基于深度神经网络的电力系统实时状态估计与预测

利用深度神经网络(DNNs)进行电力系统实时监测。在IEEE 118系统的实际负载数据实验中，新的基于dnn的PSSE方案的性能几乎优于竞争对手的数量级，包括广泛采用的Gauss-Newton PSSE求解器。

基于数据驱动的DNN的改进处理电力系统实时监测(估计和预测)。为PSSE开发了Prox-linear网络，将网络神经网络与传统的基于物理的优化方法相结合。在此基础上，引入深度DNN来预测历史(估计)电压对电力系统状态的影响。基于模型的prox-linear网络的PSSE易于训练，计算成本低廉。所提出的基于DNN预测考虑了电压时间序列中的长期非线性相关性，增强了PSSE。在ieee57总线和118节点系统上使用真实负载数据进行的数值测试，说明了开发的方法相对于现有方案的优点。

标签：基于,DNN,实时,PSSE,神经网络,电力系统
来源： https://blog.csdn.net/weixin_39965612/article/details/112321407