基于门控时-空图神经网络的广域多母线负荷预测方法

    公开(公告)号:CN115222090A

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202210609297.6

    申请日:2022-05-31

    摘要: 本发明公开了基于门控时‑空图神经网络的广域多母线负荷预测方法,通过快速最大信息系数确定与母线负荷强相关的气象特征,通过快速最大信息系数确定各母线负荷间的时‑空耦合关联。并通过确定的气象特征,完成相似权时‑空图的构建,通过图卷积的方式对相似权时‑空图各节点空间特征进行提取挖掘,将空间卷积层的结果构成时间序列输入至门控循环单元层,通过门控循环单元实现时域特征挖掘;解决了现有技术中存在的未充分考虑广域空间内多母线负荷间存在的非结构化时‑空耦合关联对预测结果影响以及难以对多母线负荷进行统一预测建模的问题,实现全域多节点特征增强,有效提升负荷预测精度。

    高比例光伏场景下含氢-热联储的配电网扩展规划方法

    公开(公告)号:CN115409336A

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202210978284.6

    申请日:2022-08-16

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了高比例光伏场景下含氢‑热联储的配电网扩展规划方法。为有效刻画光伏发电与多元负荷用能不确定性,建立了基于供暖季节划分的双层耦合气象聚类模型,基于各气象簇构建了辐照‑负荷‑温度多网格联合场景生成模型。为解决高比例光伏发电场景下传统光伏出力模型精度不足以及高PV出力场景下电力需求不足导致光伏出力难以消纳问题,构建了精细化分布式光伏系统物理模型链。考虑分布式氢‑热联储多能耦合提高了能源利用效率,并且平衡系统典型场景运行经济性、小概率高负荷场景供电可靠性与高PV出力场景光伏消纳三者间的矛盾冲突,得到配电网扩展规划结果能够很好地解决高比例光伏场景对配电网规划运行带来的经济性、可靠性与环保性问题。