Super-resolution Measurement Generation Method for Distribution Network Based on Graph Attention Network

LYU Qifeng; CHEN Ying; XIAO Tannan; YU Zhitong; SONG Yankan; ZHU Tong

doi:10.7500/AEPS20220830012

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Super-resolution Measurement Generation Method for Distribution Network Based on Graph Attention Network

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Super-resolution Measurement Generation Method for Distribution Network Based on Graph Attention Network
- Automation of Electric Power Systems Vol. 47, Issue 5, Pages: 26-34(2023)
- 作者机构：
  
  1.清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市 100084
  2.清华四川能源互联网研究院能源电力系统数字孪生研究所,四川省成都市 610042
  3.国网四川省电力公司,四川省成都市 610042
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  Special Project for Peak Carbon Dioxide Emissions-Carbon Neutrality from Shanghai Municipal Science and Technology Commission(21DZ1208300)
- DOI：10.7500/AEPS20220830012
  CLC：
- Received：30 August 2022，
  
  Revised：2022-10-20，
  
  Published Online：31 January 2023，
  
  Published：10 March 2023
- 稿件说明：
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吕奇峰,陈颖,肖谭南等.基于图注意力网络的配电网超分辨率量测生成方法[J].电力系统自动化,2023,47(5):26-34.

LYU Qifeng,CHEN Ying,XIAO Tannan,et al.Super-resolution Measurement Generation Method for Distribution Network Based on Graph Attention Network[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(5):26-34.
吕奇峰,陈颖,肖谭南等.基于图注意力网络的配电网超分辨率量测生成方法[J].电力系统自动化,2023,47(5):26-34. DOI： 10.7500/AEPS20220830012.

LYU Qifeng,CHEN Ying,XIAO Tannan,et al.Super-resolution Measurement Generation Method for Distribution Network Based on Graph Attention Network[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(5):26-34. DOI： 10.7500/AEPS20220830012.

摘要

针对配电网中量测布局不均、精度不足等问题，提出了一种基于图注意力网络的配电网超分辨率量测生成方法。该方法可提高配电网状态量时空分辨率，且具有拓扑泛化能力，可适应配电网重构拓扑工况，以最小化量测采集实现配电网高精度状态感知。所提方法通过注意力机制学习节点电气状态量之间的关联关系，将潮流约束加入模型训练中并设计了模型训练所需的最小拓扑集，避免对训练样本数据的过拟合，提高生成模型泛化能力。最后，通过IEEE 33节点和IEEE 123节点标准配电网算例验证了所提方法的有效性。

Abstract

Aiming at the problems of uneven measurement and insufficient accuracy of measurement in distribution networks

a super-resolution measurement generation method based on graph attention networks is proposed. The method can improve the spatio-temporal resolution of distribution network states

and has the ability of topology generalization. It can adapt to the topology reconfiguration conditions of distribution network to minimize measurement acquisition and achieve high-precision state awareness of distribution networks. The proposed method uses the attention mechanism to learn the correlation between electrical state variables of adjacent buses

adds power flow constraints to model training

and designs the minimum topology set required for model training

so as to avoid overfitting training sample data and improve the generalization ability of the proposed model. The effectiveness of the proposed method is verified by IEEE 33-bus and IEEE 123-bus standard distribution network cases.

关键词

Keywords

references

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