基于图注意力网络和一致性风险控制的配电网故障区段定位方法

作者：陈晓龙^*; 孙丽蓉; 李永丽; 李斌; 王莉; 蔡燕春

来源：电网技术, 2023, 47(12): 4866-4877.

DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2023.1148

• 配电网
• 故障区段定位
• 拓扑泛化性
• 图注意力网络
• 一致性风险控制

配电网运行方式灵活、拓扑结构变化频繁，现有基于人工智能算法的配电网故障区段定位方法拓扑泛化性差。该文基于图注意力网络(graphattentionnetwork,GAT)构建了配电网故障区段定位底层模型，结合配电网拓扑结构充分挖掘配电网故障特征，以提高模型的拓扑泛化能力。此外，引入了一致性风险控制(conformal risk control,CRC)方法，构建了具备可靠性的配电网故障区段定位模型，使模型的预测风险人为可控。依托IEEE-33节点系统的算例结果表明，基于GAT和CRC的故障区段定位模型具有定位准确率高、鲁棒性强和拓扑泛化性好的优点，在双重故障和高阻故障下均有良好的表现，而且模型对于线路参数变化也具有一定的泛化能力。

• 单位
  智能电网教育部重点实验室; 广东电网有限责任公司; 天津大学; 广州供电局