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基于Pytorch的图神经网络(GNN)与传统多层感知器(MLP)在电力系统分析中的应用（含完整源码及数据包）

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简介：
本研究利用PyTorch框架探讨了图神经网络(GNN)和多层感知器(MLP)在电力系统复杂数据分析中的性能差异，附带提供详尽的代码与数据集。 该项目探讨了图神经网络在电力系统分析中的应用，并旨在比较图神经网络（GNN）与传统多层感知器（MLP）模型，在相同复杂度条件下的性能表现。项目代码使用pytorch框架编写，开发环境为Jupyter Notebook IDE。 电网可以被视作一个具有高维特征和总线间相互依赖关系的图形结构，这使得图神经网络在电力系统分析中能提供更有效的机器学习解决方案。通过整合电网拓扑结构于GNN框架内，该研究探索了其应用于电力流的具体实践。其中，在电网模型里，每条线路被视为边连接两个节点（即总线），而每个节点的特征包括电压、电压角、有功功率和无功功率；相应的，各条边则包含如电流强度及电阻等特性。 本项目使用Pytorch框架实现了图神经网络与传统多层感知器在电力系统分析中的应用，并提供了完整的源代码和数据包。

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  • 基于Pytorch的图神经网络(GNN)与传统多层感知器(MLP)在电力系统分析中的应用（含完整源码及数据包）
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  • 基于MATLAB的MLP多层感知机多输入回归预测（含完整源码及数据）
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