一种基于N/N-1潮流内嵌图卷积神经网络的运行方式潮流耦合关系表征方法

本发明公开一种基于N/N‑1潮流内嵌图卷积神经网络的运行方式潮流耦合关系表征方法，包括以下步骤：1)提出基于N/N‑1潮流内嵌的图卷积前向传播策略，以N/N‑1潮流物理模型推导设计图卷积模块前向传播表达式；2)构建基于多层图卷积和卷积模块协同的神经网络架构；3)训练得到运行方式潮流耦合关系模型，表征电力系统N/N‑1状态下的潮流耦合关系。本发明所构建的运行方式潮流耦合关系模型能高精度表征N/N‑1状态下的潮流耦合关系，以便于后续分析电力系统中的故障诊断、稳定性评估和优化控制等关键问题。