结合深度学习用于低电压预测的知识图谱平台及方法

本发明涉及低电压预测技术领域，具体而言，涉及结合深度学习用于低电压预测的知识图谱平台及方法，该方法的步骤包括：汇聚并整合来源于电网业务系统和客户服务平台的电网拓扑数据、设备参数、历史运行数据及低电压应对措施知识，构建结构化的低电压知识图谱；基于从低电压知识图谱中提取的数据集，并通过深度学习模型进行训练，生成低电压预测模型；周期性地采用增量学习流程，根据新采集的电网变化数据对低电压预测模型进行迭代更新；基于迭代更新后的低电压预测模型，对目标台区进行预测，并根据预测结果提供告警及应对措施。本发明采用知识蒸馏增量学习，确保模型对历史和新增电网状态均具有高预测精度，实现了模型的持续、稳定演进。