发明公开
- 专利标题： 一种基于图卷积神经网络的电力系统韧性提升的方法及系统
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申请号： CN202410904901.7申请日： 2024-07-08
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公开(公告)号： CN118826029A公开(公告)日： 2024-10-22
- 发明人: 王逸飞 , 刘瀚阳 , 蒙飞 , 祁鑫 , 刘一峰 , 王运 , 孙阳 , 常鹏 , 杨宏 , 刘俊 , 王礼文 , 潘玲玲 , 孙知博 , 王勇
- 申请人： 东南大学 , 国网宁夏电力有限公司
- 申请人地址： 江苏省南京市玄武区四牌楼2号;
- 专利权人： 东南大学,国网宁夏电力有限公司
- 当前专利权人： 东南大学,国网宁夏电力有限公司
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市玄武区四牌楼2号;
- 代理机构： 南京经纬专利商标代理有限公司
- 代理商 罗运红
- 主分类号： H02J3/06
- IPC分类号： H02J3/06 ; H02J3/46 ; H02J3/38 ; H02J3/14 ; G06N3/0464 ; G06Q10/0639 ; G06Q50/06 ; G06F17/10
摘要：
本发明公开了一种基于图卷积神经网络的电力系统韧性提升的方法及系统，涉及电力系统技术领域，包括以下步骤：建立系统运行点和韧性指标样本集作为模型的输入输出；通过图卷积神经网络建立输入输出之间的映射关系，构建韧性指标预测器；将预测器线性化加入到调度决策中，通过合理调整系统运行点的分布实现韧性的提升。本发明将韧性指标直接纳入到调度决策中，能够在灾害发生前对系统发电机出力进行调整，以最大程度减少失负荷量，提高系统的韧性。
