一种物数融合驱动时空注意力图神经网络的电力系统端到端机组组合方法

本发明公开了一种物数融合驱动时空注意力图神经网络的电力系统端到端机组组合方法，包括：获取电力系统的运行数据；构建时空自注意力图卷积神经网络，基于时空自注意力图卷积神经网络构建机组组合模型；将电力系统的运行数据输入到机组组合模型中进行两阶段模型训练，第一阶段基于物理机理、整数变量局部松弛与监督预训练融合策略，引导模型参数初始化；第二阶段采用目标引导、物理机理约束和整数变量局部松弛实现模型参数二次调整；引入自适应惩罚项更新算法获得训练后的机组组合模型；基于训练后的机组组合模型实现电力系统的机组组合决策。本发明能够有效处理机组组合问题中的时序和空间约束，实现端到端机组组合快速决策。