基于时空图神经网络的电力系统连锁故障风险实时评估方法及系...
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于时空图神经网络的电力系统连锁故障风险实时评估方法及系统。本发明的连锁故障风险实时预测方法及系统，通过时空图神经网络提取了历史故障中时序电气特征与最终故障规模间的高度非线性映射关系，并基于这种映射关系根据电力系统实时运行数据预测连锁故障风险。本发明考虑了连锁故障风险的实时预测，对保障电力系统安全稳定运行有着重要意义。
基本信息
专利标题 ：
基于时空图神经网络的电力系统连锁故障风险实时评估方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114548762A
申请号 ：
CN202210161660.2
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
朱禹泓周永智韦巍
申请人 ：
浙江大学
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 ：
CN202210161660.2
主分类号 ：
G06Q10/06
IPC分类号 ：
G06Q10/06 G06Q50/06 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/06
资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/06
申请日 : 20220222
申请日 : 20220222
2022-05-27 ：
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
暂无PDF文件可下载
