一种主网图形和模型的智能扩展方法

本发明涉及电力系统智能管理技术领域，公开了一种主网图形和模型的智能扩展方法，包括以下步骤：部署基于边缘计算的数据处理节点；实施基于多代理系统的动态资源管理，获取模型数据；将主网OCS系统中获取到的模型转化为主网拓扑的知识图谱；绘制主网图形和生成新的模型；将绘制生成的模型形成新的知识图谱；实现基于知识图谱的启动方案自动生成系统；使用机器学习算法对模型数据进行分析和优化。通过部署基于边缘计算的数据处理节点，减少了数据传输延迟，同时，边缘计算节点的分布式架构减轻了中心服务器的负担，以及采用多代理系统的动态资源管理，实现了资源的合理分配和高效利用，避免了资源浪费和系统瓶颈问题。