基于无监督学习的电氢气能源系统运行策略在线生成方法

本申请适用于电力‑天然气网络协同优化技术领域，提供了一种基于无监督学习的电氢气能源系统运行策略在线生成方法，包括：获取电‑氢‑气混联综合能源系统中电网、气网的网络结构和运行系数、历史场景状态数据，根据上述数据，以系统最低总成本为目标函数，建立计及天然气管道掺氢的电‑氢‑气混联综合能源系统运行模型，搭建基于Transformer的无监督学习神经网络，构造与运行模型约束对应的物理映射层，配合损失函数反向传播进行无监督学习训练模型的构建，获取实时场景状态数据，将无监督学习训练模型应用于系统，生成运行策略。本申请可在约束违例程度较低的前提下，快速稳定地做到系统运行策略在线生成，保障了电力‑掺氢天然气网的协同耦合运行。