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状态估计技术已成功应用于输电网中,但对于配电网来说,它有着与输电网完全不同的特性.配电网的特点决定配电网的状态估计需要适应自身特点的计算方法.神经网络法是一种由输到输出的非线性映射方法,具有很强的鲁棒性、容错性及计算的并行性,且训练好后,计算速度非常快.该文尝将之应用于配电网状态估计.配电网的节点数目庞大,有很大一部分无法直接量测的节点,且并不需要逐一分析,因此,对之简化后估计电压.论文主要内容:用BP算法进行神经网络训练,将大系统简化,确定部分量测数据进行不良数据检测后用训练好的神经网络进行状态估计计算;其余部分简化计算.