基于聚合电网空间特征的电力线路参数辨识

电网线路参数辨识具有十分重要的意义,而电网结构日益复杂和数据污染等因素对参数辨识造成不良影响,传统的参数辨识方法已不能充分满足现有电力工作的需要。针对这一问题,文中提出了一种将图卷积运算和Transformer结合的多任务自注意力图卷积(SAGCN)模型,从不同的角度深度挖掘电网线路的空间特征。切比雪夫图卷积对空间特征信息进行预处理,Graph Former实现全局信息交互与邻接关系重构。通过对比传统算法和噪声干扰实验表明:所提出的模型不仅提高了多目标、多支路参数识别的精度,同时具有良好的鲁棒性。