摘要
本发明属于电力系统智能运维技术领域,具体为一种基于动态超图抽样的电网拓扑故障诊断方法。本发明将超图理论、随机抽样技术与强化学习算法有机结合,构建适用于复杂电网的故障诊断框架;包括,利用超图模型对电网多元素间的复杂耦合关系进行精确建模;设计基于重要性评估的随机抽样算法,降低计算复杂度;引入强化学习持续优化抽样策略,使诊断系统具备自适应学习能力;从而在有限计算资源条件下完成复杂电网的实时故障定位。本发明不仅提升故障定位的准确率和实时性,还减少计算资源消耗,为新能源高比例接入背景下的电网安全运行提供技术保障。