基于因果感知联邦时空图卷积网络的抽水蓄能电站多模态数据融合方法

田茂刚; 雷家旺; 陈显龙; 王智东

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251682

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基于因果感知联邦时空图卷积网络的抽水蓄能电站多模态数据融合方法

更新时间：2026-09-12

- 基于因果感知联邦时空图卷积网络的抽水蓄能电站多模态数据融合方法
- Vol. 44, Issue 8, Pages: 214-219(2026)
- 作者机构：
  
  1. 河南新华五岳抽水蓄能发电有限公司
  2. 华南理工大学电力学院,广东,广州,510640
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251682
  CLC： TP18;TV743
- Published：2026
- 稿件说明：
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田茂刚, 雷家旺, 陈显龙, et al. 基于因果感知联邦时空图卷积网络的抽水蓄能电站多模态数据融合方法[J]. 2026, 44(8): 214-219.
DOI：

田茂刚, 雷家旺, 陈显龙, et al. 基于因果感知联邦时空图卷积网络的抽水蓄能电站多模态数据融合方法[J]. 2026, 44(8): 214-219. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251682.

摘要

抽水蓄能电站多模态数据存在时空动态性、多源性与强耦合性，传统数据融合方法难挖掘其深层因果关系及时空依赖特征。因此，提出因果感知联邦时空图卷积网络融合方法，通过借因果感知解析数据因果关联；采用联邦学习实现分布式协同处理，降低数据传输与隐私泄露风险；进一步通过时空图卷积网络捕捉数据时空特征，构建运行状态动态模型。同时，设计跨模态注意力机制强化模态特征交互，引入联邦参数聚合策略优化全局模型收敛效率。在百万千瓦级电站实测中，该方法在正常、故障、极端天气场景下性能显著提升，极端天气时准确性、可解释性、效率分别提升53.89%、38.92%、31.47%。结果可为电站智能化运维与高效管理提供可靠技术支撑。

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