一种考虑拓扑特征学习的数据驱动最优潮流计算方法
摘要:
本发明公开一种考虑拓扑特征学习的数据驱动最优潮流计算方法,包括以下步骤:1)建立电力系统最优潮流模型;2)构建基于最优潮流模型的图卷积神经网络,并对图卷积神经网络进行训练,得到最优潮流计算的神经网络模型;3)基于电力系统最优潮流模型,构建神经网络模型输入特征;4)将神经网络模型输入特征输入到最优潮流计算的神经网络模型中,得到最优潮流计算结果。本发明能够训练在多种拓扑下的最优潮流计算图卷积神经网络,对于多种拓扑具有良好的适应性。本发明能够训练在多种拓扑下的最优潮流计算图卷积神经网络,对于多种拓扑具有良好的适应性,同时利用本发明计算得到的最优潮流结果近似数值计算结果。
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