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摘要：本发明公开了一种基于物理信息图神经网络的电网模型参数估计方法及系统，属于智能电网领域，包括：对状态估计不合格点中的量测不合格点附近的设备进行问题节点定位，构建子图；对问题节点进行类型标注，筛选出子图中的参数问题节点作为问题分类的训练样本；基于问题分类的训练样本，对图神经网络参数估计模型进行训练，获取预先训练好的图神经网络参数估计模型；基于预先训练好的图神经网络参数估计模型对含有问题节点的电网模式数据进行筛选，获取参数问题节点。结合大量状态估计运行数据和运维经验，基于物理信息图神经网络技术将状态估计算法约束加入神经网络，为电力调度控制系统仿真计算提供准确的模型数据，实现对参数问题节点的智能估计。
主权项：1.一种基于物理信息图神经网络的电网模型参数估计方法，其特征在于，包括：获取待筛选的电网模型数据；将待筛选的电网模型数据输入至预先训练好的图神经网络参数估计模型，获取参数问题节点；其中，预先训练好的图神经网络参数估计模型，通过以下步骤获得：获取电网模型数据中的状态估计不合格点；对状态估计不合格点中的量测不合格点附近的设备进行问题节点定位，构建子图；对电网模型数据中存在的问题节点进行类型标注，筛选出子图中的参数问题节点作为问题分类的训练样本；构建图神经网络参数估计模型；基于问题分类的训练样本对图神经网络参数估计模型进行训练，获取预先训练好的图神经网络参数估计模型。
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百度查询： 中国电力科学研究院有限公司 一种基于物理信息图神经网络的电网模型参数估计方法及系统
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