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基于潮流引导神经网络的配电网贝叶斯状态估计
被引量：
4
1
作者
梁栋
刘啸宇
+2 位作者
曾林
孙智卿
王守相
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期4864-4874,共11页
针对量测不足条件下配电网状态估计方法精度较低的问题,提出了基于潮流引导神经网络的配电网贝叶斯状态估计方法。首先,基于各节点的历史数据学习注入有功、无功功率的2维高斯混合概率分布,据此进行蒙特卡洛抽样和潮流计算,以获取用于...
针对量测不足条件下配电网状态估计方法精度较低的问题,提出了基于潮流引导神经网络的配电网贝叶斯状态估计方法。首先,基于各节点的历史数据学习注入有功、无功功率的2维高斯混合概率分布,据此进行蒙特卡洛抽样和潮流计算,以获取用于神经网络训练的丰富样本;其次,以最小化状态估计误差和潮流方程失配量为目标,建立了基于潮流引导神经网络的配电网贝叶斯状态估计模型,通过在损失函数中融入潮流物理损失惩罚项,获取满足电网运行约束的一致解;再次,采用BOHB(贝叶斯优化+Hyperband)方法对神经网络超参数进行优化,并提出了基于迁移学习的拓扑变化和分接头调整条件下的自适应方法;最后,实际数据和三相平衡/不平衡配电网的测试结果表明,所提方法较基于伪量测的状态估计方法和无潮流引导的贝叶斯估计方法估计精度更高,且在拓扑变化和分接头调整时具有较好的自适应性能。
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关键词
潮流引导
神经网络
贝叶斯状态估计
配电网
迁移学习
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职称材料
基于非线性回归的含隐节点低压配电网参数和拓扑联合辨识
被引量：
13
2
作者
梁栋
张煜堃
+1 位作者
王守相
孙智卿
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021年第11期28-36,共9页
低压配电网参数和拓扑缺乏维护,精度较低,阻碍了在此基础上的各种高级应用的可靠实现。为此,提出了一种基于非线性回归的含隐节点低压配电网参数和拓扑联合辨识方法。首先,分析了现有基于线性电压回归的参数和拓扑辨识方法的不足。其次...
低压配电网参数和拓扑缺乏维护,精度较低,阻碍了在此基础上的各种高级应用的可靠实现。为此,提出了一种基于非线性回归的含隐节点低压配电网参数和拓扑联合辨识方法。首先,分析了现有基于线性电压回归的参数和拓扑辨识方法的不足。其次,基于线路的非线性电压降方程推导出任意两节点串、并联关系的判据,建立了基于节点多时段有功、无功负荷和电压幅值量测的非线性参数估计模型,提出了自下而上的参数估计和拓扑重建算法。最后,采用实际数据和低压配电网算例验证了所提方法的有效性。
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关键词
参数估计
拓扑辨识
低压配电网
非线性回归
高级量测体系
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职称材料
题名
基于潮流引导神经网络的配电网贝叶斯状态估计
被引量：
4
1
作者
梁栋
刘啸宇
曾林
孙智卿
王守相
机构
省部共建
电
工
装备
可靠性与
智能
化国家重点实验室(
河北
工业大学)
石家庄科林电气股份有限公司河北省智能配用电装备产业技术研究院
康奈尔大学
电气
与计算机工程学院
国网浙江省
电
力
有限公司
杭州供
电
公司
教育部
智能
电
网重点实验室(天津大学)
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期4864-4874,共11页
基金
河北省自然科学基金(E2021202053)
天津市自然科学基金(22JCQNJC00160)
+1 种基金
河北省省级科技计划(20311801D)
中央引导地方科技发展资金(226Z2102G)。
文摘
针对量测不足条件下配电网状态估计方法精度较低的问题,提出了基于潮流引导神经网络的配电网贝叶斯状态估计方法。首先,基于各节点的历史数据学习注入有功、无功功率的2维高斯混合概率分布,据此进行蒙特卡洛抽样和潮流计算,以获取用于神经网络训练的丰富样本;其次,以最小化状态估计误差和潮流方程失配量为目标,建立了基于潮流引导神经网络的配电网贝叶斯状态估计模型,通过在损失函数中融入潮流物理损失惩罚项,获取满足电网运行约束的一致解;再次,采用BOHB(贝叶斯优化+Hyperband)方法对神经网络超参数进行优化,并提出了基于迁移学习的拓扑变化和分接头调整条件下的自适应方法;最后,实际数据和三相平衡/不平衡配电网的测试结果表明,所提方法较基于伪量测的状态估计方法和无潮流引导的贝叶斯估计方法估计精度更高,且在拓扑变化和分接头调整时具有较好的自适应性能。
关键词
潮流引导
神经网络
贝叶斯状态估计
配电网
迁移学习
Keywords
power flow informing
neural network
Bayesian state estimation
distribution network
transfer learning
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于非线性回归的含隐节点低压配电网参数和拓扑联合辨识
被引量：
13
2
作者
梁栋
张煜堃
王守相
孙智卿
机构
河北
工业大学省部共建
电
工
装备
可靠性与
智能
化国家重点实验室
石家庄科林电气股份有限公司河北省智能配用电装备产业技术研究院
天津大学
智能
电
网教育部重点实验室
国网浙江省
电
力
有限公司
杭州供
电
公司
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021年第11期28-36,共9页
基金
河北省省级科技计划资助项目(20311801D)
河北省教育厅科技资助项目(QN2020442)。
文摘
低压配电网参数和拓扑缺乏维护,精度较低,阻碍了在此基础上的各种高级应用的可靠实现。为此,提出了一种基于非线性回归的含隐节点低压配电网参数和拓扑联合辨识方法。首先,分析了现有基于线性电压回归的参数和拓扑辨识方法的不足。其次,基于线路的非线性电压降方程推导出任意两节点串、并联关系的判据,建立了基于节点多时段有功、无功负荷和电压幅值量测的非线性参数估计模型,提出了自下而上的参数估计和拓扑重建算法。最后,采用实际数据和低压配电网算例验证了所提方法的有效性。
关键词
参数估计
拓扑辨识
低压配电网
非线性回归
高级量测体系
Keywords
parameter estimation
topology identification
low-voltage distribution network(LVDN)
nonlinear regression
advanced measurement infrastructure
分类号
TM7 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于潮流引导神经网络的配电网贝叶斯状态估计
梁栋
刘啸宇
曾林
孙智卿
王守相
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于非线性回归的含隐节点低压配电网参数和拓扑联合辨识
梁栋
张煜堃
王守相
孙智卿
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021
13
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
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