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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利基于简化潮流神经网络的配电网状态估计初值计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115000952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210749706.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于简化潮流神经网络的配电网状态估计初值计算方法是由章坚民;李阳设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于简化潮流神经网络的配电网状态估计初值计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于简化潮流神经网络的配电网状态估计初值计算方法。该方法利用历史数据与嵌入物理知识的神经网络学习配电网状态变量的初值，用以进行配电网状态估计的计算。由于潮流方程为一个非线性函数，故可以用一个输入为量测、输出为状态变量的全连接的神经网络描述，本方法提出一种基于简化潮流方程的物理感知神经网络，即利用配电网拓扑结构相关知识，对全连接神经网络进行了剪枝，去掉了其非必要的参数；然后再利用历史数据离线训练剪枝后的网络；之后将实时量测数据输入该网络中，得到更为精确的初值应用于高斯牛顿法初值；最后可以根据高斯牛顿法迭代求解配电网状态估计。

本发明授权基于简化潮流神经网络的配电网状态估计初值计算方法在权利要求书中公布了：1.基于简化潮流神经网络的配电网状态估计初值计算方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：步骤一、建立BP神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层；其中，输入层的神经元个数与配电网量测个数相等，输出层的神经元个数与配电网状态变量个数相等；步骤二、针对具有n个节点的电力系统，其极坐标下的交流潮流表示为： 其中，Pi、Qi分别为节点i的有功功率、无功功率；Vi、Vj分别表示节点i、j的电压幅值，θij为节点i与节点j之间的相角差，i、j＝1,2,…,n；Gij+jBij＝Yij，Yij表示节点导纳矩阵Y中的元素，Gij、Bij分别表示节点导纳矩阵Y中第i行第j列元素的实部与虚部；根据电力系统中的节点电压幅值与电压相角的取值，存在： 其中，bij、gij分别为节点i、j之间的电导与电纳；将公式式2代入公式1，根据有功功率与无功功率进行电压幅值与电压相角解耦： 转换为矩阵表示为： 步骤三、当公式5存在解，即可逆时有： 根据节点电压幅值将转化为： 将公式7代入公式6有： 令将电压幅值V与电压相角θ分解为： 根据公式9可知，电压相角θ与电压幅值V可以分解为两个部分，因此，将隐藏层中一半的神经元与输出层中节点电压幅值的神经元全连接；另一半神经元与输出层中节点电压相角的神经元全连接，得到简化后的BP神经网络；步骤四、对于安装了L个PMU的配电网，根据PMU的位置将其划分为L-1个部分： 其中，Y'11,Y'22,...,Y'LL分别为被PMU分割后各部分的系数导纳矩阵，Y'12,Y'21,Y'1L,Y'L1,Y'2L,Y'L2分别为PMU的不同部分间的系数导纳矩阵，由于辐射状的配电网在PMU连接节点处只存在很少的连接关系，因此，Y'12,Y'21,Y'1L,Y'L1,Y'2L,Y'L2可认为是零矩阵；根据分割后的配电网拓扑结构，将步骤三简化后的BP神经网络分为多组神经网络，得到基于简化潮流方程的BP神经网络；步骤五、设置损失函数为MSE损失，利用有监督的训练方法训练基于简化潮流方程的BP神经网络，作为最终初值预测模型；步骤六、将配电网上的真实量测输入步骤五训练后得到的初值预测模型，将模型输出的结果作为高斯牛顿法的初值，对配电网运行状态进行求解，配电网状态估计的加权最小二乘法表示为：minJx＝z-hxTR-1z-hx12其中，z是配电网的量测值向量；hx是配电网的量测函数向量；R是测量误差方差矩阵，R中的元素为量测量装置的方差的倒数；Jx表示配电网的量测函数与量测值向量的平方差的最小值；为求取配电网状态估计将公式12所示的目标函数对x求偏导并令则有：HxR-1[z-hx]＝013其中，Hx为量测函数hx的雅可比矩阵；利用泰勒级数将非线性量测函数在系统运行的初始状态点x0附近展开，忽略二阶及以上的高阶项，仅保留常数项和一次项，得到如下线性化方程：hx≈hx0+Hx0△x14其中，△x＝xk+1-xk，是两次迭代状态变量的差值，k为迭代次数；联立公式13、14，得到如下迭代方程组：△xk+1＝G-1xkHTxkR-1[z-hxk]xk+1＝xk+△xk15Gxk＝HTxkR-1Hxk16将网络输出的初始状态点x0代入公式15进行计算，取基准电压模值为10-6～10-4，当时，计算得到配电网当前的运行状态，εa为设定阀值。

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