一种基于消息传递图-长短期记忆神经网络的综合能源系统态势感知方法

本发明公布了一种基于消息传递图‑长短期记忆神经网络的综合能源系统态势感知方法，该方法包括如下步骤：首先，从历史数据库中获取综合能源系统的负荷数据集和拓扑信息，并构建综合能源系统概率潮流计算物理模型计算得到综合能源系统的潮流数据集；其次，以负荷数据和支路导纳作为输入，节点电压幅值和相角作为输出，使用一种深度神经网络多拓扑联合训练方法对DNN进行训练；最后，构建综合能源系统拓扑图数据集，基于MPNN层得到各节点准确的特征向量，并将MPNN层输出节点电压作为LSTM层的输入，实现综合能源系统准确的态势预测。