面向配电线路参数辨识的多尺度拓扑感知图神经网络方法

陈春; 陈宇翔; 曹一家; 韩子昂; 孙充勃; 安义

doi:10.7500/AEPS20250924002

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面向配电线路参数辨识的多尺度拓扑感知图神经网络方法

学术研究 | 更新时间：2026-08-21

- 面向配电线路参数辨识的多尺度拓扑感知图神经网络方法
- Multi-scale Topology-aware Graph Neural Network Method for Distribution Line Parameter Identification
- 电力系统自动化 2026年50卷第15期页码：277-287
- 作者机构：
  
  1.电网防灾减灾全国重点实验室（长沙理工大学），湖南省长沙市 410114
  2.国网经济技术研究院有限公司，北京市 102209
  3.国网江西省电力有限公司电力科学研究院，江西省南昌市 330012
- 作者简介：
  
  陈春(1987—)，男，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向：智能配电网规划与自愈控制。E-mail：chch3266@126.com
  陈宇翔(2000—)，男，通信作者，硕士研究生，主要研究方向：基于人工智能的配电网辨识。E-mail：chen6766@126.com
  曹一家(1969—)，男，博士，教授，主要研究方向：电力系统安全与控制、大电网智能优化调度、分布式智能系统理论。E-mail：yjcao@csust.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52577081)
- DOI：10.7500/AEPS20250924002
  中图分类号：
- 收稿：2025-09-24，
  
  修回：2025-12-09，
  
  网络首发：2026-02-26，
  
  纸质出版：2026-08-10
- 稿件说明：
移动端阅览
陈春,陈宇翔,曹一家等.面向配电线路参数辨识的多尺度拓扑感知图神经网络方法[J].电力系统自动化,2026,50(15):277-287.

CHEN Chun,CHEN Yuxiang,CAO Yijia,et al.Multi-scale Topology-aware Graph Neural Network Method for Distribution Line Parameter Identification[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(15):277-287.
陈春,陈宇翔,曹一家等.面向配电线路参数辨识的多尺度拓扑感知图神经网络方法[J].电力系统自动化,2026,50(15):277-287. DOI： 10.7500/AEPS20250924002.

CHEN Chun,CHEN Yuxiang,CAO Yijia,et al.Multi-scale Topology-aware Graph Neural Network Method for Distribution Line Parameter Identification[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(15):277-287. DOI： 10.7500/AEPS20250924002.

摘要

准确辨识线路参数对于保障配电网安全可靠运行至关重要。拓扑动态变化、分布式电源广泛接入和量测缺失并存，使配电线路参数辨识难度显著增加，传统方法适用性受限。为此，提出一种面向配电线路参数辨识的多尺度拓扑感知图神经网络方法。将实际拓扑直接嵌入为模型的物理结构约束，使信息传递遵循真实连通关系并保持可解释性。在拓扑约束下，采用谱图卷积结合卷积深度自注意力进行拓扑感知的多尺度节点特征提取与融合。对相邻节点特征进行加法聚合以构造物理一致的边表示，再由共享权重的全连接层将边表示输出为对应线路的导纳参数。在IEEE 33节点与IEEE 123节点配电网的多种量测场景下进行验证，结果表明，该方法具有更强的有效性和鲁棒性。

Abstract

Accurate identification of distribution line parameters is fundamental to the safe and reliable operation of distribution networks. The coexistence of dynamic topology changes

widespread integration of distributed power sources

and missing measurements significantly increases the difficulty of distribution line parameter identification

limiting the applicability of traditional methods. To this end

a multi-scale topology-aware graph neural network method for distribution line parameter identification is proposed. The actual topology is directly embedded as a physical structural constraint within the model

ensuring that information propagation follows the true connectivity and maintains interpretability. Under topological constraints

spectral graph convolution combined with depth-wise self-attention is employed to extract and fuse multi-scale topology-aware node features. The features of adjacent nodes are aggregated via addition to construct physically consistent edge representations

which are then mapped to the corresponding line admittance parameters through a shared-weight fully-connected layer. The method is validated in various measurement scenarios for the IEEE 33-bus and IEEE 123-bus distribution networks. The results demonstrate that the method achieves superior effectiveness and robustness.

关键词

Keywords

references

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