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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

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。

著录项

  • 公开/公告号CN114548762A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN202210161660.2

  • 发明设计人 朱禹泓;周永智;韦巍;

    申请日2022-02-22

  • 分类号G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人邱启旺

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2023-06-19 15:27:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-27

    公开

    发明专利申请公布

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