发明公开
- 专利标题： 一种基于图神经网络的快速状态估计方法
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申请号： CN202111518433.2申请日： 2021-12-13
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公开(公告)号： CN114221334A公开(公告)日： 2022-03-22
- 发明人: 韩俊 , 蔡超 , 谢珍建 , 吴强 , 黄河 , 高松 , 潘文婕 , 樊安洁 , 王娜 , 陈皓菲
- 申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
- 申请人地址： 江苏省南京市上海路215号;
- 专利权人： 国网江苏省电力有限公司,国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
- 当前专利权人： 国网江苏省电力有限公司,国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市上海路215号;
- 代理机构： 南京鑫之航知识产权代理事务所
- 代理商 姚兰兰
- 主分类号： H02J3/00
- IPC分类号： H02J3/00 ; G06N3/04
摘要：
本发明提供了一种基于图神经网络的快速状态估计方法，该状态估计方法利用全网已有的量测数据，对全网的节点进行实时的高精度的测量；同时，本发明的状态估计方法通过将数据采集与监视控制和广域测量系统的状态估计值输入到图神经网络模型中训练，可以得到预测精度高的网络模型，该图神经网络模型可以直接处理电力系统的节点信息和拓扑结构信息，通过端对端的任务学习实现对全网状态的实时估计。
公开/授权文献
- CN114221334B 一种基于图神经网络的快速状态估计方法 公开/授权日：2024-08-13
