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基于脉冲神经网络伪量测建模的配电网三相状态估计-电力系统自动化
第 卷 第 期 年 月 日 ,
４０ １６ ２０１６ ８ ２５ Vol．４０No．１６Au．２５２０１６
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: /
DOI１０．７５００AEPS２０１５１２０７００６
基于脉冲神经网络伪量测建模的配电网三相状态估计
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黄蔓云 孙国强 卫志农 臧海祥 陈 通 陈 胜
( , )
河海大学能源与电气学院 江苏省南京市 ２１００９８
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摘要 为了给配电网管理系统提供全面准确的实时数据 配电网三相状态估计显得尤为重要 针
, ( )
对当前配电网量测信息不足 提出了基于脉冲神经网络 SNN 伪量测建模的配电网三相状态估
. ,
计 该方法首先将实时和部分历史支路功率量测输入 SNN进行伪量测建模 然后由高斯混合模
, .
型生成相应的量测误差 最后进行基于加权最小二乘法的配电网三相状态估计 理论分析和算例
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验证表明 所提模型不仅能够在正常通信时有效提高配电网状态估计精度 而且能在通信故障时保
, .
证估计精度在合理范围内 进而为配电网的运行控制提供参考依据
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关键词 配电网 状态估计 脉冲神经网络 高斯混合模型 伪量测
.
０ 引言 测和虚拟量测不同的权重以提高状态估计精度 然
而伪量测数据本身的误差仍然是影响状态估计精度
,
随着新能源发电的逐步接入 配电网管理系统
. [ ] ( )
的关键 文献 １６通过人工神经网络 ANN 进行
( ) 、
DMS 需要更加全面 准确的数据进行实时控
, .
负荷节点注入功率建模 提高了状态估计精度 可
[ ]
１Ｇ５
制 .配电网状态估计能够提供系统实时运行状
, ,
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