利用图注意力网络重建交流潮流模型
系统与控制
2025-09-30 v1 人工智能
系统与控制
摘要
完整的潮流（PF）模型是物理电力网络的完整表示。传统的基于模型的方法依赖于完整的PF模型来实现潮流分析。然而，在实践中，由于电力系统的不确定性或动态特性，一些PF模型参数可能不准确甚至无法获得。此外，由于电力网络随着可能变化的拓扑结构而不断演变，PF模型对不同网络规模和拓扑的泛化能力也应予以考虑。在本文中，我们基于图注意力网络（GAT）提出了一种PF重建模型，通过基于每个母线的电压实部和虚部构建一个新图。通过将该模型与两种最先进的PF重建模型在不同标准IEEE电力系统案例及其修改后的拓扑变体上进行比较，我们证明了该方法的可行性。实验结果表明，我们提出的模型在不断变化的网络中实现了更好的精度，并且可以泛化到不同的网络，同时精度折扣较小。
引用
@article{arxiv.2509.22733,
title = {Rebuild AC Power Flow Models with Graph Attention Networks},
author = {Yuting Hu and Jinjun Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.22733},
year = {2025}
}