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摘要：本发明提供一种基于演化结构表示学习的电网设备故障预测方法及系统，涉及智能电网与电力系统故障诊断技术领域，该方法包括采集电网设备故障数据，构建数据集，并将数据集划分为训练集和测试集；构建演化结构注意网络模型，演化结构注意网络模型包括显著性演化结构采样模块、相对结构信息编码以及结构信息增强的节点嵌入编码器；使用训练集对演化结构注意网络模型进行训练，得到训练好的演化结构注意网络模型；根据电网设备故障预测任务的特点，选择合适的评估指标，使用测试集对训练好的演化结构注意网络模型进行评估，计算各项评估指标的值。本发明提高了故障预测的准确性与效率，为电网安全稳定运行提供了强有力的技术支撑。
主权项：1.一种基于演化结构表示学习的电网设备故障预测方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集电网设备故障数据，根据采集的电网设备故障数据构建数据集，并将数据集划分为训练集和测试集；步骤S2：构建演化结构注意网络模型，所述演化结构注意网络模型包括显著性演化结构采样模块、相对结构信息编码以及结构信息增强的节点嵌入编码器；所述显著性演化结构采样模块，用于根据电网设备故障数据构建候选边集合，并基于构建的候选边集合，根据边引起的冯诺依曼熵变化采样出具有显著性的边，得到采样后的候选边集合；所述相对结构信息编码，用于分析网络结构变化中的相对差异，为消息传递表示引入更多细节和深度，增强模型对网络动态拓扑特性的理解和捕捉能力；所述结构信息增强的节点嵌入编码器，用于基于显著性演化结构采样模块采样后的候选边集合，结合时间编码与相对结构信息编码，生成融合演化结构信息的节点表示；步骤S3：使用训练集对演化结构注意网络模型进行训练，得到训练好的演化结构注意网络模型；步骤S4：根据电网设备故障预测任务的特点，选择合适的评估指标，使用测试集对训练好的演化结构注意网络模型进行评估，计算各项评估指标的值。
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