本发明涉及电网调度，尤其涉及一种确定调度数据主特征的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、随着大型电网系统的广泛部署，供电侧和用电侧的各种物理特性日益多样化，其中大规模的可调度单元给调度优化问题带来了严峻挑战，突出了过往基于模型的调度方法的局限性。基于数据驱动的电网智能调度算法已经在新一代电网系统中受到重视和研究，其中最核心的一类问题就是电网调度数据中的主特征提取。
2、然而，海量电网调度数据普遍存在非欧拉结构特性和属性特征。在电网调度数据中，节点的属性特征反映了节点本身的专有特征和拓扑变化的边结构信息，而结构特征又代表了电网调度数据的整体特征和不同电网节点的邻域信息。现有的图神经网络方法提取的主特征存在大量精度损失，且削弱了节点的属性特征和结构特征的表示能力。
技术实现思路
1、本发明提供了一种确定调度数据主特征的方法、装置、设备及介质，以解决调度数据主特征提取不准确的问题。
2、第一方面，本发明提供了一种确定调度数据主特征的方法，包括：
3、利用预设感知机和电网的调度数据，确定所述调度数据的节点属性主特征；
4、利用预设图卷积神经网络和所述电网的调度数据知识图的邻接矩阵，确定所述调度数据的结构主特征；
5、将所述节点属性主特征和所述结构主特征融合，得到所述调度数据的数据主特征。
6、第二方面，本发明提供了一种确定调度数据主特征的装置，包括：
7、属性主特征确定模块，用于利用预设感知机和电网的调度数据，确定所述调度数据的节点属性主特征；
8、结构主特征确定模块，用于利用预设图卷积神经网络和所述电网的调度数据知识图的邻接矩阵，确定所述调度数据的结构主特征；
9、数据主特征确定模块，用于将所述节点属性主特征和所述结构主特征融合，得到所述调度数据的数据主特征。
10、第三方面，本发明提供了一种电子设备，该电子设备包括：
11、至少一个处理器；
12、以及与至少一个处理器通信连接的存储器；
13、其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，该计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述第一方面的确定调度数据主特征的方法。
14、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现上述第一方面的确定调度数据主特征的方法。
15、本发明提供的确定调度数据主特征的方案，利用预设感知机和电网的调度数据，确定所述调度数据的节点属性主特征，利用预设图卷积神经网络和所述电网的调度数据知识图的邻接矩阵，确定所述调度数据的结构主特征，将所述节点属性主特征和所述结构主特征融合，得到所述调度数据的数据主特征。通过采用上述技术方案，利用预设感知机、预设图卷积神经网络以及调度数据知识图的邻接矩阵，准确的提取了电网的调度数据的节点属性主特征和结构主特征，并通过对上述二者的融合，实现了针对不同大规模电网调度数据主特征的高精度提取，高效率和高准确度地提取了高表达能力的调度数据主特征。
16、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.一种确定调度数据主特征的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设感知机和电网的调度数据，确定所述调度数据的节点属性主特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用预设感知机中的激活函数，对电网的调度数据进行多次迭代处理，得到所述调度数据的节点属性主特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设图卷积神经网络和所述电网的调度数据知识图的邻接矩阵，确定所述调度数据的结构主特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述确定所述电网的调度数据知识图的邻接矩阵中的非空元素之前，还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述节点属性主特征和所述结构主特征融合，得到所述调度数据的数据主特征，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用预设感知机和电网的调度数据，确定所述调度数据的节点属性主特征之前，还包括：
9.一种确定调度数据主特征的装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的确定调度数据主特征的方法。
