摘要
本发明涉及配电网技术领域，尤其涉及一种数据驱动的配网运行特性仿真方法。包括以下步骤：S1、多源数据的采集和预处理；S2、将预处理后的数据进行自适应融合，形成数据集；S3、构建初始仿真模型，基于数据集进行训练，得到主仿真模型；通过主仿真模型输出配网特性的预测结果；S4、基于预测结果，进行动态校核与仿真优化，从而输出仿真结果。本发明在工作中，涵盖了多源数据融合、深度学习模型构建、动态校核与自适应优化等技术模块。通过融合实时负荷数据、设备运行数据及环境数据相关的多源信息，结合动态调整和增量学习机制，实现了对配网运行状态的高精度预测与优化。
