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本发明公开了一种基于图神经网络的机电扰动定位及传播预测方法。该方法包含离线训练和在线定位两部分。离线训练部分，首先根据电力系统的物理结构获得邻接矩阵及特征矩阵。然后训练基于图神经网络的扰动源定位模型，确定扰动源所在的具体机组。同时根据振荡可能发生的位置训练基于时空图神经网络的振荡传播预测模型，能够准确预测振荡的传播过程。在线定位部分先将发生扰动时电力系统所有节点采集到的有功功率数据输入源定位模型，获得具体的机组位置。然后根据机组的具体位置选择扰动传播预测模型，输入有功功率数据预测未来一段时间内的
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 114818483 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202210389852.9 G06F 18/241 (2023.01)
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