【摘 要】
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目前在电力系统中无法保证相量量测单元完全覆盖的情况下,状态估计需要采用相量量测单元(phasor measurement unit, PMU)与数据采集与监控(supervisory control and data acq
【机 构】
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北京交通大学电气工程学院; 电网安全与节能国家重点实验室(中国电力科学研究院);
【基金项目】
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2018电网安全与节能国家重点实验室开放基金(FX83-18-002)~~
论文部分内容阅读
目前在电力系统中无法保证相量量测单元完全覆盖的情况下,状态估计需要采用相量量测单元(phasor measurement unit, PMU)与数据采集与监控(supervisory control and data acquisition, SCADA)混合量测进行传统非线性状态估计,但是SCADA数据精度低,含有较多不良数据,同时混合数据需要迭代求解,会导致计算效率低且存在截断误差。针对该问题,文章提出了一种基于堆叠去噪自编码器(stack denoising autoencoder, SDAE)与极限学习机(extreme learning machine, ELM)伪量测建模的电力系统高容错快速状态估计方法。其将含有不良量测的SCADA量测数据作为SDAE-ELM伪量测模型的输入,节点电压实部与虚部作为输出,根据历史数据进行训练得到伪量测值与伪量测误差模型,训练完成后得到精度较高的伪量测;将伪量测与PMU量测一起进行快速的线性状态估计。仿真结果表明,所提方法在保证估计精度的基础上,提高了计算效率,验证了所提方法的有效性。
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