一种基于知识图谱的配电网停电概率分析及资源调度优化方法

本发明涉及智能电网技术领域，提出了一种基于知识图谱的配电网停电概率分析及资源调度优化方法，通过流式更新机制实现分钟级节点关联权重更新，并结合气象风险函数动态调整，显著提升极端天气下的停电风险识别准确率。采用拓扑/环境双注意力架构融合多源特征，使设备节点特征与环境节点特征的融合效率提升；引入动态权重约束的故障推演模型，次生故障预警能力增强。在资源调度环节，集成碳排因子与孤岛功率平衡约束的混合整数规划模型，实现抢修效率与环保目标的帕累托优化。通过迁移学习实现知识图谱跨区域适配，在配网重构场景中控制新型台区接入误差降低。支持分钟级拓扑重构与秒级权重更新，具备低延迟、高扩展能力，适用于省级电网实时部署。