[发明专利]一种基于图神经网络池化的电网稳态判别方法有效
| 申请号： | 202110375699.X | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113240105B | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | 宋明黎;陈凯旋;余娜;刘顺宇 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;国网浙江省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于电力系统潮流计算和图表示学习领域，综合考虑电网拓扑结构和图网络结构的特性，提出了一种基于图神经网络池化的电网稳态判别方法。首先，将电网数据处理为图网络结构数据并通过引入图同构网络(GraphIsomorphismNetwork)来实现电网图中各个节点信息的预处理。然后，使用最大似然估计方法将得到的特征矩阵建模为高斯模型，并分别对高斯模型中的均值和协方差两部分分量进行池化操作。最后，将池化后的两部分分量进行融合得到最终的表示形式，应用于电网运行状态判别。本发明结合人工智能领域的研究热点和电网领域的经典问题，在电网的潮流计算领域做出了新的尝试并取得了较好的效果，具有较高的应用价值和发展前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 电网 稳态 判别 方法 | ||
【主权项】：
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