基于图神经网络与极限学习机的最优潮流求解方法和装置

本申请公开了一种基于图神经网络与极限学习机的最优潮流求解方法和装置，涉及电网潮流计算领域，包括：获取待求解的电力系统的节点拓扑和各个电力节点的历史运行数据，并根据节点拓扑和历史运行数据构建系统拓扑图；基于多层图卷积神经网络提取系统拓扑图的特征得到第一节点特征；以系统总输出最小为目标，基于正则化筛选第一节点特征并融合得到第二节点特征；根据第二节点特征对初始极限学习机模型进行多次迭代训练，迭代时基于均方误差损失优化模型参数，直至模型参数满足预设值时完成训练，得到第一极限学习机模型；获取待求解的电力系统的实时运行数据，并根据实时运行数据和第一极限学习机模型，得到待求解的电力系统的最优潮流求解结果。