【摘 要】
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基于人工智能的电网故障诊断技术已经有了大量的研究成果,但配电网拓扑变化频繁,而传统人工智能方法高度依赖训练数据,给配电网的故障定位问题带来了困难。提出了一种基于图注意力网络(graph attention network,GAT)的配电网故障定位方法。将配电网的电气节点和线路映射为图注意力网络中图的顶点和边,根据相邻顶点之间故障特征的相似度计算注意力系数,把顶点特征之间的相关性更好地融入到故障定位模型中,提高了故障定位模型对拓扑变化的适应能力。最后,搭建了配电网故障仿真模型验证了所提方法具有定位精度高、鲁
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0902800),国家电网公司科技项目(52094017003D)。
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基于人工智能的电网故障诊断技术已经有了大量的研究成果,但配电网拓扑变化频繁,而传统人工智能方法高度依赖训练数据,给配电网的故障定位问题带来了困难。提出了一种基于图注意力网络(graph attention network,GAT)的配电网故障定位方法。将配电网的电气节点和线路映射为图注意力网络中图的顶点和边,根据相邻顶点之间故障特征的相似度计算注意力系数,把顶点特征之间的相关性更好地融入到故障定位模型中,提高了故障定位模型对拓扑变化的适应能力。最后,搭建了配电网故障仿真模型验证了所提方法具有定位精度高、鲁
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