降噪自编码和深度支持向量机的电力系统状态估计方法

摘要

本发明提出降噪自编码和深度支持向量机的电力系统状态估计方法，包括：获取电网节点中电压幅值的量测值和电压相角的量测值的历史数据；标准化处理；输入到1维降噪自编码中进行降噪处理；降噪后的数据在输入到深度支持向量机进行状态估计；判断状态估计误差是否满足要求；输出1维降噪自编码和深度支持向量机的状态估计模型参数；把一个大电网分解成p个子网；一个GPU对一个子网进行计算，CPU进行汇总，输出全网的状态估计结果；本发明采用GPU+CPU的混合结构对电力系统进行状态估计，缩短了计算时间；采用的降噪自编码和深度支持向量机模型，提高了状态估计的精度，并在训练过程中采用变学习率的梯度下降法，有效地寻找到最优参数，且缩短了训练时间。