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基于STSGCN和VNBA的电力系统TSCOPF模型研究 被引量：1
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作者 刘颂凯 刘龙成 +4 位作者 杨超 李彦彰 张磊 王秋杰 刘旭 《智慧电力》 北大核心 2024年第12期19-26,共8页
为保证电力系统运行的安全性和经济性,针对故障后电力系统的暂态失稳问题,提出基于时空同步图卷积网络(STSGCN)和可变邻域蝙蝠算法(VNBA)的电力系统暂态稳定约束最优潮流(TSCOPF)模型。首先,通过STSGCN确立系统输入特征与构建的暂态稳... 为保证电力系统运行的安全性和经济性,针对故障后电力系统的暂态失稳问题,提出基于时空同步图卷积网络(STSGCN)和可变邻域蝙蝠算法(VNBA)的电力系统暂态稳定约束最优潮流(TSCOPF)模型。首先,通过STSGCN确立系统输入特征与构建的暂态稳定系数间的联系;然后,利用基于全特征集的STSGCN实现高精度的暂态稳定评估,将基于可控特征集的STSGCN作为暂态稳定约束嵌入TSCOPF模型;最后,采用VNBA对TSCOPF模型进行优化求解。算例分析表明,所提方法能够兼顾电力系统安全性与经济性,有效提升系统在故障情景下的暂态稳定。 展开更多
关键词 TSCOPF stsgcn VNBA
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基于改进时空同步图卷积网络的集卡到达量短期预测
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作者 陆后军 徐诗雯 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第4期43-51,共9页
针对集卡预约后到达不确定问题,本文提出一种基于数据驱动的集卡到达量短期预测方法。分析所采集的上海某集装箱码头闸口数据,提取集卡作业流程中的关键时间节点,对原始数据进行预处理并构建时空序列作为模型输入。采用改进的时空同步... 针对集卡预约后到达不确定问题,本文提出一种基于数据驱动的集卡到达量短期预测方法。分析所采集的上海某集装箱码头闸口数据,提取集卡作业流程中的关键时间节点,对原始数据进行预处理并构建时空序列作为模型输入。采用改进的时空同步图卷积网络(spatial-temporal synchronous graph convolutional network,STSGCN)模型,即时空同步图注意力网络(spatial-temporal synchronous graph attention network,STSGAT)模型,以0.5 h为单位时间,捕捉集卡到达数据的时空特性。该模型通过对输入数据进行多次图注意力操作以及全连接层的时空转换得到最终预测结果。在同一输入数据、预测时段及实验环境下,将STSGAT模型与STSGCN模型、图卷积网络(graph convolutional network,GCN)模型、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型以及LSTM与门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)的混合模型进行对比。结果表明,在处理兼具时空相关性和异质性的集卡到达量预测问题时,STSGAT模型优于其他经典模型。 展开更多
关键词 集卡预约 集卡到达量 短期预测 时空同步图卷积网络(stsgcn) 时空同步图注意力网络(STSGAT)
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