial" font-size="14" fill="black">1）数据预处理：采集配电网PQDIF标准稳态数据（谐波电压/电流有效值、时序变化），通过小波变换消除噪声，提取谐波时序趋势、幅值波动等特征。</text> <!-- 模型构建 --> <rect x="120" y="280" width="560" height="80" rx="5" fill="#e3f2fd" stroke="#0d47a1" stroke-width="1"/> <text x="140" y="310" font-family="Arial" font-size="14" fill="black">2）模型构建：采用“时空图卷积神经网络（ST-GCN）+长短期记忆网络（LSTM）”混合模型，挖掘配电网拓扑结构的空间特征和谐波时序变化特征，实现多谐波源定位。</text> <!-- 基于机器学习的源荷联合一次调频备用建模与出清模块 --> <rect x="100" y="390" width="600" height="220" rx="10" fill="#c8e6c9" stroke="#1b5e20" stroke-width="2"/> <text x="400" y="420" font-family="Arial" font-size="18" text-anchor="middle" fill="black">基于机器学习的源荷联合一次调频备用建模与出清模块</text> <!-- 源荷资源分类建模 --> <rect x="120" y="440" width="560" height="80" rx="5" fill="#e8f5e9" stroke="#1b5e20" stroke-width="1"/> <text x="140" y="470" font-family="Arial" font-size="14" fill="black">1）源荷资源分类建模：采用K-means聚类将源荷资源分为“快速响应型”（储能、虚拟电厂）、“延迟响应型”（工业可调节负荷）、“波动型”（分布式光伏），结合随机森林算法提取特征参数，构建通用化调频响应时域模型。</text> <!-- 市场出清优化 --> <rect x="120" y="530" width="560" height="60" rx="5" fill="#e8f5e9" stroke="#1b5e20" stroke-width="1"/> <text x="140" y="560" font-family="Arial" font-size="14" fill="black">2）市场出清优化：以“调频响应速度最快、成本最低”为目标，采用粒子群优化（PSO）算法，构建考虑源荷特性差异的联合出清模型，协同电能量与调频备用需求。</text> <!-- 谐波-调频协同调度模块 --> <rect x="100" y="660" width="600" height="220" rx="10" fill="#fff3e0" stroke="#e65100" stroke-width="2"/> <text x="400" y="690" font-family="Arial" font-size="18" text-anchor="middle" fill="black">谐波-调频协同调度模块</text> <!-- 联动机制设计 --> <rect x="120" y="710" width="560" height="60" rx="5" fill="#ffe0b2" stroke="#e65100" stroke-width="1"/> <text x="140" y="740" font-family="Arial" font-size="14" fill="black">1）联动机制设计：以谐波溯源结果为约束（如某区域谐波超标时，优先调度该区域清洁调频资源），以调频备用需求为目标，建立“溯源结果→资源筛选→调度优化”的联动逻辑。</text> <!-- 协同决策 --> <rect x="120" y="780" width="560" height="60" rx="5" fill="#ffe0b2" stroke="#e65100" stroke-width="1"/> <text x="140" y="810" font-family="Arial" font-size="14" fill="black">2）协同决策：采用多目标优化算法（MOPSO），平衡“谐波污染控制”与“调频响应效率”，输出最优调度方案。</text> </svg>