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中小流域径流预报的图神经网络模型--以福建沙溪流域为例
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作者 王明阳 王恩志 +3 位作者 罗火钱 高帅 张文倩 魏加华 《水力发电学报》 北大核心 2025年第6期50-61,共12页
中小流域径流预测精度与实测降雨站点密度、分布及历史数据序列长短有关。为提高中小流域山洪预警预报精准度,本文基于图论重新定义了福建沙溪流域2000—2014年间具有显著降雨径流关系的小时级降雨-径流模型的数据结构,利用图神经网络... 中小流域径流预测精度与实测降雨站点密度、分布及历史数据序列长短有关。为提高中小流域山洪预警预报精准度,本文基于图论重新定义了福建沙溪流域2000—2014年间具有显著降雨径流关系的小时级降雨-径流模型的数据结构,利用图神经网络构建“端到端”降雨-径流数据动态映射模型,通过图卷积神经网络模型(GCN)、图注意力机制模型(GAT)和切比雪夫图神经网络模型(Chebnet),对未来不同预见期的径流过程进行预测。以平均绝对误差(EMAE)为评价指标,对未来2h的预测结果与长短期记忆模型(LSTM)、门控循环单元(GRU)和人工神经网络(ANN)的预测结果进行比较。结果表明,Chebnet和GAT模型对沙溪流域预测未来1 h和2 h降雨-径流过程的非线性数据拟合能力更好,相比LSTM和GRU预测精度提高了37.3%~64.71%;Chebnet模型对未来15h内的径流预测效果较为稳定,在提高精度和适用性的同时,大幅降低了时效性的影响。本文对中小流域径流预报预警具有一定指导意义和参考价值。 展开更多
关键词 深度学习 图神经网络 切比雪夫图神经网络模型 模型优化 中小流域 径流预报
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基于图卷积网络的配电网故障定位及故障类型识别 被引量：9
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作者 许可 范馨月 张恒荣 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2023年第1期26-30,共5页
主流的配电网故障定位和识别故障类别任务分开建模,却忽略了故障定位和故障类别之间关联性,该文提出了故障定位以及故障类别的端到端联合模型。利用契比雪夫图卷积神经网络(ChebNet)作为编码器,聚合静态的图结构和动态的节点信息得到各... 主流的配电网故障定位和识别故障类别任务分开建模,却忽略了故障定位和故障类别之间关联性,该文提出了故障定位以及故障类别的端到端联合模型。利用契比雪夫图卷积神经网络(ChebNet)作为编码器,聚合静态的图结构和动态的节点信息得到各节点的数学表达;在故障定位解码端,通过多头自注意力机制建立适用于节点属性变化以及融合配电网拓扑结构的配电网故障定位模型;在故障分类解码端,结合故障定位解码端的故障区域信息以及ChebNet编码器得到的各节点的数学表达,通过全连接层建立故障类型识别模型。实验结果表明,基于契比雪夫图卷积神经网络在双电源配电网中故障定位中效果较好,故障定位准确率达到98.25%,故障类别任务中的准确率为93.11%。该方法适用于主动配电网结构灵活及含分布式电源的配电网络中。 展开更多
关键词 契比雪夫图卷积神经网络 多头自注意力机制 配电网 联合模型
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