【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力网络，尤其涉及一种环境要素信息嵌入的异质网络关键节点挖掘方法。
技术介绍
1、当前电力能源网络的研究多集中于单层网络的拓扑结构分析，而忽视了其作为多层网络系统所具备的复杂交互特性。在多层电力网络(如发电网络、输电网络、配电网络)中，各层之间的连接关系不仅受网络内部拓扑结构的影响，还受到外部环境要素(如台风、火灾、地震等)的动态干扰。然而，现有的连边预测方法主要依赖静态建模，仅考虑单层网络的固定结构特征，难以有效建模多层网络中的跨层关系，且在自然灾害条件下预测精度较低，难以满足复杂电力系统的安全性需求。
技术实现思路
1、为解决现有技术存在的局限和缺陷，本专利技术提供一种环境要素信息嵌入的异质网络关键节点挖掘方法，包括：
2、获得环境要素信息和电力网络状态信息；
3、根据动态嵌入机制将所述环境要素信息和所述电力网络状态信息作为节点属性嵌入多层网络模型，所述多层网络模型根据动态神经网络和所述环境要素信息自适应调整嵌入表示；
4、将跨层连边映...
【技术保护点】
1.一种环境要素信息嵌入的异质网络关键节点挖掘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的环境要素信息嵌入的异质网络关键节点挖掘方法，其特征在于，所述根据强化学习框架构建关键节点挖掘策略，识别在自然灾害下对电力网络稳定性的重要值大于或者等于预设值的关键节点的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的环境要素信息嵌入的异质网络关键节点挖掘方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的环境要素信息嵌入的异质网络关键节点挖掘方法，其特征在于，所述环境要素信息包括风速、温度、湿度、降水量、气压、地震震级、潮汐幅度、热辐射强度，所述电力...
【技术特征摘要】
1.一种环境要素信息嵌入的异质网络关键节点挖掘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的环境要素信息嵌入的异质网络关键节点挖掘方法，其特征在于，所述根据强化学习框架构建关键节点挖掘策略，识别在自然灾害下对电力网络稳定性的重要值大于或者等于预设值的关键节点的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的环境要素信息嵌入的异质网络关键节点挖掘方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的环境要素信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：谷伟伟，冀港，刘明赫，江志英，代英，卢宛萱，于泓峰，
申请(专利权)人：北京化工大学，
类型：发明
国别省市：
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