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配电网故障定位模型构建方法、装置及故障定位方法 

申请/专利权人:南方电网数字电网研究院股份有限公司

申请日:2024-03-11

公开(公告)日:2024-07-05

公开(公告)号:CN118294754A

主分类号:G01R31/08

分类号:G01R31/08;G06F18/2431;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/084;G01R31/52;G01R31/54;G01R31/56

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要:本申请涉及一种配电网故障定位模型构建方法、装置、配电网故障定位方法、计算机设备和计算机可读存储介质。配电网故障定位模型构建方法包括:获取不同故障类型下的配电网运行数据;根据配电网运行数据确定源荷节点数据和中间节点数据;基于源荷节点数据确定故障节点特征矩阵;基于中间节点数据确定故障线路特征矩阵;基于配电网的拓扑结构确定邻接矩阵;根据故障节点特征矩阵、故障线路特征矩阵和邻接矩阵对图神经网络模型进行训练,得到故障定位模型。本申请的故障定位模型将配电网拓扑结构和运行数据进行深度融合,可以挖掘出配电网中潜在的故障特征,实现更准确的定位故障,从而适应复杂的故障形式。

主权项:1.一种配电网故障定位模型构建方法,其特征在于,所述方法包括:获取不同故障类型下的配电网运行数据;根据所述配电网运行数据确定源荷节点数据和中间节点数据;其中,所述源荷节点数据包括:机组出力、机组负荷、机组三相电压和机组三相电流,所述中间节点数据包括:断路器状态、线路三相电流和线路三相角度;基于所述源荷节点数据确定故障节点特征矩阵;基于所述中间节点数据确定故障线路特征矩阵;基于配电网的拓扑结构确定邻接矩阵;根据所述故障节点特征矩阵、所述故障线路特征矩阵和所述邻接矩阵对图神经网络模型进行训练,得到故障定位模型。

全文数据:

权利要求:

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