基于全要素学习图神经网络低压配电网节点电压预测方法

本发明提出了基于全要素学习图神经网络低压配电网节点电压预测方法，属于智能电网技术领域，包括以下步骤：S1：基于低压配电网拓扑结构的缺失，通过迭代更新图神经网络的边，建立低压配电网的图神经网络模型；S2：基于图神经网络模型的边特征和节点特征，进行图神经网络模型的迭代学习；S3：基于学习得到的图神经网络模型，实现对低压配电网节点电压的直接预测。本发明能够兼顾拓扑结构特征与计量数据特征，实现对低压配电网节点电压的直接预测，模型复杂度更低，深度挖掘数据之间的潜在关系，预测模型建立的效率更高，提高了预测模型的准确度。