基于图注意力网络的配电网超分辨率量测生成方法OA
Super-resolution Measurement Generation Method for Distribution Network Based on Graph Attention Network
针对配电网中量测布局不均、精度不足等问题,提出了一种基于图注意力网络的配电网超分辨率量测生成方法.该方法可提高配电网状态量时空分辨率,且具有拓扑泛化能力,可适应配电网重构拓扑工况,以最小化量测采集实现配电网高精度状态感知.所提方法通过注意力机制学习节点电气状态量之间的关联关系,将潮流约束加入模型训练中并设计了模型训练所需的最小拓扑集,避免对训练样本数据的过拟合,提高生成模型泛化能力.最后,通过IEEE 33节点和IEEE 123节点标准配电网算例验证了所提方法的有效性.
吕奇峰;陈颖;肖谭南;于智同;宋炎侃;朱童
清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市 100084清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市 100084清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市 100084清华四川能源互联网研究院能源电力系统数字孪生研究所,四川省成都市 610042清华四川能源互联网研究院能源电力系统数字孪生研究所,四川省成都市 610042国网四川省电力公司,四川省成都市 610042
配电网量测图注意力网络状态感知拓扑泛化
《电力系统自动化》 2023 (5)
26-34,9
上海市科学技术委员会碳达峰-碳中和专项资助项目(21DZ1208300)已申请国家发明专利(申请号:202211185646.2).
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