【摘 要】
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为了给配电网管理系统提供全面准确的实时数据,配电网三相状态估计显得尤为重要。针对当前配电网量测信息不足,提出了基于脉冲神经网络(SNN)伪量测建模的配电网三相状态估计
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51277052)~~
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为了给配电网管理系统提供全面准确的实时数据,配电网三相状态估计显得尤为重要。针对当前配电网量测信息不足,提出了基于脉冲神经网络(SNN)伪量测建模的配电网三相状态估计。该方法首先将实时和部分历史支路功率量测输入SNN进行伪量测建模,然后由高斯混合模型生成相应的量测误差,最后进行基于加权最小二乘法的配电网三相状态估计。理论分析和算例验证表明,所提模型不仅能够在正常通信时有效提高配电网状态估计精度,而且能在通信故障时保证估计精度在合理范围内,进而为配电网的运行控制提供参考依据。
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