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基于图网络大数据模型的电力系统潮流分析方法及装置

申请号: CN202410109782.6
申请人: 国网冀北电力有限公司; 国网冀北电力有限公司信息通信分公司; 国家电网有限公司
申请日期: 2024/1/26

摘要文本

本说明书提供了一种基于图网络大数据模型的电力系统潮流分析方法及装置,该方法包括:基于泊松过程的电力系统时空生成模型生成电力系统的电网拓扑结构、节点状态和线路状态;基于线路老化程度估计模型生成电力系统的电力线路老化程度;以电网拓扑结构、节点状态、线路状态和电力线路老化程度为输入,节点电压和节点相位角位为输出,训练图神经网络模型,直至图神经网络模型的考虑基尔霍夫电流定律的损失函数的损失值收敛至目标值;采集目标电力系统的电网拓扑结构、节点状态和线路状态,并将其输入至已训练的图神经网络模型中,以预测目标电力系统的节点电压和节点相位角位。本说明书实施例可提高基于神经网络模型的潮流分析的泛化性及可解释性。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 基于图网络大数据模型的电力系统潮流分析方法及装置
专利类型 发明申请
申请号 CN202410109782.6
申请日 2024/1/26
公告号 CN117650533A
公开日 2024/3/5
IPC主分类号 H02J3/06
权利人 国网冀北电力有限公司; 国网冀北电力有限公司信息通信分公司; 国家电网有限公司
发明人 那琼澜; 李信; 邢宁哲; 杨艺西; 王艺霏; 张实君; 李欣怡; 温馨; 陈重韬; 来骥; 马跃; 邢海瀛; 彭柏; 杨峰; 梁东; 于蒙
地址 北京市西城区菜市口南大街56号; 北京市西城区枣林前街32号; 北京市西城区西长安街86号国家电网有限公司

专利主权项内容

1.一种基于图网络大数据模型的电力系统潮流分析方法,其特征在于,包括:基于泊松过程的电力系统时空生成模型,生成电力系统随时间变化的电网拓扑结构、节点状态和线路状态;基于线路老化程度估计模型,生成电力系统随时间变化的电力线路老化程度;以所述电网拓扑结构、所述节点状态、所述线路状态和所述电力线路老化程度为输入,节点电压和节点相位角位为输出,训练图神经网络模型,直至所述图神经网络模型的考虑基尔霍夫电流定律的损失函数的损失值收敛至目标值;采集目标电力系统的电网拓扑结构、节点状态和线路状态,并将其输入至已训练的图神经网络模型中,以预测所述目标电力系统的节点电压和节点相位角位。