一种基于深度学习的电力系统快速状态估计方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的电力系统快速状态估计方法，属于电力系统监测、分析和控制技术领域。其技术方案为：一种基于深度学习的电力系统快速状态估计方法，选取DNN网络作为深度学习模型，以相关性分析方法选择特征输入，通过噪声网络提高模型对坏数据的抗差能力。解决了传统的基于物理模型的状态估计方法会出现计算效率低、运行速度慢，过于复杂的网架结构甚至可能导致状态估计收敛性和稳定性差的技术问题。本发明的有益效果为：本发明在计算速度上较传统估计方法有明显提升，该方法的估计精度以及对量测坏数据的鲁棒性较传统估计方法也有较大提升。