用于不平衡配电系统中实时BESS优化的物理感知异构GNN架构

本文提出了一种新方法，使用物理感知异构图神经网络（GNN）架构，用于在不平衡配电系统中实时优化电池储能系统（BESS）的运行。 重点在于实时优化以及将物理知识整合到GNN中。 使用异构GNN表明该模型可以处理电力系统中不同类型的数据和关系。 应用于不平衡配电系统非常重要，因为这些系统比平衡系统更复杂，并且代表了现实世界电网中的常见场景。 来源为ArXiv表明这是一篇研究论文，可能详细介绍了所提出架构的方法、结果和潜在影响。

• •提出了一种物理感知异构GNN架构。
• •侧重于实时BESS优化。
• •针对不平衡配电系统。
• •利用GNN进行电力系统应用。