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基于图卷积网络的新型电力系统实时无功功率优化
1
作者
张沛
刘晓菲
+4 位作者
李文云
路学刚
王珍意
翟苏巍
孙慧博
《南方电网技术》
北大核心
2025年第7期3-14,共12页
新能源出力的快速变化引起电网电压频繁波动,严重威胁电网的安全与经济运行。为此,提出了一种基于图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的实时无功功率优化方法。首先,构建了考虑节点重要性的多目标无功功率优化模型。基于此,...
新能源出力的快速变化引起电网电压频繁波动,严重威胁电网的安全与经济运行。为此,提出了一种基于图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的实时无功功率优化方法。首先,构建了考虑节点重要性的多目标无功功率优化模型。基于此,建立无功功率优化模型的图表示,并结合优化问题重构邻接矩阵。然后,基于GCN算法映射出最优解集,并利用改进CRITIC-AHP-TOPSIS组合赋权算法选取最优解,获得实时优化策略。最后,以改进的IEEE 39节点系统和实际电网为例,验证了所提方法不仅具有求解速度快和避免陷入局部最优解的优势,而且获得了更理想的电压偏差和有功功率网损,保障新型电力系统运行的安全性和经济性。
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关键词
图卷积网络
新能源
实时无功功率优化
节点重要性
最优解
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职称材料
题名
基于图卷积网络的新型电力系统实时无功功率优化
1
作者
张沛
刘晓菲
李文云
路学刚
王珍意
翟苏巍
孙慧博
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
北京交通大学电气工程学院
中国南方电网云南电力调度控制中心
中国南方电网云南电网有限责任公司电力科学研究院
天津理工大学电气工程学院
出处
《南方电网技术》
北大核心
2025年第7期3-14,共12页
基金
中国南方电网有限责任公司云南电力调度控制中心科技项目(YNKJXM20222463)。
文摘
新能源出力的快速变化引起电网电压频繁波动,严重威胁电网的安全与经济运行。为此,提出了一种基于图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的实时无功功率优化方法。首先,构建了考虑节点重要性的多目标无功功率优化模型。基于此,建立无功功率优化模型的图表示,并结合优化问题重构邻接矩阵。然后,基于GCN算法映射出最优解集,并利用改进CRITIC-AHP-TOPSIS组合赋权算法选取最优解,获得实时优化策略。最后,以改进的IEEE 39节点系统和实际电网为例,验证了所提方法不仅具有求解速度快和避免陷入局部最优解的优势,而且获得了更理想的电压偏差和有功功率网损,保障新型电力系统运行的安全性和经济性。
关键词
图卷积网络
新能源
实时无功功率优化
节点重要性
最优解
Keywords
graph convolutional networks
renewable energy
real-time reactive power optimization
importance of nodes
optimal solution
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于图卷积网络的新型电力系统实时无功功率优化
张沛
刘晓菲
李文云
路学刚
王珍意
翟苏巍
孙慧博
《南方电网技术》
北大核心
2025
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