[发明专利]基于迁移学习的主动配电网分布式状态估计方法及系统在审
| 申请号： | 202110201473.8 | 申请日： | 2021-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN112949009A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 窦春霞;穆强;岳东;张智俊;丁孝华;李延满 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学;国网电力科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/18 | 分类号： | G06F30/18;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/02;G06F113/04 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 邵斌 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了电力系统状态估计技术领域的一种基于迁移学习的主动配电网分布式状态估计方法及系统。包括：采集电网中的各个子区域中的各节点的量测数据；将位于同一子区域的各量测数据分别独立的进行基于迁移学习的卷积神经网络不良数据检测并进行修正，得到修正后的量测数据；将各修正后的量测数据分别输入状态估计卷积神经网络对各个子区域中的各节点进行状态估计，得到每个子区域中各个节点的状态估计结果；将相邻子区域的重叠边界部分的各个节点的状态估计结果做差，将差值与设定阈值比较，并输出最终的状态估计结果。可以提高主动配电网状态估计的精度和速度，解决状态估计模型更新时长较长、进行不良数据检测的训练样本少等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 主动 配电网 分布式 状态 估计 方法 系统 | ||
【主权项】：
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