基于潮流引导神经网络的配电网贝叶斯状态估计

摘要： 针对量测不足条件下配电网状态估计方法精度较低的问题，提出了基于潮流引导神经网络的配电网贝叶斯状态估计方法。首先，基于各节点的历史数据学习注入有功、无功功率的2维高斯混合概率分布，据此进行蒙特卡洛抽样和潮流计算，以获取用于神经网络训练的丰富样本；其次，以最小化状态估计误差和潮流方程失配量为目标，建立了基于潮流引导神经网络的配电网贝叶斯状态估计模型，通过在损失函数中融入潮流物理损失... （共11页）