深度学习驱动的电力系统图神经网络综述：挑战与应用

随着深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）在电力系统中广泛应用于各种任务，如模式识别和信号处理，数据通常以欧几里得空间的形式呈现。然而，越来越多的应用场景下，数据来源于非欧几里得域，表现为具有高维特征和节点间相互依赖的图结构数据。这种复杂性对传统的基于欧几里得空间设计的DNNs提出了严峻挑战。 为了适应这种变化，近年来，研究人员开始探索如何扩展深度神经网络来处理图结构数据。本文提供了一个全面的电力系统图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）概述。首先，它概述了几种经典的GNN架构范式，包括图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）、图递归神经网络（Graph Recurrent Neural Networks, GRNNs）、图注意力网络（Graph Attention Networks, GATs）、图生成网络（Graph Generative Networks, GGNs）、时空图卷积网络（Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks, ST-GCNs）以及它们的混合形式。这些方法旨在捕捉图数据中的局部结构和全局依赖，以实现更高效的信息传播和特征表示。 在电力系统中，GNNs的应用广泛。例如，它们可用于电网故障检测和预测，通过分析电力设备间的连接关系来识别异常；在能源管理系统中，GNNs能优化分布式能源的调度和管理；在智能配网中，图模型能够处理复杂的设备拓扑和动态行为。此外，GNNs也被用于电力市场的预测分析，通过理解和建模用户的用电行为和供需关系。 本文不仅总结了当前的研究进展，还讨论了未来可能的发展趋势，如异构图神经网络、自适应图结构学习和模型解释性等。通过将机器学习与计算机体系结构相结合，GNNs有望推动电力系统设计向更加灵活、高效的方向转变，从而提升系统性能并促进设计师的创新工作效率。 本综述论文深入探讨了图神经网络在电力系统中的应用潜力，强调了其在解决图结构数据挑战中的核心作用，以及对未来计算机体系结构和系统设计的深远影响。这一领域的研究将有助于构建更加智能、适应性强的电力基础设施，实现真正的双赢局面。