基于TCN-LSTM-SE神经网络的低压有源配电网电压控制方法研究

王超; 赵永良; 王杰; 刘子豪; 刘丛伟

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.04.007

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基于TCN-LSTM-SE神经网络的低压有源配电网电压控制方法研究

特别策划 | 更新时间：2025-11-03

- 基于TCN-LSTM-SE神经网络的低压有源配电网电压控制方法研究
- 暂无标题
- 供用电 2025年42卷第4期页码：48-58
- 作者机构：
  
  1. 国网北京市电力公司
  2. 北方工业大学
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划项目（2023YFC3807000）;国网北京市电力公司科技项目“面向分布式光伏并网安全运行的智能检测与诊断技术研究”~~
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.04.007
  中图分类号： TP183;TM714.2
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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王超, 赵永良, 王杰, 等. 基于TCN-LSTM-SE神经网络的低压有源配电网电压控制方法研究[J]. 供用电, 2025,42(4):48-58.
王超, 赵永良, 王杰, 等. 基于TCN-LSTM-SE神经网络的低压有源配电网电压控制方法研究[J]. 供用电, 2025,42(4):48-58. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.04.007.

DOI：

摘要

电压越限问题是限制分布式光伏在低压交直流有源配电网广泛应用的重要因素之一。在传统低压交直流配电网中，负荷侧本就存在接入相的不平衡以及有功功率、无功功率的随机波动，由于高渗透率分布式光伏发电的引入，光伏发电侧又带来接入相不平衡和有功功率的波动，两种因素叠加导致电压越限问题严重。提出了一种基于时域卷积网络-长短期记忆-SE注意力机制（temporal convolutional network-long short term memory-squeeze and excitation attention mechanism

TCN-LSTM-SE）神经网络的光伏发电功率优化算法，采用该算法可以对低压配电网中由于负荷侧和发电侧的有功功率变化造成的电压越限问题进行评估和预测，在确保电压不超限的前提下对分布式光伏在配电网中有功功率进行优化控制。对高渗透率分布式光伏接入低压直流有源配电网开展了仿真分析，仿真结果验证了所提算法具有优化功率分配、有效控制电压越限的效果。

Abstract

关键词

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