基于动态数字孪生与图神经网络的智能电网能效优化研究

（编辑推荐）本文创新性地将动态数字孪生（DDT）与图神经网络（GNN）结合，构建了智能电网动态管理系统。该模型实现电压调节效率92%、网络效率95%，功率损耗降低18.3%，突破传统静态模型在拓扑层级和实时交互方面的局限，为可再生能源高比例接入的智能电网（SDN）提供了可扩展解决方案。

　　

Highlight

动态数字孪生（DDT）模型与图神经网络（GNN）的协同应用，为智能电网带来了革命性的效率提升。通过MATLAB Simulink和PyTorch Geometric的仿真验证，该系统展现出卓越的电压稳定性（偏差仅0.015 p.u.）和能源传输优化能力。

Proposed Methodology

本研究提出基于GNN的智能电网动态建模框架：

• 聚合电网节点/边特征（如功率流、电压等级）

• 采用消息传递和注意力机制捕捉拓扑层级动态交互

• 结合PyTorch Geometric实现实时网络行为预测

Result and Discussions

仿真结果表明：

• 在故障场景和可再生能源接入条件下，电压调节效率达92%

• 网络效率提升至95%，功率损耗减少18.3%

• 动态调整能力显著优于传统SCADA系统

Conclusions

该DDT-GNN框架成功解决了智能电网动态建模的三大挑战：实时拓扑变化响应、多节点依赖关系解析、高比例可再生能源接入的稳定性控制，为未来能源管理系统树立了新标杆。

（注：翻译时根据生命科学领域表述习惯，将"power flow"译为"功率流"、"attention mechanisms"译为"注意力机制"等，并保留p.u.等专业符号体系）