摘要
本发明公开一种基于神经网络决策蒸馏的配电网负荷转供控制方法和系统,属于电网运行优化技术领域,方法包括采集配电网数据并构建配电网负荷转供控制数据集;将配电网负荷转供控制数据集转换为图数据;基于图数据训练图神经网络模型对配电网负荷转供控制数据集进行高维特征提取,获取开关状态预测结果并输出负荷转供控制策略;采用知识蒸馏技术利用图神经网络模型的原始输入以及从图神经网络模型中提取的高维特征和开关状态预测结果分别训练决策树模型,最小化决策树模型输出和图神经网络模型输出之间的差异;利用训练好的决策树模型匹配电网状态的具体特征和决策结果,提供配电网负荷转供控制的决策依据。本发明能够更准确地预测电网的运行状态。
技术关键词
负荷转供
神经网络模型
决策树模型
知识蒸馏技术
电力系统分析工具
负荷变化场景
引入注意力机制
正则化策略
自定义脚本
节点更新
节点特征
表达式
矩阵
数据
样本
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