非完全量测下有源配网拓扑的图生成对抗学习估计方法

本发明涉及电力系统技术领域，公开了一种非完全量测下有源配网拓扑的图生成对抗学习估计方法，包括以下步骤：配电网拓扑变换；将原始配电网拓扑进行变换得到线拓扑图；图卷积特征提取；基于线拓扑图，图卷积神经网络通过图形结构传播节点特征之间的依赖关系，提取图数据的空间特征，构建生成对抗拓扑估计模型；构建生成对抗网络，将提取的空间特征输入生成对抗网络中进行训练，其中，生成器函数通过最小化对数概率进行训练，判别器函数通过最大化对数概率进行训练；构建可观性布局优化设计模型；将变分dropout正则化添加到GCN‑GAN的输入层中，可观性布局优化设计模型学习降低对GCN‑GAN模型正确预测拓扑重要特征的丢弃率。