一种基于深度学习的配电网动态重构加速方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的配电网动态重构加速方法及系统，包括以下步骤：步骤一，建立配电网动态重构优化模型；步骤二，在配电网动态重构优化模型的配电网潮流方程约束中，使用二阶锥松弛方法对配电网潮流方程进行简化，形成配电网动态重构的MIQP模型；步骤三，根据配电网线路开关状态的历史数据筛选非关键动作开关，并将非关键动作开关状态固定，减少二元变量个数；步骤四，利用深度学习方法预测一段时间尺度内配电网关键动作开关的状态。本发明通过Informer模型预测一段时间尺度内配电网线路关键动作开关的状态，以减少二元变量的个数，大幅减少配电网动态重构的求解时间。