一种基于图神经网络的能源分区调控方法

本发明公开了一种基于图神经网络的能源分区调控方法，包括如下步骤：S1、构建包含方向属性与边属性的能源系统图结构；S2、采集各能源子区的时间序列状态数据并构造节点输入嵌入；S3、采用改进型图神经网络，执行入边与出边信息的方向性聚合；S4、生成上一周期控制行为与当前状态共同作用的控制反馈偏置向量；S5、将入边聚合、出边聚合与控制偏置融合输入状态更新函数，输出节点状态表示；S6、基于状态表示，通过多分支策略模块分别输出储能功率指令、冷热源控制指令与能量交换指令；S7、下发调控指令至能源执行模块，并更新图结构状态。本发明实现了方向结构感知、控制行为反馈与图结构滚动更新，适用于多区域能源系统的动态智能调控。