一种基于图技术的变电站潮流估计方法及系统

本发明公开了一种基于图技术的变电站潮流估计方法及系统，包括：获取线路与变电站设备间的拓扑关系并构建图结构数据，并将图结构数据的任一子集进行矩阵转换，作为图神经网络模型输入；基于图神经网络模型的输入数据，结合缺失线路潮流数据，训练图神经网络模型；根据训练后的图神经网络模型对实时产生的数据缺失进行预测及补全，在主图中对与该线路相连的变电站潮流进行求和，更新变电站潮流数据。本发明无需依赖于其它类型的设备量测，更新数据准确，将各线路上的各时序功率建为线路节点的多个属性，通过捕捉线路各时间点的关联关系，结合图卷积神经网络及全链接神经网络，确保学习图结构数据关联关系的同时，能够将模型更好地训练并泛化。