摘要：随着电力系统智能化水平的提高，配电网的重构问题成为电力调度和管理中的关键问题。配电网的重构不仅涉及供电质量和可靠性的提升，还需面对设备故障后的恢复以及负荷优化等复杂问题。传统的配电网重构方法通常依赖于经典的优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，但这些方法在处理大规模复杂问题时，往往面临计算效率低、收敛速度慢等问题。本文提出了一种基于图神经网络（Graph Neural Network, GNN）的最优路径识别方法，用于配电网重构中的优化问题。通过将配电网模型转化为图结构，利用图神经网络的强大表示学习能力，本文方法能够自动从图中学习到电力系统各节点间的关系和连接方式，从而实现高效、准确的最优路径识别。实验结果表明，基于图神经网络的方法在配电网重构中，相较于传统方法，不仅提高了计算效率，还显著提升了优化解的质量。最后，本文展望了图神经网络在电力系统中的应用前景，特别是在复杂电力网络的实时调度、故障诊断等方面的潜力。

关键词：配电网重构；图神经网络；最优路径识别；电力系统优化；智能调度

引言

随着现代城市化进程的加快，电力需求不断增加，传统的配电网结构已无法满足日益增长的电力供应需求和供电可靠性要求。配电网作为电力系统中的关键环节，其重构问题成为提升电力供应质量、优化资源配置的核心问题。配电网重构不仅仅是对电力系统结构的优化，还是对系统稳定性和灵活性的提升，尤其是在面对电力故障时，如何通过快速恢复供电来最小化系统损失。因此，研究配电网重构中的最优路径识别问题，成为电力调度和智能化运维中的重要研究方向。

传统的配电网重构方法大多基于经典的优化算法，如遗传算法、粒子群优化和模拟退火等。这些方法在较小规模的电力系统中能够取得较好的优化效果，但随着配电网规模的扩大和问题复杂度的增加，这些方法面临着计算效率低、收敛速度慢、优化解质量不稳定等问题。尤其是在多约束、非线性的大规模配电网重构问题中，传统方法的适用性逐渐受到限制。近年来，随着人工智能和机器学习技术的发展，图神经网络作为一种新兴的深度学习方法，已经在图结构数据处理、路径识别等领域取得了显著进展。图神经网络能够有效地从图数据中学习到节点间的关系，具有较强的表征学习能力，因此在配电网重构问题中的应用具有很大的潜力。

本文基于图神经网络提出了一种新的配电网最优路径识别方法，通过将配电网转化为图结构，利用图神经网络的优势进行最优路径识别，旨在提高配电网重构问题的计算效率与解的质量。该方法不仅可以处理大规模、复杂的配电网结构，还能够通过学习节点和边之间的复杂关系，自动优化电力系统的重构方案，从而在短时间内实现系统的最优调度和负荷恢复。

一、图神经网络及其在电力系统中的应用

图神经网络（GNN）是一类基于图结构的深度学习方法，它能够通过对图中节点的特征信息和边的关系进行学习，从而输出节点或图的高效表示。在传统的机器学习方法中，数据通常是以固定的向量形式输入模型，而图神经网络则能够处理非欧几里得数据，如社交网络、分子结构、电力网络等复杂的图结构数据。GNN 通过迭代更新节点的表示，通过图中节点间的相互作用，使得节点的表示能够包含更多上下文信息，从而实现更精确的预测和决策。

在电力系统中，配电网的拓扑结构通常具有高度的图结构特征，各个设备和节点之间的关系非常复杂，传统的优化方法难以充分利用这种结构信息。而图神经网络通过直接处理图结构数据，能够有效捕捉配电网中节点间的关系，并通过图卷积操作学习到每个节点的潜在特征，从而为配电网重构提供更加精准的优化路径识别。图神经网络能够在配电网中识别出设备连接、负荷变化及故障恢复等多维度的信息，帮助电力调度系统快速做出响应。

二、基于图神经网络的配电网重构方法

在配电网重构问题中，关键任务是识别最优的电力传输路径，特别是在设备发生故障时，如何通过合理的重构路径重新连接电网，以保证电力供应的稳定性和可靠性。传统的配电网重构方法通常采用启发式算法或优化算法，通过逐步调整网络的拓扑结构来寻找最佳路径。然而，这些方法往往依赖于大量的计算和迭代，且无法有效处理配电网中复杂的动态变化和高维度的数据。

基于图神经网络的配电网重构方法则采用了图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等技术，将配电网的拓扑结构建模为图数据，并将每个节点表示为电力设备的状态信息，边表示为设备之间的电力传输关系。在该方法中，图神经网络能够通过多层卷积层逐步更新节点表示，捕捉网络中各节点之间的关系，并结合电力网络的实际需求（如负荷均衡、发电容量、线路承载能力等）进行优化计算。通过图神经网络的训练和优化，能够识别出在故障发生时最合适的路径，快速恢复电力系统的稳定运行。

三、实验与仿真分析

为了验证基于图神经网络的配电网重构方法的有效性，本文进行了一系列实验和仿真研究。首先，通过构建一个典型的配电网模型，将其转换为图结构，并利用图神经网络进行路径识别。实验中，模拟了多种故障情景，包括设备故障、负荷波动等，比较了图神经网络方法与传统优化算法在计算效率和重构效果方面的表现。实验结果表明，基于图神经网络的配电网重构方法能够在较短时间内给出最优路径，并且在处理大规模配电网时，表现出更高的计算效率和更好的优化解质量。与传统方法相比，图神经网络不仅能够减少计算时间，还能够提高故障恢复的准确性和系统的稳定性。

四、挑战与未来发展方向

尽管基于图神经网络的配电网重构方法在实验中表现出色，但在实际应用中仍然面临一些挑战。首先，电力系统的规模越来越大，配电网的拓扑结构和设备种类越来越复杂，这对图神经网络模型的训练和推理提出了更高的要求。其次，图神经网络需要大量的高质量数据来进行训练，而在实际电力系统中，数据采集的完整性和准确性可能存在问题，这可能影响模型的训练效果和优化精度。此外，图神经网络在处理动态变化的配电网时，如何实时更新模型和适应变化的电网条件，也是一项值得深入研究的问题。

未来的研究方向将集中在模型的优化和算法的改进上。通过引入更深层次的图神经网络结构，提升模型的表达能力和泛化能力；同时，利用更多的实时数据进行在线学习，使得模型能够适应配电网的动态变化。此外，结合强化学习等方法，探索基于图神经网络的配电网实时调度与智能优化，为电力系统的智能化管理提供更加高效、精准的解决方案。

五、结论

本文基于图神经网络提出了一种新的配电网重构中最优路径识别方法。通过对配电网进行图结构建模，并利用图神经网络的强大表示学习能力，能够实现快速、准确的路径优化和故障恢复。实验结果验证了该方法在提升配电网重构效率和优化质量方面的有效性，具有较好的应用前景。随着电力系统的智能化发展，图神经网络在配电网重构和电力系统优化调度中的应用将越来越广泛，未来的研究将进一步优化模型结构，提高计算效率，并探索更加智能化的电力系统管理方案。

参考文献：

[1]汪宏达,何梦池,李浩男,等.基于人工智能的配电网故障检测与定位技术研究[J].光源与照明,2025,(04):100- 102.

[2]陈晓春,胡广洋.基于人工智能的配电网故障诊断与恢复系统设计[J].电气技术与经济,2024,(12):103- 105+ 120.

[3]朱卫卫,朱清,高文森,等.基于 5G 通信时延的配电网馈线自动化切换方法[J].综合智慧能源,2024,46(05):1- 1 .