【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子，具体涉及电力系统的调度控制方法、装置、设备、介质及程序产品。
技术介绍
1、电力系统是一个多层网络结构系统，由于电网数据的多维性和异构信，使得电力系统中的数据复杂且交错。电力系统的暂态数据属于非欧数据，是一种包含元件(节点)和拓扑链接关系(边)的类图数据结构。为了研究电力系统中丰富的异构语义信息，实现数据的畅通和信息的共享，构建电力系统异构信息网络已成为一种流行的手段。然而，目前存在的大部分数据驱动方法主要为欧式数据分析而设计，例如深度神经网络通常将电网运行状态建模为一个由特征向量组成的长向量。这些方法往往无法有效的捕捉电力系统的拓扑连接关系，并且传统的图卷积网络很难训练异构信息网络，无法在电力系统出现故障时提供精准的调度控制指导。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种电力系统的调度控制方法、装置、设备、介质及程序产品，以解决传统的图卷积网络很难训练异构信息网络，无法在电力系统出现故障时提供精准的调度控制指导的问题。
2、第一方面，本专利技术提供...
【技术保护点】
1.一种电力系统的调度控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图注意力深度强化学习模型包括图注意力深度学习模型子模型和强化学习子模型；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图解释模型通过如下步骤计算所述目标子图：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用多个特征选择器分别对拼接后特征矩阵进行特征筛选，得到利用各特征选择器进行特征筛选后的目标特征矩阵，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种电力系统的调度控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图注意力深度强化学习模型包括图注意力深度学习模型子模型和强化学习子模型；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图解释模型通过如下步骤计算所述目标子图：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用多个特征选择器分别对拼接后特征矩阵进行特征筛选，得到利用各特征选择器进行特征筛选后的目标特征矩阵，包括：
6.根据权利要求4所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：张科，沈阳武，王宇庭，刘洁，金和平，
申请(专利权)人：中国长江三峡集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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