摘要
本发明公开了一种基于Graphormer网络的电网运行状态全景超实时计算方法,根据电网状态历史断面数据,并将电网状态历史断面数据转化为图的形式,输出电网运行状态全景图、节点特征矩阵和边特征矩阵;并对节点数据进行归一化处理;使用归一化处理后的数据对Graphormer网络进行训练,并计算Graphormer网络训练损失,优化网络参数,得到训练好Graphormer模型,实现电网运行状态全景超实时计算。本发明能对电网运行状态进行全景超实时计算,实现了对电网内可疑数据、异常跳变、指标变化等情况的准确辨识,保障了电网安全、可靠运行。借助该方法所计算得到的电网运行状态,为电网的经济调度提供指导。
技术关键词
电网运行状态
实时计算方法
神经网络方法
全景图
节点特征
数据
矩阵
状态估计方法
注意力机制
发电机
编码
负荷
误差函数
优化网络参数
模块
有功功率
拓扑图
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实时计算方法
功率因数
数字滤波算法
判断电力系统
移动平均滤波
路径生成方法
图谱
生成配置文件
自动化渗透测试
关系
智能监测系统
动态变化模型
结构稳定性特征
代表
多节点
图像分类方法
预训练模型
卷积神经网络模块
文本编码器
标记
追踪定位方法
电力营销数据
节点
分析数据特征
半监督学习技术