基于图神经网络的变压器磁场仿真方法及相关装置

本发明涉及变压器磁场仿真技术领域，公开了一种基于图神经网络的变压器磁场仿真方法及相关装置，方法包括：获取变压器在多个运行工况下的磁场数据；对磁场数据进行预处理，得到预处理后的磁场数据；构建预处理后的磁场数据的各个历史时间步的图结构；构建图序列样本；将图序列样本输入预设的图神经网络模型进行模型训练，学习磁场在空间与时间的演化规律，得到训练后的模型；利用训练后的模型预测未来变压器的磁场强度的估计值。采用上述方法，可以实现基于图神经网络的变压器磁场仿真方法，相比传统的有限元仿真方法，能够提升磁场仿真效率，减少对有限元工具的依赖，有助于实现对复杂电力设备的快速电磁场感知与智能分析。