摘要
本发明公开了一种基于人工智能的电力分析方法及系统,涉及电力系统智能分析技术领域,包括生成电力特征数据集;建立层次化深度图神经网络模型,并设置跨层信息交互通道连接各子网络;执行双向知识蒸馏算法,从神经网络输出中提取规则集,形成参数‑规则双向映射矩阵;部署联邦强化学习架构,对分布式电力节点上的局部模型进行参数聚合,生成电力系统状态评估结果和风险系数矩阵;启动自修复智能体网络,计算多层次电力系统调控参数集,输出调控指令。本发明通过层次化深度图神经网络与跨层信息交互机制,实现了电力系统各层级间的协同优化,提高了系统运行效率和稳定性。
技术关键词
电力分析方法
神经网络模型
跨层信息交互
多源异构数据
深度图
电力系统调控
分布式电力
数据融合算法
参数
生成电力
电力系统智能分析
规则集
矩阵
电力分析系统
多层次
信息交互机制
节点
并行数据处理