一种适用于电力系统复杂网络的快速状态估计方法

摘要

本发明公开了电力系统状态估计技术领域中的一种适用于电力系统复杂网络的快速状态估计方法。本发明首先在系统数据库中选取T个时刻的电压幅值和电压相角组成二维数组并对二维数组进行非线性降维；然后对其进行样本训练，生成电压幅值样本模型和电压相角样本模型并进行电压幅值和电压相角预测；之后利用牛顿拉夫逊迭代法对预测值进行修正，获得电压幅值和电压相角的状态估计值；将其作为第T个时刻的电压幅值和电压相角的真值放置到状态量集合中；最后从状态量集合中取前T个时刻的系统状态数据，令T＝T+1，获得第T+1个时刻的状态估计值，实现滚动预测。本发明降低了样本数据的维度，加快了预测速度，且估计精度高。

主权项

一种适用于电力系统复杂网络的快速状态估计方法，其特征是所述方法包括下列步骤：步骤1：在系统数据库中选取前T个时刻的电压幅值和电压相角组成二维数组；步骤2：采用自编码神经网络方法对二维数组进行非线性降维；步骤3：在步骤2的基础上，对电压幅值进行样本训练，生成电压幅值样本模型，并利用生成的电压幅值样本模型，进行电压幅值预测；步骤4：在步骤2的基础上对电压相角进行样本训练，生成电压相角样本模型，并利用生成的电压相角样本模型，进行电压相角预测；步骤5：利用指定方法对电压幅值预测和电压相角预测的预测值进行修正，进而获得电压幅值和电压相角的状态估计值；步骤6：将电压幅值和电压相角的状态估计值作为第T个时刻的电压幅值和电压相角的真值放置到状态量集合中；步骤7：从状态量集合中取前T个时刻的电压幅值和电压相角，令T＝T+1，重复步骤2到步骤6，实现滚动预测。