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基于潮流嵌入和最小割池化的电网静态安全分析图学习模型
1
作者
马遵
李永哲
+4 位作者
何鑫
管霖
向川
陈勇
何伊慧
《南方电网技术》
北大核心
2025年第1期63-73,92,共12页
运用数据驱动模型实现快速的电网静态安全分析是新型电力系统分析中值得探索的研究方向。提高数据驱动模型对运行方式变化的泛化能力和对电网拓扑变化的适应能力是关键技术挑战之一。提出了一种基于潮流嵌入和最小割池化的电网静态安全...
运用数据驱动模型实现快速的电网静态安全分析是新型电力系统分析中值得探索的研究方向。提高数据驱动模型对运行方式变化的泛化能力和对电网拓扑变化的适应能力是关键技术挑战之一。提出了一种基于潮流嵌入和最小割池化的电网静态安全分析图学习模型。首先,通过以复原节点电压为导向的潮流状态嵌入模块,将电网N-1方式的拓扑差异转化为节点特征差异,改善了模型的泛化能力。其次,运用社团划分思想,采用最小割池化技术动态缩小了电网节点规模和节点特征维数,使模型具备对拓扑变化的适应能力。通过在IEEE 39节点系统和IEEE 118节点系统的验证测试和可视化分析,表明所设计的图深度学习模型准确率高,具有秒级的评估速度以及对电网规模变化的良好适应能力。
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关键词
静态安全分析
图深度学习
掩模图自编码器
潮流嵌入
图池化
拓扑变化适应性
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职称材料
题名
基于潮流嵌入和最小割池化的电网静态安全分析图学习模型
1
作者
马遵
李永哲
何鑫
管霖
向川
陈勇
何伊慧
机构
云南电网有限责任公司电力科学研究院
华南理工大学电力学院
出处
《南方电网技术》
北大核心
2025年第1期63-73,92,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(52077080)
云南电网有限责任公司科技项目(056200KK52220044)。
文摘
运用数据驱动模型实现快速的电网静态安全分析是新型电力系统分析中值得探索的研究方向。提高数据驱动模型对运行方式变化的泛化能力和对电网拓扑变化的适应能力是关键技术挑战之一。提出了一种基于潮流嵌入和最小割池化的电网静态安全分析图学习模型。首先,通过以复原节点电压为导向的潮流状态嵌入模块,将电网N-1方式的拓扑差异转化为节点特征差异,改善了模型的泛化能力。其次,运用社团划分思想,采用最小割池化技术动态缩小了电网节点规模和节点特征维数,使模型具备对拓扑变化的适应能力。通过在IEEE 39节点系统和IEEE 118节点系统的验证测试和可视化分析,表明所设计的图深度学习模型准确率高,具有秒级的评估速度以及对电网规模变化的良好适应能力。
关键词
静态安全分析
图深度学习
掩模图自编码器
潮流嵌入
图池化
拓扑变化适应性
Keywords
static security analysis
graph deep learning
masked graph auto-encoder
power flow embedding
graph pooling
adaptability to the topology variation
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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1
基于潮流嵌入和最小割池化的电网静态安全分析图学习模型
马遵
李永哲
何鑫
管霖
向川
陈勇
何伊慧
《南方电网技术》
北大核心
2025
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