摘要
本申请公开了多区域微网与电动汽车负荷交互下的能量协同优化方法,方法包括:构建面向多微电网系统的图神经网络架构;对每个微电网节点进行本地特征提取,对提取的本地特征进行多头注意力计算;设计基于图神经网络的微电网优化模型,构建本地优化目标,进行本地分布式训练;基于联邦学习的微电网间协同调度。本发明既保证了单个微电网内部资源的高效配置,又实现了微电网间的协同互补,同时通过联邦学习机制有效保护了各微电网的数据隐私。最终输出的调度方案能够平衡系统整体效益和个体利益,为多微电网系统的能量管理提供了可靠的决策支持。
技术关键词
协同优化方法
微电网
负荷
功率
电网系统
神经网络架构
分布式训练
随机梯度下降
储能系统荷电状态
可再生能源利用率
节点
多区域系统
储能系统容量
注意力
设备控制器
出力曲线
交互特征