文献类型：期刊文章

作　　者：张宸滔[1,2] 郑永康[1] 卢继平[2] 张豪[3] 任辉[4] 杨帜[2]

ZHANG Chentao;ZHENG Yongkang;LU Jiping;ZHANG Hao;REN Hui;YANG Zhi(State Grid Sichuan Electric Power Co.,Ltd.Research Institute,Chengdu 610041,China;State Key Laboratory of Power Transmission Equipment&System Security and New Technology(Chongqing University),Chongqing 400044,China;Maintenance Branch,State Grid Sichuan Electric Power Co.,Ltd.,Chengdu 610042,China;Nanjing Branch,China Electric Power Research Institute Co.,Ltd.,Nanjing 210003,China)

机构地区：[1]国网四川省电力公司电力科学研究院,四川成都610041 [2]输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学),重庆400044 [3]国网四川省电力公司检修公司,四川成都610042 [4]中国电力科学研究院有限公司南京分院,江苏南京210003

出　　处：《电力系统保护与控制》

基　　金：国家电网公司科技项目资助(5108-202018037A0-0-00);国网四川省电力公司科技项目资助(521997190004)。

年　　份：2022

卷　　号：50

期　　号：11

起止页码：81-90

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高智能变电站二次回路故障定位的准确率与可移植性,提出了一种基于图神经网络的智能变电站二次回路故障定位方法。依据智能变电站配置文件制作图数据库,得到二次设备之间的连接关系。结合二次设备告警信号表征,提出了一种二次设备节点的信息表征作为图神经网络的输入。利用图神经网络的理论建立了故障定位模型。以某220 kV智能变电站的二次回路为基准,利用故障图生成模型改变组网方式、订阅关系及网络配置产生不同二次回路故障构成算例。通过实验比较了所提定位方法与其他模型的准确率,实验结果表明该方法有较高的定位精度及较好的鲁棒性。

关 键 词：图神经网络  智能变电站 二次回路 故障定位

分 类 号：TM63] TP183]