基于动态时空预测的多时间尺度配电网电压优化

摘要

为解决高比例分布式光伏并网引发的电压越限问题，首先用动态图卷积网络和Transformer模型进行联合建模，通过动态图捕捉光伏站点间的动态空间关联性，并利用Transformer提取长距离时序特征，使得预测的均方根误差较传统Transformer模型降低7.6%。根据预测结果，构建多时间尺度优化框架，提出用基于模糊逻辑的自适应目标权重系数来动态平衡电能质量与经济效益，并引入节点差异化指标实现关键区域的精准控制。仿真结果表明：相较于传统方法，加入自适应目标权重系数后，有载调压变压器和电容器组动作频次显著减少，光伏削减量降低0.563MW·h，储能损耗下降7.77%；同时，节点差异化指标的引入使电压超过1.025p.u.的情况减少了72.3%。以上结果证明了所提方法的有效性与经济性。

关键词

DGCN-Transformer / 多时间尺度 / 自适应目标权重 / 节点差异化指标 / 分布式光伏发电