基于可学习拓扑图注意力网络的配电网静态电压稳定裕度评估

张芸烽; 林舜江; 赖嘉梁; 王洲; 李云; 佘伊伦

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2026.0355

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基于可学习拓扑图注意力网络的配电网静态电压稳定裕度评估

更新时间：2026-09-19

- 基于可学习拓扑图注意力网络的配电网静态电压稳定裕度评估
- Vol. 50, Issue 9, Pages: 3746-3757(2026)
- 作者机构：
  
  1. 华南理工大学电力学院
  2. 广东省绿色能源技术重点实验室
  3. 深圳供电局有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2026.0355
  CLC： TP18;TM712
- Published：2026
- 稿件说明：
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张芸烽, 林舜江, 赖嘉梁, et al. 基于可学习拓扑图注意力网络的配电网静态电压稳定裕度评估[J]. 2026, 50(9): 3746-3757.
DOI：

张芸烽, 林舜江, 赖嘉梁, et al. 基于可学习拓扑图注意力网络的配电网静态电压稳定裕度评估[J]. 2026, 50(9): 3746-3757. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2026.0355.

摘要

配电网静态电压稳定裕度(static voltage stability margin

SVSM)的准确评估对保障系统安全运行具有重要意义。受拓扑频繁变化和量测不完整等因素影响，配电网的拓扑信息难以准确获得，传统依赖已知配电网拓扑的SVSM评估方法难以适用。为此，提出一种基于可学习拓扑图注意力网络的配电网SVSM评估方法。该方法通过软邻接矩阵推断将离散拓扑识别转化为连续边概率预测，并结合基于Sigmoid的分级边权重机制构建完全可微的拓扑推断过程，实现拓扑推断与SVSM预测的联合学习。针对拓扑不确定性引起的样本标签歧义问题和标注样本稀缺问题，提出基于偏标签学习和自监督学习的多任务训练策略，通过置信度加权法识别出样本真实标签，并利用无标签数据学习节点间电气耦合关系。修改的IEEE 33节点配电网与实际大规模配电网的算例结果表明，所提方法在拓扑变化场景下能够准确地评估配电网SVSM。

Abstract

关键词

Keywords

references

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