一种基于知识图谱的能源系统故障预测方法

本发明公开了一种基于知识图谱的能源系统故障预测方法，涉及图神经网络技术领域，包括收集新能源实时数据，并对实时数据进行预处理；基于预处理后的数据，构建动态图模型；基于动态图模型输出结果，利用图神经网络识别异常数据；通过识别的异常数据，再次利用动态图模型进行分析，预测故障；根据历史数据和实时数据，通过自适应故障阈值调整算法，得到动态优化后的故障判断结果；本发明通过两个独立的Q网络估计动作价值，有效缓解了传统Q学习中的过估问题，从而提高了决策的稳定性和准确性。