一种基于图神经网络的智能电网异常检测方法及系统

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一种基于图神经网络的智能电网异常检测方法及系统
申请号:CN202411454370
申请日期:2024-10-17
公开号:CN119622562A
公开日期:2025-03-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于图神经网络的智能电网异常检测方法及系统,包括:对智能电网的数据进行处理,将流量数据转换为图结构后作为基于时空图神经网络的模型的输入;通过共享编码器提取源图和目标图中每个节点的潜在表示,生成节点嵌入;利用异常分类器区分源图上的节点是否异常;利用域鉴别器来区分节点的嵌入是来自源图还是目标图,从而执行对抗域使编码器被对抗性的训练以欺骗域鉴别器,在极小极大博弈中执行对抗性域自适应;通过最大化域鉴别器损失函数来弥合源图和目标图之间的差异;在使用共享编码器生成节点嵌入后,通过异常分类器检测目标图上的异常;通过最小化完整损失函数,共享编码器完成源图和目标图之间的域转换并维护异常分类器。
技术关键词
异常检测方法 智能电网 编码器 分类器 对抗性 节点特征 通信网络 异常检测系统 网络拓扑结构 非线性 标签 数据 电力 传感器节点 传播算法 网络结构 定义 处理器
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