本發(fā)明涉及智能電網，且更具體地涉及一種自適應電網狀態(tài)臺區(qū)智能融合終端及其控制方法。

背景技術：

1、隨著全球能源轉型步伐加快，智能電網成為推動綠色低碳發(fā)展的重要基石。21世紀初，信息技術與傳統(tǒng)電網深度融合，催生了智能電網的概念，旨在實現(xiàn)電力系統(tǒng)的高度自動化、信息化與互動化。臺區(qū)作為智能電網的微觀單元，其智能化水平直接關系到整個電網的效率與可靠性。在此背景下，臺區(qū)智能融合終端應運而生，成為連接配電網與用戶側設備的關鍵紐帶。隨著分布式能源、電動汽車、智能家居等新型負荷的大量接入，對臺區(qū)管理的靈活性、實時性與智能化提出了更高要求，推動了臺區(qū)智能融合終端技術的快速發(fā)展，旨在通過集成測量、控制、通信等功能于一體，提升電網的運行效率與服務質量，滿足能源互聯(lián)網時代的需求。

2、臺區(qū)智能融合終端融合了現(xiàn)代信息技術與電力系統(tǒng)技術，集成了高級測量、遠程控制、雙向通信、數(shù)據處理等多種功能。在硬件層面，采用高性能微處理器與嵌入式操作系統(tǒng)，保證了數(shù)據處理的速度與穩(wěn)定性；在軟件層面，運用了物聯(lián)網技術、云計算平臺以及大數(shù)據分析技術，實現(xiàn)海量數(shù)據的高效收集、存儲與分析。此外，為了適應復雜的電網環(huán)境，終端還采用了抗干擾設計與寬溫工作范圍，確保了惡劣條件下的穩(wěn)定運行。隨著5g、人工智能、邊緣計算等新興技術的興起，臺區(qū)智能融合終端正逐步向更高效、更智能的方向演進。

3、盡管臺區(qū)智能融合終端技術取得了顯著進步，但在實際應用中仍面臨若干挑戰(zhàn)。首先，自適應能力不足是關鍵問題之一。當前多數(shù)終端依賴預設規(guī)則應對電網狀態(tài)變化，缺乏對復雜、動態(tài)電網環(huán)境的實時響應與自適應調節(jié)能力，影響了電網運行的靈活性與效率。其次，數(shù)據處理和分析能力有限，尤其是在面對大規(guī)模、高維度數(shù)據時，現(xiàn)有終端的處理速度與分析深度尚不足以支撐深度洞察與精確決策，限制了其在智能優(yōu)化、故障預測等方面的應用潛力。

4、因此，本發(fā)明公開一種臺區(qū)智能融合終端及其控制方法；

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明公開了一種自適應電網狀態(tài)臺區(qū)智能融合終端及其控制方法，解決了現(xiàn)有臺區(qū)智能融合終端自適應能力不足和數(shù)據處理和分析能力有限的缺點。

2、本發(fā)明采用以下技術方案：一種自適應電網狀態(tài)臺區(qū)智能融合終端，包括：

3、終端層、邊緣層和云平臺層；

4、所述終端層包括數(shù)據采集模塊和預處理模塊，所述感知與數(shù)據采集模塊通過物聯(lián)網傳感器網絡從電網中收集實時數(shù)據，包括但不限于電壓、電流和頻率指標；所述預處理模塊通過異常值檢測、時間序列分析和數(shù)據格式化方法對數(shù)據進行預處理，預處理后的數(shù)據通過標準化通信接口上傳至所述邊緣層的自適應學習與調控模塊和邊緣計算與分布式處理模塊；

5、基于終端層上傳的實時數(shù)據；所述自適應學習與調控模塊通過深度電網動態(tài)控制算法根據電網狀態(tài)動態(tài)調整控制策略，并通過電網預測分析模型實現(xiàn)對電網未來狀態(tài)的預測；所述電網預測分析模型通過長短時記憶網絡進行時間序列預測，并通過隨機森林預測內容進行評估，為調控提供決策依據；

6、所述邊緣計算與分布式處理模塊通過動態(tài)容器編排與鏈式服務實現(xiàn)數(shù)據的即時處理與負載均衡，并通過哈夫曼編碼與增量更新策略降低數(shù)據傳輸量與存儲成本；

7、經處理的數(shù)據通過標準化通信iec?61850協(xié)議上傳至所述云平臺層；所述云平臺層包括多層通信與信息融合模塊和全局優(yōu)化與協(xié)同控制模塊；所述多層通信與信息融合模塊通過數(shù)據湖和消息隊列服務實現(xiàn)數(shù)據的匯聚、融合與分發(fā)；所述全局優(yōu)化與協(xié)同控制模塊通過智能調度模型接收并分析所述數(shù)據湖的綜合數(shù)據，并通過跨層協(xié)同機制確保上層決策信息及時下達到終端層，同時收集反饋，形成閉環(huán)控制；所述智能調度模型通過遺傳算法進行全局資源優(yōu)化，并通過模糊邏輯控制應對不確定性；所述跨層協(xié)同機制通過分布式協(xié)調算法建立上下層間的信息傳遞與任務協(xié)同。

8、作為本發(fā)明進一步的技術方案，所述分布式協(xié)調算法包括通信層、共識層、狀態(tài)管理層、任務分配層、數(shù)據同步層、安全層和容錯層；所述分布式協(xié)調算法在自適應電網狀態(tài)的臺區(qū)智能融合終端中的工作方式為：

9、801、數(shù)據收集與通信；通過所述通信層在不同的網絡節(jié)點間實現(xiàn)數(shù)據的傳輸和接收；所述通信層通過通過p2p網絡協(xié)議實現(xiàn)去中心化的數(shù)據交換和通信；

10、802、數(shù)據一致性與共識形成；通過所述共識層在分布式節(jié)點間達成一致的狀態(tài)或決策，所述共識層通過拜占庭容錯算法確保即使部分節(jié)點發(fā)送錯誤或惡意信息，整個網絡也能達成對數(shù)據一致性的共識；

11、803、狀態(tài)同步與狀態(tài)機復制；通過所述狀態(tài)管理層維護和更新系統(tǒng)狀態(tài)，包括節(jié)點數(shù)據和網絡狀態(tài)；所述狀態(tài)管理層通過狀態(tài)機副本確保所有節(jié)點的狀態(tài)一致性；

12、804、任務分配與資源調度；通過所述任務分配層根據當前系統(tǒng)狀態(tài)和資源分配任務給相應節(jié)點；所述任務分配層通過負載均衡算法和資源調度策略實現(xiàn)任務的有效分配和資源的優(yōu)化使用；

13、805、數(shù)據同步與版本控制；通過所述數(shù)據同步層同步分布式賬本或數(shù)據庫中的數(shù)據，確保所有節(jié)點的數(shù)據副本保持最新；所述數(shù)據同步層通過增量數(shù)據同步和版本控制機制實現(xiàn)數(shù)據的快速更新和歷史版本的管理；

14、806、安全性保障；通過所述安全層保護網絡通信和數(shù)據存儲的安全性，防止未授權訪問和篡改；所述安全層通過對稱加密方法和數(shù)字簽名確保數(shù)據的機密性、完整性和不可否認性；

15、807、容錯處理；通過所述容錯層檢測和恢復系統(tǒng)故障；所述容錯層通過故障檢測算法和冗余機制實現(xiàn)對系統(tǒng)異常的快速響應和處理。

16、作為本發(fā)明進一步的技術方案，所述深度電網動態(tài)控制算法的工作步驟過程為：

17、步驟1、環(huán)境狀態(tài)的多維度特征提??；

18、構建多維度特征向量st＝{st,it,pt,qt,ft,rt}，其中st表示節(jié)點電壓，it表示電流負荷，pt和qt分別表示有功功率和無功功率；ft表示頻率；rt表示相角；

19、步驟2、q函數(shù)的近似與深度神經網絡構建；

20、特征向量構建完成后，通過深度神經網絡近似每個狀態(tài)動作對的q值；所述深度神經網絡通過損失函數(shù)l(θ)進行訓練，所述損失函數(shù)l(θ)通過時間差分誤差ρ定義，所述時間差分誤差ρ的公式表達式為：

21、ρ＝1-ωt+1[γ(1-θ)]+γ(ωt+1-q(st,at；θ))??????(1)

22、在公式(1)中，ωt+1為即時回報，表示在時間t+1獲得的反饋，用于評估動作的效果；γ表示折現(xiàn)因子；q(st,at；θ)表示q函數(shù)，其中at是在狀態(tài)st下采取的動作，θ表示網絡參數(shù)；

23、步驟3、獎勵機制的設計與策略評估；

24、定義多目標獎勵函數(shù)引導深度神經網絡學習方向，所述多目標獎勵函數(shù)通過權重系數(shù)α,β,γloss平衡不同目標的重要性，所述多目標獎勵函數(shù)的公式表達式為：

25、

26、在公式(2)中，α,β,γloss為權重系數(shù)，用于平衡不同目標的優(yōu)先級；nload表示負載電流，β表示所述電力系統(tǒng)的電力負載強度，nloss表示電能損耗；ndev表示電壓偏差；

27、步驟4、策略的在線學習和更新；

28、隨著電網狀態(tài)的實時變化，通過梯度下降更新函數(shù)實現(xiàn)模型基于實時數(shù)據的在線學習，所述梯度下降更新函數(shù)的公式表達式為：

29、

30、在公式(3)中，θnew表示更新后的網絡參數(shù)，用于計算新狀態(tài)下的動作價值，k表示學習率，用于控制學習過程中參數(shù)更新的步伐；θ為當前網絡參數(shù)，表示深度神經網絡模型當前的學習狀態(tài)；n表示在給定狀態(tài)下所有可能采取的動作；表示損失函數(shù)l(θ)對θ的梯度；模型參數(shù)θ根據梯度和學習率k進行更新；

31、步驟5、自適應控制策略的實施與反饋；

32、根據更新后的策略θnew，通過動作選擇函數(shù)計算在新狀態(tài)st+1下的最優(yōu)動作所述動作選擇函數(shù)的公式表達式為：

33、

34、在公式(4)，表示狀態(tài)st+1下的最優(yōu)動作；n表示在給定狀態(tài)下所有可能采取的動作；執(zhí)行動作并觀察新狀態(tài)st+2和即時回報ωt+2，收集反饋信息以進行下一輪的學習和策略更新。

35、作為本發(fā)明進一步的技術方案，所述電網預測分析模型包括輸入層、多維特征融合層、時間序列分析層、高級特征工程層、混合預測模型層、預測校準與優(yōu)化層、自適應動態(tài)調整層、控制策略優(yōu)化層和反饋循環(huán)層；所述電網預測分析模型在自適應電網狀態(tài)的臺區(qū)智能融合終端中的工作步驟為：

36、t1、通過所述輸入層獲取電網數(shù)據，包括實時監(jiān)控數(shù)據和歷史記錄；所述輸入層通過卡爾曼濾波器整合來自不同源和傳感器的數(shù)據，實現(xiàn)數(shù)據的一致性和完整性；

37、t2、通過所述多維特征融合層從集成數(shù)據中提取并選擇特征；所述多維特征融合層通過高斯過程回歸對電網歷史數(shù)據進行特征重要性評估，所述高斯過程回歸通過核方法捕捉特征間的復雜關系，為特征選擇提供依據；

38、t3、通過所述時間序列分析層接收多維特征融合層的輸出，并分析電網狀態(tài)的時間序列數(shù)據；所述時間序列分析層通過長短時記憶網絡實現(xiàn)對電網參數(shù)長期依賴關系的捕捉；所述長短時記憶網絡通過狀態(tài)更新和門控機制預測電網狀態(tài)的短期變化；所述狀態(tài)更新的公式表達式為：

39、

40、在公式(5)中，ht為當前時間步的隱藏狀態(tài)，包含時間序列的信息；ht-1為上一時間步的隱藏狀態(tài)，xt為當前時間步的輸入特征，w和u為權重矩陣，分別對應輸入和隱藏狀態(tài)的轉換，b為偏置項；

41、t4、通過所述高級特征工程層進一步提取和構造對預測有顯著影響的特征；所述高級特征工程層通過線性變換降低特征維度，并通過局部時頻分析揭示信號的內在模式；

42、t5、通過所述混合預測模型層進行預測；所述混合預測模型層通過混合預測加權公式實現(xiàn)對復雜時間序列數(shù)據的處理和預測；所述混合預測加權公式通過長短時記憶網絡lstm進行預測，并通過隨機森林rf的集成特性對lstm的輸出進行加權和校正；所述混合預測加權公式的公式表達式為

43、

44、在公式(6)中，為混合預測結果，z為加權系數(shù)，用于平衡lstm和rf預測結果的重要性，為lstm預測結果，為隨機森林預測結果；ct為當前時間步的細胞狀態(tài)；

45、t6、通過所述預測校準與優(yōu)化層優(yōu)化預測模型的性能；所述預測校準與優(yōu)化層通過貝葉斯優(yōu)化對模型超參數(shù)進行調優(yōu)；所述貝葉斯優(yōu)化通過構建超參數(shù)的概率模型并利用采樣策略找到最優(yōu)超參數(shù)組合；

46、t7、通過所述自適應動態(tài)調整層根據電網狀態(tài)的實時反饋動態(tài)調整預測模型；所述自適應動態(tài)調整層通過卡爾曼濾波預測更新公式對預測模型進行動態(tài)調整：所述卡爾曼濾波預測更新公式利用觀測值與先驗預測之間的差異，通過增益計算動態(tài)更新預測狀態(tài)；所述卡爾曼濾波預測更新公式的公式表達式為：

47、

48、在公式(7)中，vk為卡爾曼增益，用于衡量觀測值對預測狀態(tài)的影響，為基于先驗知識的預測狀態(tài)，為基于先驗預測的狀態(tài)估計，b為實際觀測值；

49、t8、基于預測結果，通過所述控制策略優(yōu)化層優(yōu)化電網的控制策略；所述控制策略優(yōu)化層通過深度q網絡優(yōu)化電網控制策略；所述深度q網絡通過策略優(yōu)化目標函數(shù)進行策略更新，所述策略優(yōu)化目標函數(shù)的公式表達式為：

50、

51、在公式(8)中，pnew為更新后的策略網絡參數(shù)，p為當前策略網絡參數(shù)，m為學習率，用于控制參數(shù)更新的速度，q為期望值，表示狀態(tài)動作對的統(tǒng)計平均；p為當前策略下的狀態(tài)-動作分布；y為策略網絡，用于衡量在給定狀態(tài)下采取動作的概率；

52、t9、基于預測誤差和電網實際響應；通過所述反饋循環(huán)層構建閉環(huán)控制系統(tǒng)，所述反饋循環(huán)層通過遞歸最小二乘法不斷更新模型參數(shù)；所述遞歸最小二乘法的參數(shù)更新公式為：

53、

54、在公式(9)中，ft+1為更新后的參數(shù)向量，ft為時刻t的參數(shù)向量，q為預測誤差，用于衡量模型預測與實際觀測之間的差異，l為遺忘因子，用于控制歷史數(shù)據的權重，θ為輸入數(shù)據；ft表示參數(shù)向量的權重向量。

55、作為本發(fā)明進一步的技術方案，所述邊緣計算與分布式處理模塊通過容器化方法實現(xiàn)應用的輕量級封裝；所述容器化方法通過容器編排增強容器管理的自動化和靈活性；所述容器編排通過聲明式配置管理允許用戶定義期望集群狀態(tài)，并通過自動擴展機制根據實時負載動態(tài)調整容器實例的數(shù)量；所述鏈式服務通過微服務架構將復雜任務拆分為獨立微服務；些微服務通過api網關進行統(tǒng)一訪問控制和路由，確保服務的解耦和可擴展性；所述api網關通過負載均衡算法將請求均勻分配到各個服務實例上；所述容器化方法通過服務網格提供微服務間的智能路由、流量管理、策略執(zhí)行和彈性控制，并通過持續(xù)集成/持續(xù)部署機制實現(xiàn)服務的快速迭代和部署；所述增量更新策略通過差異檢測算法和數(shù)據同步機制提高更新效率；所述差異檢測算法通過哈希摘要、數(shù)據分塊、時間戳和差異編碼識別和記錄數(shù)據集之間的差異。

56、作為本發(fā)明進一步的技術方案，所述多層通信與信息融合模塊包括數(shù)據匯聚子模塊、數(shù)據融合子模塊、消息隊列服務子模塊、數(shù)據分發(fā)子模塊、跨層信息交互子模塊和協(xié)同控制反饋子模塊；所述數(shù)據匯聚子模塊通過標準化通信協(xié)議實現(xiàn)與終端層的數(shù)據交互，并通過數(shù)據清洗和格式轉換方法對接入的數(shù)據進行標準化處理；所述數(shù)據融合子模塊通過基于時間戳的融合策略整合來自不同源和類型的數(shù)據；并通過分布式文件系統(tǒng)和nosql數(shù)據庫實現(xiàn)大規(guī)模非結構化數(shù)據的存儲和管理；所述基于時間戳的融合策略通過數(shù)據抽象和模式識別將原始數(shù)據進行融合轉化，為智能調度模型數(shù)據支持；所述分布式文件系統(tǒng)通過數(shù)據分區(qū)和索引機制優(yōu)化數(shù)據的存取效率；所述消息隊列服務子模塊通過發(fā)布/訂閱模式實現(xiàn)數(shù)據的異步傳輸和解耦，并通過數(shù)據持久化機制確保消息傳輸可靠性；所述數(shù)據分發(fā)子模塊包括數(shù)據路由單元和數(shù)據訪問控制單元；所述數(shù)據路由單元通過路由算法和負載均衡方法將融合后的數(shù)據分發(fā)到不同的處理模塊或分析引擎；所述數(shù)據訪問控制單元通過訪問控制列表和身份驗證機制確保數(shù)據分發(fā)過程中的安全性和合規(guī)性；所述跨層信息交互子模塊通過抽象數(shù)據模型實現(xiàn)數(shù)據轉換，并通過數(shù)據映射實現(xiàn)不同層級間數(shù)據格式和語義的一致性；所述協(xié)同控制反饋子模塊包括反饋收集單元和決策反饋單元；所述反饋收集單元通過反饋機制收集終端層的執(zhí)行結果和狀態(tài)信息；所述決策反饋單元通過事件驅動機制和消息隊列將上層的優(yōu)化決策傳遞到終端層，并根據反饋調整決策。

57、作為本發(fā)明進一步的技術方案，所述智能調度模型包括數(shù)據輸入層、特征提取層、特征編碼層、遺傳算法種群初始化層、適應度函數(shù)計算層、選擇層、遺傳操作層、精英保留與種群更新層、決策輸出層和執(zhí)行與反饋層；所述智能調度模型在自適應電網狀態(tài)的臺區(qū)智能融合終端中的工作方法步驟為：

58、s1、通過所述數(shù)據輸入層獲取傳感器和數(shù)據庫的原始數(shù)據，包括但不限于設備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)和需求預測；

59、s2、通過所述特征提取層提取特征；所述特征提取層通過時間序列分析和小波變換去除噪聲，并通過主成分分析提煉有效特征；

60、s3、通過所述特征編碼層將所述特征提取層產生的高維特征向量轉換為二進制編碼；

61、s4、基于編碼特征，通過所述遺傳算法種群初始化層生成初始解集，作為優(yōu)化搜索起點；

62、s5、通過適應度函數(shù)計算層評估種群中每個解的質量，所述適應度函數(shù)計算層考量因素包括能源分配效率、系統(tǒng)穩(wěn)定性和成本效益；

63、s6、基于上層輸出的個體適應度值，通過所述選擇層挑選個體參與繁殖，所述選擇層通過比例選擇方法進行選擇決策；

64、s7、通過所述遺傳操作層模擬自然選擇和遺傳機制；所述遺傳操作層通過交叉和變異提升種群多樣性以及增強全局搜索能力；

65、s8、在每代結束時，通過所述精英保留與種群更新層保留每代中的最優(yōu)解，并結合新生成后代更新種群；

66、s9、通過所述決策輸出層將優(yōu)化得到的最佳解轉化為實際操作指令，指導電網控制和資源配置；所述決策輸出層通過逆向轉換編碼將最佳解解碼回決策指令或策略建議；

67、s10、基于所述決策輸出層制定策略；通過所述執(zhí)行與反饋層實施并收集實施效果的反饋數(shù)據，用于調整模型參數(shù)或優(yōu)化策略。

68、作為本發(fā)明進一步的技術方案，所述數(shù)據采集模塊通過時間戳同步機制確保傳感器數(shù)據的時間一致性，并通過環(huán)形隊列實現(xiàn)數(shù)據的臨時存儲，以應對數(shù)據采集和處理速度不匹配的問題；所述環(huán)形隊列通過循環(huán)索引機制追蹤當前存儲在緩沖區(qū)中的數(shù)據，優(yōu)化空間利用率，并通過互斥鎖和信號量確保數(shù)據的一致性和線程安全；所述異常值檢測通過統(tǒng)計閾值檢測方法識別并處理數(shù)據中的異常值；所述時間序列分析通過自回歸積分滑動平均模型進行時間序列預測和趨勢分析；所述數(shù)據格式化方法通過數(shù)據封裝協(xié)議json將原始數(shù)據轉換為標準化格式。

69、作為本發(fā)明進一步的技術方案，一種自適應電網狀態(tài)臺區(qū)智能融合終端控制方法，包括以下步驟：

70、步驟一、智能感知與數(shù)據采集；通過傳感器網絡和智能電表以及環(huán)境監(jiān)測設備實時監(jiān)測電網運行參數(shù)，并通過閾值過濾方法實時剔除異常數(shù)據；電網運行參數(shù)包括但不限于電壓、電流、頻率以及溫度和濕度參數(shù)；

71、步驟二、異常檢測與數(shù)據預處理；接收來自感知層的初步清潔數(shù)據，通過異常值檢測算法進一步篩選，確保數(shù)據質量；接著，通過時間序列分析和數(shù)據格式化方法對數(shù)據進行處理；數(shù)據格式化后，通過無線傳輸協(xié)議mqtt將數(shù)據傳輸至邊緣計算節(jié)點；

72、步驟三、自適應學習與策略生成；在邊緣節(jié)點，通過docker容器部署深度強化學習框架，所述深度強化學習框架通過深度電網動態(tài)控制算法根據實時電網狀態(tài)動態(tài)學習并調整控制策略；策略更新后，反饋至決策層；

73、步驟四、未來狀態(tài)預測與優(yōu)化決策；預處理后的數(shù)據作為輸入，通過電網預測分析模型對電網未來狀態(tài)的進行預測；所述電網預測分析模型通過長短期記憶網絡進行時間序列分析，預測電網未來的負載需求或故障概率，并通過隨機森林算法評估不同控制策略的效果，決定最佳操作，優(yōu)化決策輸出至全局調度，指導資源分配；

74、步驟五、數(shù)據壓縮與高效存儲；從預處理階段至預測決策階段產生的數(shù)據，通過哈夫曼編碼進行體積壓縮，以降低存儲和帶寬需求；壓縮后的數(shù)據通過等列式存儲格式parquet存入分布式文件系統(tǒng)，以實現(xiàn)高效存儲與查詢；

75、步驟六、區(qū)塊鏈數(shù)據記錄；構建基于以太坊的分布式賬本，所述基于以太坊的分布式賬本通過智能合約自動記錄關鍵事件，并通過共識機制和橢圓加密算法確保數(shù)據的一致性和安全性；關鍵事件包括策略更新、異常事件和優(yōu)化決策輸出；

76、步驟七、跨層通信與信息融合；通過數(shù)據湖和消息隊列服務整合多源數(shù)據，形成統(tǒng)一視圖，實現(xiàn)數(shù)據匯聚、處理與高效分發(fā)，供全局決策使用；

77、步驟八、全局優(yōu)化調度與資源分配；基于融合后的數(shù)據，通過智能調度模型優(yōu)化電網資源分配；所述智能調度模型通過遠程調用協(xié)議實現(xiàn)與分布式系統(tǒng)間的數(shù)據交換；策略下達至終端執(zhí)行，調整電網資源，實現(xiàn)全局效率和穩(wěn)定性優(yōu)化。

78、作為本發(fā)明進一步的技術方案，所述基于以太坊的分布式賬本包括智能合約模塊、共識機制模塊、數(shù)據加密模塊、分布式存儲模塊和審計更新模塊；所述智能合約模塊通過智能合約的事件偵聽機制和規(guī)則引擎實現(xiàn)對策略更新、異常事件和優(yōu)化決策輸出事件的編碼和邏輯處理；所述共識機制模塊通過工作量證明確保網絡中所有節(jié)點對新增區(qū)塊的一致性認可，并通過p2p網絡協(xié)議實現(xiàn)全網節(jié)點間的數(shù)據同步和狀態(tài)共享；所述數(shù)據加密模塊通過橢圓曲線加密算法和數(shù)字簽名保障數(shù)據安全性和完整性；所述分布式存儲模塊通過數(shù)據分片方法將賬本數(shù)據分散存儲在網絡中的多個節(jié)點上，并通過分布式哈希表實現(xiàn)對分布式存儲數(shù)據的快速檢索和訪問；所述審計更新模塊包括合約審計單元和合約更新單元；所述合約審計單元通過形式化驗證方法對智能合約的邏輯進行嚴格的驗證；所述合約更新單元通過智能合約的自我升級機制實現(xiàn)對合約邏輯的動態(tài)更新和維護，以適應電網控制策略的變化。

79、積極有益效果

80、本發(fā)明公開了一種自適應電網狀態(tài)臺區(qū)智能融合終端及其控制方法，本發(fā)明通過引入深度電網動態(tài)控制算法，終端能夠實時學習電網狀態(tài)變化，并自主調整控制策略，有效應對電網運行中的不確定性和動態(tài)性，解決了傳統(tǒng)終端自適應能力不足的問題。結合lstm與隨機森林的預測分析引擎，不僅提高了對未來電網狀態(tài)預測的準確性，還通過評估多種可能情景，增強了調控策略的前瞻性和靈活性，從而實現(xiàn)了更加精細化和智能化的控制。利用邊緣計算與分布式處理模塊，結合docker容器化技術和高效的數(shù)據壓縮存儲機制不僅優(yōu)化了數(shù)據處理流程，還大幅提升了數(shù)據處理速度與效率，降低了對帶寬的需求，解決了傳統(tǒng)終端數(shù)據處理能力有限的瓶頸。時間序列分析與機器學習模型的應用，進一步了對復雜數(shù)據模式的挖掘和理解，提升了數(shù)據分析的深度和廣度。

81、同時，采用標準化通信接口和先進的數(shù)據湖技術，結合消息隊列服務(apachekafka)，構建了一個高效、統(tǒng)一的信息交流平臺，實現(xiàn)了數(shù)據在不同層級間的無縫流通和高度整合。這種多層通信與信息融合機制，打破了傳統(tǒng)終端間存在的信息孤島現(xiàn)象，促進了上下層之間的快速響應與協(xié)同工作，提升了系統(tǒng)的整體響應速度和決策效率。借助遺傳算法的全局優(yōu)化能力和模糊邏輯控制對于不確定性的良好處理，智能調度算法能夠基于全面綜合的數(shù)據分析，制定出最優(yōu)化的調度策略，提高了資源配置的效率。而通過分布式協(xié)調算法(如raft)建立的跨層協(xié)同機制，確保了控制指令的快速下達與反饋收集，形成了一個緊密耦合、高效運作的閉環(huán)控制系統(tǒng)，進一步增強了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和自適應性。