基于图注意力网络的配电网超分辨率量测生成方法

作     者：吕奇峰 陈颖 肖谭南 于智同 宋炎侃 朱童 LYU Qifeng;CHEN Ying;XIAO Tannan;YU Zhitong;SONG Yankan;ZHU Tong

作者机构：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 国网四川省电力公司四川省成都市610042 

基　　金：上海市科学技术委员会碳达峰-碳中和专项资助项目(21DZ1208300) 

出 版 物：《电力系统自动化》 (Automation of Electric Power Systems)

年 卷 期：2023年第47卷第5期

页      码：26-34页

摘      要：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。

主 题 词：配电网 量测 图注意力网络 状态感知 拓扑泛化 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 0701[理学-数学类] 

核心收录：

D　O　I：10.7500/AEPS20220830012

馆 藏 号：203118681...