一种基于图卷积网络加速的潮流校核方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于图卷积网络加速的潮流校核方法，该方法首先收集电力系统拓扑数据与网络参数，生成大量电力系统运行状态，使用传统潮流计算方法，判别生成的电力系统运行状态是否发生越限，并将是否越限作为标签，获得电力系统潮流校核数据集；然后将数据集划分为训练数据集和测试数据集；接着建立图卷积网络模型，训练得到用于加速潮流校核的图卷积网络模型；最后对实际电力系统运行状态数据进行预测，得到潮流越限判别结果。本发明通过建立图卷积网络模型，并进行训练，获得能够判别潮流越限的分类模型，能够提高大规模电网潮流校核的计算速度和效率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于图卷积网络加速的潮流校核方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112287605A
申请号 ：
CN202011215303.7
公开（公告）日 ：
2021-01-29
申请日 ：
2020-11-04
授权号 ：
CN112287605B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
姜威郭创新徐春雷
申请人 ：
浙江大学;国家电网有限公司;国网江苏省电力有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
邱启旺
优先权 ：
CN202011215303.7
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06K9/62 G06N3/04 G06F111/06 G06F113/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2021-02-23 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20201104
申请日 : 20201104
2021-01-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
1、
CN112287605A.PDF
PDF下载
