态势感知+图卷积网络在电力系统连锁故障中的应用
在图卷积网络(GCN)的帮助下，提出了一个更有效的搜索框架，以在有限的尝试下识别尽可能多的关键级联故障。通过离线训练一个GCN可以很好地捕捉级联故障的复杂机理。借助训练好的GCN模型，可以显著加快对临界级联故障的搜索。同时，通过分层相关传播算法实现了GCN模型的可解释性。结果表明，GCN导引的方法不仅可以加速临界级联故障的搜索，而且可以揭示潜在级联故障的预测原因。
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