基于BiLSTM-GCN的新能源场站暂态无功分布式协同优化方法

卢国强; 王恺; 安娜; 王照雷

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1714

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基于BiLSTM-GCN的新能源场站暂态无功分布式协同优化方法

更新时间：2026-03-06

- 基于BiLSTM-GCN的新能源场站暂态无功分布式协同优化方法
- 基于BiLSTM-GCN的新能源场站暂态无功分布式协同优化方法
- 太阳能学报 2026年47卷第2期页码：266-278
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1714
  中图分类号： TM73
- 网络首发：2026-03-05，
  
  纸质出版：2026-03-05
- 稿件说明：
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卢国强, 王恺, 安娜, 等. 基于BiLSTM-GCN的新能源场站暂态无功分布式协同优化方法[J]. 太阳能学报, 2026,47(2):266-278.

卢国强, 王恺, 安娜, et al. 基于BiLSTM-GCN的新能源场站暂态无功分布式协同优化方法[J]. 2026, 47(2): 266-278.
卢国强, 王恺, 安娜, 等. 基于BiLSTM-GCN的新能源场站暂态无功分布式协同优化方法[J]. 太阳能学报, 2026,47(2):266-278. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1714.

卢国强, 王恺, 安娜, et al. 基于BiLSTM-GCN的新能源场站暂态无功分布式协同优化方法[J]. 2026, 47(2): 266-278. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1714.

摘要

针对光伏、储能等直流新能源发电资源接入电网的比例不断提高下新能源场站面临无功支撑能力不足的问题

提出一种基于图卷积网络（GCN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的新能源场站暂态无功分布式协同优化方法。首先

通过构建多无功资源接入的新能源场站系统等值模型

研究多无功资源接入下的新能源场站暂态无功特性

建立新能源场站暂态无功模型;然后

以新能源场站无功资源运行成本为优化目标

建立新能源场站暂态无功协同优化模型

并结合BiLSTM-GCN对优化模型进行求解;最后

搭建新能源场站近区仿真系统模型

仿真验证所提新能源场站暂态无功协同优化方法的有效性。

Abstract

Aiming at the problem of insufficient reactive power support capacity of new energy stations under the increasing proportion of DC new energy power generation resources such as photovoltaic and energy storage connected to the power grid

a distributed collaborative optimization method for transient reactive power of new energy stations based on graph convolutional network （GCN） and bidirectional long short-term memory network （BiLSTM） is proposed. Firstly

by constructing the equivalent model of the new energy station system with multiple reactive power resource access

the transient reactive power characteristics of the new energy station under the access of multiple reactive power resources are studied

and the transient reactive power model of the new energy station is established. Then

with the optimization objective of the operating cost of reactive power resources in new energy stations

the transient reactive power collaborative optimization model of new energy stations is established

and the optimization model is solved by combining BiLSTM-GCN. Finally

the near-field simulation system model of new energy station is built

and the effectiveness of the transient reactive power collaborative optimization method proposed in this paper is verified by simulation.

关键词

Keywords

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