[发明专利]基于图小波神经网络的低压配电网台区拓扑识别方法

摘要

本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及基于图小波神经网络的低压配电网台区拓扑识别方法。包括以下步骤：S1：低压配电网台区拓扑异常识别问题建模；S2：构建图小波神经网络；该图小波神经网络由输入层、L层图卷积层和输出层组成，其以编码图局部拓扑结构信息的邻接矩阵A和编码用户用电特征数据的顶点特征矩阵X为输入，输出顶点类别标签预测矩阵；S3：输入电力用户数据，输出拓扑异常用户。本方法能充分利用低压配电网台区拓扑结构和不同用户用电特征数据，实现台区异常户变关系识别，利用卷积定理与热核函数定义图小波变换及其逆变换基底，它们的局部性和稀疏性，保证了网络具有良好的分类性能和效率，从而实现精确台区拓扑识别。