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PowerGraph：用于图神经网络的电网基准数据集

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内容提要

本文提出了一种新颖的图卷积网络（GCN）框架，用于电力配电网络的故障定位。该方法集成了不同母线上的多个测量值，并考虑了系统拓扑结构。模拟结果表明，该模型的故障定位精度高，对测量噪声和数据丢失错误具有鲁棒性。实验表明，该模型能够适应配电网络的拓扑变化，并能在有限数量的测量母线下良好运行。

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标签

图卷积网络 故障定位 数据集 测量值 电力配电网络 神经网络 系统拓扑结构
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