一种基于图神经网络的电力系统节点重要性评估方法

本发明公开了一种基于图神经网络的电力系统节点重要性评估方法，包括以下内容：1）构建电力系统拓扑图，将电力系统抽象为加权图G=(V,E)，其中节点V表示电力设备，边E表示电力传输路径，节点和边均具有电气属性；2）通过图卷积网络（GCN）聚合节点的电气属性和拓扑信息，生成节点嵌入向量；3）采用自监督对比学习优化节点嵌入表示，计算节点间的相似性；4）根据动态电力系统监控数据实时更新节点属性和拓扑结构，调整节点重要性评分；5）通过贪心算法选择重要性评分最高的节点，优化有限监控设备的资源配置；有益效果：为电力系统的调度、故障诊断和应急响应提供了强有力的决策支持，显著提升了电力系统的监控效率和整体安全性。