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申请/专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司
摘要：本发明涉及配电网技术领域，公开了一种配电网谐波扰动定位方法及系统，通过图卷积神经网络对仿真数据进行训练，利用图卷积神经网络挖掘各个节点谐波特征在配电网网络拓扑中的隐藏关系，实现在纯仿真工况下的准确谐波扰动定位，并通过固有误差下进行仿真获得的特征数据对初始谐波扰动定位模型进行修正，从而得到适用于配电网谐波扰动定位的数字孪生模型，进一步提高配电网谐波扰动定位的准确性。
主权项：1.一种配电网谐波扰动定位方法，其特征在于，包括：获取多个不同运行工况下的第一配电网仿真数据，并提取所述第一配电网仿真数据的第一特征数据；利用多个所述第一特征数据以及其对应的谐波扰动源位置对图卷积神经网络进行训练，并训练得到初始谐波扰动定位模型；获取多个不同运行工况下的第二配电网仿真数据，并提取所述第二配电网仿真数据的第二特征数据，其中，所述第二配电网仿真数据在固有误差下进行仿真获得；利用多个所述第二特征数据以及其对应的谐波扰动源位置对所述初始谐波扰动定位模型进行测试，利用测试结果对所述初始谐波扰动定位模型进行修正，得到谐波扰动定位模型；将当前计算时段所获取的配电网运行数据输入所述谐波扰动定位模型中，输出当前计算时段的配电网中的谐波扰动源位置。
全文数据：
权利要求：
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