基于多粒度树状图神经网络的电力调度与优化方法

基于多粒度树状图神经网络的电力系统调度与优化方法与系统，其方法包括：步骤1.构建电网状态样本数据集；步骤2.对电网数据进行图表示与特征提取；步骤3.构建层次化多粒度电网信息粗化模型；步骤4.构建电网信息图扰动模型；步骤5.构建树状神经网络自适应路径选择模型；步骤6.根据多粒度树状神经网络模型执行电力系统的解释与调度决策。本发明考虑电力系统的图网络结构特性，将电网建模为图数据，并在现有图神经网络模型的基础上，引入多粒度图粗化、可学习扰动以及自适应路径选择模块以构建多层次结构的树状模型，从而分析全局以及不同范围尺度的局部等各个粒度级别的电力系统状态与表征，提升模型的预测准确性和决策的可解释性。