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储能系统技术 储能系统 可靠性分析 深度学习 ★ 5.0

用于评估中压电网可靠性的图神经网络

Graph neural networks for assessing the reliability of the medium-voltage grid

Charlotte Cambier van Nooten · Tomvan de Poll · Sonja Füllhas · Jacco Heres 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384

摘要 随着向可再生能源转型以及传统发电容量的减少,确保电力系统可靠性正变得日益具有挑战性。配电系统运营商(Distribution System Operators, DSOs)通过验证n-1安全准则来实现电网可靠性,即利用开关策略重新配置电网并恢复供电。尽管DSOs通常运行辐射状电网,但政府法规和诸如平均停电分钟数等可靠性指标要求尽可能通过重构实现供电连续性。尽管可靠性评估在电网运行中具有关键作用,但当前的方法(如数学优化方法)往往计算成本高昂,难以适用于大规模电网。本文针对这些局限性,提出了...

解读: 该图神经网络可靠性评估技术对阳光电源储能系统和微电网解决方案具有重要价值。可应用于PowerTitan储能系统的n-1容错设计,通过GNN快速评估ST系列PCS在配电网重构中的可靠性,预测时间提升1000倍。结合iSolarCloud平台可实现实时故障预测和拓扑优化,增强分布式光储系统的供电连续性。...