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基于深度神经网络伪量测建模的交直流混合配电网交替迭代法状态估计
文献摘要：
当前配电网状态估计面临的一个突出问题是实时量测数量不足,难以实现全网可观性.为了给配电管理系统提供准确的基础数据,提出一种基于深度神经网络伪量测建模的交直流混合配电网交替迭代状态估计方法.首先,建立电压源换流器的稳态模型和混合配电网的实时量测模型;然后,利用历史量测数据对深度神经网络进行离线训练,建立负荷节点注入功率的伪量测模型;最后,对交流区域和直流区域进行交替迭代状态估计,在交替过程中区域间交换VSC支路状态量的估计值,保证了边界状态量的一致性.算例测试结果表明,所提方法能在实时量测覆盖率低的情况下,准确估计混合配电网的状态值.
文献关键词：
混合配电网;交替迭代状态估计;深度神经网络;伪量测
中图分类号：
作者姓名：
龚逊东;费有蝶;凌佳凯;胡金峰;秦军;卫志农;臧海祥
作者机构：
国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司,江苏省无锡市214061;河海大学能源与电气学院,南京市211100
文献出处：
引用格式：
[1]龚逊东;费有蝶;凌佳凯;胡金峰;秦军;卫志农;臧海祥-.基于深度神经网络伪量测建模的交直流混合配电网交替迭代法状态估计)[J].电力建设,2022(10):111-120
A类：
交替迭代状态估计
B类：
深度神经网络,伪量测,交直流混合配电网,交替迭代法,电网状态估计,难以实现,全网,可观性,配电管理系统,估计方法,电压源换流器,稳态模型,史量,量测数据,离线训练,替过,中区,区域间,VSC,支路,状态量,估计值,状态值
AB值：
0.258319
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