排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
提出了一种基于图神经网络(GNN)的电网故障检测方法,辅助解决网络运维领域的故障问题.通过构建电网特征抽取模型以及知识图谱,将所提出图神经网络应用于电网的故障节点定位;通过引入时间维度信息,将前后时刻的节点状态辅助当前时刻的故障检测;将图神经网络层的各个节点输出特征进行相关性分析,验证图神经网路对节点特征抽取的有效性.结果表明：所提出的图神经网络能够有效地定位电网故障节点,在仿真故障场景上获得了99.53%的定位准确率,图神经网路对节点的特征建模可以定性观测节点故障扰动传播情况,对故障节点分析起到了重要辅助作用. 相似文献
1