基于图神经网络的变压器短路电流计算方法OA北大核心CSTPCD
A Graph Neural Network-based Method for Transformer Short-circuit Current Calculation
近年来,随着电力系统复杂程度日益提高,变压器运行安全已成为影响电力系统稳定运行的关键因素.目前流经变压器短路电流计算多基于电网拓扑结构及变压器等效阻抗等数据,此类方法的灵活性和实时性较低,未考虑系统实际运行方式,难以满足电力系统实时运行的要求.为此,基于图卷积神经网络,提出一种考虑潮流条件下的变压器短路电流计算方法,通过引入变压器各侧母线和区域拓扑,训练得到变压器短路电流计算模型.引入注意力机制,使模型对不同运行条件下的电网潮流动态更为敏感.经过…查看全部>>
With the increasing complexity of power systems in recent years,transformer operation safety has become a key issue that affects the stable operation of the power system.Currently,calculation methods of short-circuit current through transformers are mostly based on the power grid topology and transformer equivalent impedance.These methods have low flexibility and real-time performance and do not consider the actual operation mode of the system,making it diff…查看全部>>
邹德旭;洪志湖;代维菊;黎文浩;徐衍会;郑乐
南方电网云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南省 昆明市 650217南方电网云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南省 昆明市 650217南方电网云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南省 昆明市 650217南方电网科学研究院有限责任公司,广东省 广州市 510700华北电力大学电气与电子工程学院,北京市 海淀区 100226华北电力大学电气与电子工程学院,北京市 海淀区 100226
动力与电气工程
短路电流变压器图卷积神经网络注意力机制
short-circuit currenttransformergraph convolutional neural networksattention mechanism
《全球能源互联网》 2024 (3)
303-311,9
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