基于扩散模型与果蝇算法的电能质量自适应补偿方法

本发明公开了一种基于扩散模型与果蝇算法的电能质量自适应补偿方法，包括：对多源测点数据进行初级处理；将初始数据集转换至频域并进行改进扩散，通过频域扩散模型注入受控噪声并施加谐波幅相约束，生成极端扰动波形；融合场景参数构建多维工况库，经相似度指标筛除后标记威胁类型，形成极端扰动工况库；采用动态调参的果蝇算法对极端扰动工况库执行多目标优化；基于现场检测数据闭环修正频域扩散模型与果蝇算法参数。本发明属于配电网电能质量优化技术领域，具体是提供了一种用于克服配电网数据中缺失、异常及高次谐波扰动等因素导致的极端场景识别与表征不完整、不准确的问题。