【摘 要】
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随着现代电力系统的迅猛发展,电网结构和运行方式日益复杂,对状态估计的实时性和准确性也提出了更高的要求。为此,该文提出一种基于深度神经网络的电力系统快速状态估计,通过相关性分析筛选出该状态估计模型的输入量测集,进一步利用海量历史数据建立基于深度神经网络的状态估计模型。当电力系统的实时量测更新时,将强相关量测输入已建立的状态估计模型中快速获得系统状态的估计结果。通过在IEEE标准系统和某实际省网进行算例仿真表明,所提方法的估计精度和鲁棒性均优于传统加权最小二乘(weighted least square,WL
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,国网冀北电力有限公司,国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB0904500)。
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随着现代电力系统的迅猛发展,电网结构和运行方式日益复杂,对状态估计的实时性和准确性也提出了更高的要求。为此,该文提出一种基于深度神经网络的电力系统快速状态估计,通过相关性分析筛选出该状态估计模型的输入量测集,进一步利用海量历史数据建立基于深度神经网络的状态估计模型。当电力系统的实时量测更新时,将强相关量测输入已建立的状态估计模型中快速获得系统状态的估计结果。通过在IEEE标准系统和某实际省网进行算例仿真表明,所提方法的估计精度和鲁棒性均优于传统加权最小二乘(weighted least square,WL
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