计及需求响应的CNN-GNN-Koopman配电网电压动态评估方法

毕明欢; 高强; 田云鹏; 吴丽红; 崔明建

doi:10.20204/j.sp.2026.02007

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计及需求响应的CNN-GNN-Koopman配电网电压动态评估方法

系统优化与协同调度 | 更新时间：2026-02-28

- 计及需求响应的CNN-GNN-Koopman配电网电压动态评估方法
- CNN-GNN-Koopman-based Distribution Network Voltage Dynamic Assessment Method Considering Demand Response
- 智慧电力 2026年54卷第2期页码：54-60
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2026.02007
  中图分类号：
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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毕明欢,高强,田云鹏,吴丽红,崔明建.计及需求响应的CNN-GNN-Koopman配电网电压动态评估方法[J].智慧电力,2026,54(2):54-60.

doi:10.20204/j.sp.2026.02007
毕明欢,高强,田云鹏,吴丽红,崔明建.计及需求响应的CNN-GNN-Koopman配电网电压动态评估方法[J].智慧电力,2026,54(2):54-60. DOI： 10.20204/j.sp.2026.02007.

doi:10.20204/j.sp.2026.02007 DOI：

摘要

针对高比例新能源接入与需求响应共同作用所引起的配电网电压动态变化问题，提出一种计及需求响应的卷积神经网络（CNN）-图神经网络（GNN）-Koopman的配电网电压动态评估方法。首先，通过拉丁超立方抽样构建风-光-荷不确定性场景，结合需求响应的削峰填谷策略，并通过潮流计算构建动态电压序列数据集；其次，利用CNN提取节点电压的空间局部特征，同时借助GNN建模配电网的拓扑关联关系，并引入Koopman算子实现高维嵌入空间中的全局线性动态演化，从而构建出端到端的电压时序动态评估模型。仿真结果表明，所提方法的评估精度显著优于CNN-Koopman与GNN-Koopman等方法，且能够准确捕捉需求响应在负荷低谷与高峰时段对节点电压的调控特性。

Abstract

To address the dynamic voltage variations in distribution networks caused by the integration of a high proportion of renewable energy and demand response

a convolutional neural network （CNN）-graph neural network （GNN）-Koopman-based distribution network voltage dynamic assessment method considering demand response is proposed. Firstly

Latin hypercube sampling is employed to construct wind-photovoltaic-load uncertainty scenarios. These are combined with demand response peak-shaving and valley-filling strategies

and power flow calculations are performed to build a dynamic voltage sequence dataset. Secondly

CNN is utilized to extract the spatial local features of node voltages

while GNN is used to model the topological correlations within the distribution network. The Koopman operator is introduced to achieve global linear dynamic evolution in a high-dimensional embedding space

thereby constructing an end-to-end voltage time-series dynamic assessment model. Simulation results demonstrate that the proposed method achieves significantly higher assessment accuracy compared to methods such as CNN-Koopman and GNN-Koopman. Moreover

it can accurately capture the regulating characteristics of demand response on node voltages during load valley and peak periods.

关键词

Keywords

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