基于GNN的“网-源-储-车”协同供能系统能量管控方法

本发明公开了一种基于GNN的“网‑源‑储‑车”协同供能系统能量管控方法，所述能量管理方法通过对新能源、储能、电力机车等运行主体进行工况划分，基于优化模型，构建图神经网络模型，利用图卷积网络和注意力机制提取时空特征信息，实现能量实时超前管控，并通过在线学习策略实现图神经网络模型的在线自更新学习；所述能量管理方法用于电气化铁路的“网‑源‑储‑车”协同功能系统中，通过控制功率融通装置与DC/DC变换器完成能量交换；该方法能精确地预测不同主体的运行工况，有效提升新能源系统的就地消纳能力以及再生制动能量的吸收效率，降低电力机车峰值功率对牵引网的功率冲击，对协同供能系统的高效稳定运行提供技术支撑。