一种基于关系感知图神经网络的二次设备模型智能防误方法

本发明公开了一种基于关系感知图神经网络的二次设备模型智能防误方法，包括建立二次设备地知识图谱；设计领域关系感知模块，通过图注意力网络动态更新每种关系的权重；通过聚合操作，充分提取拓扑结构特征；一、二次设备模型自动关联实现模型优化配置；建立二次设备防误专家规则库，实现二次设备智能化操作核验。本发明能够准确地实现二次设备的语义特征提取和关联分析，动态更新和优化设备模型，提高电力系统的整体可靠性和稳定性，确保操作的准确性和安全性，自动识别和预防误操作，显著减少人为错误的发生，能够根据实际运行情况动态调整防误规则库，实现规则库的持续优化和升级，确保系统在不同运行条件下的最佳性能。