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申请/专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局;南方电网科学研究院有限责任公司
摘要：本发明涉及线损预测技术领域，公开了一种配电网线损态势预测方法及系统，通过配电网的线损影响因素历史数据以及配电网历史线损值构建第一训练数据集，并通过基于改进的Im‑GNN图神经网络对第一训练数据集进行训练，得到线损态势预测模型，通过线损态势预测模型预测当前的线损态势预测结果，从而实现对线损的准确预测。
主权项：1.一种配电网线损态势预测方法，其特征在于，包括：获取配电网的线损影响因素历史数据以及配电网历史线损值，并构建第一训练数据集，所述线损影响因素历史数据包括配电网的各类分布式资源的历史出力数据、各负荷节点的历史出力数据和配电网的拓扑结构数据；基于改进的Im-GNN图神经网络对所述第一训练数据集进行训练，得到线损态势预测模型；根据当前的配电网的线损影响因素预测数据输入至所述线损态势预测模型中，得到线损态势预测结果。
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百度查询： 广东电网有限责任公司广州供电局 南方电网科学研究院有限责任公司 一种配电网线损态势预测方法及系统
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