摘要
在现代配电网中，极端天气事件和级联故障对运行安全构成了严重威胁。然而，现有的防御机制面临着一个核心问题：当物理参数发生变化且历史故障数据匮乏时，如何保持高精度的态势感知并做出精准的主动决策？为解决这一问题，本文提出了一种基于服务导向型数字孪生的态势推断与主动防御框架。首先，针对建模精度不足的问题，构建了数据与物理相结合的融合机制。通过将基尔霍夫定律与数据驱动的误差校正相结合，该机制能够动态调整时变参数，从而消除映射失真。其次，针对数据匮乏的问题，引入了一种预测性感知方法。利用数字孪生作为生成引擎，该方法可以扩充稀少的故障样本，从而实现未来趋势的超实时推断。最后，针对决策被动性问题，建立了服务驱动的仿真模型。该模型将抽象指标（安全性、经济性、韧性）转化为可执行的约束条件，使得处理方式从“被动响应”转变为“主动防御”。在经过改进的IEEE 123节点系统上的案例研究表明，所提出的方法在复杂条件下显著提升了系统的韧性和决策准确性。
