基于改进生成对抗网络的谐波状态估计方法
传统的基于最小二乘法的谐波状态估计受到量测装置少、精确的谐波阻抗获取难、网络拓扑结构复杂以及电网运行方式变化等因素的限制,造成量测方程欠定、系统非全局可观以及节点间耦合关系难以准确提取等问题.文中提出了一种基于改进生成对抗网络的谐波状态估计方法.该方法基于pix2pix谐波状态估计网络拟合监测节点与目标节点间的耦合关系,利用采集的历史谐波数据,对模型进行批量训练,通过训练之后的生成网络估算目标节点谐波电流、谐波电压幅值,实现基于数据驱动的谐波状态估计.在加噪环境下对模型进行测试,仿真结果验证了所提方法的有效性.
谐波状态估计;深度学习;生成对抗网络;pix2pix;卷积神经网络
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TM711;TP393;TN925.93
2022-01-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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