-
公开(公告)号：CN116823522A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310774444.X
申请日：2023-06-28
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q50/06 , B60L53/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的充电站负荷小样本检测方法，具体如下：根据图论，将电力系统表示为一个图，而后利用变分图自编码器的特征提取能力，并得到每个时间片上电动汽车充电站的低维向量表示；将低维向量结合该时间片的负荷数据标签，作为输入图卷积神经网络的节点，然后构建支持集和查询集并构造所需输入图卷积神经网络所需的图；将构造出的图输入到图卷积神经网络，利用基于空间的图卷积神经网络运算，进行迭代更新求解；信息在网络中传播和分享，经过若干轮递归后稳定，此时待检测的节点标签信息为检测结果。本发明充分考虑时间序列的关系和空间上全图的影响，考虑电力系统的整体性，捕捉了较多的信息进行负荷检测。
Search Results
1
records
(took 0.013 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
