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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明公开了一种基于虚拟图智能学习的电力系统潮流计算方法，包括以下步骤：S1：建立考虑电压的潮流计算公式；S2：对潮流计算公式进行求解，获得通解形式；S3：构建虚拟图约束消息传递神经网络；S4：准备自由变量w和特解参数b，并拟定自由变量，采用通解形式计算获得数据一；S5：进行数据标准化获得数据二；S6：进行训练获得数据三；对数据三进行去范式化或反范式化处理；S7：对反范式化后的数据进行计算，获得数据四；S8：对数据四进行处理，获得潮流计算结果。本发明通过引入虚拟图约束信息传递神经网络，将潮流方程的数学约束直接嵌入神经网络的前馈过程中，从而确保计算结果的物理一致性和可解释性，并提升模型对电网拓扑变化的适应能力。
主权项：1.一种基于虚拟图智能学习的电力系统潮流计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采用变量Vsin、Vsqu以及Vcos分别表示电压的二次正弦项、二次项以及二次余弦项，并基于所述变量建立考虑电压的潮流计算公式；S2：对所述考虑电压的潮流计算公式进行求解，获得所述考虑电压的潮流计算公式的通解形式；S3：构建虚拟图约束消息传递神经网络；S4：准备自由变量w和特解参数b，并拟定自由变量然后采用所述考虑电压的潮流计算公式的通解形式计算获得S5：对所述进行数据标准化，获得S6：采用所述虚拟图约束消息传递神经网络对所述进行训练，获得若所述不满足所述虚拟图约束消息传递神经网络的物理损失函数，则对所述进行去范式化，并重复步骤S4-S6；若所述满足所述虚拟图约束消息传递神经网络的物理损失函数，则对所述进行反范式化，并进入步骤S7；S7：对反范式化后的数据采用所述考虑电压的潮流计算公式的通解形式进行计算，获得S8：采用所述虚拟图约束消息传递神经网络的激活函数对所述进行处理，获得潮流计算结果
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 基于虚拟图智能学习的电力系统潮流计算方法
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