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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明涉及电力系统态势感知技术领域，公开了一种基于切比雪夫图神经网络的电力系统态势感知方法。首先进行电力系统潮流仿真，获取不同工况下系统运行参数和邻接矩阵，构建图数据集；然后使用切比雪夫图卷积层搭建图神经网络模型，并训练图神经网络模型；输入电力系统实时测量数据，实现态势理解；构建电力系统节点多维风险态势评价指标，对各评价指标进行赋权，进行风险态势等级划分，实现态势预测；通过态势理解与态势预测的承接和组合，实现电力系统的态势感知。本发明考虑了态势感知技术的整体性和递进性，将态势理解与态势预测相结合，避免了割裂开的研究无法应用于实际运行的电力系统的局限性，解决了大规模复杂电力系统态势理解的问题。
主权项：1.一种基于切比雪夫图神经网络的电力系统态势感知方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：进行电力系统潮流仿真，获取不同工况下仿真系统运行参数和邻接矩阵，进行归一化处理并构建图数据集；步骤2：使用切比雪夫图卷积层搭建图神经网络模型，确定图神经网络模型的输入和输出，利用步骤1得到的图数据集训练所述图神经网络模型；步骤3：将电力系统实时测量数据输入训练好的图神经网络模型，得到电力系统实时运行状态量，实现电力系统态势理解；步骤4：分别从拓扑视角、攻击者视角和连锁故障视角构建电力系统节点多维风险态势评价指标，利用步骤3中的态势理解结果计算各评价指标值；步骤5：对各评价指标进行赋权，进而计算节点综合风险态势值，根据节点综合风险态势值对节点进行风险态势等级划分，实现电力系统的态势预测；最终通过态势理解与态势预测的承接和组合，实现电力系统的态势感知。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于切比雪夫图神经网络的电力系统态势感知方法
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