Jun, 2022

利用图神经网络实现电力网拓扑动态稳定性评估

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TL;DR为了应对气候变化，需要提高可再生能源在电力生产中的份额。在分散化、惯性减小和生产波动性等方面，可再生能源为电力网络引入了新的挑战。本研究利用图神经网络以分析电力网动态稳定性的计算工作量，发现其在仅基于拓扑信息的情况下预测非线性目标非常有效。此外，应用所提出的方法，还能准确识别出电力网的易受攻击的节点。最后，发现在小型电力网上训练的 GNN 在对得克萨斯电力网的大型模型进行预测时，也具有准确性和实用性。
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发现论文，激发创造
  • 演化网络拓扑下的电网运行风险评估的图神经网络

    该研究探讨了图神经网络在没有明确的高分辨率信息（发电机状态、电网拓扑和电力调度决策）的情况下，能否识别未来几个小时内电网的风险状况。研究发现，基于图神经网络的可靠性和风险评估具有快速而准确的预测能力。

    May, 2024

  • 基于 GNN 的电力网动态特性评估及知识图谱应用

    通过图神经网络（GNN）发展了一种检测电力网故障的新方法，旨在增强网络运维中的智能故障诊断能力，该方法借助特殊的电气特征提取模型和知识图谱，通过整合节点的历史和未来状态来辅助当前故障检测，并通过对神经网络层各个节点输出特征进行相关分析验证了该 GNN 在提取节点特征方面的有效性，实验证明该方法可在模拟场景中准确定位故障节点，准确率达到 99.53%，此外，图神经网络的特征建模还可定性揭示故障在节点之间的传播情况，提供有价值的故障节点分析洞察。

    Nov, 2023

  • 基于图嵌入和动态特征的变化电力网络拓扑的瞬态稳定性监控

    传输稳定性预测模型使用图嵌入动态特征及监督对比学习来预测能源网络结构变化下的瞬态稳定性。

    Aug, 2023

  • 动态图神经网络调查

    图神经网络已成为从图结构数据中有效挖掘和学习的强大工具，但大多数研究侧重于静态图，忽视了真实世界网络的动态特性，该论文提供了对基本概念、关键技术和最新动态图神经网络模型的全面综述。

    Apr, 2024

  • 基于图神经网络的潮流模型

    本论文研究了使用图神经网络方法对历史电力系统数据进行训练，以预测电量流计算结果。通过在测试系统上的结果表明，使用所提出的图神经网络电量流模型可以比传统的直流（DC）功量流方法和深度神经网络（DNN）模型以及卷积神经网络（CNN）模型得到更准确有效的数据处理方案。

    Jul, 2023

  • PowerGraph：用于图神经网络的电网基准数据集

    开发了一个用于电力网络级联故障的图形数据集，用于训练图神经网络模型以及解释性分析，旨在应用于各个领域，如化学和生物学。

    Feb, 2024

  • 利用机器学习在电力网络模型中从静态特征预测动态稳定性

    本文提出采用网络科学指标和机器学习模型相结合的方法来预测输电线路故障后系统失同步事件的风险，结果表明只需少量网络指标即可量化网络重定向流量的能力，得到高于 0.996 的平均预测精度。

    Oct, 2022

  • 利用图神经网络替代标的电力网运行风险评估

    我们研究了图神经网络在电力网络运行决策算法（最优潮流（OPF）和安全约束单位分配（SCUC））中作为代理的实用性，以实现对运行风险的严格量化。我们的结果表明，GNN 能够快速准确地预测量化感兴趣的量，并且因此可以成为 OPF 和 SCUC 的良好代理模型。GNN 基于可靠性和风险评估的出色准确性进一步表明，GNN 代理具有在实时和提前几小时的风险量化中应用的潜力。

    Nov, 2023

  • 使用超结构图卷积网络评估分布系统可靠性

    本文研究了在电力系统中采用基于图卷积网络和超结构表示学习框架的人工智能工具，以提高分布式电网规划的计算效率和预测准确性。结果发现，这种超结构图卷积神经网络对比当前方法和其他七种深度学习模型更优。

    Nov, 2022

  • 图神经网络的稳定性属性

    研究了拓扑结构变化对图神经网络输出的影响，证明了使用积分 Lipschitz 过滤器的图卷积与相应非线性混合效应的组合可以实现稳定性和高频信息的判别力，解释了 GNNs 卓越性能的原因。

    May, 2019