文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《基于图注意力网络的配电网分布式光伏实时消纳能力评估方法》

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这是一篇关于基于图注意力网络的配电网分布式光伏实时消纳能力评估方法的研究论文。以下是其核心内容的整理：

标题

基于图注意力网络的配电网分布式光伏实时消纳能力评估方法

摘要

大规模分布式光伏接入配电网增加了运行复杂度和不确定性，实时准确评估配电网分布式光伏消纳能力变得迫切。
针对传统评估方法依赖大量仿真计算难以满足实时性的问题，以及传统人工智能方法难以适应配电网拓扑频繁变化的情况，提出了基于图注意力网络模型的配电网分布式光伏实时消纳能力评估方法。
该方法结合网络拓扑结构，挖掘光伏消纳的节点特征，提高模型适应性。
通过节点光伏消纳能力回归模型和节点光伏消纳制约条件分类模型，实时评估配电网各节点光伏消纳能力，并确定制约条件。
仿真算例表明，所提方法在面对已知拓扑时拥有较好准确性与实时性，面对未知拓扑时拥有较好的泛化能力。

关键词

配电网；分布式光伏；实时消纳能力；拓扑泛化能力；图注意力网络

研究内容

配电网光伏实时消纳评估问题分析：分析了配电网各节点光伏消纳能力，以及光伏消纳制约条件。
配电网光伏消纳制约条件：主要考虑节点电压约束、电压波动约束、线路输送容量约束和变压器反向负载约束。
配电网光伏实时消纳评估面临的挑战：包括评估实时性问题、拓扑泛化问题和制约条件确定问题。

方法论

基于GAT的配电网光伏消纳评估模型：利用图注意力网络（GAT）挖掘配电网实时运行数据与各节点光伏消纳能力以及制约条件的映射关系。
配电网图结构数据建模：将配电网母线映射为节点，输电线路映射为边，构建系统图结构数据。
基于GAT模型的特征提取：通过图注意力层对各节点输入进行特征提取，输出描述各节点的高维特征信息。

算例仿真与分析

使用IEEE 33节点系统进行仿真分析，验证所提评估方法的准确性、实时性以及拓扑泛化能力。

结论

提出的基于GAT模型的配电网分布式光伏实时消纳评估方法能够有效适应系统拓扑结构变化，满足实时响应的需求，同时在面对未知拓扑结构时拥有较强的泛化能力。

为了复现文章中提到的基于图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）的配电网分布式光伏实时消纳能力评估方法，我们需要遵循以下步骤，并将其转化为程序代码。以下是复现仿真的总体思路和具体步骤：

总体思路：

数据准备：收集配电网的运行数据，包括节点特征和拓扑结构。
模型构建：构建基于GAT的配电网光伏消纳评估模型。
模型训练：使用标记好的数据训练模型。
模型测试：在测试集上评估模型的性能。
结果分析：分析模型的准确性和实时性。

程序实现：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, median_absolute_error, mean_absolute_percentage_error
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch_geometric.nn import GATConv
from torch_geometric.data import Data

# 假设有一个函数来加载配电网数据
def load_distribution_network_data():
    # 加载配电网数据，包括节点特征和拓扑结构
    # 返回邻接矩阵、节点特征矩阵、标签等
    pass

# 定义GAT模型
class GATModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_features, num_classes):
        super(GATModel, self).__init__()
        self.conv1 = GATConv(num_features, 8)
        self.conv2 = GATConv(8, num_classes)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = torch.relu(x)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return x

# 训练模型
def train_model(model, train_loader, optimizer, criterion):
    model.train()
    total_loss = 0
    for data in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        out = model(data)
        loss = criterion(out, data.y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    return total_loss / len(train_loader)

# 测试模型
def test_model(model, test_loader, criterion):
    model.eval()
    total_loss = 0
    total_correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            out = model(data)
            loss = criterion(out, data.y)
            total_loss += loss.item()
            pred = out.argmax(dim=1)
            total_correct += int((pred == data.y).sum())
    return total_loss / len(test_loader), total_correct / len(test_loader.dataset)

# 主程序
def main():
    # 加载数据
    adj_matrix, node_features, labels = load_distribution_network_data()
    
    # 构建图数据
    edge_index = torch.tensor(np.nonzero(adj_matrix), dtype=torch.long)
    x = torch.tensor(node_features, dtype=torch.float)
    y = torch.tensor(labels, dtype=torch.long)
    
    data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y)
    
    # 划分训练集和测试集
    train_dataset, test_dataset = train_test_split([data], test_size=0.2, random_state=42)
    
    # 数据加载器
    train_loader = [train_dataset]
    test_loader = [test_dataset]
    
    # 定义模型、损失函数和优化器
    model = GATModel(num_features=node_features.shape[1], num_classes=len(np.unique(labels)))
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
    
    # 训练和测试模型
    for epoch in range(200):
        loss = train_model(model, train_loader, optimizer, criterion)
        test_loss, accuracy = test_model(model, test_loader, criterion)
        print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss:.4f}, Test Loss: {test_loss:.4f}, Accuracy: {accuracy:.4f}')
    
    # 计算评估指标
    predictions, true_labels = [], []
    for data in test_loader:
        out = model(data)
        pred = out.argmax(dim=1).tolist()
        predictions.extend(pred)
        true_labels.extend(data.y.tolist())
    mae = mean_absolute_error(true_labels, predictions)
    mse = mean_squared_error(true_labels, predictions)
    med_ae = median_absolute_error(true_labels, predictions)
    mape = mean_absolute_percentage_error(true_labels, predictions)
    print(f'MAE: {mae:.4f}, MSE: {mse:.4f}, MedAE: {med_ae:.4f}, MAPE: {mape:.4f}')

if __name__ == "__main__":
    main()

注意事项：

上述代码是一个框架性的示例，具体的函数实现（如load_distribution_network_data）需要根据文章中的具体方法来编写。
数据文件需要根据实际情况准备，包括邻接矩阵、节点特征矩阵和标签。
模型结构和超参数可能需要根据实际数据进行调整。
评估指标的计算需要根据实际问题的需求进行选择和计算。