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申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明提出了一种电‑气‑氢混联综合能源系统灵活性运行域的构建方法，通过图卷积神经网络挖掘电制氢功率点可行性与系统拓扑、运行约束以及场景数据等条件的内在联系，在能够精准识别电制氢功率点是否为可行点的基础上，实现了在不同的场景条件下电‑气‑氢混联综合能源系统灵活性运行域的快速构建。以电‑气‑氢混联综合能源系统的切负荷最小为目标，在电‑气‑氢混联综合能源系统模型的基础上，建立了识别电制氢功率点是否为可行点的基本物理模型；引入图卷积神经网络，考虑气网运行拓扑的变化，建立了基于图卷积神经网络构建电‑气‑氢混联综合能源系统灵活性运行域的模型。

主权项：1.一种电-气-氢混联综合能源系统灵活性运行域的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取电网、气网、电制氢模型的网络系数和运行系数，所述网络系数包括电网拓扑、气网拓扑、线路电阻和阻抗、天然气、氢气热值，所述运行系数包括发电机组发电系数、风电光伏逆变器系数、气源参数、电制氢装置参数、加压站参数；步骤2、获取不同时间断面下电网负荷需求、气网负荷需求、风电光伏出力、电制氢装置功率运行数据集场景数据；步骤3、以电-气-氢混联综合能源系统的切负荷最小为目标函数，建立识别电制氢功率点是否为可行点的基本物理模型，针对获取的网络系数、运行系数和场景数据，利用非线性优化求解器求解该基本物理模型以识别出对应运行条件下的可行点和不可行点，生成不同气网拓扑下以场景数据为特征、以相应的可行点或不可行点的识别结果为标签的神经网络训练样本数据集；步骤4、针对步骤3生成的神经网络训练样本数据集，训练并建立以不同时间断面下的场景数据为输入、以批量识别出的可行点或不可行点结果为输出的基于图卷积神经网络构建电-气-氢混联综合能源系统灵活性运行域的模型；步骤5、针对训练中涉及到的任一种气网拓扑，在电制氢装置功率约束范围内以一定的精度均匀给定电制氢功率点，基于步骤4中建立的基于图卷积神经网络构建电-气-氢混联综合能源系统灵活性运行域的模型，批量输入任一个时间断面下的负荷需求数据、风电光伏出力数据以及所有均匀给定的电制氢功率点数据，识别出其中所有的可行点，并构建凸包络，形成系统在气网拓扑、时间断面以及一定精度下的灵活性运行域。

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