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基于图填补神经网络的配电网稀疏量测数据推演方法
电网运行 | 更新时间：2026-03-30

    • 基于图填补神经网络的配电网稀疏量测数据推演方法

    • An inference method for sparse measurements in distribution networks based on a graph imputation neural network

    • “针对配电网量测数据稀疏问题，专家提出基于GINN的推演方法，通过特征编码与图编码模块，捕捉潮流特征关联及拓扑连接，利用稀疏数据推演补齐缺失数据，经IEEE多节点系统测试验证有效。”
    • 浙江电力   2026年45卷第3期 页码：96-105

    • DOI：10.19585/j.zjdl.202603009    

      中图分类号：

    • 收稿：2025-01-05，

      修回：2025-02-01，

      纸质出版：2026-03-25

    移动端阅览

  • 李企洲,李梁,赵健等.基于图填补神经网络的配电网稀疏量测数据推演方法[J].浙江电力,2026,45(03):96-105. DOI： 10.19585/j.zjdl.202603009.

    LI Qizhou,LI Liang,ZHAO Jian,et al.An inference method for sparse measurements in distribution networks based on a graph imputation neural network[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2026,45(03):96-105. DOI： 10.19585/j.zjdl.202603009.

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