考虑机理影响下基于图神经网络的电力系统异常数据检测算法

张翔; 王峰; 段文奇; 李佳霖; 邓松

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.02

欢迎来到能源电力期刊网！

English Version 期刊登录

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

考虑机理影响下基于图神经网络的电力系统异常数据检测算法

网络安全 | 更新时间：2026-09-19

- 考虑机理影响下基于图神经网络的电力系统异常数据检测算法
- 考虑机理影响下基于图神经网络的电力系统异常数据检测算法
- 电力信息与通信技术 2026年24卷第6期页码：11-22
- 作者机构：
  
  1. 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
  2. 南京邮电大学自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  宁夏自然科学基金项目（2024AAC02086）
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.02
  中图分类号： TM73;TP183
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
移动端阅览
张翔, 王峰, 段文奇, 等. 考虑机理影响下基于图神经网络的电力系统异常数据检测算法[J]. 电力信息与通信技术, 2026,24(6):11-22.

张翔, 王峰, 段文奇, et al. 考虑机理影响下基于图神经网络的电力系统异常数据检测算法[J]. 2026, 24(6): 11-22.
张翔, 王峰, 段文奇, 等. 考虑机理影响下基于图神经网络的电力系统异常数据检测算法[J]. 电力信息与通信技术, 2026,24(6):11-22. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.02.

张翔, 王峰, 段文奇, et al. 考虑机理影响下基于图神经网络的电力系统异常数据检测算法[J]. 2026, 24(6): 11-22. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.02.

摘要

随着新型电力系统规模扩大与拓扑复杂度提升，异常数据检测面临时空关联性弱、类别分布不平衡及噪声干扰等挑战，传统方法难以有效融合电力系统物理机理与拓扑特性。为此，文章提出一种考虑机理影响下的图神经网络异常检测算法(graph convolutional network-graph attention network hybrid model

GCN-GAT-Hybrid)。首先，设计多层图卷积与图注意力混合模块，通过残差连接融合图卷积网络(graph convolutional network

GCN)的结构先验约束和图注意力网络(graph attention network

GAT)的动态邻域权重分配机制，增强对稀疏节点关系与高阶特征的表达能力；其次，提出拓扑约束驱动的图结构优化方法，结合节点机理特征重构邻接矩阵，抑制噪声传播干扰；进一步设计全局池化与动态分类器的多层次融合机制，实现节点级异常定位与系统级语义协同建模。基于IEEE-14节点系统的实验表明，所提算法在低、中、高噪声场景下的平均F1分数分别达到96.17%、92.28%和86.64%，显著提高了复杂电力场景下的异常检测鲁棒性。文章为电力系统安全监控提供了兼顾机理特性与数据驱动的智能化解决方案。

Abstract

关键词

Keywords

references

陈宇轩,张耀,徐杨,黎淦保.基于Boosting集成框架的新能源发电功率异常值检测方法[J].电网技术,2023(08).

孟令雯,张锐锋,汪明媚,席禹,陈波.基于改进DBN和K-means的变压器数据异常检测[J].电力信息与通信技术,2023(10).

吴天琦,葛广凯,韩啸,刘川,张道娟,钱珂翔,陶静.虚拟电厂下基于基因表达式编程的云边协同分布式异常数据检测算法[J].电力信息与通信技术,2024(01).

Ambuj Pandey,Soumya R.Mohanty.Graph Convolutional Network Based Fault Detection and Identification for Low-voltage DC Microgrid[J].Journal of Modern Power Systems and Clean Energy,2023(03).

陶磊,罗萍萍,林济铿.基于深度学习的直流微电网虚假数据注入攻击二阶段检测方法[J].中国电力,2024(09).

王亮,邓松.面向新型电力系统的异常数据检测方法[J].综合智慧能源,2024(05).

Wenlong Liao,Dechang Yang,Yusen Wang,Xiang Ren.Fault Diagnosis of Power Transformers Using Graph Convolutional Network[J].CSEE Journal of Power and Energy Systems,2021(02).

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

电力系统调度程控交换网部署的优化选择研究

考虑潮流和拓扑约束的电力系统虚拟数据注入攻击生成方法

基于TransGAIN的电力系统虚假数据恢复算法

元数据-物理量耦合的内生安全防护技术研究

基于柔性演员评论家算法的电力系统暂态稳定预防控制