[发明专利]用于调整电网结构的方法、相关装置及计算机程序产品

权利要求书

1.一种用于调整电网结构的方法，包括：

根据构成当前电网结构的各元素参数生成实际图结构；其中，所述电网结构中的发电站、变电站和负载作为所述实际图结构中的不同节点、输电线作为连接各所述节点的连线，所述节点和所述连线均存在对应的属性参数；

利用图神经网络对所述实际图结构的解空间进行简化处理，得到简化图结构化；

利用预设的强化学习模型输出与所述简化图结构对应的目标调整操作序列；其中，所述强化学习模型基于电网的样本简化图结构和对应的至少一项样本调整操作序列在预设的奖励函数下训练得到；

依次执行所述目标调整操作序列中的各项调整操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据构成当前电网结构的各元素参数生成实际图结构，包括：

将构成当前电网结构中的发电站、变电站和负载分别作为不同的顶点；

将构成当前电网结构中的输电线作为连接不同所述顶点之间的边；

根据各所述顶点和各所述边构建邻接矩阵，并根据所述邻接矩阵生成初始图结构；

分别为所述初始图结构中的每个顶点和边附加相应的属性参数，生成所述实际图结构。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述分别为所述初始图结构中的每个顶点和边附加相应的属性参数，生成实际图结构，包括：

将构成所述当前电网结构的各元素和对应的属性参数进行归一化处理，得到N×M的特征矩阵，N为所述元素的数量、M为每个所述元素对应的属性参数的数量；

利用所述特征矩阵为所述初始图结构中的每个顶点和边附加相应的属性参数，生成所述实际图结构。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用图神经网络对所述实际图结构的解空间进行简化处理，包括：

利用所述图神经网络确定实际属性参数为预设属性参数的目标顶点；

为所述目标顶点施加强约束；其中，被施加所述强约束的顶点不允许进行相关的调整操作，所述属性参数包括与其顶点的连接数。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，构建得到所述强化学习模型的过程包括：

获取所述样本简化图结构和多组被标注为适用于对所述样本简化图结构对应的电网结构进行优化调整的样本调整操作序列；

基于所述样本简化图结构和对应的样本调整操作序列训练得到第一子模型；

构建用于对电网发电与用电比值和电网结构稳定性中的至少一项进行评估的奖励函数；

在仿真环境下利用所述奖励函数分别计算得到多组所述样本调整操作序列的奖励值，得到用于计算所述第一子模型输出的实际调整操作序列的近似奖励值的第二子模型；其中，所述第二子模型的输出用于指导调整所述第一子模型的输出；

根据所述第一子模型和所述第二子模型构建得到所述强化学习模型。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，还包括：

根据所述目标简化图结构和所述目标调整操作序列，生成与所述目标调整操作序列中的每项调整操作对应的调整后图结构序列。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

比较所述目标调整操作序列中的每项调整操作执行完成后的图结构和所述调整后图结构序列中相应的调整后图结构；

响应于每项调整操作执行完成后的图结构与相应的调整后图结构不一致，持续上报异常提醒信息并暂停后续调整操作的执行，直至所述异常提醒信息被消除。