一种基于消息传递神经网络和在线深度学习的配电网拓扑识别与状态估计方法

本发明公开了一种基于消息传递神经网络和在线深度学习的配电网拓扑识别与状态估计方法，该方法首先利用历史量测数据训练神经网络建立配电网拓扑辨识模型，然后将得到的拓扑信息与对应的电网量测数据接结合构建图数据集，将得到的图数据集作为训练集训练消息传递神经网络，得到配电网状态估计模型；最后，将实时量测数据输入到拓扑辨识模型的状态估计模型得到该断面下的实时状态估计结果。本发明可以在有限量测数据下对配电网拓扑进行精确辨识并，并为配电系统提供准确的状态估计，为后续安全评估和优化运行提供技术支撑。