一种基于图神经网络的电力信息网络性能预测方法及系统

本发明公开了一种基于图神经网络的电力信息网络性能预测方法及系统，涉及网络性能估计技术领域，传统网络性能估计方法通过网络推演实现，存在难以适应网络配置变化、缺乏流级统计导致大规模网络性能估计滞后及预测精度不足的问题。本发明包括：构建图神经网络模型，通过图神经网络模型提取网络拓扑特征；基于时间序列技术计算网络流之间的相互影响；通过目标流的拓扑信息，提取与目标流相关的节点特征；计算所有流与目标流的关联度；融合特征获取网络性能预测结果。本技术方案提高了性能估计的准确性，并具有适用于不同类型网络的通用性和适应性，可为网络运维人员提供实时的性能估计结果，有助于网络故障排查和优化。