一种基于图神经网络的快速状态估计方法
基本信息
| 申请号 | CN202111518433.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114221334A | 公开（公告）日 | 2022-03-22 |
| 申请公布号 | CN114221334A | 申请公布日 | 2022-03-22 |
| 分类号 | H02J3/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 发电、变电或配电; |
| 发明人 | 韩俊;蔡超;谢珍建;吴强;黄河;高松;潘文婕;樊安洁;王娜;陈皓菲 | 申请（专利权）人 | 国网江苏省电力有限公司 |
| 代理机构 | 南京鑫之航知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 姚兰兰 |
| 地址 | 210008江苏省南京市上海路215号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于图神经网络的快速状态估计方法，该状态估计方法利用全网已有的量测数据，对全网的节点进行实时的高精度的测量；同时，本发明的状态估计方法通过将数据采集与监视控制和广域测量系统的状态估计值输入到图神经网络模型中训练，可以得到预测精度高的网络模型，该图神经网络模型可以直接处理电力系统的节点信息和拓扑结构信息，通过端对端的任务学习实现对全网状态的实时估计。 |
