摘要
随着社会经济的不断发展,电力网络的安全已成为关乎各种国计民生的重要因素.针对这些需求,本文引入人工智能的方式,利用图卷积神经网络和图注意力机制进行计算,得出初步的诊断结果并形成多元的证据体,在此基础上,我们进一步判断这些证据体是否存在隐藏的冲突,针对不同的情境,选择不同的分类折扣方法,进行分析,综合考量配电运行的安全,并选取7种故障模式下的140组数据进行仿真实验.实验结果表明:本文的研究方法在识别这7组故障模式的140组数据时,其故障识别正确率高于传统的方法,能够有效地快速诊断电力故障.
维普
万方数据