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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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
申请号:CN202411034037
申请日期:2024-07-30
公开号:CN119004965A
公开日期:2024-11-22
类型:发明专利
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。
技术关键词
模型参数估计方法 参数估计模型 电网模型数据 偏差 电力调度控制系统 物理 神经网络训练 标签文件 参数估计系统 数据获取模块 数据处理模块 生成训练样本 神经网络技术 神经网络参数 节点数 可读存储介质 神经网络模型
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