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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司信息通信公司

摘要：本申请提供一种用于优化区域电力资源供给的数据分析方法及系统，涉及工业数据挖掘分析技术领域，该方法包括：获取待分析的目标区域节点的对应历史的第一时间段的变电站运行时序数据和储能站运行时序数据；基于变电站调度优化模型确定对应未来的第二时间段的初步负荷平衡措施；基于储能站调度优化模型确定对应第二时间段的初步充放电操作措施；基于措施综合优化模型确定对应第二时间段的目标负荷平衡措施和目标充放电操作措施，该措施综合优化模型包含数据预处理层、图神经网络层、特征融合层和强化学习层。由此，将变电站和储能站进行综合调度分析，满足了现代电力系统的调度需求。

主权项：1.一种用于优化区域电力资源供给的数据分析方法，包括：获取待分析的目标区域节点的对应历史的第一时间段的变电站运行时序数据和储能站运行时序数据；所述变电站运行时序数据的数据类型包含：负荷记录、峰谷负荷、运行成本、设备状态数据和历史维护记录；所述储能站运行时序数据的数据类型包含：充放电记录、设备状态、剩余容量、运营成本、电力市场价格和天气数据；将所述变电站运行时序数据输入至变电站调度优化模型，以确定对应未来的第二时间段的初步负荷平衡措施；所述变电站调度优化模型采用多目标优化模型；将所述储能站运行时序数据和对应所述第二时间段的天气预报信息输入至储能站调度优化模型，以确定对应所述第二时间段的初步充放电操作措施；所述储能站调度优化模型采用时序预测模型；将所述变电站运行时序数据、所述储能站运行时序数据、所述初步负荷平衡措施和所述初步充放电操作措施输入至措施综合优化模型，以确定对应所述第二时间段的目标负荷平衡措施和目标充放电操作措施；所述措施综合优化模型包含数据预处理层、图神经网络层、特征融合层和强化学习层；所述数据预处理层用于对所述变电站运行时序数据、所述储能站运行时序数据、所述初步负荷平衡措施和所述初步充放电操作措施进行预处理，以得到相应的第一时序特征、第二时序特征、第一措施特征和第二措施特征；将所述第一时序特征和所述第二时序特征输入至图神经网络层，以分别得到相应的变电站依赖特征和储能站依赖特征，具体包括：基于所述第一时序特征和所述第二时序特征，构建图结构；所述图结构包含多个图节点和边；每一所述图节点分别由相应变电站或储能站的时序特征而定义，每一所述边分别由具有电力连接关系的变电站和储能站而定义；基于图神经网络层迭代更新各个图节点的特征向量，以逐步融合邻居节点的信息，实现对全局特征的提取，从而得到最终各个图节点所对应的变电站依赖特征和储能站依赖特征：初始化每个图节点i的特征向量xi表示图节点i所对应的变电站或储能站的时序特征；在每一层l，每个图节点i从其邻居节点Ni接收信息并进行聚合： 式中，为图节点i在第l+1层的消息，wij表示连接图节点i和图节点j的边所对应的边权重，为图节点i在第l+1层的特征向量，Wl和bl为第l层的权重和偏置，σ为激活函数；通过多层图神经网络层进行迭代更新，逐步融合全局信息，以得到最终的节点特征向量： 式中，L为图神经网络层的层数，Hi为图节点i的最终特征向量，其用于确定相应的变电站依赖特征或储能站依赖特征；所述特征融合层用于将所述变电站依赖特征、所述储能站依赖特征、所述第一措施特征和所述第二措施特征进行融合，以得到综合特征表示：Hfusion＝ConcatHGNN-substation,HGNN-storage,Fsubstation,Fstorage式中，Hfusion表示综合特征向量，HGNN-substation表示变电站依赖特征，HGNN-storage表示储能站依赖特征，Fsubstation表示第一措施特征，Fstorage表示第二措施特征；基于所述强化学习层处理所述综合特征表示，以确定相应的目标负荷平衡措施和目标充放电操作措施，具体包括：所述强化学习层的状态空间中的各个状态分别通过下式定义：s＝Hfusion式中，s表示强化学习层的状态，其由相应的综合特征表示而定义；策略更新公式为：πa|s＝softmaxWπ·s+bπ式中，πa|s表示强化学习层的策略，表示在状态s下选择动作a的概率；a是由相应的负荷调整幅度和充放电操作幅度而定义的；Wπ和bπ分别表示策略权重矩阵和策略偏置向量；奖励函数为： 式中，R表示奖励值，Pprofit表示电力系统的整体收益，Pcost表示电力系统的运行成本；Lbalanced表示负荷平衡调整后的区域电力负荷，Ltotal表示电力系统的总负荷，Eloss表示能量损失；λ1,λ2,λ3分别表示用于衡量系统经济效益、系统稳定性和系统效率的权重系数；根据对应奖励值最大的动作，确定目标负荷平衡措施和目标充放电操作措施。

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