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图神经网络与Informer融合技术在主动配电网状态估计中的应用研究
目录
图神经网络与Informer融合技术在主动配电网状态估计中的应用研究（1）
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1主动配电网发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2状态估计技术的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3图神经网络与Informer技术融合的意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1图神经网络基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.2Informer模型原理介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.3配电网状态估计技术方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
二、图神经网络在配电网状态估计中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
图神经网络模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1.1配电网拓扑结构分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
1.2图神经网络模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.3模型输入与输出设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
图神经网络训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.1数据集准备与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2训练方法与过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.3模型性能优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
三、Informer模型在配电网状态估计中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
Informer模型在电力负荷预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
1.1负荷数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1.2Informer模型参数设置与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.3预测结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
Informer模型在配电网故障检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.1故障信息获取与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.2Informer模型在故障检测中的实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.3故障检测效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
四、图神经网络与Informer融合技术在配电网状态估计中的应用方案研究
图神经网络与Informer融合技术在主动配电网状态估计中的应用研究（2）
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
1.3研究目标和主要内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
图神经网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
2.1图结构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
2.2图神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
2.3常见的图神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
Informer算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
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