基于人工智能的线损原因分析及定位方法、系统及介质

本发明提供一种基于人工智能的线损原因分析及定位方法、系统及介质，涉及电力系统管理技术领域，方法包括：当目标台区的总线损率超过预设线损阈值时，向目标台区的总表、断路器以及用户电表下发激励序列，得到分别对应的瞬态响应数据，进而构建目标台区的动态拓扑图；再结合图神经网络和注意力机制优化拓扑结构并检测异常连接点。据此确定下游关联用户电表，并基于其负荷数据计算用电异常分数。向分数最高的电表注入陡前沿行波信号，获取反射特征参数。利用Double DQN强化学习算法迭代分析，确定故障点、线损原因类型及置信度，实现高效精准的线损原因定位与分析。本发明实现了对线损原因的高效、精准排查。