基于图注意力网络与强化学习的配电网运行风险评估调控方法

本发明涉及电力系统自动化技术领域，公开了一种基于图注意力网络与强化学习的配电网运行风险评估调控方法，包括：将配电网的拓扑结构映射为图结构；基于节点特征和边特征构建节点特征矩阵和邻接矩阵；将节点特征矩阵和邻接矩阵输入至基于图注意力网络GAT的短路电流预测模型中，输出分布式电源并网后配电网中母线和线路的短路电流预测值以及对应的短路电流预测区间；构建以降低短路电流风险和保障负荷供电为目标的奖励函数，通过SoftActor‑Critic算法训练策略网络和价值函数，从而得到强化学习模型；在预设调度周期内，实时采集配电网状态，实现配电网短路电流风险的动态调控。本发明精准捕捉拓扑与电气关联，提升预测精度。