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申请/专利权人：广东电网有限责任公司肇庆供电局;广东电网有限责任公司电力调度控制中心;南方电网科学研究院有限责任公司;湖南大学
摘要：本发明公开了一种考虑坏数据影响的配电网伪量测状态估计方法及系统，针对坏数据干扰导致配电网伪量测以及状态估计精度下降的问题，该方法首先构建基于降噪自编码器与反向传播神经网络结合的配电网伪量测模型DAE‑BPN，利用配电网历史量测数据进行模型训练，根据模型生成伪量测值；其次，利用生成的伪量测值与配电网的真实值的差值拟合高斯混合模型GaussianMixtureModel，GMM，根据模型得到伪量测权重；最后，基于以上两步，结合得到的伪量测值、伪量测权重、已有的配电网实时量测数据进行状态估计，以提高状态估计电压幅值、电压相角精度，确保电网的安全监测与运行控制。
主权项：1.一种考虑坏数据影响的配电网伪量测状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取待估计配电网的历史训练数据及实时数据，其中历史训练数据包括配电网原有历史数据和坏数据，坏数据为在原有历史数据基础上额外添加噪声后的数据；S2.构建伪量测模型，并基于历史训练数据训练伪量测模型，根据训练后的伪量测模型得到估计时刻的伪量测值，计算估计时刻伪量测精度评估指标；S3.将伪量测值与对应时刻的配电网历史节点负荷数据真值的差值输入高斯混合模型进行模型参数拟合，根据拟合后的模型计算估计时刻的伪量测权重；S4.根据伪量测值和伪量测权重，结合实时数据进行状态估计，得到配电网估计时刻t的状态估计结果，计算估计时刻状态估计精度评估指标。
全文数据：
权利要求：
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