一种基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法及系统与流程
技术特征：
1.一种基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法，其特征在于，获取新能源运行场景下所有线路的分类结果，具体为：
3.根据权利要求1所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法，其特征在于，所述构建图注意力网络的风险薄弱环节辨识模型，具体为：
4.根据权利要求3所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法，其特征在于，所述图注意力网络输入特征，具体为：
5.根据权利要求3所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法，其特征在于，所述损失函数，具体为：
6.根据权利要求3所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法，其特征在于，所述softmax函数分类器，具体为：
7.根据权利要求3所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法，其特征在于，所述反向传播优化，具体为：
8.根据权利要求1所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法，其特征在于，所述将新能源运行场景下所有线路的分类结果输入至图注意力网络的风险薄弱环节辨识模型进行训练，具体为：
9.一种基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识系统，其特征在于，获取新能源运行场景下所有线路的分类结果，具体为：
11.根据权利要求9所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识系统，其特征在于，所述构建图注意力网络的风险薄弱环节辨识模型，具体为：
12.根据权利要求11所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识系统，其特征在于，所述图注意力网络输入特征，具体为：
13.根据权利要求11所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识系统，其特征在于，所述损失函数，具体为：
14.根据权利要求11所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识系统，其特征在于，所述softmax函数分类器，具体为：
15.根据权利要求11所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识系统，其特征在于，所述反向传播优化，具体为：
16.根据权利要求9所述的基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识系统，其特征在于，所述将新能源运行场景下所有线路的分类结果输入至图注意力网络的风险薄弱环节辨识模型进行训练，具体为：
17.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～8任一项所述基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法的步骤。
18.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～8任一项所述基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法及系统，属于电力系统分析技术领域。本发明通过对新能源运行场景下所有线路进行分类，从而大大降低后续分析的复杂度。这种分类不仅考虑了新能源出力的影响，还综合了其他因素，使得分类结果能够较好地反映电网在不同场景下的运行状态，大大缩短前期数据处理的时间。构建图注意力网络的风险薄弱环节辨识模型，在训练完成后能够快速处理新的输入数据，并输出电网运行风险的薄弱线路。由于该模型具有并行计算和快速推理的能力，因此辨识过程可以实时进行，满足电网运行监控和决策的时效性要求。因此，本发明提出的方法能够解决现有技术存在的问题。
技术研发人员：孙略,吕闫,李理,王淼,石上丘,田曦晨,黄海煜,熊玮,夏少连,熊华强,江保锋,罗雅迪,孙博,王少芳,马晓忱,张印,王伟,韩巍,郎燕生,於益军,李立新,狄方春,李劲松,宋旭日,杨楠,黄宇鹏,卫泽晨,陶蕾,黄运豪,刘升,门德月,韩锋,焦永刚,李森
受保护的技术使用者：中国电力科学研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26
技术研发人员：孙略,吕闫,李理,王淼,石上丘,田曦晨,黄海煜,熊玮,夏少连,熊华强,江保锋,罗雅迪,孙博,王少芳,马晓忱,张印,王伟,韩巍,郎燕生,於益军,李立新,狄方春,李劲松,宋旭日,杨楠,黄宇鹏,卫泽晨,陶蕾,黄运豪,刘升,门德月,韩锋,焦永刚,李森
技术所有人：中国电力科学研究院有限公司
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