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基于改进生成对抗网络的谐波状态估计方法
文献摘要：
传统的基于最小二乘法的谐波状态估计受到量测装置少、精确的谐波阻抗获取难、网络拓扑结构复杂以及电网运行方式变化等因素的限制,造成量测方程欠定、系统非全局可观以及节点间耦合关系难以准确提取等问题.文中提出了一种基于改进生成对抗网络的谐波状态估计方法.该方法基于pix2pix谐波状态估计网络拟合监测节点与目标节点间的耦合关系,利用采集的历史谐波数据,对模型进行批量训练,通过训练之后的生成网络估算目标节点谐波电流、谐波电压幅值,实现基于数据驱动的谐波状态估计.在加噪环境下对模型进行测试,仿真结果验证了所提方法的有效性.
文献关键词：
谐波状态估计;深度学习;生成对抗网络;pix2pix;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
马永硕;齐林海;肖湘宁;王红
作者机构：
华北电力大学控制与计算机工程学院,北京市 102206;华北电力大学电气与电子工程学院,北京市 102206
文献出处：
引用格式：
[1]马永硕;齐林海;肖湘宁;王红-.基于改进生成对抗网络的谐波状态估计方法)[J].电力系统自动化,2022(01):139-145
A类：
B类：
改进生成对抗网络,谐波状态估计,估计方法,谐波阻抗,网络拓扑结构,电网运行方式,耦合关系,pix2pix,监测节点,谐波数据,生成网络,谐波电流,谐波电压,电压幅值
AB值：
0.209654
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