基于图神经网络的风电场状态优化决策方法及系统

本发明提供一种基于图神经网络的风电场状态优化决策方法及系统，涉及人工智能技术领域，首先构建风电场状态关联图，以设备为节点、设备间运行状态影响关系为边，动态调整边的关联强度，再用预配置的图神经网络进行节点特征传播，生成节点综合状态表征，接着构建评估体系，从多维度评估风电场状态，输出相关向量，根据评估结果生成包含多种策略的优化方案。最后将方案转化为标准化指令，由集控系统驱动节点执行，由此能够全面评估风电场状态，实现动态优化决策，提升运行效率与稳定性。