基于图神经网络的变电站二次回路故障定位方法及系统

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。