基于变分自编码器与迁移学习的源网荷储态势感知方法

摘要

在新型电力系统加速演进背景下，源网荷储各环节呈现多源异构、高维动态、强不确定性特征，传统数据处理与态势感知方法存在维度灾难、泛化能力弱、跨场景迁移成本高、实时性不足等瓶颈，难以满足高比例新能源接入下电网精准感知与高效优化运行需求。为全面提升源网荷储系统多源异构数据处理效率、态势感知精度与跨场景适应能力，提出一种基于变分自编码器与迁移学习的源网荷储态势感知优化方法。该方法首先利用变分自编码器(variational autoencoder, VAE)强大的非线性特征学习能力，对源网荷储系统中新能源出力、电网运行、负荷特性、储能状态等多维动态数据进行高效特征提取与低维重构，实现高维数据降维与关键信息保留；在此基础上引入迁移学习机制，将成熟运行场景下训练得到的模型特征、决策知识与控制经验迁移至新拓扑、新运行条件或未知扰动场景，大幅降低模型在新环境下的重训练时间、计算资源与数据依赖度，显著提升方法的泛化性与落地性。通过将高精度态势感知结果与智能调度、储能优化、负荷调控等运行优化机制深度耦合，系统可实时感知运行态势、快速识别异常状态、动态优化调度策略、精细化管理储能充放电，实现源网荷储协同互动与整体能效提升。算例与实验结果表明，所提方法在多源异构数据处理速度、态势感知准确率、系统鲁棒性与实时性等方面均优于传统方法，有效提升新能源消纳水平与能源利用效率，为高比例可再生能源电力系统的安全稳定、经济高效运行提供可靠技术支撑。

关键词

变分自编码器 / 迁移学习 / 源网荷储 / 态势感知 / 智能优化 / 多源异构数据 / 数据降维 / 电力系统运行

基金资助

国家电网有限公司华东分部大修项目(459923296652L)