![基于图神经网络的变电站二次回路故障定位方法及系统](/CN/2021/1/175/images/202110878139.jpg)
基本信息:
- 专利标题: 基于图神经网络的变电站二次回路故障定位方法及系统
- 申请号:CN202110878139.6 申请日:2021-07-30
- 公开(公告)号:CN113484693B 公开(公告)日:2023-04-07
- 发明人: 郑永康 , 张宸滔 , 董秀成 , 陈晓东 , 李梓玮 , 王海东 , 刘勇 , 赵以兵 , 张豪 , 杨伟 , 沈大千 , 赵梓宏 , 杨凯 , 张家兴 , 罗俊 , 陈桂芳 , 朱鑫 , 向贤明 , 郭泓达
- 申请人: 国网四川省电力公司电力科学研究院
- 申请人地址: 四川省成都市高新区锦晖西二街16号
- 专利权人: 国网四川省电力公司电力科学研究院
- 当前专利权人: 国网四川省电力公司电力科学研究院
- 当前专利权人地址: 四川省成都市高新区锦晖西二街16号
- 代理机构: 成都行之专利代理事务所
- 代理人: 史丽红
- 主分类号: G01R31/08
- IPC分类号: G01R31/08
摘要:
本发明公开了一种基于图神经网络的变电站二次回路故障定位方法及系统,其中方法包括:解析智能变电站配置描述文件,将解析结果存入图数据库中,并建立二次设备物理回路与虚回路的对应关系;利用历史数据库或故障涌现的方法制作训练集,离线训练图神经网络模型;用所述告警信号找出所有关联故障设备,并对所述告警信号进行预处理,判断所述关联故障设备是否构成连通图,若不构成连通图,则将其拆分为独立的连通图后的拓扑信息及告警信号表征输入训练后的图神经网络模型;利用所述图神经网络模型预测得到所述关联故障设备的故障种类。本发明使用图神经网络搭建故障定位模型,使得模型在组网方式变更的情况下准确性增加。
公开/授权文献:
- CN113484693A 基于图神经网络的变电站二次回路故障定位方法及系统 公开/授权日:2021-10-08
IPC结构图谱:
G | 物理 |
--G01 | 测量;测试 |
----G01R | 测量电变量;测量磁变量(通过转换成电变量对任何种类的物理变量进行测量参见G01类名下的 |
------G01R31/00 | 电性能的测试装置;电故障的探测装置;以所进行的测试在其他位置未提供为特征的电测试装置 |
--------G01R31/08 | .探测电缆、传输线或网络中的故障 |