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公开(公告)号：CN117788214A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311815357.0
申请日：2023-12-27
申请人： 国网江西省电力有限公司信息通讯分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
摘要： 本发明属于图神经网络技术领域，具体涉及一种基于多头图多注意力神经网络的电网状态推演方法，所述控制方法包括以下步骤：步骤1.节点自注意；步骤2.相邻关联注意；步骤3.远程关联注意；步骤4.GCN通道注意；步骤5.多重注意力融合策略；步骤6.网轮模型的训练测试；步骤7.模型参数调优；步骤8.模型性能评估与验证；步骤9.结果解释与可视化。该发明提出图多注意力神经网络，将节点自注意、远程关联注意、GAT相邻关联注意和GCN通道注意嵌入同一网络，实现对电力系统稳定性的精确评估，多重注意力融合策略有效挖掘节点间关联，通过动态权值拼接和自适应调整提高电网状态推演可靠性，具有重要的实用价值，较传统评估方法具更高精度。
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公开(公告)号：CN118709519A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410644098.8
申请日：2024-05-23
申请人： 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N5/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了基于模型压缩的电网状态快速推演方法，涉及电网状态推演技术领域，包括以下步骤：S1、构建数据集、S2、搭建图卷积网络、S3、模型剪枝、S4、优化剪枝过程和S5、计算未知输电线路。本发明通过剪枝率分析算法确定剪枝率，保证每次对模型进行剪枝的过程中均会对相关的掩码进行更新，使得剪枝策略算法在处理过程中能够更加准确，及时识别冗余以及不必要的参数，降低剪枝过程中出现的错误，同时对于错误的剪枝操作也会通过再生处理算法进行调整，使得重新生成的模型不仅具备高效的推理性能，而且还能够减少计算资源和内存损耗。
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公开(公告)号：CN118643732A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410644030.X
申请日：2024-05-23
申请人： 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06N5/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了基于参数自动寻优的配网状态加速推演方法，涉及电网运行状态技术领域，包括以下步骤：S1、准备训练数据集；S2、搭建图神经网络；S3、确定超参取值范围；S4、超参寻优；S5、训练神经网络。本发明通过粒子群算法PSO进行模型超参数的寻优，实现了在神经网络模型训练过程中，根据模型的训练效果对模型超参数进行动态调节，超参数设置合适可以缩短神经网络的训练进程，提升训练效果，从而使得训练的模型能够更好地根据电网监测设备输出推理电网运行状态，提高网络电网推演的能力，Adam优化器建立从损失函数与网络参数之间的映射，从而使得神经网络的输出逐步趋于预期。
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公开(公告)号：CN118037143A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311812522.7
申请日：2023-12-26
申请人： 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/067 , H02J3/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种基于图掩码重建的配电网状态表征方法，包括如下步骤：S1：将配电网的拓扑结构建模为异构图；S2：通过路径掩码预测器重构路径；S3：通过节点属性掩码预测器重构节点属性；S4：对模型进行优化。本发明提出的异构图掩码建模的配电网状态计算方法，可以准确地建模配电网的拓扑关系和状态变量，该模型能够捕获包含语义的复杂图结构，更高效的预测图的节点属性和边，通过预训练的图神经网络模型，可以快速准确地计算出配电网的状态，将电网配电拓扑数据抽象为异质图结构，高效、直观、灵活的表现数据，在状态估计任务上相比反向传播网络和卷积神经网络具有更高的准确性。
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