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基于图神经网络的智能变电站二次回路故障定位研究
文献摘要：
为提高智能变电站二次回路故障定位的准确率与可移植性,提出了一种基于图神经网络的智能变电站二次回路故障定位方法.依据智能变电站配置文件制作图数据库,得到二次设备之间的连接关系.结合二次设备告警信号表征,提出了一种二次设备节点的信息表征作为图神经网络的输入.利用图神经网络的理论建立了故障定位模型.以某220 kV智能变电站的二次回路为基准,利用故障图生成模型改变组网方式、订阅关系及网络配置产生不同二次回路故障构成算例.通过实验比较了所提定位方法与其他模型的准确率,实验结果表明该方法有较高的定位精度及较好的鲁棒性.
文献关键词：
图神经网络;智能变电站;二次回路;故障定位
中图分类号：
作者姓名：
张宸滔;郑永康;卢继平;张豪;任辉;杨帜
作者机构：
国网四川省电力公司电力科学研究院,四川 成都 610041;输配电装备及系统安全与新技术国家重点 实验室(重庆大学),重庆 400044;国网四川省电力公司检修公司,四川 成都 610042;中国电力科学研究院有限公司南京分院,江苏 南京 210003
文献出处：
引用格式：
[1]张宸滔;郑永康;卢继平;张豪;任辉;杨帜-.基于图神经网络的智能变电站二次回路故障定位研究)[J].电力系统保护与控制,2022(11):81-90
A类：
B类：
图神经网络,智能变电站,二次回路故障,定位研究,高智能,可移植性,故障定位方法,配置文件,作图,图数据库,二次设备,告警信号,设备节点,信息表征,定位模型,kV,图生成,生成模型,组网方式,订阅,网络配置,置产,成算,定位精度
AB值：
0.266166
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