发电多设备联动分析的图神经网络方法及系统

本发明公开了发电多设备联动分析的图神经网络方法及系统，方法，包括如下步骤：S1、根据发电多设备联动关系构建图数据结构；S2、对每个节点赋予特征向量并初始化，该向量包含对应设备的运行状态信息；S3、建立图神经网络模型，该模型用于处理所述图数据结构，并学习设备间的相互作用；S4、将所述图数据结构和节点特征向量输入到所述图神经网络模型中；S5、通过所述图神经网络模型输出各设备的联动分析结果。本发明构建了一个综合考虑设备间物理连接和运行逻辑的图数据结构，而且还为每个设备节点赋予丰富的特征向量，并通过图神经网络深入学习设备间的相互作用显著提升了发电系统分析和优化的准确性与效率。