| 基于GNN的电网动态特性评估及其知识图谱应用 |
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| 引用本文： | 张晓华,袁肖赟,杨红英,杨延栋,赛峰.基于GNN的电网动态特性评估及其知识图谱应用[J].华中科技大学学报(自然科学版),2023(3):47-51+59. |
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| 作者姓名： | 张晓华 袁肖赟 杨红英 杨延栋 赛峰 |
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| 作者单位： | 1. 国网冀北电力有限公司;2. 清华大学电子工程系;3. 中国电力科学研究院有限公司;4. 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 |
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| 基金项目： | 国家电网有限公司总部科技项目(5100-202155016A-0-0-00)； |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 电网故障检测 图神经网络 智能故障诊断 故障定位 知识图谱 |
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