一种高维稳态结构框架，用于区域传输接口容量规划，该框架结合了物理嵌入图表示学习方法

《Scientific Reports》：A high-dimensional steady-state structural framework for regional transmission interface capacity planning using physics-embedded graph representation learning

　　

摘要

异构灵活性资源（包括储能、抽水蓄能单元和需求响应）的日益部署，显著改变了多区域输电网络中的稳态功率流模式。基于固定调度假设或有限代表性快照的传统输电规划方法往往无法充分捕捉跨区域协调灵活性所带来的结构效应。本文提出了一种基于物理信息的学习框架，用于稳态输电接口的规划级分析，旨在描述在一系列可能的未来运行条件下的功率流结构行为。构建了一组具有代表性的稳态场景，以反映可再生能源发电、负荷分布和灵活性激活的长期变化。这些场景被嵌入到一个基于图的表示学习架构中，该架构整合了节点注入、基于功率流密度（PTDF）的传播机制和非线性结构校正机制。通过这种学习得到的表示方法，可以提取出用于规划的指标，包括接口流量范围、结构敏感性梯度、应力持续性指标和弱走廊识别分数。在现实的多区域测试系统上的案例研究表明，一些关键输电接口持续接近其结构极限，其敏感性水平超过每100兆瓦区域注入变化90兆瓦，应力持续性比率在整个场景集合中超过80%。结果进一步表明，灵活性的部署并不能均匀缓解拥堵：虽然某些走廊的结构应力有所减轻，但在协调储能和需求响应作用下，其他走廊的接口负荷却有所增加。通过明确捕捉这些由相互作用驱动的结构行为及其相关百分比，所提出的框架为输电规划提供了一种补充的分析工具，使得接口筛选和强化优先级排序能够超越基于快照的分析或纯线性分析方法。