一种基于图神经网络的跨站动态拓扑结构检测方法和系统
申请号:CN202511053775
申请日期:2025-07-30
公开号:CN120768766A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于图神经网络的跨站动态拓扑检测方法,采用“局部探测+全局推理”的联合策略,以实现电力系统中高效、低干扰、可扩展的拓扑结构识别。其通过在各站点内部部署轻量级探测模块,利用确定性主动探测机制获取本地设备之间的连接关系,构建初步的局部拓扑结构。针对跨站点之间由于安全隔离和通信受限无法直接探测的连接,本发明引入基于图神经网络的边预测模型,首先通过模拟底层通信行为建立图结构,然后分析通信数据和设备特征,智能推断潜在的跨站拓扑关系,实现对整体网络结构的准确补全。
技术关键词
节点特征
动态拓扑结构
网络拓扑结构
神经网络模型
训练集
矩阵
拓扑探测方法
服务端
网络拓扑数据
客户端
资产
链路
主机设备
嵌入特征
拓扑检测方法
分析通信数据
拓扑结构识别
报文